Přestaňte si s AI vypisovat. Radši jí dejte volnost a přístup ke kreditce, radí IT expert

Chatbot, kterému člověk položí otázku a dostane odpověď, už představuje jen malou část toho, co dnes umělá inteligence zvládne. Mnohem zajímavější jsou nástroje, kterým lze dát přístup k souborům, e-mailům nebo dalším službám a nechat je úkoly samostatně vyřídit.

Rozdíl je v tomto směru zásadní. Zatímco chatbot pasivně čeká na další pokyn člověka, agent může dostat rovnou celé zadání, rozdělit si ho na menší kroky a následně konat. Právě tyto autonomní možnosti využívá IT expert a partner pro business development technologické firmy Etnetera Group Jiří Štěpán nejčastěji.

Virtuální agenti mu každé ráno chystají shrnutí schůzek a jeden z lokálních modelů mu pravidelně zpracovává podklady z jednání. „Dnes se zúčastním třeba třetiny porad, na které jsem chodil ještě před dvěma lety,“ líčí. „Nejdu na schůzku týmu, kam jsem tradičně chodil, ale pustím si agenta na zápis. Ten mi pak řekne: hele, mluvilo se tam o tom, co by tě zajímalo, a byly to dvě věty, kvůli kterým bych tam jinak strávil třeba hodinu.“

Nezáleží přitom vůbec na tom, zda uživatel zrovna otevře ChatGPT, Claude nebo Gemini. Zásadní je podle něj to, aby byl model zapojený v takzvaném harnessu, tedy přímo ve firemním či osobním ekosystému. „Zlom v produktivitě zažijete v okamžiku, kdy přestanete kopírovat texty z chatovacího okna, ale fakt necháte agenta něco vytvářet anebo zařizovat,“ popisuje Štěpán.

V technologiích se pohybuje od roku 1999 a sám sebe označuje za early adoptera, tedy člověka, který se do testování novinek vrhá vždy mezi prvními. Doma si stavěl vlastní automatizace už před lety, nástup současné generace AI přesto považuje za ten absolutně nejrychlejší posun v oboru. „Vznikají úplně nová paradigmata, úplně nové technologie a hodně jich vzniká takzvaně na koleně. Nikdy dřív jsem neměl pocit, že se musím tak intenzivně a rychle učit nové věci,“ upozorňuje.

S plným zapojením umělé inteligence ovšem přišlo i jedno nečekané zjištění. „Umělou inteligenci vnímám jako po dlouhé době první technologický nástroj, který vám čas dává, nebere,“ zamýšlí se. Aby ale stroj mohl čas skutečně šetřit, musí dostat adekvátní přístup k uživatelským účtům. U Štěpána se to naplno projevilo třeba při plánování cesty do Maroka pro něj a jeho manželku. Agent dostal za úkol zajistit letenky, ubytování i lokálního průvodce v horách. Měl ale jasně stanovené mantinely, ve kterých se mohl pohybovat.

„Samozřejmě nepracuje s mým osobním mailem, aby třeba omylem neodepsal na něco, na co nemá. Rovněž má přístup jen k jednorázové kartě od Revolutu, se kterou může pracovat,“ vysvětluje ředitel pravidla bezpečné integrace. Zásadní problém totiž spočívá v tom, že jazykové modely mají tendenci zadaný úkol za každou cenu dokončit. „Zkouší to, vymýšlejí různé cesty, jak se k zadání dostat. Neřeknou zkrátka: teď už nevím, končím,“ popisuje.

Dobrý sluha i riziko

Nedávno si tuto vlastnost ověřoval v testovacím prostředí Etnetery. Model nemohl najít řešení opravy kódu, narazil ale na zapomenutý otevřený terminál a začal se přes něj rovnou připojovat do databáze jednoho z projektů firmy. Snaha pomoci se tak rázem překlopila v hrozbu. „Mohl třeba něco smazat, a to by byl průšvih,“ říká. 

I z toho důvodu se ta nejcitlivější data snaží zpracovávat mimo dosah komerčních služeb. V obýváku provozuje vlastní server s výpočetním modulem od Nvidie za padesát tisíc korun, na kterém mu běží lokální platforma Home Assistant. „V principu nechci používat chytrou domácnost, která je jakkoliv napojená na cloud. Kdybych chtěl všechno ovládat tak, jak to výrobci vymysleli, musel bych mít v telefonu asi patnáct aplikací pro různé spotřebiče, což je nesmysl,“ osvětluje své pohnutky.

Na lokálním hardwaru tak nejen bezpečně analyzuje firemní přepisy porad, ale aktivně zkouší i zranitelnost elektroniky. Jednomu z čínských modelů například zadal, aby se pokusil převzít kontrolu nad jeho chytrým vysavačem, který měl následně vypnout. „Zvládl to. Není to žádná věda, chce to jen hrozně moc trpělivosti, a tu on má,“ usmívá se nad úspěšným nabouráním do systému spotřebiče.

Vedle samotného vykonávání úkolů slouží umělá inteligence také jako cenná protiváha při osobním rozhodování. Nástroj nazvaný Brutal Feedback vyhledává logické mezery a bez zbytečné diplomacie Štěpána upozorňuje na slabá místa, ve kterých by se mohl mýlit. Absence taktu funguje jak v byznysu, tak v soukromí.

Když například před oslavou požádal asistenta o nákupní seznam, stroj se obratem ohradil. „Systém mi rovnou řekl, že jsem se s ním minulý týden bavil o dietě a že rozhodně není dobrý nápad nakupovat za deset tisíc alkohol,“ glosuje střet s digitálním zrcadlem. „Nepotěšilo mě to v tu chvíli, ale asistent měl zkrátka pravdu,“ směje se dál. 

Stejně neústupný přístup propisuje i do řízení Etnetery. Tam speciální AI kontroluje a hodnotí přepisy jeho jednání s klienty, jestliže to dovolí, a analyzuje, zda se v argumentaci zbytečně neopakoval. Z hluboké integrace podobných nástrojů ve firmě však vyvstává problém, který už dávno není technologický, nýbrž čistě obchodní.

Na trhu podle Štěpána panuje představa, že když část práce převezme umělá inteligence, vývoj softwaru zlevní. Skutečnost je ale opačná. Firma musí nadále platit za vysoce kvalifikované lidi a k tomu se nabalují fixní náklady na prémiové nástroje, drahé licence, školení a bezpečnost. „Každému programátorovi dnes platíme za nástroje v průměru nějakých 200 až 300 eur, pracovní síla se nám tak celkově zdražila o 15 procent,“ říká. 

Odměnou je razantní zvýšení čistého výkonu. „Produktivita se na velkých projektech zvyšuje o 40 až 50 procent. U těch menších je to zrychlení třeba desetinásobné. Člověk najednou dělá věci, které by předtím nedělal, protože to zkrátka jde,“ konstatuje. Technologický tým díky tomu dokáže navrhnout architekturu a připravit řešení mnohdy rychleji, než klient vůbec stihne detailně zformulovat poptávku.

To však v IT byznysu automaticky neznamená, že o stejnou část může firma jednoduše navýšit svou koncovou fakturu. „Stojíme před dvěma otázkami: jak moc se reálně zvýší produktivita a jak se nám ten ušetřený čas podaří klientovi prodat,“ shrnuje Štěpán střet s trhem. Problém představují klienti, kteří jsou historicky zvyklí na platby za takzvané mandays, tedy čistě podle času, který vývojář na projektu fyzicky stráví.

Pokud díky moderním nástrojům zvládne programátor práci za několik hodin místo celého dne, efektivita na straně dodavatele strmě roste, z pohledu klienta ale zároveň klesá množství fakturovatelného času. Podle Štěpána to pro celý sektor znamená nevyhnutelnou změnu způsobu, jakým se technologické služby prodávají.