Vladimír Beran: Rok 2025 byl rokem, kdy AI dospěla. Teď je řada na změnu našeho mindsetu.

Ohlédnutí: Co nám rok 2025 dal a vzal?

Jak bys popsal rok 2025 v AI někomu, kdo tuhle jízdu sledoval jen z dálky?Byl to rok vystřízlivění, nebo naopak rok, kdy se konečně začaly dít věci?

Vnímám, že v roce 2025 dostupné AI modely i nástroje postupně dospěly do stavu, kdy lepší už v zásadě nepotřebujeme. Zároveň část lidí napříč profesemi pochopila, že když přejdou z klasických webových chatů do vývojářských AI nástrojů, otevřou se jim zcela nové možnosti.

‍

Takže dnes už můžeme vidět marketingové manažery, architekty, projekťáky nebo lidi z HR, kteří používají nástroje jako VS Code s GitHub Copilot, Cursor, nebo Claude Code. Tito lidé orchestrují svou práci napříč systémy, vytvářejí si vlastní aplikace a obsah, nebo pracují analyticky nad velkým množstvím dat. Rozšiřují své dovednosti o schopnosti, které dříve neměli, nebo si na ně netroufali.

‍

A postupně začalo být zřejmé, že se mezi AI-native lidmi a těmi ostatními rozevírají nůžky v efektivitě a samostatnosti čím dál tím více.

O čem jsme na začátku roku snili a co se ukázalo jako slepá ulička?Co tě v AI během roku nejvíc zklamalo nebo co se prostě nepovedlo podle očekávání?

Myslím, že největší vystřízlivění jsme prožili okolo obtížnosti změny mindsetu lidí a rychlosti transformace na AI-first organizaci.

‍

Abych to vysvětlil. Pokud se chci s AI opravdu naučit pracovat, musím s ní pracovat stovky až tisíce hodin, abych si zažil její nedostatky, naučil se je zmírňovat a získal sebevědomí. Časem si pro práci s AI vypěstujete cit a budete vědět, kdy a jak zasáhnout, abyste dostali co nejlepší výsledek.

Znamená to poměrně velkou časovou investici a zároveň je potřeba se znovu naučit se učit. A to bezprecedentní rychlostí, na kterou nejsme od přírody úplně stavěni. Proto se spousta lidí raději schová za to, že na AI prostě nemají čas.

‍

Zároveň je nutné změnit samotný způsob své práce a aktivně se podílet na změně firemních procesů, aby v nich AI dobře fungovala. Nebát se pustit se do rolí, které běžně v práci nevykonávám, což je na začátku nepohodlné.

‍

Další věcí je, že moje profese a odbornost jsou součástí toho, čím se cítím být. A umělá inteligence tento status nabourává, protože začíná být v mnoha oblastech mnohem lepší než já. Takže se zde bavíme i o částečné ztrátě identity lidí, což je další překážka ke změně.

Co tě naopak za ten rok nejvíc posadilo do židle? Byl to nějaký konkrétní nástroj, model, nebo moment, kdy ti došlo, že se pravidla hry definitivně mění?

Myslím, že to nebyl jeden moment, ale spousta drobných pozitivních momentů, které samozřejmě byly prokládány mnoha neúspěchy i zklamáním. Když se ale ohlédnu, výrazné posuny jsem vnímal, když se objevily agentní módy ve vývojářských nástrojích, MCP servery, možnost pouštět si více agentů v různých rolích nad jednou codebase, skills a nebo příchod posledních modelů od hlavních hráčů (Anthropic Opus 4.5, OpenAI ChatGPT 5.2, Google Gemini 3).

‍

Můj AHA moment byl, když jsem si uvědomil, že vývojářské AI tooly nejsou jenom pro vývojáře, ale fungují v každé profesi, která pracuje s daty.

Expertíza a Etnetera Core: Jak jsme v tom plavali my?

Trh je teď AI úplně zaplavený a každý tvrdí, že ho má v DNA. Jak se za ten rok vyvinul tvůj „bullshit detektor“ a podle čeho dneska poznáš projekt, kde to s AI myslí vážně? 

Takovou první známkou nadějného člověka je, že když mluví o AI, tak mu „svítí oči“. Druhou věcí je, že lidi, kteří už opravdu něco umí, mají výstupy a stávají se tvůrci. Od vlastních asistentů v ChatGPT se posouvají k tvorbě aplikací a obsahu. Začínají orchestrovat více toolů a systémů dohromady. A nakonec postupně přenechávají svůj počítač AI.

‍

Když se dneska budete ucházet například o práci projektového manažera, tak už od vás firmy budou chtít prokázat také vaše AI schopnosti. Můžete očekávat dotaz na projekty na vašem GitHubu nebo domácí úkol, jehož cílem je vybudovat prototyp agentního systému na dané téma.

V Etnetera Core si zakládáme na tom, že nejsme jen teoretici. Na jakém projektu z roku 2025 jsi nejvíc hrdý a proč?

Osobně se mi velice líbí, jak kolegové zvládli chatbota pro ČSOB Penězověda. A to z hlediska funkčnosti i vizuálu.

‍

Také u nás rezonovalo téma viditelnosti našich zákazníků v nástrojích umělé inteligence (GEO). Naučili jsme se sílu značky, produktu či služby v AI měřit, vyhodnocovat i pozitivně ovlivňovat. Toto téma stále považuji za naprosto klíčové pro budoucí úspěch našich zákazníků.

‍

Naučili jsme se rychle prototypovat. Kromě nabídky na realizaci projektu dnes již často rovnou přicházíme také s funkčním prototypem, který si zákazník může vyzkoušet.

‍

Hodně jsme v průběhu roku experimentovali v různých oblastech. Například při cestě vlakem do Ostravy vznikl projekt Poslední ping, kdy AI spravuje celý server a píše o tom svůj blog. Tento experiment si získal mnoho fanoušků a nás překvapil tím, že AI za více než sto dní zásadně nechybovala, což by znamenalo konec běhu serveru i tohoto projektu.

Když se podíváš na naše interní „vnitřnosti“, jak moc AI změnila způsob, jakým v Core pracujeme, vyvíjíme kód a přemýšlíme o byznysu?

Vnímám posuny ve vývoji, testingu, analytické i manažerské práci. Některé oblasti dokážeme měřit (například objem přijatého kódu od AI, nebo DORA metriky), někde jsme odkázáni na pocit. Jsem přesvědčení, že držíme krok s trhem, ale reálné možnosti jsou dnes mnohem dále, takže nás ještě spousta práce čeká.

Osobní zkušenost: „Hardcore“ testování

Hodně se mluví o tom, co AI nahradí. Ale co rok 2025 ukázal o nás lidech? Je něco, v čem jsme pro tebe letos byli v Etneteře naprosto nenahraditelní?

Myslím, že jako lidé ještě pořád dokážeme lépe vyhodnocovat situace a volit k nim vhodný styl komunikace s jinými lidmi. Vytváříme reálné vztahy, cítíme opravdové emoce a empatii.

‍

Otázka je, jak se tyto věci budou vyvíjet, až před sebe všichni vystrčíme své AI agenty. 😁

‍

Co nejšílenějšího jsi v AI v roce 2025 vyzkoušel?

Je docela zábavné se ohlédnout a zjistit, že věci, které se na začátku minulého roku zdály jako šílené, už dnes působí docela obyčejně. Agentní systémy. Práce člověka na více projektech zároveň. Desítky agentů, kteří najednou vyvíjejí stejný projekt, validují si po sobě práci a synchronizují si úkoly. Hybridní týmy lidí a agentů. To všechno jsou témata, která dneska žijeme.

‍

Zrovna teď mě baví taková nevyřčená soutěž s naším CTO Davidem Bečvaříkem, kdy se snažíme pomocí Gas Town od Steva Yeggeho úspěšně vyvíjet software s 20 až 30 souběžně běžícími agenty.

V čem ti AI letos nejvíc ušetřila čas a kde jsi ho naopak neúspěšně utopil při ladění něčeho, co nakonec nefungovalo?

Musím upřímně říci, že se mi zatím moc nedařilo v tréninku vlastních modelů. Trénovat model pro souboj dvounohých dinosaurů ve fyzikálně věrném prostředí se zatím ukazuje jako nad moje možnosti. 😀 Spálil jsem nad tím mnoho času.

‍

Na druhou stranu mi hodně pomáhá projekt, kterému pracovně říkám Houston. Jde o propojení AI se všemi daty a nástroji, které ke své práci potřebuju. Pak můžete s AI řešit v podstatě celou svou agendu. Samozřejmě je potřeba umět odhadnout, jaký úkol jako člověk zvládnete rychleji.

Kde bude AI v prosinci 2026

Máme před sebou rok 2026. Co podle tebe bude tím hlavním tématem, o kterém se budeme bavit v prosinci?

Tady bych uzavřel kruh s konstatováním hned na začátku. V roce 2025 technologie dospěly a my již nutně nepotřebujeme lepší. Proto rok 2026 bude hlavně o lidech. O změně mindsetu. O ochotě učit se. Lidé, kteří tyto výzvy překonají získají zásadní superschopnosti a náskok před ostatními.

‍