V e-commerce i širší byznysové komunitě se neustále mluví o potenciálu využití umělé inteligence – a to doslova na nekonečné škále příkladů. „Lidé si o tom ale někdy spíš víc povídají, než by reálně něco zkoušeli,“ myslí si Peter Hajduček, zakladatel a ředitel miliardového Footshopu, s jehož akciemi se obchoduje na pražské burze. Sám se proto rozhodl jít ve své firmě příkladem a během patnácti hodin vytvořil vlastní aplikaci, která řeší několik bolestivých procesů v rámci HR.

Dnes šestatřicetiletý Hajduček přiznává, že se kdysi programováním živil. „To už je ale více než patnáct let. Sám bych neuměl kód napsat a už vůbec bych si nenašel potřebný čas. Nebýt AI, určitě bych se do toho nepustil,“ popisuje s tím, že tvorba aplikace od nuly pro něj byla velká zábava: „Dlouho jsem se tak necítil, byla totální radost vidět, jakou rychlostí se software rozvíjí před očima.“

V rozhovoru pro CzechCrunch Hajduček kromě aktuální aplikace rozebírá obecný přístup Footshopu k umělé inteligenci, popisuje, kde vidí největší potenciál pro její využití, kde musí být naopak hodně opatrní, ale také jak konkrétně již AI využívají, jaké týmy díky ní zmenšovali či kam až vývoj může zajít. A také apeluje na všechny: „Vypněte podcasty, zrušte si meetingy, zavřete se do místnosti a zkuste si udělat malou aplikaci. Pochopíte toho hodně. A je jedno, zda se využije nebo zahodí.“

Jak ve Footshopu přistupujete k umělé inteligenci?
Cítíme velký vliv AI a chceme s ní něco dělat, ale přišli jsme na to, že jsme se trošku rozstřelili různými směry. Musíme si vytvořit ucelenou koncepci, kde jednotlivé nástroje sladíme. První oblast je „AI jako kamarád“, někteří lidé jsou zvyklí na ChatGPT, Gemini máme placené v rámci Google Workspace, někdo má přístup k pokročilému Perplexity v rámci placených tarifů na Revolutu… Potřebujeme to sjednotit, zatím nevím, která z možností je nejlepší.

Co další vrstvy využívání AI?
Druhá oblast jsou automatizace a agenti, kde používáme n8n, Make, Zapier, každý den se ozve další startup, který nám nabízí něco podobného. Třetí oblast je AI, která pomáhá našim vývojářům s kódem, což je Claude. A pak čtvrtá oblast jsou aplikace, jež děláme pomocí AI, a řešíme, jak je budeme hostovat, na jaké databázi, v jakém jazyce budou fungovat. Z těchto důvodů děláme jednotnou koncepci, abychom byli sladěni napříč firmou.

Na co konkrétně využíváte AI vy osobně?
Nedávno jsem měl zajímavou zkušenost, podepisovali jsme nájem nové prodejny v Paříži a majitel trval na tom, aby všechno bylo ve francouzštině. Samozřejmě jsme měli vlastní právníky. Do AI jsme ale nahodili smlouvy z minulosti, k tomu další smlouvy, co jsme nasbírali z trhu jako benchmarky, to se spojilo s francouzským obchodním právem, a pak jsme se jen ptali na podrobnosti. AI nám brutálně pomohla, ušetřili jsme spoustu času. Za právníky jsme šli a na vyjednávání jsme byli lépe připraveni, mohli jsme se ptát na opravdové podrobnosti.

Kromě toho jste se pustil i do vývoje aplikací pomocí AI, o čemž jste dal vědět na X…
Ano, úplně mě to fascinuje. Udělal jsem první aplikaci a doufám, že rychle najdu další tým, kterému můžu udělat další. (smích) Na aplikaci pro HR jsem dělal patnáct hodin, místo toho, abych koukal na film nebo sjížděl X. Dostal jsem se do skvělého flow, dlouho jsem se tak necítil, opravdu to byla totální radost vidět, jakou rychlostí se software rozvíjí před očima. Samozřejmě hodně z toho byly jednoduché prompty na posun tlačítka, ale zároveň třeba na tvorbu notifikací na Slacku, kdy na jeden prompt vzniklo několik stovek řádků kódu.

15 hodin mi zabralo s Codex vytvorit a deploynut funkcnu HR appku na hiring. Ma Google prihlasovanie, Slack notifikacie, verejnu cast pre kandidatov, odosiela a prijma emaily od kandidatov a ma kompletne funkcny backend s rolami a opravneniami. Hype is real.

— Peter Hajduček (@peterhajducek) February 11, 2026

Měl jste hlubší motivaci, proč se pustit do vývoje vlastní aplikace?
Jedna z motivací byla právě mít ve firmě use-case, kde od A po Z něco vytvořím, dokážu inspirovat kolegy a ukázat jim, že se to dá, aby se na to začali dívat také. A netýká se to jen kolegů, obecně u hodně lidí vnímám, že čtou X a poslouchají podcasty, ale znám jen málo lidí, kteří si k AI sednou na deset hodin a od úplné nuly něco opravdu vytvoří. Moje zkušenost přitom je, že osobní proces učení je nenahraditelný.

Proto bych měl vzkaz pro všechny: Vypněte podcasty, zrušte si meetingy na příští čtvrtek a pátek, zavřete se do místnosti, kde vás nebude nikdo rušit, a opravdu si zkuste udělat malou aplikaci. Pochopíte toho hodně. Je jedno, zda to bude celá aplikace, automatizace v Zapieru nebo něco dalšího. A také je jedno, zda se to využije nebo zahodí. Začněte zadáním a sami si ho doručte, protože to vám ukáže hrozně moc věcí, které vás jinak nenapadnou, dokud si nezašpiníte ruce.

Někdy slýchám o firmách, kde management zavelí, že celá firma musí využívat AI, ale vlastně sami nevědí, jakým způsobem a na co. Takže jste šel příkladem?
Ano, chtěl jsem jít příkladem. S AI nějakým způsobem včetně mě pracujeme, děláme automatizace, teď jsem ale chtěl vyzkoušet vyšší level. Kdysi jsem byl programátorem a měl jsem agenturu, asi od třinácti do dvaceti let jsem se tím živil. Ale nechci říct, že bych byl expertem, to už bylo před více než patnácti lety, sám bych neuměl kód napsat a už vůbec bych si nenašel potřebný čas. Nebýt AI, určitě bych se do toho nepustil.

Pustil jste se do tvorby aplikace v HR, respektive v náborovém procesu. Proč vlastně, zvažoval jste i něco jiného?
Skočil jsem po tom, co jsem viděl. Jsme reálně nespokojeni s aktuálním nástrojem, v kontextu dnešních možností mi to vlastně přijde absurdní. Kolegyně z HR sedí tady rovnou vedle mě, jsme v blízké komunikaci a zaslechl jsem, jak si na to stěžují. Tak jsem si to vzal za své, vyhrnul rukávy a trošku se zapotil.

To znamená, že vám i něco nešlo?
Celou aplikaci jsem dělal v Codexu, nejprve mě dost štval a zvažoval jsem jiné nástroje, protože když jsem mu napsal prompt, v produkci jsem to viděl možná za pět minut. Uvědomil jsem si však, že na to jdu špatně – místo toho jsem začal dělat jeden pokyn za druhým, a když jsem mu dal pátý, první byl hotový. A pak jsem spadnul do úplného flow, klikal jsem se přes aplikaci a zadával: toto tlačítko posuň níž, tu přidej pozice… Pak jsem šel pěšky z práce a ve slovenštině jsem diktoval do mobilu požadavky. Když jsem přišel domů, což mi trvá asi dvacet minut, všechno bylo hotové, zkontroloval jsem to a bylo hotovo. Říkal jsem si, že je to prostě neskutečné.

Vaši aplikaci budete i reálně využívat místo externího nástroje?
Beru to jako testování a ověřování, takže i kdybychom moji aplikaci zahodili, nevadí mi to. Mým cílem nebylo, aby se používala, ale vyzkoušet si celý proces, abych se ho naučil a věděl, co mám a můžu očekávat, ale i můžu žádat od ostatních. Ale velmi pravděpodobně moji appku využijeme, opravdu cítíme, že je dobrá. Od kolegyň teď očekávám hlubší feedback, seznam bugů a budeme ji dále iterovat.

Různých use-casů bude asi nekonečně, kde ale vidíte největší potenciál pro tvorbu vlastních aplikací? Kde budou nejvíc užitečné?
Zatím jsme hodně na začátku, ještě jsme si to systematicky neprocházeli. Na co si musíme dávat pozor, je nedělat aplikace pro aplikace, kde stačí Zapier, použijeme ten. Ale přijde mi, že HR je fajn místo, kde začít, protože automatizační nástroje nestačí a zároveň oblast není tak složitá, aby se nedala relativně jednoduše popsat. Kromě toho vidím velký potenciál ve tvorbě aplikace na cenotvorbu, kde aktuálně využíváme modely, procesy, makra i lidské vstupy, to mi přijde jako dobrá příležitost.

Napadají vás i oblasti, kde tvorba vlastních aplikací pomocí AI není úplně vhodná?
Myslím si, že AI ve formě, kdy ji zkušený developer používá pro znásobení své produktivity, se má využívat všude. Jinak ale do kategorie, na kterou se ptáte, spadá WMS (systém pro správu skladu – pozn. red.). Každý den posíláme tisíce objednávek, kód musí být kvalitní a nesmíme dopustit, že se v něm něco pokazí nebo zdrží.

Podobně je to s účetním softwarem, o to víc, že jsme firma na burze, si nemůžeme dovolit žádné chyby. Dokážeme ale dělat nadstavbu, kolega staví ve Snowflake místo, kde spojíme všechna data, abychom mohli jednoduše zadat: „Napiš mi, jak se vyvíjí náš náklad na balení za posledních deset let v čase.“ Taková data někde máme, jen je zatím nedokážeme vytěžit, protože to současné externí systémy neumožňují. A to se v širším pojetí týká úplně celé firmy, ať už marketingu, produktu, nákupu, financí, IT i mě jako CEO.

Máte v tomto ohledu dlouhodobější vizí, kam až může vývoj s AI zajít?
To moc nevím. Jsem inspirovaný tím, co dokážu udělat dnes s tím, co máme. A mám velkou chuť posunout se o ten jeden krok, protože vidím, jak nám to nesmírně pomůže. Proto se ani nesnažím zbytečně si zaměstnat mysl vším ostatním. Uvědomuju si ale, že svět se hodně mění a asi nás čeká něco společensky významného. Například nejlepší vývojáři ve Spotify od prosince nenapsali jediný řádek kódu. Nebo X má v týmu prý jen 30 core vývojářů, dalších 30 pak dělá xAI a to měsíčně obsluhují přes půl miliardy uživatelů.

Obecně se říká, že doba AI nahrává malým a lean týmům, očekává se i první miliardový „one man unicorn“. Jak to vnímáte vy, kolik vás je ve Footshopu?
Celkem je nás kolem 200 lidí.

Automatizujete přitom pracovní pozice díky AI a robotizaci?
Ve skladě zavádíme technologii AutoStore, je to největší investice od vzniku firmy, asi sto milionů korun. Přinese to ale úsporu zhruba čtyřicet procent nákladů na jednu odbavenou objednávku.

Jaký přístup máte nastavený v kancelářích?
To můžeme rozdělit do dvou rovin. V rámci topline se soustředíme na to, co zlepší zákaznickou zkušenost. Je jednoduché udělat skript, který projde všechny naše produkty a obohatí je o parametry. Například máme u batohu napsáno, že je černý a má objem patnáct litrů, AI nám k tomu dokáže popsat zipy, poutka, kapsičky a tak dále. Je to konsensuální přístup, obohacujeme to, co již máme. Když to uděláme nad 20 tisíc produkty, pomůže to zákazníkům, SEO i PPC.

Podobně jsou na tom produktové fotky a outfity, na Queens už publikujeme jen AI fotky. Kdysi jsme platili za UGC (user generated content, obsah tvořený uživateli – pozn. red.), dnes outfity dokážeme napromptovat a tvořit ve velkém objemu přímo s našimi značkami. Už jen ladíme prompty, aby odpovídaly cílové skupině a mixovaly správné produkty.

Zmínil jste dvě roviny, co ta druhá?
V bottomline se díváme na potenciální interní úspory. Před více než rokem jsme už propustili polovinu zákaznické podpory, zavedli jsme chatboty a e-mailové boty. Jsme relativně malá firma, backoffice je asi osmdesát lidí, ale například máme osm nákupčích, kteří si dělí jednotlivé značky. Uvažujeme, jaké jim dokážeme nabídnout nástroje, abychom s růstem firmy nemuseli nabírat další členy týmu. Cítíme, že asi bychom dokázali zredukovat stavy o deset až patnáct procent, kdybychom nerostli, ale my rosteme hezky, tak chceme růst se stejným týmem.

Když do článku napíšeme, že byste možná mohli snižovat stavy kvůli AI, asi to nepřidá na náladě ve firmě…
Myslím si, že máme pragmatickou firemní kulturu, lidé by nechtěli, abychom stagnovali nebo se bránili trendům. Platí však, že poslední dva roky jsme rostli o víc než 25 procent, za dva roky jsme Footshop zhruba zdvojnásobili a pořád cítíme vítr v plachtách. Všichni víme, že se firmu nechystáme zakonzervovat, ale že můžeme dále růst o dvacet až třicet procent – ideálně se stejným počtem lidí. Pozice se zároveň mění, například jsme měli kolegyni ze zákaznické zkušenosti, dnes dělá AI automatizaci, našla se v tom a pomáhá kolegům. Šikovní lidé se schopnostmi a adaptabilitou si vždy najdou místo a my rádi využijeme kvality, které mají.