Show Notes
Stačí si vytvořit AI agenta a všechno bude fungovat samo? Přesně tak dnes AI prezentují sociální sítě. Realita je ale mnohem zajímavější. V nové epizodě podcastu AI v kostce Roman s Davidem otevřeně rozebírají své vlastní zkušenosti s AI agenty, automatizací a workflow. Vysvětlují, proč většina lidí očekává od agentů něco, co zatím neumí, kde končí marketingový hype a začíná skutečná produktivita. Na konkrétním příkladu z dovolené ukazují, že AI sice dokáže výrazně pomoci, ale bez jasného zadání, kvalitního workflow a lidského vedení stále nedokáže sama vytvářet komplexní výstupy. Velká část diskuze se proto točí kolem toho, jak AI agenty správně navrhovat, kdy dávají smysl a proč je důležitější přemýšlet o procesech než hledat "kouzelného" agenta. Dozvíte se také, proč Roman staví vlastní AI workflow z menších specializovaných agentů, jak David využívá AI při tvorbě vlastních projektů a proč budou firmy v příštích letech mnohem více řešit kvalitu AI řešení než samotný výběr jazykového modelu. Řeč přijde i na Proof of Concept, bezpečnost, firemní implementace a to, proč nestačí jen spustit ChatGPT a čekat na zázrak.📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE: Proč jsou AI agenti často přeceňovaní Jaký je rozdíl mezi AI agentem a dobře navrženým workflow Proč AI bez kvalitního zadání nefunguje Jak Roman staví vlastní síť AI agentů pro každodenní práci Praktický pokus vytvořit AI fotoalbum z dovolené Proč nestačí jen používat ChatGPT Jaké AI nástroje dnes Roman a David používají nejčastěji Kdy dává smysl vytvořit Proof of Concept a kdy už investovat do profesionálního řešení Proč budou firmy řešit kvalitu AI implementací více než výběr samotného modelu Jak přemýšlet o AI tak, aby vám skutečně šetřila čas💬 Napište nám do komentářů: Zkoušeli jste letos na dovolené nějaký AI nástroj? Co vás překvapilo – pozitivně nebo negativně?🔔 Nezapomeňte na ODBĚR, ať vám neutečou další debaty o technologiích!🔗Léto s Claude - série 4 online webinářů jak ovládnout jeho celý ekosystém: https://aivkostce.cz/skoleni-a-webina...
KAPITOLY: 00:00 - Úvod01:22 - Roadtrip Německo–Francie a první AI test02:10 - ChatGPT vs. Claude: co David používal a proč03:26 - ChatGPT překračuje miliardu uživatelů04:06 - Kdy lidé přestanou používat GPT jako výchozí volbu06:10 - Deník z dovolené: záznam rodinných vzpomínek přes AI07:30 - Limity AI agentů: Google Fotky a Google Disk09:16 - Proč agenti nejsou spásný nástroj13:26 - AI stack na dovolenou: Gamma, Notta, Claude21:15 - Fotoalbum z dovolené jako AI experiment24:11 - Korporát vs. malá firma: rozdílné přístupy k AI28:07 - Shadow AI a hledání vlastního workflow45:25 - Závěr a výzva posluchačům
More from AI v kostce
Celý rozhovor najdete už teď na herohero.co/aivkostce
Co když vám AI připraví výstup tak dobře, že už na něm skoro nemáte co upravovat? Kde potom zůstává vaše odbornost, zkušenosti a hodnota, za kterou vám klient nebo zaměstnavatel platí?
Poslední měsíce patřily Claudu. Teď ale OpenAI přichází s odpovědí – a není to jen jeden nový model. ChatGPT se mění mnohem zásadněji.Anthropic s Claudem, Claude Code a Coworkem ukázal nový způsob práce s AI a na nějakou dobu získal obrovský náskok především mezi pokročilejšími uživateli. Teď ale OpenAI vrací úder. V nové epizodě AI v kostce rozebíráme, co přináší Astra, GPT Work, nový Codex, autonomní agenti i nový image model, proč OpenAI končí s asistenty a jak se mění samotný způsob práce s ChatGPT.Roman s Davidem porovnávají nové nástroje s Claudem na konkrétních příkladech – od práce s dokumenty a vývoje přes generování obrázků až po bezpečnostní audity. A dostanou se i k mnohem větší otázce: vývoj AI zrychluje natolik, že samotní šéfové AI firem začínají mluvit o potřebě zpomalit. Proč? A jde skutečně o bezpečnost, nebo za tím mohou být i peníze a očekávání investorů?📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:• proč OpenAI po období dominance Anthropicu znovu nabírá tempo• v čem se nový model Astra liší od předchozích modelů a kde dává smysl ho používat• jak si stojí GPT Work ve srovnání s Claude Coworkem• proč OpenAI končí s GPT asistenty a kam se jejich využití posouvá• co přináší nový Codex a jak mění práci s AI při vývoji• kam se posouvají autonomní AI agenti a co už dokážou dělat samostatně• jak si nový image model OpenAI vede proti Nano Banana• jak lze Astru využít při bezpečnostních auditech a práci s rozsáhlým kontextem• proč se i uvnitř AI průmyslu stále častěji mluví o zpomalení vývoje• jestli je za debatou o zpomalení AI jen bezpečnost, nebo také ekonomika a tlak investorů• proč už souboj OpenAI a Anthropicu není jen o tom, kdo má nejlepší jazykový model• kam se může posunout způsob, jakým budeme s AI v nejbližší době pracovat🔗 https://konference-ai-ready.aivkostce.cz/🔗 https://aivkostce.cz/blog/imperium-vraci-uder-astra-nebo-fable
Co se mohou firmy naučit z toho, jak velké společnosti zavádějí AI? V nové epizodě AI v kostce se přes případ Mety díváme na problém, který se může týkat i mnohem menších firem: AI dokáže práci výrazně urychlit, ale bez kontroly výstupů, správných metrik a pochopení celého procesu může automatizace vytvořit nové problémy místo očekávané úspory. Řešíme proto, proč nestačí měřit množství AI výstupů, jak AI zavádět postupně, proč ověřovat první běhy automatizace a jak důležití jsou ve firmách lidé, kteří dokážou nejen používat nové AI nástroje, ale především pochopit a změnit celý pracovní proces. Na začátku epizody se Roman s Davidem vrací i k vašim komentářům a otázkám z předchozích dílů. Reagují na vaše zkušenosti s AI, doplňují vlastní pohled a rozebírají témata, která v diskuzi nejvíc rezonovala.
AI nám má šetřit čas. Jenže co když díky ní zvládnete tolik práce, že nakonec pracujete ještě víc než předtím?Claude Code, AI agenti a další nástroje dnes dokážou převzít velkou část práce a dramaticky zrychlit to, co zvládneme za jeden den. Jenže právě tím vzniká nový problém: další krok je najednou tak snadný, že je těžké říct „pro dnešek končím“. V nové epizodě AI v kostce řešíme AI, produktivitu, dopamin, práci do noci a dopady na zdraví, ale také druhou stranu stejného trendu – jak využít AI, Apple Watch, chytré prsteny a další zdravotní data k lepšímu pochopení vlastního těla, sledování dlouhodobých změn a budování zdravějších návyků. A kde končí užitečné vyhodnocování dat a začíná oblast, kterou bychom měli nechat lékařům.📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:AI produktivita a práce do nociProč je s AI těžší přestat pracovatClaude Code a automatizace 80–90 % práceAI agenti a automatické zadávání úkolůKontext jako základ efektivní práce s AIDopamin, produktivita a riziko zahlceníApple Watch, Oura a zdravotní dataAI analýza spánku, pohybu a návykůChatGPT Health a osobní zdravotní dataKde AI pomáhá a kde potřebujete lékaře🔗 Konference AI Ready: https://konference-ai-ready.aivkostce.cz/🔗 Innovation week: https://www.innovationweek.ai/cs