Článok
Svet sa mení rýchlejšie, než si mnohí uvedomujú
Nikdy som nezažil takú priepasť v informovanosti ako v prípade umelej inteligencie
Čím viac sa rozprávam so známymi o umelej inteligencii, automatizácii a budúcnosti práce, tým viac si všímam niečo alarmujúce.
Prvá vec, väčšina ľudí v produktívnom veku si ešte nikdy nevyskúšala žiaden jazykový model. Umelá inteligencia je pre nich len slovo, ktoré niekde začuli v správach, ale v skutočnosti si pod tým nevedia nič konkrétne predstaviť. Sem-tam o tom zavtipkujú a to je všetko.
Čo ma zarazilo, je, ako o tom informujú hlavné médiá na Slovensku, jediná zmienka o AI v hlavných správach z posledných dní, ktorú som zachytil, bola, že sa jej pýtali, kto sa stane novým pápežom. Keď je toto štandard v médiách, tak sa tej prehlbujúcej sa priepasti v informovanosti vôbec nedivím!
Ďalšia vec, generácia, ktorá má dnes často len veľmi hmlistý pohľad na AI a jej dopady, už zažila niekoľko technologických boomov. Pamätajú si, že od mediálneho ošiaľu po reálny dopad na ich životy či prácu často prešlo aj desať rokov.
A keď sa pozrieme na niektoré odvetvia štátnej správy na Slovensku a ich digitálne reformy, tak pokojne aj dvadsať rokov. Tieto skúsenosti formujú pohľad niektorých ľudí na to, ako sa veci vyvíjajú, a úprimne, nečudujem sa im.
Ale je to diametrálne odlišné ako vnímam dnešný svet ja.
Po prvýkrát som si vyskúšal prácu s generatívnou umelou inteligenciou na prelome rokov 2022 a 2023. Už pri prvých pokusoch som videl, že mi to neuveriteľne zrýchľuje prácu, najmä v programovaní. Zároveň som ale začínal cítiť zvláštnu prázdnotu a nepokoj, o ktorých som písal na tomto blogu. Postupne sa môj pohľad ďalej vyvíjal a všetky príspevky na túto tému som zhromaždil v tejto sekcii.
Je dôležité vidieť, že podobne bohatú skúsenosť s umelou inteligenciou má zatiaľ len menšina populácie. Táto malá skupina vidí, že svet sa môže v priebehu jedného až dvoch rokov radikálne zmeniť. Vidí, že svet z hľadiska technológií bol pred mesiacom iný ako dnes, a dnes je šialene iný ako pred polrokom.
Vstúpte do knižnice
Plný prístup k mojim myšlienkam, osobným príbehom, zisteniam a tomu, čo sa dozviem od ľudí, s ktorými sa stretávam.
Vstúpte do knižnice — €29,99 ročneZískajte celý článok e-mailom a neváhajte odpovedať, ak o ňom chcete ďalej diskutovať.
Zhrnutie
Ak máte nejaké otázky alebo spätnú väzbu, pokojne mi napíšte na mail@richardgolian.com.
Ďalšie články
Európa nemá kapacity, aby čelila plnohodnotnej masívnej vojne dronov, takej akú vidíme na Ukrajine. Oslabujú ju tri závislosti: materiál pre obranné systémy dodáva Čína, vojenské schopnosti, ktoré Európa nemá, dodávajú USA, a dvadsaťsedem štátov sa nevie dohodnúť, ako rýchlo a za čo. Plány na prezbrojenie existujú, ich napĺňanie je však pomalé.
AI spraví grafiku, newsletter aj produktovú stránku rýchlejšie než človek. Tomu, kto to robil, zostáva jediné — posúdiť, či je výstup dobrý. Lenže väčšina ľudí má horší úsudok než AI. A kto nevie posúdiť kvalitu, nevie ani delegovať. Ako zistíš, či je tvoj úsudok ten, na ktorý sa firma spolieha, alebo ten nahraditeľný?
V apríli som v prvej časti tejto série písal o AI predikčnom systéme, ktorý som začal vyvíjať na vlastnom počítači. Vtedy mal software pár hodín a záznam predpovedí bol prázdny. Odvtedy záznamy v systéme ukázali vec, ktorá sa na začiatku dala čakať — systém ešte nerozumie trhu, ktorý má predpovedať. Vie si nájsť makro kontext, účtovnú hodnotu firiem, zisky. Ale nevie si tie veci poskladať do niečoho, čo by mu pomáhalo porozumieť cene.
Praha, 13. mája 2026. Cestou do práce som začal premýšľať o niečom, čo mi zostalo v hlave celé dni. Ak väčšina rutinnej práce na počítači v nasledujúcich desiatich rokoch zmizne a s ňou aj veľká časť opakujúcej sa manuálnej práce, čo sa stane s tokom peňazí? Kto bude platiť komu a za čo? Aké ekonomické vrstvy budú existovať, aké budú veľké a aké vzťahy medzi nimi pobežia? Toto je šesťvrstvová mapa, ktorú som ako odpoveď načrtol.
Staviam AI systém na predpovedanie indexu S&P 500. Beží na mojom vlastnom počítači, používa verejne dostupné dáta zdarma — yfinance, FRED, Shillerov dataset — a každú predpoveď hodnotí oproti realite. Táto séria dokumentuje samotný vývoj: rozhodnutia, metodiku, chyby.
Včera večer som sa nevedel odtrhnúť od počítača. Keď som zdvihol hlavu, bolo pol deviatej. Na poschodí som už asi tri hodiny sedel sám.
Hodina. Päťdesiatpäť minút. To je čas, ktorý mi trvalo postaviť niečo, čo mi česká softvérová firma nacenila na viac ako 50 000 €. Postavil som to s Claude Code. Nie prototyp. Nie proof of concept. Funkčný nástroj — ten, ktorý firma reálne potrebovala. Ešte ten večer bežal na testovacom prostredí. Toto nie je o Claude Code. Je to o tom, čo Claude Code odhaľuje.
Za posledné štyri roky som viedol zhruba stopäťdesiat praktických pohovorov. Päťdesiat na pozície dátových špecialistov. Sto na špecialistov reklamy a výkonnostného marketingu. Takmer každý z nich znamenal sadnúť si s kandidátom nad praktickou úlohou — niečím blízkym reálnemu problému, ktorý v firme naozaj potrebujeme riešiť. Žiadna teória. Žiadne kvízy. Aplikované riešenie problémov. Postupom času som si začal všímať vzorec.
Predtým, než AI niečo naučíte, musíte vidieť, čo pred vami skrýva.
V momente, keď k nemu potrebovali prístup ďalší ľudia, problém sa úplne zmenil. Už nešlo o to, či sa agent dokáže učiť. Šlo o to, kto ho smie učiť.
Štyri dni v Katalánsku. Bez počítača, bez AI, takmer bez sociálnych sietí. Kúpil som si tento zápisník, aby som doň písal to, o čom budem premýšľať, a to, na čo na tejto ceste narazím a čo sa naučím.
„Neospravedlniteľné, neobhájiteľné. Na toto sa nesmie nikdy zabudnúť.“