====== Marek Bartoš: Jak uspět v době AI ======

[[https://www.youtube.com/watch?v=-FjjA4B21bs|Marek Bartoš: Jak uspět v době AI]] je rozhovor s AI specialistou Markem Bartošem zaměřený na praktické zvýšení produktivity pomocí AI agentů a automatizace. Video přináší konkrétní techniky, prompty a workflow, které umožňují delegovat opakující se práci na AI a soustředit se na přidanou hodnotu.

{{youtube>-FjjA4B21bs?}}

===== Shrnutí =====

Video se zaměřuje na radikální zvýšení osobní a firemní produktivity pomocí AI agentů a specifických workflow. Hlavním přínosem je koncept „AI partnerství", kde člověk plní roli ideového architekta a AI přebírá 99 % exekutivy. Konkrétně jsou rozebrány nástroje pro automatizaci kalendářů, hloubkový průzkum trhu a techniky pro generování vysoce kvalitního obsahu bez nutnosti manuální postprodukce.

===== Klíčové prompty a techniky ⚡ =====

Marek Bartoš klade důraz na to, aby modely nebyly omezovány příliš rigidními instrukcemi tam, kde je vyžadována jejich přirozená schopnost strukturovat text.

==== Prompt „Učeš" (základní transformace myšlenek) ====

<code>
Učeš
</code>

Uživatel do mikrofonu (např. přes Telegram bota nebo Whisper) „vychrlí" surový proud myšlenek, kontextu a dat bez ladu a skladu. Prompt dává modelu volnost v logickém uspořádání, zatímco veškerý věcný kontext (jména, ceny, termíny) dodal uživatel v nahrávce. Jazykové modely jsou trénovány na konstrukci textu lépe než lidé.

==== Prompt „Loot" (lehké učesání textu) ====

<code>
Lehce učeš, neměň význam, zbytečně nezkracuj, zachovej styl a myšlenku, jen oprav opakování, chyby a výplně.
</code>

Vhodné pro přípravu scénářů pro videa nebo články, kde má zůstat autentický hlas autora, ale mají zmizet balastní slova.

==== ROADS metoda pro Deep Research ====

Struktura „monster promptu" pro hloubkový výzkum:

  * **R**ole (Persona) – definuj, jako kdo má model přemýšlet
  * **O**bjective – cíl výzkumu
  * **A**ction – co přesně model má udělat
  * **D**ata – jaká data má vzít v úvahu
  * **S**pecifikace výstupu – formát a rozsah odpovědi

Aplikace: generování hloubkového výzkumu firmy z pohledu CEO i z pohledu konkrétního kontaktního pracovníka (např. backoffice manažer). Klíčový trik: nechat AI udělat výzkum na cílovou firmu i na vlastní služby současně a poté se ptát: „Co konkrétně může moje firma nabídnout této cílové firmě na základě těchto dat?"

==== Reasoning modely (Thinking) ====

Reasoning modely (jako o1) fungují nejlépe jako „kontrolní mechanismus" – model si po sobě v řetězci myšlenek (Chain-of-Thought) ověří, zda na nic nezapomněl, než vygeneruje finální odpověď. Nepoužívat pro čistou kreativitu.

===== Praktické use-cases =====

==== Agent nad kalendářem v Telegramu ====

  - Uživatel pošle hlasovou zprávu Telegram botovi: „Potřebuji meeting s [Jméno] na téma [Téma] příští týden."
  - Agent (přes N8N/Make) přepíše hlas na text (transkripce).
  - Agent vstoupí do kalendáře uživatele i protistrany (pokud má přístup).
  - Najde nejbližší volné okno a automaticky rozešle pozvánky.

Výsledek: eliminace „ping-pongu" přes emaily a úspora administrativy.

==== Video-produkce „One-Take" bez střihu ====

  - Diktování talking-points do AI.
  - Transformace myšlenek do finálního scénáře pomocí promptu „Loot".
  - Vložení scénáře do telepromptu.
  - Natočení 15minutového videa na jeden zátah bez nutnosti následného stříhání.

==== Ověřování faktů přes NotebookLM ====

Do [[https://notebooklm.google.com/|NotebookLM]] se nahrají relevantní studie/zdroje a vlastní scénář. Dotaz na AI: „Je to, co tvrdím v tomto scénáři, v souladu s nahranými daty? Jsou benchmarky správně?" Výsledek: eliminace halucinací u technicky náročných témat.

===== Nástroje =====

^ Nástroj ^ Účel ^ Poznámka / Nastavení ^
| **[[https://telegram.org/|Telegram]]** | Hlavní UI pro agenty | Vytvoření bota trvá minutu; podpora hlasovek i videí. |
| **[[https://n8n.io/|N8N]]** | Pokročilá automatizace | Stabilnější pro velké objemy dat, možnost self-hostingu (open source). |
| **[[https://www.make.com/|Make]]** | Jednodušší automatizace | Rychlejší na naučení (4h vs 10h u N8N), ale dražší (platba za operace). |
| **[[https://www.perplexity.ai/|Perplexity]]** | Deep Research / Search | Nahrazuje Google. Sekce „Discover" pro sledování tech novinek. |
| **[[https://notebooklm.google.com/|NotebookLM]]** | Práce se zdroji | Skvělé pro analýzu studií a generování podcastů ze zdrojů. |
| **Comet Browser** | Agentický prohlížeč | Asistent umí ovládat taby (např. hromadný import do NotebookLM). |
| **OSS modely (lokální LLM)** | Práce s citlivými daty | Používat pro smlouvy, mzdové údaje a jiná data, která nesmí opustit lokální stroj. |

===== Technické poznámky =====

  * **Difuzní vs. sekvenční modely:** Klasické LLM generují tokeny sekvenčně a nemohou se vrátit. Difuzní modely (budoucnost) generují „celý obraz textu" najednou – vyšší konzistence.
  * **Bezpečnost (Privacy):** Pro firmy pracující s citlivým duševním vlastnictvím nebo osobními údaji se doporučuje instalovat lokální modely (např. Mistral nebo lokální varianty O1).
  * **Performance tip:** U modelů typu GPT-4o nebo Gemini 2.0 Pro je efektivnější nechat model „přemýšlet o postupu" sám, než mu diktovat přesné kroky algoritmu.
  * **Vibe Coding:** Trend, kde i netechnický uživatel dokáže kódovat pomocí AI – odborník (IT) je ale schopen díky znalosti základů dotlačit výsledek o řád dál.

===== Akční body =====

  - **Implementovat Telegram bota:** Propojit s N8N/Make pro diktování úkolů a myšlenek; využít prompt „Učeš".
  - **Otestovat Perplexity Pro:** Nastavit pravidelný monitoring oboru přes Deep Research funkci.
  - **Vyzkoušet NotebookLM pro technickou dokumentaci:** Nahrát manuály a studie, nechat AI najít slepá místa ve vlastních projektech.
  - **Kultivovat algoritmické myšlení:** Každý pracovní proces rozpadnout na atomární kroky a identifikovat ty, které lze delegovat na AI agenty.
  - **Transparentnost v automatizaci:** V automatizované komunikaci vždy přiznat použití AI – zvyšuje to důvěru a odpouští drobné chyby.

===== Zdroje =====

  * [[https://www.youtube.com/watch?v=-FjjA4B21bs|Marek Bartoš: Jak uspět v době AI (YouTube)]]
  * [[https://notebooklm.google.com/|NotebookLM]]
  * [[https://n8n.io/|N8N – workflow automatizace]]
  * [[https://www.make.com/|Make (dříve Integromat)]]
  * [[https://www.perplexity.ai/|Perplexity]]