Když se umělá inteligence stane infrastrukturou: Vize Sama Altmana v rozhovoru s Rowanem Cheungem a reorganizace digitální ekonomiky

Nezastavitelná změna nezačne zítra, ale už probíhá – jen málokdo si jí včas všimne.

Doby, kdy byla umělá inteligence považována za futuristickou technologii budoucnosti, jsou pryč. To, co Sam Altman prezentoval ve svém rozhovoru s Rowanem Cheungem na začátku října 2025, již není vizí, ale spíše zhodnocením již probíhající transformace. S 800 miliony aktivních uživatelů týdně dosáhl ChatGPT kritického množství nezbytného k vývoji z produktu na platformu. Pět ústředních tezí z této konverzace – ChatGPT jako distribuční platforma, Agent Builder jako nástroj demokratizace, vize společností s nulovým počtem zaměstnanců, vědecké průlomy řízené umělou inteligencí a normalizace syntetických médií – představuje zlomové body ve způsobu, jakým budou společnosti v budoucnu vytvářet, distribuovat a škálovat hodnotu. Tato analýza zkoumá historické kořeny tohoto vývoje, jeho současné mechanismy a strategické důsledky pro společnosti, které chtějí v této nové éře nejen přežít, ale i prosperovat.

Více o tom zde:

• Rozhovor na YouTube s Rowanem Cheungem: Sam Altman o společnostech s umělou inteligencí bez zaměstnanců, Sora, průlomech v oblasti AGI a dalších tématech

Vývoj distribučních modelů: Od obchodů s aplikacemi k konverzačním ekosystémům

Abychom pochopili význam ChatGPT jako distribuční platformy, stojí za to podívat se na historii digitálních distribučních kanálů. Průlom iPhonu v roce 2007 a spuštění App Storu v roce 2008 vytvořily zcela nové paradigma: software se již neprodával v obchodech, ale byl objevován a stahován na digitálních tržištích. Apple kontroloval distribuci a z každé transakce vybíral 30 procent. Tento model se stal vzorem pro prakticky všechny následující platformy.

Další vývoj přinesly sociální sítě jako Facebook, které umožnily distribuci přímo v kanálu novinek, nikoli prostřednictvím samostatného obchodu. Reklama se stala dominantním obchodním modelem, protože pozornost byla generována tam, kde se uživatelé již nacházeli. Princip: Přinést funkcionalitu tam, kde jsou uživatelé, spíše než je posílat na samostatné místo.

ChatGPT nyní představuje třetí fázi svého vývoje. Na DevDay 2025 OpenAI nejen představila nové modely, ale také zahájila zásadní přehodnocení. Díky Apps SDK mohou vývojáři integrovat interaktivní aplikace přímo do chatu. Uživatelé mohou vytvářet playlisty Spotify, vyhledávat nemovitosti pomocí Zillow nebo vytvářet návrhy pomocí Canvy, aniž by museli opustit ChatGPT. Samotná konverzace se stává rozhraním, operačním systémem a distribuční platformou. Tento vývoj se zásadně liší od předchozího GPT Store, který existoval jako samostatný prvek. Aplikace jsou nyní bezproblémově integrovány do konverzačního toku. OpenAI tak sleduje strategii iOS: kontroluje vrstvu inteligence, poskytuje vývojářské nástroje a distribuuje je napříč masivní uživatelskou základnou 800 milionů aktivních uživatelů týdně.

Historický vývoj ukazuje jasný vzorec: Každá nová platforma snižuje tření mezi záměrem a provedením. App Store snížil tření ve srovnání s kamennými obchody, sociální sítě ho snížily ve srovnání se samostatnými aplikacemi a ChatGPT ho nyní redukuje na přirozený jazyk. Už nemusíte vědět, kterou aplikaci potřebujete – jednoduše formulujete, čeho chcete dosáhnout.

Souběžně s tímto vývojem probíhal i vývoj obchodních modelů. Zatímco rané softwarové společnosti se spoléhaly na prodej licencí, později dominovaly modely založené na předplatném a reklamě. OpenAI nyní zavádí nový rozměr s protokolem Agentic Commerce Protocol: transakce lze provádět přímo v chatu. Funkce Instant Checkout umožňuje nákupy bez přerušení mediálního provozu. Vytváří se tak nová kategorie obchodu, která není ani elektronickým obchodem, ani sociálním obchodem, ale konverzačním obchodem. Společnosti, které v tomto ekosystému nejsou přítomny, riskují ztrátu masivní uživatelské základny. Během prvních několika týdnů po oznámení Apps SDK se zaregistrovalo přes 50 000 vývojářů. Tato dynamika připomíná rané dny iPhonu, kdy si vývojáři uvědomili, že vzniká nová platforma, na které musí být přítomni.

Strategický význam pro firmy je obrovský. Každý, koho dnes nelze najít v chatu, pro stále větší počet uživatelů jednoduše neexistuje. Otázkou už není, zda potřebujete webové stránky nebo aplikaci, ale zda máte konverzační prezentaci. Distribuce se přehodnocuje – od prodejních trychtýřů, SEO a optimalizace pro obchody s aplikacemi se odklání od objevitelnosti v přirozeném jazyce a kontextové relevance.

Tvůrce agentů: Demokratizace automatizace a její rušivé důsledky

Druhá ústřední teze z Altmanova rozhovoru se týká masivního snížení vstupní bariéry pro vývoj agentů s umělou inteligencí. S nástrojem Agent Builder vytvořila společnost OpenAI vizuální nástroj bez nutnosti kódování, který umožňuje jakémukoli pracovníkovi se znalostmi vytvářet, testovat a nasazovat autonomní agenty. Tato demokratizace není jen marketingovou rétorikou, ale zásadním posunem v otázce, kdo může utvářet automatizaci.

Historicky byla automatizace vždy doménou specialistů. Industrializace 18. a 19. století vyžadovala inženýry a strojní inženýry. Digitalizace konce 20. století vyžadovala programátory a IT oddělení. Robotická automatizace procesů v roce 2010 snížila technické požadavky, ale zůstala nástrojem pro specializované týmy. Nástroj Agent Builder radikálně poruší tuto tradici. Marketingový manažer může vytvořit agenta, který vytváří týdenní reporty. Obchodní zástupce může nakonfigurovat agenta, který generuje nabídky. Právník může vyvinout agenta, který kontroluje smlouvy na konkrétní klauzule. Bariéra mezi nápadem a implementací je minimalizována.

Tento vývoj se řídí známým vzorem z historie softwaru: abstrakce umožňuje škálování. Jak se programovací jazyky vyvíjely od strojového kódu k jazykům vyšší úrovně, více lidí mohlo vyvíjet software. Jak se tabulkové procesory vyvíjely od VisiCalcu po Excel, miliony neprogramátorů byly schopny provádět složité výpočty. Nástroj pro tvorbu agentů je další úrovní této abstrakce. Abstrahuje nejen kód, ale celé pracovní postupy, rozhodovací logiku a integrace.

Důsledky jsou dalekosáhlé. Během příštích dvanácti měsíců budou společnosti intenzivně zkoumat využití agentů. Ne proto, že by to bylo technologicky fascinující, ale proto, že to dělají jejich konkurenti. První uživatelé již hlásí významné zvýšení produktivity. Španělská banka BBVA vytvořila za šest měsíců přes 2 900 přizpůsobených GPT a 80 procent uživatelů hlásí týdenní úsporu času o více než dvě hodiny. Tato čísla se mohou zdát konzervativní, ale vynásobená tisíci zaměstnanci vedou k masivnímu zvýšení efektivity.

Altman v rozhovoru zdůraznil, že průměrný znalostní pracovník si nyní může agenty vytvářet sám. Důsledek: Každé oddělení si může vyvinout vlastní automatizaci, aniž by se spoléhalo na centralizované IT zdroje. To vede k decentralizaci inovační kapacity. Automatizace již není určena rozpočtem na IT, ale spíše iniciativou jednotlivých týmů. Konkurenční výhodu mají ti, kteří rychle experimentují. Společnosti, které stále čekají na dokonalá, centrálně řízená řešení, jsou předbíhány agilními týmy, které začínají s jednoduchými agenty a iterativně je vylepšují.

Tento vývoj však s sebou nese i rizika. Decentralizovaný vývoj agentů může vést k fragmentovaným procesům, bezpečnostním mezerám a problémům v oblasti správy a řízení. Kdo smí používat která data? Jak jsou agenti auditováni? Jaké standardy kvality platí? Společnosti musí vyvinout rámce, které umožní inovace bez ztráty kontroly. Úspěšné organizace budou ty, které najdou rovnováhu mezi experimentováním a správou a řízením, mezi rychlostí a bezpečností.

Nástroj Agent Builder také vysílá zprávu softwarovému průmyslu. Nástroje jako Zapier, Make a tradiční RPA řešení čelí výzvě, že jejich klíčová funkce – automatizace pracovních postupů – je nyní integrována přímo do konverzačních rozhraní. Otázkou není, zda tyto nástroje zmizí, ale spíše jak se musí změnit, aby zůstaly relevantní.

Od jednočlenných k nulovým firmám: Reorganizace tvorby hodnoty a práce

Třetí teze je nejprovokující: Altman hovořil o sázce mezi generálními řediteli technologických firem o tom, kdy se objeví první společnost s nulovým počtem zaměstnanců a hodnotou miliardy dolarů. Sázka byla původně zaměřena na první společnost s jedním zaměstnancem a miliardou dolarů. Vývoj se však vyvíjí rychleji, než se očekávalo. Altman předpovídá, že by se to mohlo stát realitou za roky, nikoli za desetiletí.

Abychom pochopili rozsah, je třeba zvážit historický vývoj velikosti společností a tvorby hodnoty. V průmyslové éře byly tržby a počet zaměstnanců silně propojeny. Vyšší produkce vyžadovala více pracovníků. Digitální éra začala tuto korelaci narušovat. Instagram byl v roce 2012 prodán Facebooku za miliardu dolarů – s 13 zaměstnanci. WhatsApp dosáhl v roce 2014 hodnoty 19 miliard dolarů – s 55 zaměstnanci. Tyto příklady ukázaly, že softwarové a síťové efekty mohou generovat extrémní pákový efekt.

Další fází jsou firmy s jedním zaměstnancem, které se škálují pomocí agentů s umělou inteligencí. Podnikatel využívá agenty pro zákaznický servis, marketing, vývoj produktů, prodej a finance. Tato vize zní futuristicky, ale je již technologicky proveditelná. Umělá inteligence dokáže psát kód, vytvářet návrhy, marketingové texty, odpovídat na dotazy zákazníků a analyzovat data. Omezující faktory již nejsou primárně technického charakteru, ale spíše strategické: Jaký problém řešíte? Pro koho? A jak oslovíte tuto cílovou skupinu?

Altman jde ještě o krok dál: společnosti s nulovým počtem zaměstnanců. Agenti, kteří fungují autonomně, činí rozhodnutí, alokují zdroje a vytvářejí hodnotu – bez lidského zapojení do provozu. Lidé by nezmizeli, ale spíše by se přesunuli do koordinačních, strategických rolí. Definovali by cíle, stanovovali rámce a monitorovali výsledky. Agenti by převzali realizaci.

Tato vize vyvolává zásadní otázky. Pokud agent může řídit firmu, jaký lidský přínos zbývá? Altman tvrdí, že lidská motivace, kreativita a úsudek nemizí, ale spíše se šíří do nových oblastí. Práce se mění z výkonné na kreativní, z reaktivní na vizionářskou. Tato transformace však není bezbolestná. Celé pracovní profily zastarávají. Znalostní pracovníci, jejichž činnosti spočívají především ve zpracování informací, čelí výzvě předefinovat svou roli.

Altman v rozhovoru použil zajímavou metaforu: Farmář před 50 lety by pravděpodobně nevnímal dnešní kancelářskou práci jako skutečnou práci. Zemědělství produkuje potraviny, něco, co je pro život nezbytné. Z tohoto pohledu se mnoho moderních povolání jeví jako hry na vyplnění času. V éře všeobecně udržitelné informační technologie by se tento vzorec mohl opakovat. Budoucí generace by mohly vnímat naši současnou práci jako méně skutečnou, než co považují za smysluplnou.

Tato filozofická dimenze se dotýká klíčové otázky: Co je práce? A proč lidé pracují? Pokud lze materiální potřeby efektivně uspokojovat pomocí umělé inteligence a automatizace, otázka se přesouvá z nutnosti na smysl. Lidé budou i nadále usilovat o význam, uznání a seberealizaci. Formy, v nichž se tak děje, se však dramaticky změní.

Pro firmy to znamená: Konkurenční výhodou budoucnosti není samotný nápad, ale rychlost, s jakou je implementován pomocí agentů. Tradiční škálování vyžadovalo kapitál, talent a čas. Agenti s umělou inteligencí snižují všechny tři faktory. Je potřeba méně kapitálu, protože se snižují provozní náklady. Talent je vyžadován jinak – méně výkonných pracovníků, více strategičtějších. Čas se zkracuje, protože agenti pracují 24 hodin denně, 7 dní v týdnu, neunavují se a lze je rychle replikovat.

Důsledek: Trhy se stávají dynamičtějšími, konkurenční výhody se zkracují a bariéry vstupu se snižují. Zavedené společnosti si musí položit otázku, jak mohou přizpůsobit své procesy, kulturu a obchodní modely světu, ve kterém malý tým inteligentních agentů může narušit trh, kterému dominovaly po celá desetiletí.

Signál AGI: Když stroje vytvářejí nové znalosti

Čtvrtá teze se týká kvalitativního skoku: umělá inteligence začíná dělat skutečné vědecké objevy. Altman to popsal jako okamžik, kdy umělá inteligence již nejen reorganizuje stávající znalosti, ale generuje nové znalosti – nové objevy. Tato schopnost je klíčovým rysem umělé obecné inteligence.

Historicky byl vědecký pokrok výhradně lidskou činností. Výzkumníci formulovali hypotézy, prováděli experimenty, analyzovali data a vyvozovali závěry. Stroje poskytovaly podporu – například prostřednictvím výpočtů nebo simulací – ale kreativní kroky k vytváření hypotéz zůstávaly lidské. Tato hranice se stále více stírá.

DeepMind AlphaFold způsobil revoluci ve skládání proteinů tím, že předpověděl struktury, jejichž vytvoření by lidem trvalo celá desetiletí. Generativní modely umělé inteligence MIT navrhly nové třídy antibiotik účinných proti rezistentním bakteriím. OpenAI o3 a Gemini Deep Think dosáhly zlaté medaile na Mezinárodní matematické olympiádě – ne memorováním, ale autonomním řešením problémů. Tyto příklady ukazují, že umělá inteligence je stále schopnější orientovat se v neznámém území a nacházet originální řešení.

Altman zdůraznil, že tento vývoj je teprve na začátku. Předpovídá, že umělá inteligence v nadcházejících letech dosáhne vědeckých průlomů v oblastech, jako je medicína, materiálové vědy a fyzika. Tyto průlomy nebudou jen postupné, ale potenciálně změní základní paradigmata. Pokud umělá inteligence bude moci provádět výzkum rychleji a přesněji než lidé, vědecký pokrok se exponenciálně zrychlí.

Důsledky pro firmy jsou obrovské. Výzkumné a vývojové cykly se zkracují. Farmaceutické firmy mohou objevovat a vyvíjet nové léky rychleji. Výrobci materiálů mohou simulovat nové slitiny nebo plasty před jejich výrobou. Energetické společnosti mohou navrhovat účinnější baterie nebo solární články. Konkurenční výhoda se přesouvá od těch s největšími zdroji k těm s nejinteligentnějšími systémy.

Tato změna ale také vyvolává etické a strategické otázky. Když umělá inteligence učiní vědecké objevy, kdo je vlastní? Společnost, která umělou inteligenci provozuje? Vývojář umělé inteligence? Společnost? Odpovědi na tyto otázky jsou nejasné a v nadcházejících letech se o nich bude intenzivně diskutovat.

Navíc se mění role lidských výzkumníků. Místo toho, aby sami prováděli experimenty, stávají se kurátory, generátory hypotéz a interprety. Definují otázky, hodnotí výsledky a stanovují etické hranice. Práce se stává kreativnější a strategičtější, méně rutinní a repetitivní. To vyžaduje přeorientování vzdělávání. Vědci se musí naučit spolupracovat se systémy umělé inteligence, rozumět jejich silným a omezeným stránkám a rozvíjet si vlastní doplňkové dovednosti.

Altman učinil zajímavou předpověď: Lidstvo si zvykne na vědecké průlomy poháněné umělou inteligencí. Zpočátku bude následovat dvoutýdenní období nadšení, poté se objev stane normou. Tento proces normalizace je charakteristický pro technologický pokrok. Co se dnes zdá mimořádné, se zítra stane běžnou záležitostí. Výzvou pro firmy je internalizovat tuto rychlost změn a podle toho přizpůsobit své strategie.

Syntetická média: Když se realita a umělá inteligence rozmazávají

Pátá teze se týká syntetických médií a rychlé normalizace obsahu generovaného umělou inteligencí. Altman popsal, jak zvláštní bylo zpočátku sledovat videa generovaná aplikací Sora – a jak rychle tato podivnost zmizela. Po třech minutách to byla jen aplikace plná vygenerovaných videí. Tato rychlost normalizace má hluboké důsledky pro značky, média a společnost.

Historicky byla produkce mediálního obsahu složitá a nákladná. Fotografie vyžadovaly kamery, filmy studia a štáby a hudba nástroje a nahrávací zařízení. Tyto bariéry zajišťovaly určitou úroveň kontroly kvality a autenticity. S digitálními technologiemi tyto bariéry postupně padaly. Chytré telefony umožnily komukoli vytvářet fotografie a videa. Platformy sociálních médií umožnily komukoli je distribuovat. Navzdory této demokratizaci však jádro autenticity zůstalo: Fotografie ukazovala něco, co existovalo před kamerou.

Syntetická média tento předpoklad zásadně boří. Sora 2 dokáže generovat videa, která jsou fotorealistická, ale nikdy nebyla nahrána. Obličeje, hlasy, scény – vše lze syntetizovat. S funkcí Cameo zavedla OpenAI možnost vkládat vlastní obličej a hlas do videí generovaných umělou inteligencí. To otevírá kreativní možnosti, ale zároveň s sebou nese značná rizika.

Deepfakes jsou již zavedeným problémem. Manipulovaná videa politiků, falešné propagace celebrit, syntetický pornografický obsah bez souhlasu subjektů – možnosti zneužití jsou rozmanité. OpenAI se snaží těmto rizikům čelit pomocí vícevrstvých bezpečnostních opatření. Promptní filtry blokují generování obsahu s politiky nebo celebritami bez jejich svolení. Každé video Sora obsahuje digitální vodoznaky a metadata, která jej identifikují jako generované umělou inteligencí. Klasifikátoři a lidští moderátoři monitorují generovaný obsah.

Navzdory těmto opatřením přetrvává zbytkové riziko. Reality Defender prokázal, že bezpečnostní mechanismy Sory lze obejít. V testech úspěšně prošli deepfakey významných osobností, zatímco jejich vlastní detekční nástroje je identifikovaly s přesností přes 95 procent. To dokazuje, že bezpečnost syntetických médií je závodem ve zbrojení mezi ochrannými opatřeními a pokusy o jejich obejití.

Pro firmy to znamená, že jasné pokyny pro umělou inteligenci a procesy pro bezpečnost značek jsou zásadní. Značky musí definovat, jak používají syntetická média – a jak zajišťují, aby hodnoty jejich značky nebyly poškozeny manipulovaným obsahem. Transparentnost se stává klíčovým principem. Uživatelé musí vědět, kdy je obsah generován umělou inteligencí. Předpisy, jako je zákon EU o umělé inteligenci, již vyžadují označování syntetických médií. Firmy, které proaktivně stanovují transparentní standardy, budují důvěru. Ty, které tyto standardy zanedbávají, riskují poškození pověsti.

Zároveň syntetická média otevírají obrovské kreativní a ekonomické příležitosti. Marketingové kampaně lze personalizovat: video, které se pro každého diváka mírně liší, aby vypadalo relevantněji. Vizualizace produktů lze vytvořit během několika sekund, bez drahého focení. Školicí obsah lze automaticky přeložit do různých jazyků a kulturních kontextů. Zvýšení produktivity je obrovské.

Altman zdůraznil potřebu odvážně testovat nové formáty obsahu. Společnosti, které se spoléhají na osvědčené metody, budou předběhnuty těmi, které experimentují. Výzvou je najít rovnováhu mezi inovací a odpovědností. Ti, kdo jsou příliš opatrní, promeškávají příležitosti. Ti, kdo jsou příliš neopatrní, riskují skandály.

Sociální rozměr by se neměl podceňovat. Pokud kdokoli dokáže vytvářet fotorealistická videa, důvěra ve vizuální média se naruší. To, co bylo dříve považováno za důkaz – fotografie, video – se stává stále více sporným. To má důsledky pro žurnalistiku, soudnictví a veřejnou diskusi. Organizace musí vyvinout mechanismy k ověřování pravosti. Koalice pro původ a autenticitu obsahu pracuje na standardech pro digitální důkaz původu. Společnosti, které tyto standardy podporují a implementují, přispívají ke stabilizaci digitálního ekosystému.

Nový rozměr digitální transformace s „řízenou AI“ (umělou inteligencí) – platforma a řešení B2B | Xpert Consulting - Obrázek: Xpert.Digital

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Řešení spravované umělé inteligence – Průmyslové služby umělé inteligence: Klíč ke konkurenceschopnosti v odvětví služeb, průmyslu a strojírenství

Praktická implementace: Jak firmy integrují pět hledisek

Teoretické poznatky jsou cenné, ale klíčová je praktická implementace. Dva konkrétní případy použití ilustrují, jak firmy již těchto pět tvrzení používají.

První příklad pochází z finančního sektoru. Španělská banka BBVA implementovala ChatGPT Enterprise a umožnila zaměstnancům vytvářet si vlastní GPT. Během šesti měsíců bylo vytvořeno přes 2 900 přizpůsobených aplikací. Právní oddělení používají agenty k prověřování smluv, marketingové týmy generují personalizované kampaně a finanční analytici automatizují reporting. Výsledek: 80 procent uživatelů ušetří více než dvě hodiny týdně. Distribuce probíhá přímo v pracovním prostředí – zaměstnanci nemusí otevírat samostatné nástroje, ale pracují ve známém rozhraní ChatGPT. Výzvou je integrace se stávajícími systémy. BBVA pracuje na propojení ChatGPT s interními databázemi, aby umožnila ještě hlubší vhled. Tento příklad ukazuje, jak demokratizace vývoje agentů a platformizace ChatGPT spolupracují na dosažení masivního zvýšení efektivity.

Druhý příklad pochází z automobilového průmyslu. Toyota využívá prediktivní údržbu s podporou umělé inteligence ke zkrácení prostojů. Senzory na výrobních zařízeních shromažďují data, která analyzují modely umělé inteligence. Tyto modely identifikují vzorce, které naznačují hrozící poruchy, a umožňují preventivní údržbu. Výsledek: 25% snížení prostojů, 15% zvýšení celkové efektivity zařízení a roční úspora nákladů ve výši deseti milionů dolarů. Návratnost investic (ROI) činila přibližně 300 procent. Tento příklad ilustruje, jak umělá inteligence dokáže nejen optimalizovat administrativní procesy, ale také ji integrovat do fyzického výrobního prostředí. Schopnost umělé inteligence získávat poznatky a vytvářet předpovědi z obrovského množství dat odpovídá čtvrtému tvrzení: Umělá inteligence generuje nové znalosti – v tomto případě o tom, kdy stroje pravděpodobně selžou.

Oba příklady demonstrují společné faktory úspěchu. Zaprvé, kultura experimentování. Společnosti, které dávají zaměstnancům svobodu experimentovat s nástroji umělé inteligence, objevují užitečné aplikace rychleji. Zadruhé, rámce řízení. Bez jasných pokynů pro ochranu dat, zabezpečení a kvalitu vznikají rizika. Zatřetí, iterativní přístup. Očekávání dokonalých řešení od samého začátku je nereálné. Místo toho by společnosti měly začít s jednoduchými aplikacemi, učit se a neustále se zlepšovat. Začtvrté, integrace. Nástroje umělé inteligence dosahují svého plného potenciálu, když jsou bezproblémově integrovány do stávajících pracovních postupů, a neexistují jako samostatné ostrovy.

Kontroverze a kritická debata: Rizika statečného nového světa

Jakkoli slibných je těchto pět hypotéz, vyvolávají také významné otázky a kontroverze. První se týká ztráty pracovních míst. Pokud agenti převezmou úkoly, které dříve vykonávali znalostní pracovníci, co se s těmito lidmi stane? Altmanův argument, že práce se transformuje, je optimistický, ale není bez kontroverzí. Historicky technologické narušení vytvářelo nová pracovní místa, ale často ne dostatečně rychle nebo ve stejných odvětvích. Přechodná fáze může způsobit sociální otřesy. Goldman Sachs odhaduje, že automatizace znalostní práce za pomoci umělé inteligence by mohla ušetřit 1,5 bilionu dolarů na globálních nákladech na pracovní sílu – eufemismus pro potenciální ztrátu pracovních míst. Společnosti a společnosti musí vyvinout rekvalifikační programy, sociální záchranné sítě a nové vzdělávací koncepty, aby tento přechod zvládly.

Druhá kontroverze se týká koncentrace moci. S ChatGPT ovládá OpenAI platformu s 800 miliony uživatelů a buduje na ní ekosystém, který zahrnuje vývojáře, uživatele a transakce. Tato koncentrace připomíná tržní sílu společností Google, Apple nebo Amazon. Nebezpečí: OpenAI by mohla diktovat podmínky, zvyšovat poplatky nebo zvýhodňovat určité vývojáře. Regulační orgány se na tento vývoj dívají stále více skepticky. Mohlo by následovat antimonopolní vyšetřování. Společnosti, které se silně spoléhají na ChatGPT, riskují, že se stanou závislými na platformě, jejíž budoucnost je nejistá.

Třetí kontroverze se týká deepfaků a dezinformací. Navzdory bezpečnostním opatřením lze syntetická média zneužít. Politické manipulace, finanční podvody, poškození pověsti – rizika jsou reálná. Vlastní testy OpenAI ukázaly 1,6procentní míru chyb při blokování sexuálních deepfaků porušujících pravidla. I malé míry chyb mohou vést k tisícům problematického obsahu u milionů uživatelů. Společnost musí vyvinout detekční technologie, právní rámce a vzdělávací opatření, aby se s touto novou realitou vyrovnala.

Čtvrtá kontroverze se týká ochrany dat a dohledu. Agenti umělé inteligence potřebují k efektivní práci přístup k datům. Společnosti musí zajistit, aby citlivé informace zůstaly chráněny. Podnikové nabídky OpenAI slibují, že nebudou používat firemní data k trénování veřejných modelů. Důvěra v tyto sliby je však stále třeba budovat. Existuje také riziko, že široké používání umělé inteligence povede ke kultuře dohledu, v níž je každá akce dokumentována a analyzována.

Pátá kontroverze se týká dopadu na životní prostředí. Trénování velkých modelů umělé inteligence vyžaduje obrovský výpočetní výkon, a tedy i energii. OpenAI investuje značné prostředky do datových center a čipů. Sám Sam Altman přesunul svou pozornost k získávání větší výpočetní kapacity. Tato expanze má ekologickou stopu. Společnosti, které používají umělou inteligenci, by měly zvážit aspekty udržitelnosti a hledat energeticky úsporná řešení.

Tyto kontroverze ukazují, že transformace, kterou Altman popisuje, není čistým pokrokem. Přináší s sebou výzvy, rizika a etická dilemata. Společnosti se musí chovat zodpovědně, vytvářet transparentnost a aktivně se podílet na hledání řešení.

Budoucí vyhlídky: trendy a potenciální otřesy

Jaký vývoj můžeme očekávat v nadcházejících letech? Zaprvé, další demokratizace. Nástroje bez kódování a s nízkým kódováním budou ještě dostupnější. Bariéra pro tvorbu vlastních aplikací umělé inteligence bude i nadále klesat. To povede k explozi aplikací, ale také k fragmentaci a problémům s kvalitou. Platformy, které nabízejí kurátorství, zajištění kvality a integraci, se stanou cennějšími.

Za druhé, zvýší se úroveň autonomie. Agenti budou stále více schopni autonomně plnit úkoly trvající několik dní nebo týdnů. Altman naznačil, že Codex by brzy mohl autonomně převzít týdenní práci. To dále posune roli lidských pracovníků směrem k monitorování, strategii a kreativitě. Práce se stane méně transakční a více transformační.

Za třetí, multimodalita se stane standardem. GPT-5 a Sora 2 ukazují, že umělá inteligence rozumí a generuje nejen text, ale také obrázky, videa a zvuk. Budoucí systémy budou mezi těmito modalitami plynule přepínat. Uživatel by mohl popsat koncept a umělá inteligence by vygenerovala video, návrhový dokument a prezentaci – to vše v jednom kroku.

Za čtvrté: Personalizace na individuální úrovni. Umělá inteligence bude stále více schopna rozumět preferencím, stylům učení a kontextům jednotlivých uživatelů a podle toho přizpůsobovat reakce. To vede k hyperpersonalizovaným zážitkům, ale také vyvolává otázky ohledně bublin filtrů a manipulace.

Za páté, regulace se zintenzivňuje. Vlády po celém světě pracují na legislativě v oblasti umělé inteligence. Zákon EU o umělé inteligenci, čínské předpisy, americké iniciativy – to vše má za cíl minimalizovat rizika a podporovat inovace. Společnosti musí tyto předpisy nejen dodržovat, ale také je aktivně formovat, aby vytvořily praktický rámec.

Za šesté, objevují se nové obchodní modely. Konverzační obchod, umělá inteligence jako služba, tržiště agentů – monetizace umělé inteligence se stává rozmanitější. Společnosti, které experimentují brzy, si mohou zajistit výhodu prvního tahu.

Za sedmé: Hybridní týmy člověk-umělá inteligence se stanou normou. Budoucnost nespočívá v souboji člověka a stroje, ale člověka se strojem. Nejúspěšnějšími společnostmi budou ty, které tuto spolupráci optimálně utvářejí. To vyžaduje nové koncepty vedení, organizační struktury a kulturní změny.

Za osmé: integrace hardwaru. Altman spolupracuje s Jonym Ivem na nových zařízeních. Jakmile bude umělá inteligence integrována do nositelné elektroniky, chytrých brýlí nebo jiných provedení, zásadně se změní způsob, jakým interagujeme s technologiemi. Konverzační rozhraní se stane všudypřítomným, vždy dostupným a kontextově závislým.

Syntéza: Doporučení pro akci v nové éře

Pět úhlů pohledu z Altmanova rozhovoru nepředstavuje izolované trendy, ale sbíhající se síly, které přetvářejí základy digitální ekonomiky. ChatGPT jako distribuční platforma mění, kde a jak firmy oslovují své cílové publikum. Agent Builder demokratizuje automatizaci a přesouvá inovační sílu z center na jednotlivce. Společnosti s nulovým počtem zaměstnanců zpochybňují vztah mezi prací a tvorbou hodnoty. Vědecké průlomy poháněné umělou inteligencí exponenciálně urychlují výzkum a vývoj. Syntetická média otevírají kreativní možnosti, ale vyžadují přísná etická pravidla.

To vytváří pro firmy jasné oblasti činnosti. Zaprvé: Experimentovat. Spouštět malé pilotní projekty umělé inteligence, učit se a iterovat. Čekání nepřipadá v úvahu. Zadruhé: Zavést řízení. Stanovit rámce pro ochranu dat, bezpečnost, etiku a kvalitu dříve, než nastanou problémy. Zatřetí: Rozvíjet talenty. Zaměstnanci se musí naučit pracovat s umělou inteligencí, využívat své silné stránky a rozvíjet doplňkové dovednosti. Začtvrté: Navazovat partnerství. Žádná společnost nezvládne všechno sama. Klíčové jsou ekosystémy, spolupráce a otevřené standardy. Zapáté: Převzít odpovědnost. Transparentnost vůči zákazníkům, spravedlivé zacházení se zaměstnanci a přispívání k sociálním řešením – firmy si musí vědomě utvářet svou roli v transformaci.

Éra, kterou Altman popisuje, není vzdálenou budoucností, ale rozvíjející se přítomností. Vítězi nebudou největší nebo nejtradičnější společnosti, ale ty nejadaptabilnější. Ty, které se rychle učí, odvážně experimentují a jednají zodpovědně. Transformace od produktivity ke kreativitě, od nástrojů k infrastruktuře, od lidsky vedené k lidsky řízené – to se děje právě teď. A každá společnost se musí rozhodnout: utvářet ji, nebo být utvářena.

Kdo je Rowan Cheun?

Rowan Cheung je kanadský podnikatel, technologický komunikátor a jeden z nejvlivnějších hlasů v oblasti umělé inteligence. Je zakladatelem a generálním ředitelem The Rundown AI, nejrychleji rostoucího newsletteru o umělé inteligenci na světě s více než 350 000 odběrateli a miliony čtenářů na sociálních sítích. Původně pochází z Vancouveru v Britské Kolumbii a od roku 2023 se etabloval jako klíčová mediální osobnost, která prezentuje znalosti o umělé inteligenci srozumitelným, přístupným a strategickým způsobem.

Cheung nezačal svou kariéru v oblasti technologií, ale jako závodní plavec. Poté, co utrpěl zdravotní problémy během pandemie COVID-19, se jako samouk-podnikatel obrátil ke světu technologií a umělé inteligence. Během roku se naučil programovat a následně založil Supertools, databázovou platformu pro aplikace umělé inteligence s více než 250 000 uživateli měsíčně. Jeho obsah a analýzy vývoje v generativní umělé inteligenci, automatizaci a podnicích založených na umělé inteligenci z něj rychle udělaly pevnou součást globální technologické scény.

V roce 2023 vyhrál soutěž Twitter Growth Challenge jako nejrychleji rostoucí technologický komunikátor na světě na platformě X (dříve Twitter). Dnes je jedním z deseti nejvlivnějších zakladatelů technologických firem na sociálních sítích – v kategorii s osobnostmi jako Elon Musk, Gary Vaynerchuk a Sam Altman.

Kromě svých mediálních projektů moderuje Rowan Cheung podcast „The State of AI“, v němž pravidelně zpovídá přední osobnosti z oblasti technologií, včetně Sama Altmana, Marka Zuckerberga a Jensena Huanga. Podcast a newsletter „The Rundown“ jsou nyní považovány za klíčové zdroje informací pro manažery, podnikatele a vývojáře v oblasti umělé inteligence.

Cheung je známý svým praktickým pohledem na umělou inteligenci: jak mohou firmy dosáhnout konkrétních výhod v produktivitě, jak lze na pracovišti nasazovat agenty a jak mohou jednotlivci škálovat pomocí umělé inteligence, aniž by museli budovat velké týmy. V rozhovorech pravidelně zdůrazňuje, že jeho malý tým s přibližně 15 zaměstnanci funguje díky inteligentním pracovním postupům umělé inteligence jako padesátičlenná firma.

Stručně řečeno, Rowan Cheung představuje novou generaci zakladatelů umělé inteligence: jsou to samouci, datově orientovaní, extrémně zdatní v online prostředí a schopní převést složitý technologický vývoj do konkrétních, použitelných strategií pro firmy.

☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina

☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!

Konrad Wolfenstein

Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.

Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital

Těším se na náš společný projekt.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Veletrhy

Využijte rozsáhlé pětinásobné odborné znalosti společnosti Xpert.Digital v komplexním balíčku služeb | Výzkum a vývoj, XR, PR a optimalizace digitální viditelnosti - Obrázek: Xpert.Digital

Xpert.Digital má hluboké znalosti z různých odvětví. To nám umožňuje vyvíjet strategie šité na míru, které jsou přesně přizpůsobeny požadavkům a výzvám vašeho konkrétního segmentu trhu. Neustálou analýzou tržních trendů a sledováním vývoje v oboru můžeme jednat s prozíravostí a nabízet inovativní řešení. Kombinací zkušeností a znalostí vytváříme přidanou hodnotu a poskytujeme našim zákazníkům rozhodující konkurenční výhodu.

Více o tom zde:

• Využijte 5x odborných znalostí Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 EUR měsíčně