Blog, Richard Golian

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.

Roky som čítal hlavne knihy. Blogy a články som nachádzal náhodne, cez sociálne siete alebo aktívnym hľadaním. V dobe umelej inteligencie to prestalo fungovať, veľkú časť nového obsahu dnes píše alebo spoluvytvára stroj. Internet nie je jedno miesto, má vrstvy, a časť ľudí sa presunula do cozy webu. Ukazujem, čo tie vrstvy sú a ako sa do nich dostať cez RSS feed, čítačku a jeden OPML súbor, na príklade svojej stránky Human filter.

Keď sa prechádzam mŕtvym internetom, občas natrafím na niečo živé. Väčšinu z toho, čo sa k nám dnes dostane, napísal, zoradil alebo zhrnul stroj. Maggie Appleton to videla prichádzať už pred niekoľkými rokmi: otvorený web sa mení na temný les, natoľko zaplavený generovaným obsahom, že sa skutoční ľudia sťahujú do menších, dôveryhodných priestorov, aby sa našli. Tento stav ma podnietil k tvorbe novej jednoduchej podstránky môjho webu, kde zdieľam autorov, blogy a články, ktoré som prečítal a považujem za dobré.

Pred pár týždňami som si na notebook nainštaloval malý lokálny AI model, ktorý sleduje živý obraz z kamery. Zapol som webkameru vo tme a v skoro úplnej tme rozoznal mňa aj predmety v miestnosti. Že takéto veci existujú, som vedel dávno. Oči mi otvorila dostupnosť. Nainštaloval som to na jeden prompt, zadarmo, beží celé na mojom stroji a nikam neposiela dáta.

V minulosti som písal o tom, ako som si vyvíjal vlastný analytický nástroj, ktorý je v súlade s ochranou osobných údajov. Mal detekciu botov už v prvej verzii, no nestačila. Návštevy z directu mali zvláštne vysoký podiel. Keď niekto tvrdí, že 20 % jeho návštev sú boti a 80 % ľudia, kedysi som si to myslel tiež. Dnes by som povedal, že bližšie k pravde je opačný pomer. Takto som k tomu dospel.

Budem hovoriť za seba, o tom, čo mne dáva zmysel čítať a písať. V dobe umelej inteligencie mi nedáva zmysel byť sekundárnym zdrojom, zhŕňať alebo komentovať to, čo už niekto napísal. Zaujíma ma byť primárnym zdrojom: niečo urobiť, zistiť, absolvovať rozhovor a napísať o tom. Pretože jedinečnú skúsenosť žiadny stroj ani algoritmus nenahradí.

Mám pri sebe Heideggera a zápisník. Pýtam sa, kam to všetko smeruje, kam nás vedie umelá inteligencia.

Šestnásť z dvadsiatich siedmich zdrojov nesedelo. Neexistovali, viedli na nefunkčné stránky alebo tvrdili niečo, čo v nich nebolo. Tú správu vydala jedna z najväčších poradenských firiem na svete. Mala byť o kybernetickej bezpečnosti. Stiahli ju.

Sedemdesiat percent. Tam začína prvý výstup AI, aj keď jej dáte celý firemný kontext aj najlepšie príklady z minulosti. Hovoríme o type výstupu, ktorý sa nedá zadefinovať programaticky. Je zložitejší. Často ide o kreatívnu prácu. Pri jednom opakovanom type výstupu som sa dostal na osemdesiat percent za týždeň. Každé jedno percento vyššie je ťažšie než to predošlé.

Internet sme dlho brali ako hlavný smer cesty, miesto, kde sa odohráva práca aj vzťahy. Lenže väčšina toho, čo na ňom dnes vidíme, už je alebo čoskoro bude AI-generovaná: text, obrázky, profily aj komentáre. Internet sa mení na online hru plnú botov, kde si pri ničom nemôžete byť istý, že na druhej strane je človek. A tak sa pýtam: bol online svet hlavná cesta, alebo len dočasná odbočka, z ktorej sa časť ľudí vráti späť do offline?

Pred pár dňami som mal pohovor so seniórnym marketérom. Skúsený človek, roky praxe. Spýtal som sa ho na AI. Povedal, že ju takmer nepoužíva. Mal jednu zlú skúsenosť s výstupom a usúdil, že je príliš skúsený na to, aby mu to dávalo hodnotu, keď to nie je stopercentné. Poznám aj druhú stranu: profíkov, ktorí si automatizujú všetko, čo sa automatizovať dá.

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.

Vyvíjam AI systém na predpovedanie indexu S&P 500. Beží na mojom vlastnom počítači, používa verejne dostupné dáta zdarma od yfinance, FRED a Shillerovho datasetu 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.

Chcel som postaviť agenta, ktorý nielen asistuje, ale aj samostatne koná.

Toto som sa naučil o lokálnej vs cloudovej AI a prečo som prešiel na Claude Code.

Čo by mohlo situáciu zmeniť?

Deje sa to každý deň. Deje sa to práve teraz.

Niekoľko „naj“ tohto regiónu.

Pocit, ktorý som nezažil od detstva.

Ide o pomer medzi tým, čo môžem získať, a tým, čo môžem stratiť.

To, čo nás kedysi posilňovalo, nás dnes oslabuje.

Zaujímavé príležitosti sa často objavia tam, kde sa nič nedeje.

Je to výber miest, ktoré mi časom jednoducho prirástli k srdcu.