AI v kostce

66. První velké omezení AI? Anthropic vypnul Fable 5.

V této epizodě podcastu AI v kostce se Roman a David věnují překvapivému vypnutí modelu Fable 5 od Anthropicu a rozebírají, proč tato událost přesahuje svět technologií. Diskutují o tom, jakou moc začínají mít jazykové modely, proč se AI stává geopolitickým tématem a co se může stát ve chvíli, kdy se firmy, státy i jednotlivci stanou na těchto nástrojích závislými.Diskutují o tom, proč je důležité přemýšlet nad technologickou suverenitou Evropy, zda mohou vlády ovlivňovat přístup k AI systémům a proč by každý, kdo dnes AI používá, měl začít uvažovat o alternativách, závislosti na jednotlivých poskytovatelích a budoucích omezeních.📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:✅ Proč společnost Anthropic vypnula model Fable 5 jen pár dní po jeho spuštění.✅ Co dokáže Mythos a proč z něj mají obavy vlády i velké firmy.✅ Jak moc jsme už dnes závislí na AI nástrojích v práci i podnikání.✅ Proč se umělá inteligence stává geopolitickým tématem.✅ Co by se stalo, kdyby nám někdo zítra omezil nebo vypnul přístup k AI.✅ Proč Evropa řeší vlastní AI infrastrukturu a datová centra.✅ Jak přemýšlet o budoucnosti AI, aby vás případné změny nezaskočily.⏱️ KAPITOLY:00:00 Úvod: Proč řešíme politiku kolem AI01:10 Závislost na AI nástrojích – osobní zkušenost01:53 Jazykové modely a hodnoty jejich tvůrců02:23 Co přesně se stalo: Bureau of Industry and Security03:03 Exportní kontroly USA: Od čipů k jazykovým modelům03:44 Evropa vs. USA: Kdo vyvíjí vlastní technologie?04:24 Anthropic a Claude: Co bylo vypnuto a proč05:51 Kdy uživatelé ani nepoznají, že model zmizel06:36 Bezpečnostní mezery v kódu: Příležitost i hrozba08:39 Proč Anthropic raději zavřel přístup než ho rozdělil11:37 Anthropic a napjatý vztah s americkou administrativou13:47 Jak se připravit: Záložní plány a diverzifikace nástrojů16:08 AI Act a evropská regulace do roku 202720:18 Proč to není v hlavních zprávách – a mělo by být21:52 Kdo ovlivňuje, co jazykové modely říkají masám24:25 Jak dál pracovat s Claude i po omezení

65. Claude, AI agenti a automatizace: Jak se AI změnila za poslední rok

V této epizodě podcastu AI v kostce se Roman s Davidem ohlížejí za posledním rokem vývoje AI a ukazují, jak obrovský posun nastal během několika měsíců. Povídají si o tom, proč se AI konečně dostává k běžným uživatelům, jak se změnil jejich vlastní způsob práce a proč dnes dokážou vytvořit funkční prototypy a automatizace během hodin místo dnů.Rozebírají také nástroje jako Claude Cowork, ChatGPT, AI agenti, skilly, práce se složkami a kontextem nebo automatizace bez programování. Vysvětlují, proč už nemusíte být vývojář, abyste si dokázali vytvořit vlastní pracovní workflow, ale také proč je důležité přemýšlet nad daty, bezpečností a limity těchto nástrojů.📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:📍 Proč byl N8N ještě před rokem příliš složitý i pro zkušené uživatele — a co se od té doby změnilo📍 Jak Cursor proměnil kódování v konverzaci: místo terminálu prostě popíšete, co chcete, a AI to naprogramuje za vás📍 Co jsou Skills v Cursoru a proč je to jeden z nejpraktičtějších konceptů pro každodenní automatizaci v práci📍 Jak si v Cursoru nastavit projekt se znalostní bází (třeba pro psaní obchodních nabídek) a postupně ho vylepšovat bez technických znalostí📍 Proč Claude 3.5/3.7 od Anthropicu zůstává oblíbenou volbou i vedle novějších modelů — a jak přemýšlet o upgradu (nebo neupgradu)📍 Kde jsou reálné limity bezplatných a placených plánů AI nástrojů a jak na ně nenarazit v nevhodnou chvíli📍 Proč by finální AI-generovaný kód vždy měl projít kontrolou někoho, kdo rozumí bezpečnosti a nasazení na server📍 Jak vypadá cesta od prvního proof of concept přes šéfa až k IT oddělení — a proč začít právě tímhle pořadím⏱️ KAPITOLY:00:00 Úvod01:17 Ohlédnutí: N8N a agenti před rokem02:53 Proč byl N8N složitý i pro pokročilé04:26 Claude a Cursor: Příchod nástrojů pro laiky06:40 Proč je tohle zlom — AI otevřená pro každého07:20 Cursor jako kancelářský nástroj bez kódu09:19 GPT aplikace a připojování nástrojů třetích stran12:09 Cursor jako desktopová aplikace a práce se soubory24:04 Excel jako analogie: používat vs. umět napsat vzorec31:24 Projekty a znalostní báze v Cursoru32:24 Co jsou Skills a jak je nastavit36:43 Jak bezpečně používat stažené Skills z GitHubu40:30 Limity placených plánů a jak na ně nenarazit43:19 Anthropic chystá IPO na americké burze

64. AI agenti a bezpečnost: Na co si dát pozor, než je pustíte do firmy

Dokáže umělá inteligence nahradit zkušeného manažera? A co když už to dělá, ale bez bezpečnostních záruk?V této epizodě podcastu AI v kostce Roman s Davidem rozebírají bezpečnost AI agentů, rizika práce s firemními daty a rozdíl mezi tím, když si něco zkoušíte sami pro sebe, a tím, když chcete AI agenta nasadit ve firmě. Mluví o tom, proč nestačí jen umět „vibe codovat“ nebo si rychle naklikat vlastního agenta, ale proč je potřeba řešit také data, oprávnění, infrastrukturu, náklady, odpovědnost a dlouhodobou stabilitu řešení.📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:📍 Proč Chevrolet a Air Canada prohráli miliony kvůli špatně nastaveným chatbotům📍 Jaký je rozdíl mezi domácím experimentováním a firemním nasazením AI📍 Proč se 90% AI agentů ve firmách po čase rozpadne📍 Konkrétní bezpečnostní rizika při práci s citlivými daty📍 Jak správně řídit rizika místo jejich eliminace📍 Proč potřebujete odborníka na AI architekturu, ne jen programátora📍 Měsíční náklady na firemní AI řešení 📍 On-premise vs cloud: co je pro vaši firmu bezpečnější00:00 Úvod01:18 AgentLab - komunita pro AI agenty02:09 Od hobby projektů k firemním řešením05:45 Chevrolet a Air Canada - drahé lekce z AI08:44 Problém s nezabezpečenými AI systémy11:39 Citlivá data a právní zodpovědnost13:03 Skutečné náklady firemních AI řešení14:47 Proč potřebujete AI architekta16:52 OpenCLI a smazaná mailová schránka18:35 Evoluce AI agentů - rychlejší než očekáváme20:51 Garáž plná AI nástrojů24:28 Claude jako game changer26:28 100 lidí vs AI agent - reálný příklad30:30 Řízení vs eliminace rizik34:15 On-premise řešení a české prostředí

63. Rozhovor: Josef Procházka - Může AI skutečně zefektivnit fungování městského úřadu?

Může umělá inteligence skutečně zefektivnit fungování městského úřadu? A co když vám ušetří statisíce korun ročně?Hostem této epizody podcastu AI v kostce je Josef Procházka, tajemník města Kopřivnice, který během posledního roku provedl pozoruhodnou digitální transformaci úřadu pomocí AI nástrojů.Josef otevřeně popisuje svou cestu od prvních experimentů s ChatGPT přes budování interní znalostní databáze až po vlastní AI asistenty, kteří pomáhají zaměstnancům úřadu hledat informace a orientovat se v procesech.📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:Jak Notebook LM nahradil externí firmy za několik set tisíc korunProč interní AI chatbot dokáže zpracovat desítky směrnic během minutJak přesvědčit kolegy, aby AI nebrali jako hrozbuKonkrétní workflow pro zpracování úředních dokumentůJak AI pomáhá zachovat know-how odcházejících zaměstnancůJak vybudovat vnitřní wiki, kterou lidé skutečně používajíPraktické tipy pro implementaci AI v konzervativním prostředí

62. OpenClaw a AI agenti: Kde končí sliby a začíná realita?

🏆 Pokud vás podcast AI v kostce baví a přináší vám praktické informace ze světa AI, budeme moc rádi za vaši podporu v anketě Podcast roku ❤️Hlasovat můžete zde: https://www.podcastroku.czDíky moc všem, kteří nás poslouchají, sdílí a posouvají dál 🚀🚨 AI agenti jsou dnes jeden z největších trendů kolem umělé inteligence.Stačí pár videí na sociálních sítích a máte pocit, že si během víkendu postavíte vlastního digitálního zaměstnance, který za vás převezme půlku práce. Jenže pak přijde realita.V této epizodě podcastu AI v kostce Roman s Davidem otevřeně rozebírají své zkušenosti s AI agenty, OpenClaw, Claudem a celé AI workflow v praxi.📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:Proč složité multi-agentní systémy selhávají v reálném nasazeníJak postavit funkční AI asistenta na e-maily za pár hodinKonkrétní příklad: realitní monitoring aplikace vytvořená za 2 hodinyRozdíl mezi AI experimenty a skutečnými business nástrojiJak Claude mění pravidla hry pro non-koderyProč korporáty potřebují "umožňovače" místo centralizovaných IT odděleníKde jsou hranice toho, co si můžete udělat sami vs. kdy zavolat vývojáře00:00 Úvod01:25 Očekávání vs realita multi-agentních systémů03:21 Přechod na jednoduché AI agenty05:21 Analogie s Tetrisem - postupné skládání kostiček08:04 Konkrétní příklad: e-mailový agent10:39 Claude Computer Use revolucionizuje AI13:35 Druhý mozek a plánování AI projektů14:17 Realitní monitoring za 2 hodiny16:08 Kdy AI funguje v korporátech19:04 Testování vs produkční nasazení25:59 Automatizace zápisů do Notion28:29 Výzvy při práci s daty32:39 AI vs vývojáři - kooperace místo náhrady36:39 Budoucnost AI nástrojů pro všechny39:09 Závěr

• Transcript

61. Rozhovor: Štěpán Burda – Většina publisherů dělá s AI tu samou chybu

🏆 Pokud vás podcast AI v kostce baví a přináší vám praktické informace ze světa AI, budeme moc rádi za vaši podporu v anketě Podcast roku ❤️Hlasovat můžete zde: https://www.podcastroku.czDíky moc všem, kteří nás poslouchají, sdílí a posouvají dál 🚀 Mizí tradičnímu publishingu pod nohama půda? A jak se s příchodem AI mění práce redaktorů, kteří už nemusí programovat, ale místo toho automatizují rutinní úkony?🎙️ V nové epizodě podcastu AI v kostce je hostem Štěpán Burda z Burda Media Extra. Bavíme se o tom, jak umělá inteligence mění fungování vydavatelství, redakcí i samotnou tvorbu obsahu. Jak dnes AI využívají novináři a editoři? Kde AI opravdu šetří čas a kde naopak zatím selhává? A co čeká online média v době, kdy Google, sociální sítě a AI platformy postupně mění pravidla hry? 📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE: Jak redaktoři sami začali používat AI (a proč to management neměl pod kontrolou) Kde AI nejvíc pomáhá - není to psaní článků, ale ty nudné věci kolem Proč AI obrázky fungují, ale s videi to zatím skřípe Jak Google mění pravidla hry a co to znamená pro weby médií Proč mladí už nechodí na weby, ale sledují YouTube a TikTok Jak se mění práce techniků - místo programování CMSek dělají automatizace Který obsah přežije éru zero-click vyhledávání a který ne Proč papírové časopisy možná přežijí digitální web 00:00 Úvod 02:08 AI v technickém týmu 05:41 Segmentace AI projektů 08:16 Praktické využití AI 12:04 Analýza trendů pomocí AI 16:07 Compliance a etika 18:42 AI generované obrázky 21:04 Experimenty s AI videem 24:10 Kreativita vs automatizace 28:21 Budoucnost publishingu 32:54 Google AI Overview problém 36:32 Budování komunity 40:05 Efektivita a úspory 44:10 Papírová média vs digital 47:50 Strategie pro budoucnost

60. Vibe Coding: Jak jsme si s AI postavili vlastní aplikace za pár hodin

🏆 Pokud vás podcast AI v kostce baví a přináší vám praktické informace ze světa AI, budeme moc rádi za vaši podporu v anketě Podcast roku ❤️Hlasovat můžete zde: https://www.podcastroku.czDíky moc všem, kteří nás poslouchají, sdílí a posouvají dál 🚀 Dokáže AI naprogramovat aplikaci rychleji než zkušený vývojář? A co když už nemusíte znát ani řádek kódu?V této epizodě podcastu AI v kostce se ponoříme do světa "vibe coding" - programování přirozeným jazykem pomocí AI nástrojů. Objevte, jak můžete tvořit aplikace, dashboardy i komplexní systémy jen tím, že popíšete, co chcete. 📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE: Co je vibe coding a proč mění pravidla hry v programování Praktické srovnání Cursor vs Claude vs Anthropic pro programování Jak si postavit marketingový dashboard za 8 hodin bez znalosti kódu Proč AI nástroje převyšují klasické chatboty pro prácu s daty Konkrétní příklady úspěšného nasazení vibe codingu ve firmách Kde vibe coding selhává a kdy se vrátit ke klasickému přístupu Jak začít s vibe codingem a které nástroje vybrat Budoucnost programování: Kdo přežije AI revoluci? ⏱️ KAPITOLY: 00:00 Úvod 00:30 Co je vibe coding 02:37 Programování pro začátečníky 06:07 Claude vs ostatní modely 10:08 Cursor a Windsurf představení 13:19 Konkrétní příklad aplikace 16:03 Rychlost vývoje s AI 19:09 Dopad na programátory 24:19 Budoucnost AI v programování 26:47 Změny v IT trhu 29:12 Výhoda malých firem 30:44 POC vs dlouhý vývoj 33:47 Praktické tipy 36:17 Závěrečné rady

• Transcript

59. AI agenti v praxi: Jak jsme si postavili vlastní AI agenty (a proč už není cesty zpět)

🏆 Pokud vás podcast AI v kostce baví a přináší vám praktické informace ze světa AI, budeme moc rádi za vaši podporu v anketě Podcast roku ❤️Hlasovat můžete zde: https://www.podcastroku.czDíky moc všem, kteří nás poslouchají, sdílí a posouvají dál 🚀 Dokážou AI agenti skutečně nahradit hodiny manuální práce? A proč většina lidí uvízne ve druhé vrstvě automatizace a nikdy se nedostane k pokročilým workflow? V této epizodě podcastu AI v kostce se David s Romanem ponoří do světa AI agentů – od základních asistentů až po komplexní automatizované systémy. Diskutují o tom, co už dnes funguje, kde jsou největší rizika a proč většina firem stále zůstává u jednoduchých chatbotů. Rozebírají praktické využití AI agentů v roce 2026. Diskutují o tom, kde končí užitečná automatizace a začíná nebezpečný hype, kolik skutečně stojí provoz vlastních agentů a proč je důležité rozumět tomu, co děláte. 📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE: Jaký je rozdíl mezi AI asistenty, workflow a skutečnými agenty Proč jen 2 z 10 lidí dokončí pokročilou automatizaci Kolik skutečně stojí provoz emailového agenta Jak rozpoznat podvodné nabídky "AI manažerů" na TikToku Kdy se automatizace vyplatí a kdy je lepší zůstat u manuální práce Jaké bezpečnostní rizika přinášejí agenti s přístupem k vašim datům Praktické tipy pro bezpečné testování AI agentů ve firmě

• Transcript

58. Rozhovor: Markéta Foldyna Hellová - AI ve zdravotnictví. Co nás čeká a co už funguje?

🎙️ AI ve zdravotnictví: co nás čeká a co už funguje? V nové epizodě podcastu AI v kostce jsme si povídali s Markétou Foldynou Hellovou z Ministerstva zdravotnictví o tom, jak umělá inteligence mění české zdravotnictví – a co to znamená pro nás jako pacienty. Dozvíte se, kde už AI dnes reálně pomáhá lékařům, proč je klíčová digitalizace dat a jak stát plánuje zajistit bezpečné a smysluplné využití technologií v péči o zdraví. 👉 Mluvili jsme ale i o tom, co trápí každého z nás: • dlouhé čekání u lékaře • roztříštěnost zdravotních dat • používání AI nástrojů jako ChatGPT při řešení zdraví A hlavně – jak tohle všechno může vypadat za pár let. 📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE: Proč ministerstvo chystá 3letou strategii pro AI ve zdravotnictví a co to znamená pro pacienty Jak fungují AI diagnostické nástroje v nemocnicích a kdy je zaplatí pojišťovna Proč je problém, když si pacient analyzuje výsledky v ChatGPT místo u lékaře Jak bude vypadat propojení zdravotních dat napříč nemocnicemi Které AI nástroje už dnes používají čeští lékaři a s jakými výsledky Jaké bariéry brání rychlejší adopci AI v českých nemocnicích Kdy budeme mít centralizovaný zdravotní portál s AI asistentem pro pacienty Proč je klíčová edukace lékařů o bezpečném používání AI nástrojů

• Transcript

57. Rozhovor: Pavel Macků - Dokáže AI skutečně nahradit fotobanky?

Dokáže AI skutečně nahradit milionové fotobanky jako Shutterstock nebo Profimedia? A proč velké firmy stále odmítají použít AI generované obrázky? Hostem této epizody podcastu AI v kostce je Pavel Macků z Profimedia, který odkrývá skryté problémy AI fotografií a budoucnost fotografického průmyslu. 📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE: Proč AI fotky mají zásadní právní problém s licencemi Jak Shutterstock řeší AI dilema a co garantuje klientům Které typy fotografií AI nikdy nenahradí (50% byznysu) Proč velké agentury dávají embargo na AI generované obrázky Jak se mění business model fotografických agentur Co čeká fotografický průmysl v příštích letech Jak rozpoznat deepfake fotky a video v médiích Proč je důvěra klíčová v době AI manipulací 💬 Napište nám do komentářů: Používáte AI na generování obrázků ve své práci? Řešili jste někdy problém s licencemi? 🔔 Nezapomeňte na ODBĚR, ať vám neutečou další debaty o technologiích! ⏱️ KAPITOLY: 00:35 - Úvod 01:20 - Má Shutterstock budoucnost v době AI? 02:29 - Změna business modelu fotobanka 04:12 - Které fotky AI nenahradí 05:26 - Právní problém AI fotografií 06:35 - Jak Shutterstock řeší AI dilema 08:24 - Učení AI na existujících fotkách 11:02 - Budoucnost fotografického průmyslu 16:04 - Deepfake a manipulace v médiích 20:07 - Ověřování pravosti obsahu 22:51 - Důvěra jako klíčový faktor 25:29 - Nové výzvy pro fotobanka 30:30 - Vzestup Profimedia 35:06 - Osobní pohled na AI revoluci 38:37 - Závěr a poděkováníěřování pravosti obsahu

• Transcript

56. OpenClaw: Absolutní gamechanger nebo bezpečnostní riziko?

Co je OpenClaw a proč se o něm mluví jako o dalším velkém průlomu v oblasti umělé inteligence? V této epizodě podcastu AI v kostce rozebíráme fenomén AI agentů a vysvětlujeme, proč nástroje jako OpenClaw představují zásadní posun oproti klasickým jazykovým modelům typu ChatGPT. Zatímco dosud AI fungovala hlavně jako „mozek“, OpenClaw jí poprvé dává i „ruce“ – schopnost samostatně pracovat s počítačem, ovládat aplikace, automatizovat úkoly a rozhodovat se v reálném čase. Detailně se bavíme o tom, jak OpenClaw funguje, v čem se liší od běžných automatizačních nástrojů jako Make nebo Zapier, a proč se kolem něj šíří tak silný hype. Zároveň ale otevřeně upozorňujeme na zásadní rizika – zejména v oblasti bezpečnosti, přístupů k datům, možnosti zneužití a reálných nákladů na provoz. Dozvíte se, jak si AI agent může sám instalovat nástroje, proč může být nebezpečné dát mu přístup k e-mailu nebo účtům, jak funguje práce s tokeny a proč vás může AI stát stovky dolarů, aniž si toho všimnete. 📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE: co je OpenClaw a proč je takový hype jak fungují AI agenti v praxi proč AI konečně „dostala ruce“ co všechno může AI dělat za vás proč je to zásadní změna v AI jaká jsou hlavní bezpečnostní rizika proč nedávat AI přístup k e-mailu kolik může AI reálně stát proč je hype často zavádějící kam směřuje budoucnost AI agentů Obsah: 00:00 - Úvod 01:44 - OpenClaw vs běžné AI asistenty 03:20 - OpenClaw jako "ruce" pro AI mozek 04:38 - Cron úlohy a časování úkolů 06:43 - Bezpečnostní incident v Meta 09:21 - Rizika malwaru a podvodníků 14:18 - Bezpečná instalace OpenClaw 15:21 - Nastavení AI asistenta 17:33 - Lokální vs cloudové modely 24:23 - Budoucnost AI agentů 26:24 - Automatizace vs Make/Zapier 34:37 - WhatsApp integrace 36:42 - Plánovaný workshop v Praze 41:31 - Výměna zkušeností v komunitě

• Transcript

55. Rozhovor: Otakar Mráz - AI v T-Mobile: Od týmové iniciativy k firemní strategii

Dokáže jeden tým v korporátu zavést umělou inteligenci rychleji než celá centrála? A co když je to dokonce efektivnější cesta? Jak dostat AI do velké firmy, když ještě nemátecentrální AI tým, jasný proces ani firemní roadmapu? V této epizodě podcastu AI v kostce si povídáme s OtakaremMrázem z T-Mobile, který popisuje velmi konkrétní zkušenost: jak se u nichAI nezačala zavádět shora, ale zespodu – přes malou skupinu lidí, kteřínechtěli čekat, až korporace všechno schválí a připraví. AI pro přípravu na schůzky s právníky, tvorbu prezentací,jazykové vzdělávání, ukládání úkolů přes hlas, analýzu logů v síťové části firmy nebo tvorbu interních aplikací během jednoho víkendu. Právě tahle částukazuje, že AI ve firmě nezačíná velkou strategií, ale často tím, že si lidé nejdřív sami ověří, kde jim opravdu šetří čas. Proč AI adopci ve firmách často nebrzdí technologie, alelidé, návyky a nejistota? A proč je mnohem účinnější, když AI kolegům ukazuje někdo z jejich vlastního týmu, než když o ní mluví externista zvenku? V této epizodě se dozvíte proč v T-Mobile začali jen s pár lidmi a dobrovolně jak fungovaly jejich pravidelné AI check-iny a co přinesly proč se AI ve firmě nejlépe šíří přes kolegy, ne přes direktivu jaké první use casy fungovaly v osobní efektivitě jak AI pomáhá s prezentacemi, schůzkami a přípravou argumentů jak si zaměstnanci staví vlastní malé aplikace díky AI jak AI pomáhá technikům analyzovat logy a hledat root cause problémů kde naráží korporace na limity kvůli datům a bezpečnosti Obsah: 00:00 - Úvod01:05 - Představení hosta Tomáše Mráze z T-Mobile02:14 - Jak začala AI iniciativa v T-Mobile03:53 - Inspirace z Tesly a focus na inovace07:00 - První kroky a překonávání korporátních bariér08:34 - Úvodní školení a adopce v týmu10:06 - Rychlé šíření po celé firmě12:15 - Osobní vs. pracovní využití AI14:22 - Konkrétní use-case: Tvorba prezentací18:01 - Jazykové bariéry a AI jako překladač20:07 - Notion AI a specialized asistenti22:00 - Troubleshooting - z dnů na minuty25:47 - Kreativní využití: Klinometr aplikace27:35 - Management a podpora experimentování29:29 - Čistota dat vs. expertní znalosti33:04 - Vztah s centrálním AI týmem36:25 - Decentralizovaný vs. centralizovaný přístup38:24 - Kultura sdílení a otevřenosti40:30 - Budoucnost práce za dva roky42:40 - Praktické rady pro začátečníky44:19 - Free vs. placené verze AI nástrojů

• Transcript

54. Firmy chtějí AI. Jaké jsou největší chyby při jejím zavádění?

Proč většina firem selhává při zavádění umělé inteligence? V této epizodě podcastu AI v kostce se bavíme o reálné implementaci AI ve firmách. V praxi totiž vidíme, že až 80 % firem chce AI zavést, ale pouhá 2 % jsou na AI reálně připravená. Hlavní problém je, že firmy nemají zmapované procesy, pracují s roztříštěnými daty a AI často používají jen jako „lepší Google“. Proč nejde digitalizovat chaos, proč AI není první krok, ale až ten poslední, jak správně přemýšlet o automatizaci, proč většina lidí používá AI špatně a co odlišuje firmy, kterým AI skutečně funguje? Pokud chcete AI využít prakticky a ne jen experimentovat, tahle epizoda vám může ušetřit měsíce práce i statisíce korun. 📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE: proč většina firem není připravená na AI jaký je rozdíl mezi „hraním si s AI“ a reálným využitím proč firmy nemají zmapované procesy a data proč AI selže, pokud nezačnete analýzou jak přemýšlet o automatizaci ve firmě proč nestačí vybrat nástroj (GPT, Claude, Gemini) jak správně začít s implementací AI proč je klíčová role business analytika jaké chyby firmy opakují stále dokola proč je mindset důležitější než technologie

• Transcript