Do San Franciska se Tom Krcha přestěhoval v roce 2012, uprostřed boomu mobilních aplikací. Po letech v Adobe, kde byl mimo jiné evangelistou Flashe, a v česko-slovenském startupu Around, který později za miliardy korun koupila společnost Miro, dnes v Kalifornii buduje designový nástroj Pen, ve kterém s člověkem pracují AI agenti. Nedávno se objevil i ve videu, jímž OpenAI představovalo svůj nejnovější model Astra. S tím vším je přitom spojená dramatická proměna toho, jak pracují nejen designéři v jeho nástroji, ale také zakladatel sám.

Jak moc se práce Toma Krchy proměnila, ukazuje už to, kolik projektů dnes vede najednou. Běží mu jich pět až šest a na každém pracuje jiný agent. Mění se tím podle něj i to, co je na práci cenné: když si skoro každý dokáže přes víkend postavit vlastní nástroj, rozhoduje kvalita, distribuce a vlastní nápad. „Čas od myšlenky k finální verzi se výrazně zkrátil,“ shrnuje Krcha. Upozorňuje však, že ještě důležitější než dřív je dobrý marketing.

V prvním online dílu podcastu Money Maker, který si můžete pustit v přehrávači níže nebo ve všech podcastových aplikacích, Krcha ukazuje i to, jak s AI převedl web CzechCrunche do tmavého režimu nebo navrhl vlastní stavebnice z kostiček Lego. Níže z rozhovoru vybíráme jeho nejzajímavější myšlenky – o distribuci, o tom, proč nemusíte do San Franciska, i o tom, proč nepotřebujete vždy ten nejchytřejší model.

Když postavit umí každý

Myslím si, že dnes je potřeba výrazně řešit hlavně marketing a distribuci nástrojů. Ve chvíli, kdy je každý schopný postavit relativně hodně věcí, je potřeba mluvit o tom, v čem jsou ty tvoje věci unikátní. A odlišit se je potřeba kvalitou. Když si můžeš přes víkend sednout a „vibe codovat“ nástroj, který na první pohled vypadá špičkově, a pak při každodenním používání zjistíš, že má spoustu nedostatků, musíš komunitě vysvětlit, v čem jsi jiný.

Dokonce si myslím – a potvrzuje mi to i spousta lidí, se kterými mluvím –, že marketingu, distribuci a vlastní osobní značce je dnes potřeba věnovat zhruba padesát procent času. Dřív stačilo něco postavit, dát to na App Store a distribuce se tak trochu zajistila sama, ať už přes šeptandu, nebo tím, že se dobrý produkt nějak prosadil. Dnes je kolem toho potřeba vybudovat daleko silnější story.

San Francisco není podmínka

Taková moje nefér výhoda je, že jsem v San Francisku žil skoro sedm let a pak zhruba tři roky v Palo Altu a San Jose. Cítím se tam jako doma a kontakty už mám vybudované. Dnes si proto můžu dovolit být třeba v San Diegu, být k dispozici a přiletět – je to hodina letu, takže velmi blízko. Kontakty si tam budovat je potřeba. Daleko důležitější je ale podle mě být minimálně ve stejném časovém pásmu.

Nemusíš být nutně v San Francisku, musíš ale být k dispozici, a to z Prahy nejde. Musíš tady nad těmi věcmi sedět, a když se naskytne šance, objevit se na správném místě, i když se ti nechce. Spousta věcí je ve stylu „přijeď zítra“. Pokud nejsi schopný se s někým potkat dnes nebo zítra, ty věci se prostě nestanou.

Jednonásobní i stonásobní inženýři

Ne každý, kdo si sedne k AI, dokáže vytvořit stejnou věc. Je tam výrazný rozdíl a nejvíc ho pociťuju, když pracujeme v týmu s našimi inženýry. Jejich výstupy s AI jsou úplně jinde než moje – co se týče čistoty kódu, architektury a tak dále. Když jsi nebyl inženýr, stal ses 1x inženýrem. Když jsi inženýr byl, stal ses 100x inženýrem. Když jsi byl někde mezi, stal ses možná 10x inženýrem. Ta škála je obrovská.

Foto: Pen.dev

Designový nástroj Pen.dev, za kterým stojí Tom Krcha

Na druhou stranu mi to umožňuje tohle: spoustu let jsem byl projektový manažer a dřív jsem musel svolat tým, všem věci vysvětlit, napsat dokument požadavků na daný produkt, tedy specifikaci funkcí, a tak dále. To dnes všechno odpadlo. Jsi schopný si to rychle vizualizovat, vidíš, jaké tam jsou problémy – a případně čím dřív to hodíš do koše, tím líp.

FOMO, když neběží agent

Velká změna u mě nastala v tom, že mi běží několik agentů zároveň a nejedu už jen jeden projekt. Mám teď daleko větší FOMO (zkratka pro anglický výraz „fear of missing out“, tedy strach z toho, že nám něco unikne) z toho, že jdu třeba ven a neběží mi žádný agent, na ničem nepracuje. To dřív nebylo, protože jsi to musel řídit a sedět u toho. Dnes je důvěra v dobrý výsledek daleko větší. Mám třeba pět, šest projektů, které jedu naráz. A problém, se kterým se teď potýkám asi nejvíc, je jejich verifikace a přepínání mezi kontexty.

Autenticita proti průměrnosti

Myslím, že čím dál hodnotnější je autenticita tvých představ. Teď jsem třeba připravovali video představující náš nový produkt. Některé jeho části se dnes dají vygenerovat pomocí AI. Finální střih nebo hudba se přes AI udělat taky dají, ale jde to cítit. Pro spoustu lidí a na spoustu věcí je to úplně fajn: potřebuju vzít excelovou tabulku a předělat ji z tohohle na tohle, nebo udělat obyčejné Lego. Ale kdybys chtěl, aby to Lego mělo nějakou kreativní myšlenku a nebylo jen holý základ, myslím, že bys mu ji už musel dodat ty.

Rychlost místo nejvyšší inteligence

Myslím, že velmi brzy už nebudeš potřebovat nejvýkonnější model typu Astra, budeš potřebovat hlavně rychlý model. Teď si třeba hrajeme s Qwenem 3.8 27B na Cerebras, který má tisíc tokenů za vteřinu. Ty věci lítají a najednou si říkáš: „Já vlastně nepotřebuju frontier inteligenci, potřebuju rychlou inteligenci.“ Opravdu záleží na tom, na co a jak AI používáš.

Dnes už pomalu nevíš, za kterým modelem máš jít, tak pro jistotu jdeš za tím nejlepším. To je mimochodem dost často chyba, protože je to zbytečné. Plýtváš tokeny, a pak si říkáš, že musíš upgradovat na vyšší plán. Známá věc je, že AI laboratoře na tom ztrácejí peníze, pravděpodobně proto, že ti prodávají příliš inteligentní modely, které pro daný úkol ani nepotřebuješ.