Budoucnost nepráce

Co se za tři roky změnilo v práci s AI – a co se nezměnilo vůbec? V tomhle dílu se role obrací: Hanka Fialková zpovídá Filipa Dřímalku.

V epizodě probíráme:

• Které předpovědi z Budoucnosti nepráce nevyšly a proč je adopce AI ve firmách pomalejší, než se čekalo.
• Proč návody krok za krokem nikoho neposunou a co dnes firmy od školení AI opravdu potřebují.
• Rozdíl mezi chatovacími a agentními nástroji – a proč se z něj stává rozdíl mezi lidmi i firmami.
• Proč top performeři nepůjdou tam, kde nemají dobré nástroje, a proč na pohovoru nestačí „ve firmě jsme to neměli“.
• Proč bude iniciativa a dobrý nápad důležitější než samotný nástroj.
• Brain fry, pocit provinění a jak pracovat s AI intenzivně a nevyhořet.
• Co chystá nová kniha Superpowered a co přineslo aktualizované vydání Budoucnosti nepráce.

Kniha Budoucnost nepráce: https://drimalka.com/kniha
Filip Dřímalka: https://drimalka.com/

Kolem AI se objevuje spousta katastrofických scénářů. V tomto díle chci proto ukázat, co dnes AI skutečně umí, co dobrého může přinést a proč máme dobrý důvod dívat se do budoucnosti s optimismem.

Nové modely už plní řadu úkolů na úrovni lidí a budou se dál zlepšovat. V tom vidím obrovskou příležitost – člověk, který s nimi začne opravdu spolupracovat, dokáže neuvěřitelné věci.

V tomhle dílu mluvím o tom:

• Co dnes zvládají nové AI modely a jak se mění práce s nimi.
• Jak mi osobní AI agenti pomáhají dělat skutečnou práci.
• Jak média ovlivňují náš pohled na AI
• Proč podle mě začínáme žít ve zlatém věku tvůrců
• Jak nám AI otevírá spoustu nových příležitostí.
• Co se už brzy změní v naší práci a jak se na to připravit
• Jak se s AI učit a rozvíjet talent u sebe i u našich dětí

Ve druhém dílu Superpowered ukazuju, jak používám AI v soukromí. Ukázky jsou z financí, zdraví, vzdělávání, cestování a sportu.

Ukážu rozdíl mezi chatem a agenty. Uvidíte třeba hledání lepšího tarifu na energie (a úsporu 25 986 Kč), odhalení dvojí platby, práci s vlastním vzděláváním, přípravu cest a aplikace, které mi tvoří AI a které mi pomáhají úplně se vším.

Kapitoly:

00:00 Úvod a co dnes uvidíte
03:00 Chat, Cowork a Code
17:22 Finance: energie, dvojí platba a investice
31:28 Zdraví: DNA, kouč a každodenní rozhodování
37:18 Vzdělávání: analýza obsahu, čtení, doučování a rozvoj
47:26 Cestování: plánování. organizace a realizace cest
57:38 Sport: porovnání, nákupy, plánování a zlepšování
1:02:54 Jak s AI začít doma

The State of AI 2026: https://www.aipredictions.cz/state-of-ai
Future AI Leader: https://drimalka.com/fail

Jak dostat AI do každodenní práce firmy? Filip Dřímalka a Dalibor Mráz porovnávají zkušenosti s vývojem, daty a zaváděním AI do týmů. Dalibor se věnuje vývoji AI řešení a vede platformu ČERNÁ.AI.

V epizodě probíráme:
• Jak využít AI k tvorbě vlastního softwaru a automatizací.
• Proč začít s konkrétním výsekem dat a jak přemýšlet o datovém „bazénu“.
• Jak udržovat firemní znalosti a schvalovat změny důležitého kontextu.
• Kde potřebujeme lidskou kontrolu a jak pomáhá kontrola plánu druhým modelem.
• Jak propojit AI s interními systémy a začít třeba přehledem stavu projektů.
• Jak si oba účastníci rozhovoru vytvářejí prostor pro učení, čtení a sdílení zkušeností v komunitě.

Host: Dalibor Mráz — https://www.dalibormraz.cz/cs
Moderátor: Filip Dřímalka — https://drimalka.com/

Rozhovor vznikl před konferencí, o které se mluví v úvodu.

Jak AI promění nábor a kde má v recruitmentu zůstat člověk? Filip Dřímalka si
do podcastu Budoucnost nepráce pozval Matěje Matolína, experta na digitální HR
a recruitment.

- Které části náboru už dnes zvládnou AI agenti a kde je pořád klíčový lidský vztah.
- Jak využít voiceboty a avatary, aniž by kandidátská zkušenost působila odcizeně.
- Proč není dobrý nápad nechat AI vydat jednoduchý verdikt „hodí / nehodí“.
- Jak přemýšlet o biasu, digitální stopě kandidátů a ověřování falešných profilů.
- Co znamená AI Act a lidská kontrola pro HR týmy.
- Jak zadávat práci AI jako seniornímu kolegovi a bezpečně začít s prvními agenty.

Host: Matěj Matolín — https://cz.linkedin.com/in/matejmatolin

Aplayerz — https://www.aplayerz.io/

Digitální HR — https://www.digitalnihr.cz/

Toto je první speciální "Superpowered" edice podcastu Budoucnost nepráce. V nich budu ukazovat konkrétní pracovní postupy a taky spoustu dalších tipů a triků, jak pracuji s AI. Pokud chcete vidět detaily, podívejte se na Youtube, kde uvidíte i vše co zrovna ukazuju v mých AI nástrojích...

V první epizodě ukazuju experiment s AI-first náborem z obou stran. Nejdřív jako firma, která hledá nové lidi. Potom jako kandidát, který chce postavit přihlášku s konkrétními důkazy místo běžného CV.

Ještě než se pustíte do obsahu - přihlaste se na naši top akci (zdarma):

1.10.2026: The State of AI 2026 - https://www.aipredictions.cz/state-of-ai

V PODCASTU ZAZNÍ

• Jak jsem z interních diskusí, projektů a historie vytvořil zadání role a AI-first inzerát.
• Jak Codex propojil StartupJobs, Airtable, LinkedIn a Apify do jednoho prostředí.
• Jak AI pomohla zpracovat 100+ přihlášek a úkolů.
• Jak vzniklo 89 osobních doporučení pro uchazeče.
• Jak jsme analyzovali screeningové rozhovory a průběžně zlepšovali celý proces.
• Jak se jeden dokončený nábor proměnil v AI Hiring Kit použitelný pro další role.
• Jak jsem ze svého druhého mozku postavil SuperCV pro roli v Anthropicu.
• Co doporučuju každému, kdo chce pracovat AI-first a vytvořit si vlastní systém.

Firemní data už nemusí končit v dashboardech, na které lidé čekají týdny. Petr Polák ukazuje, jak může čatování s daty, práce s AI agenty a prakticky zapojený vedoucí dostat AI do skutečné práce firmy.

Petr dnes vede data a rozvoj AI ve VIG Re. Dřív vedl datový tým v České spořitelně a s Romanem Provazníkem tvoří IT podcast PodVocasem.

V epizodě se dozvíte:

• Jedna interní ukázka od 35letého veterána firmy = 30 nových žádostí o AI licence.
• Jak chatování s daty odhalilo nový zdroj příjmů a proč nahradí část reportů.
• Výmluva „nejdřív musíme mít uklizeno v datech" - a jak AI díky analýze tisíců ticketů odpovídá na 82 % dotazů z byznysu.
• Proč se lidé stydí přiznat, že použili AI, a co s tím může udělat šéf.
• Jak předat velký projekt bez meetingu a nechat AI hlídat témata, která se řeší pořád dokola.
• Co s „Karlem", který si 20 let firemních znalostí nosí v hlavě a nechce je předat.
• Datový sklad přes Claude skills - bez jediného ručně napsaného řádku kódu.
• Plánování směn pro 50 lidí pomocí deep research a knihovny od Googlu.
• Proč má šéf AI sám zkoušet a dát lidem prostor experimentovat.
• Tři věci, které má udělat datař, když s AI teprve začíná.

Host a odkazy:

Petr Polák na LinkedInu
https://www.linkedin.com/in/87petrpolak/

PodVocasem
https://www.podvocasem.cz

The State of AI 2026
https://www.aipredictions.cz/state-of-ai

Umělá inteligence může z jednoho člověka udělat 10× produktivnějšího profesionála. Firma tím ale automaticky nezrychlí. Když si každý staví vlastní second brain, používá jiné nástroje a ukládá si svůj kontext, vznikne 170 rychlejších jednotlivců, ne AI-first organizace.

Petr Svoboda, CEO skupiny ABUGO, a Boris Bošiak, člen boardu odpovědný za AI transformaci skupiny, otevřeně popisují, jak tenhle problém řeší v praxi. Staví společný AI Hub, sdílejí MCP nástroje a skilly, mění pravidla bezpečnosti, hiring i způsob, jakým si lidé předávají práci.

Rozhovor se dostává i k méně pohodlným otázkám: co se stane s lidmi, kteří AI nepoužívají, komu patří znalosti uložené v second brainu, které meetingy přestanou být potřeba a proč je dnes často jednodušší mluvit s Claudem než s kolegou.

Mluvíme například o tom:

• proč osobní second brainy samy o sobě firmu nezrychlí
• jak funguje ABUGO AI Hub, marketplace skillů a interní hosting
• proč musí vedení AI samo používat a říct, která rizika přijímá
• kdy nechat lidi experimentovat a kdy jejich postupy sjednotit
• proč ABUGO hledalo AI buildera místo klasického marketingového šéfa
• co se stane s firemní kulturou, když je rychlejší mluvit s Claudem než s kolegou

Hosté a odkazy:

ABUGO
https://www.abugo.com/cs

Petr Svoboda - CEO ABUGO
https://www.linkedin.com/in/petrsvobodacom/

Boris Bošiak - člen boardu odpovědný za AI transformaci skupiny ABUGO
https://www.linkedin.com/in/borisbosiak/

Michal Bláha je ředitel Hlídače státu, neziskového projektu, který už deset let zpřístupňuje a zprůhledňuje hospodaření státu. V rozhovoru mluví o tom, jak vypadá práce s deseti miliony smluv na vlastním hardwaru, proč jsme podle něj poslední generace programátorů a proč cena AI nejspíš poroste, místo aby klesala. Dojde i na jeho zkušenost z politiky a na to, co může každý udělat pro své okolí.

V téhle epizodě se dozvíte:

• Jak čtyři lidé hlídají hospodaření celého státu
• Co znamená být poslední generace programátorů
• Proč poroste cena AI a co se s tím dá dělat
• Jak zastavit tunel za osm miliard
• Co Michala nejvíc zamrzelo na politice

Speciální neformální epizoda s Tomem Paulusem a Martinem Imrichem o tom, jak se mění práce, týmy a firemní kultura v době AI. Bavíme se o tom, jaké vznikají rozdíly mezi lidmi, kteří s AI jedou naplno, a těmi ostatními, jak vypadá Superpowered Professional, proč je druhý mozek důležitější než promptování a proč budou firmy muset řešit top nástroje, onboarding pro agenty i nové budgety na AI.

Úvod a AI-first hiring mindset

Jak přemýšlí AI-first tým o budoucnosti práce

Fokus v době AI a co dnes vlastně stavět

Jaký typ lidí patří do AI-first týmu

Bifurkace týmů, netrpělivost a rozdílné tempo práce

Proč není jedno, jaký AI nástroj používáte

Agency, experimentování a systémové myšlení

Vrací AI mikromanagement, nebo jen víc zpětné vazby?

Proč manažeři bez hands-on zkušenosti zkreslují adopci AI

Co je superpowered professional

Skill se dá koupit, stáhnout nebo zremixovat

Druhý mozek: kontext, dokumentace a data pro lidi i agenty

Limity, tokeny a nový AI budget ve firmách

Onboarding, AI buddy a time to competence

Idea file, AI-mediated komunikace a práce bez zbytečných callů

AI, vztahy, rodina a riziko, že člověka práce pohltí

Zlatý věk lidí, kteří umí AI dostat do firem

Co nás v době AI nejvíc frustruje a co nám dělá radost

Woman Power, AI a proč nezáleží na pohlaví ani věku

🔗 ODKAZY

Tom Paulus - LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/tomaspaulus/
Martin Imrich - LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/martin-imrich/
Aibility: https://aibility.org
Kariéra v Aibility: https://aibility.org/kariera

Václav Šlajs vede IT oddělení v legendární brněnské technologické firmě Y Soft. Poslední rok se proměnil v hands-on agentic buildera — staví interní aplikace s AI agenty a nasazuje agentské workflow do produkce pro 300+ uživatelů.

O čem se bavíme:

• Úvod a představení
• Jak moc může někoho pohltit AI a jaké to má důsledky
• Evoluce spolupráce s AI
• Opus a milionový kontext - zlomový moment
• Hledám agentic inženýra - jaké dovednosti potřebuji
• Tech stack Y Softu: Copilot, Claude, ChatGPT, Cursor
• AI náklady a limity - monitoring nákladů v týmech
• Jak spolu-pracují dva systémy na revizi kódu
• Hackathon pro oddělení R&D
• Budoucnost interních nástrojů
• Druhý mozek - knowledge management pro AI agenty
• Rohlík.cz MCP, DNA analýza a osobní příklady využití AI
• Cloud Act a bezpečnost evropských dat
• Builders vs. Coders - dovednosti budoucnosti
• Brněnský inovační ekosystém a JIC fond

Když vám ročně projde rukama šest tisíc startupů, naučíte se rychle poznat, co má budoucnost – a co je jen hezká fasáda. Jak to vidí člověk, který investuje do technologií, které ještě ani nevidíte?

Hostem je Daniel Hastík – investor, Tech Scout a surfař, který přes dvacet let působí v technologickém světě. Dnes pracuje v Tenzor Ventures, jednom z největších deeptechových fondů ve střední Evropě, kde hledá firmy a lidi schopné měnit pravidla hry.

V rozhovoru mimo jiné zazní:

• co je vlastně deep tech a proč ho na rozdíl od běžných appek nikdy neuvidíte,
• proč AI není jen hype, ale „super wave" – a co to reálně znamená pro byznys i běžné lidi,
• jak AI demokratizuje technologie a zároveň překlápí váhu z produktu do storytellingu,
• proč v éře AI-generated obsahu rozhoduje autenticita a důvěra – human to human,
• jak AI vytváří dopaminovou smyčku podobnou Candy Crush a kde jsou limity kognitivní zátěže,
• jaké zajímavé startupy má Tenzor v portfoliu – od léčby rakoviny po AI sportovní komentátory,
• jak fungují kvantové počítače vysvětlené na jedné minci,
• a kam míří budoucnost softwaru podle tří investičních tezí: Rewrite, Physical AI a Compute.

Kromě technologií a investic Daniel otevřeně sdílí i svůj pohled na work-life balanc – proč skvělý founder vždy porazí dobrý pitch deck, proč AI nástrojům chybí tlačítko „dost" a co má společného surf s tím, jak přežít v době, kdy se všechno zrychluje.

Epizoda pro každého, kdo chce pochopit, kam se technologie a byznys skutečně posouvají.

📖 Slovníček pojmů najdete ZDE.

Enjoy!

Může člověk bez IT vzdělání dodávat funkční řešení přímo do produkce velké pojišťovny? A co to znamená pro firmy, vývojáře i celé odvětví?

Jakub Lada z Direct pojišťovny vystudoval tiskařinu, poté se roky věnoval likvidaci pojistných událostí a projektovému řízení. S programováním neměl nic společného – dnes se svým týmem dodává hotová řešení do produkce v tempu, které by klasickým agilním vývojem trvalo třikrát až čtyřikrát déle.

V rozhovoru mimo jiné zazní:

• jak se vibecoding postupně „pašoval" do pojišťovny přes vztahy, ne přes nařízení,
• proč je změna myšlení u vývojářů často těžší než u byznysu,
• co je vědomý imperfekcionismus a proč je 95 % výsledku za třetinu času víc než dost,
• proč zkušený vývojář záměrně píše v jazyce, kterému nerozumí,
• jak naroubovat AI na složité pojistné procesy plné výjimek,
• jak vypadá WOW moment, který přesvědčí byznysové lidi, aby AI konečně přijali za svou,
• proč odvaha jednoho lídra rozhoduje víc než rozpočet na AI,
• a proč by každý znalostní pracovník měl umět pracovat aspoň ve dvou AI nástrojích – bez ohledu na to, co platí zaměstnavatel.

Jakub otevřeně popisuje, jaké to je stát mezi vývojáři s pocitem, že tam nepatříte. Jak začínal kopírováním kódu do VS Code, jak přešel na Cursor a dnes staví agentní systémy, které přebírají práci za celé týmy. Na konci epizody prozradí svůj dlouhodobý sen: plně autonomní likvidaci pojistných událostí, kdy klient přijde s problémem a odchází s řešením.

Epizoda pro každého, kdo cítí, že se něco zásadního mění – a chce pochopit, co to znamená pro jeho práci, tým i kariéru.

📖 Slovníček pojmů najdete ZDE.

Enjoy!

V této speciální epizodě se zamýšlím nad tématy, která aktuálně hýbou světem — od článku „Something Big is Happening" Matta Shumera, který za první týden četlo přes 85 milionů lidí, přes truchlení programátorů až po nadšené předpovědi o tom, jak AI bude pracovat za nás — a my budeme mít konečně čas žít. Přidávám vlastní pohled, zkušenosti z praxe v Česku a cestu, jak z toho vytěžit maximum.

Co mají tyto předpovědi společného?
V čem se liší?
A co z toho vyplývá pro vás?

Probírám, proč je akcelerace AI reálná a bezprecedentní, jak se formují dva paralelní světy — lidí, kteří AI využívají, a těch, kteří ne, proč je agency nejdůležitější dovedností budoucnosti, kde leží tři obrovské příležitosti a co konkrétně dělat už dneska.

Pusťte si to, zamyslete se, kde se nacházíte právě vy — a co udělat proto, abyste tuto příležitost dokázali využít ve svůj prospěch.

F.

PS: Podcast podporuje program Future AI Leader 2026. Deset týdnů, během kterých se naučíte dokonale využívat AI. Takto jej popisuje Martin Rosa, jeden z účastníků minulého běhu:

„Uvědomíte si, že děláte násobně více věcí za násobně méně času, přitom s pocitem naprostého nadšení a optimismu. A co je nejdůležitější — o všem přemýšlíte úplně jinak. Vše, co dosud vypadalo jako sci-fi, jste najednou schopni dělat hned, skončit do hodiny — a když už se na něčem zaseknete, máte kolem sebe komunitu lidí, co vám pomohou."

Více na www.FutureAILeader.com

David Pavlík prošel Amazonem, Netflixem i SpaceX a dnes experimentuje s tím, jak AI mění nejen programování, ale celou strukturu firem.

Bavili jsme se skoro hodinu a půl a je to podle mě jeden z nejlepších rozhovorů, jaké jsem kdy udělal. Dozvíte se, proč budou firmy potřebovat onboardign i offboarding pro AI agenty, jak při pohovorech otočit otázku "používáte AI?" ve váš prospěch a proč se možná celá vaše osobnost vejde do čtyř odstavců textu.

V rozhovoru mimo jiné zazní:

→ Just-in-time software – budoucnost, kde si firmy staví vlastní nástroje místo předplatného SaaS, protože je to rychlejší a přesnější

→ Bias modelů a firemní rozhodnutí – management dělá zásadní rozhodnutí (výběr LLM), aniž by tušil dopady na firemní kulturu, hodnoty a rozhodování

→ Doménové týmy místo centrálního IT – budoucí struktura firem, kde marketing, supply chain atd. mají vlastní inženýry a fungují jako minifirmy

→ Identita a offboarding AI agentů – jak budeme spravovat tisíce agentů ve firmě, jejich přístupy, logy, systémové prompty a firemní politiky

→ Práce s AI agenty přes noc – spouštění agentů večer, aby ráno byl hotový code review, včetně tipu psát "teď jdu spát", aby se agent neptal a řešil věci sám

→ Využití AI při výběrových řízeních – otočení perspektivy z "jak odhalit AI" na "ukažte, kde jste AI využili" a zadávání cross-doménových úkolů (backend vývojáři generují frontend)

→ Problém přepínání kontextu – když běží 3-5 agentů najednou, vzniká nový typ kognitivní zátěže a potřeba najít best practices pro mezičas (kettlebell, káva, stand-up)

→ AI jako intimní partner – lidé sdílejí s AI věci, které neřeknou ani nejlepšímu kamarádovi (plánování překvapení, osobní problémy, terapie)

→ Člověk jako čtyři odstavce textu – uvědomění, že naše "unikátnost" se možná dá shrnout do krátkého kontextového popisu

David otevřeně mluví o budoucnosti inženýringu, o tom, jak by firmy měly strukturovat týmy, a proč největší problém není technologie, ale to, že management neví, na co se má ptát.

Epizoda je nabitá praktickými postřehy pro každého, kdo chce pochopit, kam směřuje práce s AI.

📖 Slovníček pojmů najdete ZDE.

Enjoy!

Jak vypadá zavádění AI na české základní škole? A co to znamená přesvědčit učitele – od nadšenců až po skeptiky – že umělá inteligence jim může pomoct, ne je nahradit?

Hostem této epizody podcastu Budoucnost nepráce je Jiří Slavík, ředitel ZŠ v Českém Brodě, který už 2,5 roku systematicky zavádí AI do své školy. Od první porady, kde učitelům pustil svůj AI avatar, až po vytvoření interní komunity, která si sdílí, co funguje a co ne.

V tomhle díle se bavíme o tom:

• proč AI používají i učitelé těsně před důchodem – a co je na tom překvapilo,
• jak z hodinové práce s účty udělat 10minutovou záležitost,
• proč Jirka zadává stejný prompt do ChatGPT i Gemini a vybírá lepší výsledek,
• jak funguje diferenciace výuky s AI – každé dítě na jiné úrovni,
• proč interaktivní webovka funguje líp než klasická prezentace,
• co znamená AI-first mindset ve školství,
• a proč je důležité pracovat s AI jako s mentorem, ne jen jako s nástrojem.

Jirka je důkazem toho, že AI ve školství není o nahrazení učitelů – je o tom dát jim superschopnosti.

Slovník pojmů z epizody najdete na tomto odkazu.

Enjoy!

Jak vypadá práce v AI startupu, který staví infrastrukturu pro agenty? A co to znamená budovat brand a růst firmy mezi San Franciscem a Prahou?

Hostem této epizody podcastu Budoucnost nepráce je Tereza Tížková, první zaměstnankyně a growth lead startupu E2B, který vyvíjí sandboxová prostředí pro AI agenty. Mezi jejich zákazníky patří firmy jako Perplexity, Manus, Grok nebo Mistral.

V rozhovoru mimo jiné zazní:

• proč je důvěra nová měna v době, kdy AI generuje všechno,
• proč je jedno, co přesně je agent – a co lidi doopravdy zajímá,
• jak E2B získalo zákazníky jako Perplexity nebo Grok,
• proč je brand důležitější než virální hacky,
• co obnáší růst AI startupu mezi Prahou a San Franciscem,
• jak se člověk bez technického vzdělání naučil pracovat s vývojáři,
• a proč je v Americe normální platit 500 dolarů za 15 minut konzultace.

Tereza otevřeně mluví o tom, jak budovat značku v developer relations, proč raději používá základní nástroje než testuje každou novinku, a jak vypadá realita práce v AI startupu, který roste z garáže do Series A. Epizoda nabízí pohled do světa, kde se brand buduje komunitou, partnershipy a konzistentní prací – ne virálními zkratkami.

Slovník pojmů z epizody najdete na tomto odkazu.

Vše, co potřebujete vědět o AI v roce 2026 zjistíte už 21. ledna na https://www.aipredictions.cz/. Zažijte to s námi!

Jak může umělá inteligence změnit fungování veřejné správy?

Hostem této epizody podcastu Budoucnost nepráce je Josef Procházka, tajemník Městského úřadu Kopřivnice, který patří mezi průkopníky využívání AI ve veřejném sektoru.

V rozhovoru mimo jiné zazní:

Představení hosta [04:00]
Proč má dnes 90 % dovedností nulovou hodnotu [07:14]
Jak se právník stal AI lídrem na úřadě [08:28]
Jak úředníci reagovali na první práci s AI [11:53]
Jak má vypadat úřad 21. století [14:10]
Druhý mozek: práce se znalostmi na úřadě [17:22]
Jak AI zrychluje manažerské rozhodování [20:38]
Co hrozí, když odejdou klíčoví lidé [23:34]
Jak vznikl AI asistent ze směrnic [37:02]
Největší chyba při zavádění AI shora [45:41]
Jak přitáhnout mladé lidi do veřejné správy [52:33]
Co by Josef změnil, kdyby byl ministrem digitalizace [56:18]
Tři principy, jak s AI pracovat lépe [58:16]

Josef otevřeně mluví o budování „druhého mozku“, práci s knowledge base, AI mindsetu, chybách v zavádění inovací i o tom, proč je dnes důležitější metodologie než konkrétní nástroj.

Epizoda nabízí velmi praktický pohled na AI nejen pro veřejnou správu, ale pro každého, kdo se snaží pracovat chytřeji v době umělé inteligence.

Slovník pojmů z epizody najdete na tomto odkaze.

V tomto díle si povídám s Lukášem Benzlem, ředitelem České asociace umělé inteligence. A upřímně – je to jedna z nejotevřenějších konverzací o tom, co se v českém AI světě opravdu děje.

Co v epizodě zazní?

Co dělá Česká asociace umělé inteligence a proč rychle roste [04:10]
Jak funguje lobbying v AI a proč je důležitý [6:30]
Význam komunity a networking v AI světě [10:06]
Nejzajímavější AI akce roku – Zážeh, Senát, Měsíc AI, zdravotnictví [11:27]
Upřímnost studentů o používání AI ve školách [15:12]
Příběhy z praxe: Ministerstvo financí a první AI iniciativa [18:28]
AI ve zdravotnictví: Carebot, triáž a záchrana životů [20:34]
Jak velké firmy adoptují AI – Škodovka a její mailbot [25:20]
Kdo v AI selhává a proč – firemní výmluvy vs. realita [34:29]
Dopad AI na zaměstnance a rostoucí rozdíly mezi lidmi [36:40]
AI intuice a nový tlak na dodavatele a freelancery [39:34]
Hrozící protesty proti AI a sociální rozměr změn [44:06]
Budoucnost juniorů a proč se každá firma musí stát školou [47:44]
Kurátor výstupů: klíčová dovednost budoucnosti [50:07]

Mluvíme taky o tom, proč potřebujeme přestat řešit jen technologii a víc se zaměřit na lidi – na jejich dovednosti, intuici, budoucnost a to, jak je firmy dokážou rozvíjet.

Pokud vás zajímá, jak AI mění české firmy, nemocnice, vzdělávání i celý trh práce, tohle je epizoda, kterou nechcete minout.

Slovník pojmů z epizody najdete na tomto odkaze.

Jak může architekt dnes využívat AI tak, že mu to ušetří celé týdny práce? A proč je budoucnost v kombinaci odbornosti a umělé inteligence?

Do dalšího dílu podcastu jsem si pozval Martina Jana Rosu – architekta, který dokonale propojuje svou doménovou expertízu s digitálními nástroji a AI. Tohle je další z velmi praktických rozhovorů, které jsem v poslední době vedl.

Martina jsem se ptal na konkrétní scénáře, jak využívá AI v architektuře i při práci s daty. V podcastu zazní:

Jak AI změnila Martinovu práci za poslední rok [03:25]
Kdy má smysl používat skripty a Python v architektuře [07:13]
Co je BIM / IFC a proč jsou zásadní [08:56]
Automatizace rutinní práce pomocí AI [11:35]
Nástroje Cursor, Replit a Cloud Code v praxi [13:59]
Jak AI přemýšlí: reasoning a samoopravné skripty [17:12]
Budoucnost profesí: doménová znalost + AI [28:39]
„Druhý mozek“ a organizace informací [40:54]
Proč je pořádek v datech klíčový pro práci s AI [48:13]

Tahle epizoda je plná inspirace, konkrétních use cases a praktických tipů, které můžete začít používat hned. Co by se stalo, kdybyste se naučili využívat AI stejně efektivně jako Martin — a kolik práce by vám to ušetřilo?

Tuhle speciální Q&A epizodu jsem natočil po akci The State of AI, kde padla spousta otázek, které si klademe všichni:

• Jak se naučit využívat AI v běžném životě?
• Kde začít, když je těch nástrojů tolik?
• A jak se v tom všem neztratit – ale naopak využít AI ke svému růstu?

Odpovídám na otázky, které mi nejčastěji posíláte – o mindsetu, experimentech, efektivním učení, plánování kariéry i osobním rozvoji.

Ukazuju, že AI není o robotech, ale o lidech, kteří chtějí růst, tvořit a být o krok napřed.

V epizodě mluvím mimo jiné o:

✔ překonávání strachu z AI,

✔ vytváření zdravých pracovních a učebních návyků,

✔ rozdílech mezi nástroji (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot),

✔ konceptu „druhého mozku“ (Notion, Evernote, Obsidian),

✔ komunitním učení a sdílení zkušeností.

Tahle epizoda je pro každého, kdo nechce, aby ho technologie převálcovaly – ale chce je využít naplno, po svém.

I tato témata v podcastu zazní:

Jak začít s AI, i když z ní máte obavy – a proč začít tím, co vás baví [08:07]
Proč si musíte najít „lásku k technologiím“ a jak si vytvořit AI návyk [09:01]
AI jako učitel: jak si s ní vytvořit osobní vzdělávací plán [12:43]
Praktické využití AI při učení jazyků a dovedností [15:14]
Do čeho investovat: ChatGPT, Claude, Gemini – a proč nestačí jen jeden [17:58]
Jak porovnávat modely pomocí minivýběrového řízení [19:50]
Kdy použít Cursor, Copilot a další nástroje pro každodenní práci [20:57]
Cohort-based learning: proč je skupinové učení s AI rychlejší [23:18]
Druhý mozek: jak dokumentovat práci tak, aby mohla pomáhat AI [35:40]
Experimentování jako hlavní cesta k AI mindsetu a intuici [33:21]

Slovník pojmů z epizody najdete na tomto odkaze.

Dalším hostem podcastu Budoucnost nepráce je Tom Paulus — designer, tvůrce a jeden z architektů Aibility. A přináší jednu z nejpraktičtějších epizod, které jsme zatím natočili.

Do hloubky mluvíme o tom, jak AI mění znalostní práci, proč budou vítězit generalisti, jak pracovat s Cursorem jako s vlastním „Jarvisem“, a proč si firmy tak často samy blokují adopci.

Získáte jasnou představu o tom, proč je taste dovedností budoucnosti, jak vytvářet systémy, které pracují za vás, a co vlastně znamená high agency v době, kdy se nůžky mezi lidmi dramaticky otevírají. Bavíme se také o tom, jak firmy nevědomky sabotují vlastní digitální transformaci, jak vzniká Aimee — naše analytická AI — a proč je Cursor game changer, o kterém se teprve začne mluvit.

Pokud chcete pracovat rychleji, chytřeji a s menší námahou, tohle je epizoda, kterou nechcete přeskočit.

Jak AI mění roli generalistů a proč se T-shape mění ve čtverec [02:24]
Taste jako klíčová dovednost budoucnosti [04:00]
Mindset shift: tvorba systémů, které pracují za vás [06:33]
Jak si stavět vlastní knowledge base a zrychlit práci [09:52]
Osobní automatizace a práce s informacemi [12:40]
Digitální dovednosti, nůžky mezi lidmi a proč záleží na systematičnosti [19:35]
Kritické myšlení a realistická očekávání od AI [21:31]
High agency: akceschopnost jako superpower éry AI [25:17]
Proč firmy brzdí vlastní adopci AI [29:10]
Vibe Coding, rychlé prototypování a síla experimentování [31:58]
AI bude programovat: just-in-time software a mikroaplikace [35:34]
Jak budovat dovednosti lidí a nastavovat firemní prostředí pro AI [38:54]
Bezpečnost, mýty a jak je řešit v praxi [46:13]
Jak vzniká Aimee: analytická AI a její vývoj [53:30]
UI budoucnosti a konec tradičních rozhraní [58:46]
Cursor jako digitální Jarvis: plánování, exekuce a dlouhodobá práce [01:04:42]

Slovník pojmů z epizody najdete na tomto odkaze.

Honza Hanuš je zkušený lídr s bohatou kariérou v krizovém řízení a change managementu. Pracoval pro firmy jako Agrofert, PPF nebo Mall Group, ve kterých vedl náročné restrukturalizace a akvizice. Po odchodu z korporátního světa se svých 51 letech se naučil vibe coding (programování za pomocí AI) a staví vlastní AI aplikaci Mindevity zaměřenou na osobní osobní transformaci budování odolnosti.

V rozhovoru Honza vysvětluje společné jmenovatele úspěšných změn napříč odvětvími a ukazuje, jak propojit osobní odolnost s týmovým výkonem. Mluví o svém přístupu k odolnosti jako schopnosti růst díky překážkám, nikoli jen přežít těžké období. Sdílí také praktické rady, jak připravit firmy i jednotlivce na éru AI a vysvětluje, proč by se AI neměla brát jako nástroj automatizace rutinní práce, ale jako prostředek k tomu, abychom dělali víc věcí, které máme rádi.

Jak růst díky překážkám a jak si vypěstovat mindset odolonosti? Co vlastně dělají lidé ve firmách a jak se změní jejich práce? Proč AI přinese revoluci ve školství a změní způsob, jakým lidé pracují? A jak začít používat AI tak, aby vás to bavilo, nikoliv jen zefektivnilo nudnou práci?

Pokud hledáte inspiraci, jak začít s AI, jak překonat strach z neznáma a jak se připravit na budoucnost plnou změn – tento rozhovor je přesně pro vás.

I tato témata probereme v našem rozhovoru:

1. Paralely byznysu a budoucnosti práce s AI [07:36]
2. Jak se těšit na těžké momenty [10:10]
3. Proč prompt engineering není role budoucnosti [15:09]
4. Vibe coding a návrat k programování po třiceti letech [16:17]
5. Emoční křivka a otevírání nůžek mezi lidmi v AI [21:24]
6. Proč je učení se s AI důležitější než automatizace [24:07]
7. Rychlost zavádění technologií jako klíč k úspěchu [32:51]
8. K-shaped skill gap a budoucnost práce [36:06]
9. Klíčové dovednosti budoucnosti: agency, komunikace, učení [43:31]
10. AI jako cesta k práci, která vás baví [1:02:03]

Slovník pojmů z epizody najdete na tomto odkaze.

Ondřej Krajíček je CTO skupiny Partners, kde řídí IT a adopci AI pro tisíce zaměstnanců v oboru finančního poradenství. Předtím strávil 18 let ve Y Softu v technických rolích včetně řízení americké pobočky. Dnes řeší to, jak implementovat AI a připravit firmu na budoucnost – od automatizace call center až po personalizaci komunikace s klienty.

Ač o sobě říká, že je technologickým optimistou, střízlivě popisuje dnešní realitu AI: selhávání projektů i dopad AI na produktivitu a výkon vývojářů. Přes všechny tyto výzvy věří v AI a v to, že klíč k úspěchu spočívá v realističtějších očekáváních, bottom-up adopci a ve schopnosti rozumět hranicím technologií místo slepé víry v hype.

Jaký je rozdíl mezi hype a realitou AI? Co opravdu znamená reskilling? A proč by se firmy měly naučit s AI zacházet s radostí, ne se strachem?

I tato témata probereme v našem rozhovoru:

1. Změna pohledu na AI a kritika hype kolem technologie: proč nerealistická očekávání ničí adopci [04:04]
2. Řízení očekávání (expectation management): rozdíl mezi tím, co AI umí a co si lidé myslí [07:39]
3. Proč by se firmy neměly soustředit jen na ROI a úspory, ale na nové produkty a služby [18:18]
4. Realita adopce AI ve firmách: 95% pilotů selhává a proč velké firmy nabírají lidi zpátky [22:19]
5. Produktivita vývojářů s AI nástroji: překvapivá studie ukazuje, že jsou o 19% pomalejší [27:56]
6. Dokumentace znalostí jako nová klíčová dovednost, kterou se musí naučit téměř všichni [32:06]
7. Prompt engineering není profese, ale důležitá dovednost pro každého [36:47]
8. Just-in-time software a praktické využití AI nástrojů v reálné práci [45:38]
9. Patří budoucnost malým specializovaným modelům? [54:34]
10. Adopce AI jako celofirmní iniciativa, ne IT projekt: proč to musí jít zdola [59:44]
    
    Slovník pojmů z epizody najdete na tomto odkaze.