Budoucnost nepráce

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