Představte si konkrétní situaci: datoví vědci ve startupu trénují svůj analytický model, ale v určitých případech narážejí na vysokou chybovost v podobě falešně pozitivních výsledků. Místo toho, aby se pálil drahý čas seniorních inženýrů na manuálním čištění datasetů, předá se úkol ven. Výsledek? Najatý tým projde pět iterací dat a pomůže tak o polovinu zlepšit úspěšnost modelu. Právě na tom staví mladý pražský startup Diversight. Jeho tajnou zbraní nejsou pokročilejší algoritmy, nýbrž dedikovaní analytici na autistickém spektru. Ukazuje tak, že vlastnosti, kvůli kterým se jiné firmy těmto lidem někdy vyhýbají, se mohou proměnit na silné stránky.

„Nejsme charita ani neziskovka, jsme klasická technologická firma,“ říká hned na úvod spoluzakladatelka a ředitelka Diversightu Irena Zatloukalová. V českém technologickém prostředí se pohybuje dvacet let, a to zejména v oblasti komunikace, kdy sedm let byla mluvčí tuzemské internetové jedničky Seznam.cz. Mimo jiné působila i jako spolumajitelka PR agentury Fenek a později na volné noze radila s komunikací technologickým firmám jako Heureka, Apify, Liftago či Ackee. Loni v červenci ale všechny klienty předala dál a naplno se vrhla do nového byznysu.

V Diversightu se zaměřuje na takzvaný datový dluh. V éře, kdy se prakticky každá firma snaží do svých procesů implementovat umělou inteligenci, stojí budoucí úspěch primárně na kvalitě vstupních dat. „I ty nejpokročilejší vývojářské týmy totiž musí manuálně odstraňovat duplicity a řešit hraniční případy, v nichž zavedená automatizace zkrátka selhává a modely začínají generovat nesmysly. Diversight funguje jako filtr, který přebírá na přesnost náročnou vrstvu ekosystému a zajišťuje potřebnou lidskou pojistku proti halucinacím,“ vysvětluje pro CzechCrunch Zatloukalová.

Právě v oblasti hledání nepatrných vzorců totiž samotná umělá inteligence běžně naráží na své limity, dodává. Pokud modely generují opakující se chyby, vývojářům nepostačí jen jednoduché přepsání textového promptu. Týmy potřebují člověka, který dokáže precizně pochopit byznysovou logiku a vyčíst přímo ze syrové databáze konkrétní pravidla a odchylky. „V tom máme ohromnou výhodu, protože máme lidi, kterým jednou řeknete pravidla a oni pak po nich neúnavně půjdou, od prvního řádku až po řádek číslo 1 500,“ popisuje specifikum práce Zatloukalová.

Doplňuje přitom, že jejím lidem nedělá problém udržet stejnou hladinu pozornosti na jednom tématu klidně i osm dní v kuse: „Prostě potřebují problém vyřešit, neznámou najít a věc dotáhnout do konce. To pomyšlení na rozlousknutí problému pomáhá jejich fokusu.“

Na samotném začátku příběhu Diversightu přitom nestála Zatloukalová. „Ráda bych to říkala, ale bohužel to nebyl můj nápad,“ usmívá se a jako originálního tvůrce označuje Tomáše Borovičku z technologické společnosti Datamole. Ten na zahraničních trzích narazil na izraelskou firmu Point AI, která budovala data-anotační byznys (zaměřený na označování surových dat) na přesné práci lidí na spektru. Od té doby přemýšlel nad tím, jak vyzkoušet podobný koncept i v Česku.

„Byla to jedna večeře, jedno potkání, tři hodiny povídání. Šli jsme hodně do hloubky a do našich hodnot a na konci mi řekl: Tak jo, pojďme to zkusit,“ vzpomíná Zatloukalová na zlom, který přišel v prosinci 2024. A dodává, že na začátku je propojila Lenka Kučerová ze spolku prg.ai.

Původní plán Diversightu počítal s tím, že se do Prahy přenese jako franšíza přímo izraelský model. Rychlý průzkum trhu ale ukázal, že běžný anotační byznys je v tuzemsku v podstatě jen levná komodita, kde firmy často najímají studenty a na finální kvalitě jim tolik nesejde. Zatímco v Izraeli se data pro zdravotnictví či zbrojní průmysl anotují s kritickou přesností, v lokálních podmínkách by takový model ekonomicky nepřežil. Diversight proto musel okamžitě změnit plány. Zaměřil se na komplexnější analytické úkoly a takzvanou validaci s člověkem v procesu (human-in-the-loop), kde se naplno využije kognitivní preciznost ve složitých datech.

Projekt od začátku strategicky i finančně podpořil zmíněný Datamole, který mu poskytl peníze na bezpečný roční provoz a působí v roli partnera. Mimo jiné nabízí i přímý přístup ke svým seniorním AI architektům. Hlavním byznysovým úkolem pro nadcházející měsíce je tak dostat Diversight do zisku díky příjmům ze zakázek.

Mezi aktuální klienty vedle analytické společnosti BizMachine, pro kterou startup dělá v úvodu zmíněné čištění dat, patří například také InfraHex, jedna z firem holdingu Respilon. Ta vyvinula technologii, která upravuje tepelnou stopu živých i neživých objektů a tím omezuje jejich detekci pomocí termokamer. V současnosti se využívá i na Ukrajině, kde pomáhá vojákům v terénu. I drobné odchylky zde hrají zásadní roli, protože se systém opírá o přesné analýzy obrazů v různých infra spektrech. A tak se na této detailní práci vyhodnocování a výběru dat podílejí lidé na autistickém spektru.

Českým mediálním i firemním prostorem dnes podle Zatloukalové bohužel rezonují převážně extrémní obrazy autismu, kdy na jedné straně stojí příběhy nespolupracujících jedinců s těžkým postižením, na straně druhé zprofanované postavy geniálních vědců, jako je například Sheldon Cooper z Teorie velkého třesku. Diversight ale systematicky hledá velkou množinu lidí s nadprůměrnou analytickou inteligencí ležící mezi těmito dvěma extrémy. Většina z nich má však potíže projít přes výběrová řízení či běžná HR oddělení, protože standardní firemní postupy zkrátka neumí s neurodiverzitou pracovat.

„Už jen to, když do pracovního inzerátu vypíšete deset věcí jako ‚nice to have‘. Člověk na spektru si to projde, u třetí položky si řekne, že má jen dva a půl roku zkušeností místo tří, takže to není práce pro něj, a jde dál,“ vysvětluje Zatloukalová jeden z mnoha detailů, proč kandidáti sami rovnou z recruitmentu vypadávají. Značná část lidí na spektru tak i kvůli tomu končí na úřadu práce či na podřadných pozicích a ve firmách běžně narazí kvůli logickému poukazování na neefektivitu a navrhování lepších postupů.

Zatloukalová proto změnila rovnou i náborový proces a přizpůsobila ho lidem na spektru. Přesné zadání úkolů a otázky zasílá s předstihem, kandidáty navíc netestuje pod umělým tlakem, ale zaměřuje se striktně na jejich schopnost strukturovaně přemýšlet. Aktuálně má firma pět lidí – vedle samotné Zatloukalové je to technologický manažer Adam Vesecký a interní tým tří specializovaných analytiků. Záměrem je tým rozšiřovat, nicméně se stropem na hranici deseti zaměstnanců, aby firma nepřišla o klidné prostředí komorního kolektivu.

Zatloukalová navíc varuje před zjednodušováním nebo předsudky, že práce s neurodivergentními lidmi přináší jen těžkosti a komunikační zádrhele. Na první pohled nepříjemné situace, kdy podřízený manažerovi zcela upřímně oznámí, že zadal úkol špatně, totiž vedou k lepším procesům do budoucna, a tím i výsledkům. „Pokud zahodíte své ego a uznáte, že někdo našel lepší cestu, firmě to hodně pomůže,“ vysvětluje Zatloukalová.

Lidé na spektru podle ní přinášejí do byznysu inovace a odlišné úhly pohledu nejen v datové analytice, ale napříč všemi obory od zákaznické podpory po design. „Mají přirozenou schopnost jít striktně po podstatě problému a všímat si i drobných odchylek, které neurotypická většina snadno přehlédne,“ doplňuje. Výměnou za tento výkon často vyžadují jen velmi specifické, avšak finančně nenáročné úpravy pracovního prostředí – typicky přesun stolu dál od rušné kuchyňky, utlumení ostrého kancelářského osvětlení nebo zkrátka jen možnost po náročné schůzce úplně vypnout a odejít domů.

Častou chybou některých manažerů je tyto potřeby zpochybňovat jen proto, že zaměstnanec nemá na stole oficiální lékařskou diagnózu. „Moje velká prosba k jakémukoliv manažerovi je: i bez diagnózy člověka poslouchejte. Když říká, že něco potřebuje, respektujte to, nezpochybňujte a hledejte cesty, jak zařídit, aby mohl svoji práci vykonávat co nejlépe,“ apeluje. Jak sama upozorňuje, nevyžaduje to stavbu drahých oddělených kanceláří, často stačí investice do kvalitních sluchátek s aktivním potlačením hluku.

Přístup orientovaný na lidi se specifickými potřebami má podle Zatloukalové přesah do celkového chodu jakékoliv firmy. Veškerá drobná provozní pravidla a limity, které startup explicitně zavádí kvůli neurodivergentním kolegům, totiž v důsledku ulehčují práci všem. „Každý zaměstnanec občas potřebuje ničím nerušený čas na práci, jen se to v běžných korporacích tolik neakcentuje. Funguje zde stejný princip jako v moderním urbanismu. Pokud navrhnete veřejný prostor tak, aby vyhovoval lidem na vozíku, dětem i rodičům s kočárky, vytvoříte ve finále vysoce funkční prostředí, ve kterém se bude dobře žít úplně všem,“ srovnává.

Na druhou stranu Zatloukalová doplňuje, že budování neurodiverzního týmu s sebou pro vedení nese nutnost preciznosti v mezilidské komunikaci. „Tou se živím dvacet let a největší paradox je, že se mi opravdu stává, že si s kolegy nerozumím v zadání,“ přiznává s tím, že sama musela odložit své ego stranou a opět se učit zadávat úkoly maximálně jasně, doslovně a bez zbytečného sarkasmu.

To vše se promítá i do samotného workflow při řešení úkolů pro klienty. „Když řeknu ‚udělej A‘, kolega si začne domýšlet B, C a D. A místo toho, aby se zeptal, radši to rovnou udělá až po to D. Já mu pak musím říkat, že zašel moc daleko. Pro příště ale vím, že potřebuji dát víc kontextu k tomu, proč má v bodě A skončit,“ ilustruje občasné komunikační střety zakladatelka. Doslovnost a analytický rozklad problémů se však startupu okamžitě vrací ve chvíli, kdy tým narazí na nekvalitní a chaotická data v zadání.

„Cítím nespravedlnost. Jsem naštvaná na to, jakým způsobem se společnost staví k lidem, kteří jsou jiní. Ta jinakost nemusí být na první pohled patrná, ale znamená pro ně spoustu překážek, které jim vyrábíme my všichni. Angličtina pro to má slovní spojení ‚disabled by society‘. Jakmile mi ukážete něco takového, jsem totální buldok a jdu po narovnávání té nespravedlnosti,“ vysvětluje Zatloukalová, pro kterou se tak v Diversightu kromě společenského přesahu spojuje vášeň pro data a práce s lidmi. „Baví mě dělat věci, které nikdo předtím moc nedělal nebo neprozkoumal. Diversight má v sobě všechno,“ uzavírá.