Umělá inteligence umí během vteřiny vygenerovat text, shrnutí nebo zdánlivě fundovanou odpověď. Co ale neumí, je vidět to, co jste jí nepředložili. Často se v praxi setkávám s tím, že rozdíl mezi užitečnou automatizací a hromadou nepoužitelného balastu spočívá v tom, jakým způsobem data získáváme a strukturujeme. Pokud chcete stavět na faktech a ne na domněnkách, musíte jít hlouběji než jen k zadání jednoduchého pokynu do chatu.
Pojďme se podívat na principy, které fungují, když potřebujete převést veřejně dostupné informace na skutečná manažerská rozhodnutí. Nejde o to mít nejrychlejší nástroj na trhu, ale o to mít proces, který dává smysl a přináší výsledky, na které se můžete spolehnout.
Začněte tam, kde už je uklizeno
Mnoho firem dělá základní chybu: snaží se dolovat data z celého internetu najednou. Nejefektivnější pracovní postupy ale málokdy začínají bezhlavým “crawlováním” náhodných webů. Mnohem chytřejší je začít u zdrojů, které už mají data seřazená a strukturovaná. Typickým příkladem jsou Google Mapy, oborové katalogy nebo portály s událostmi. Tyto platformy totiž informace filtrují a řadí dříve, než se k nim vůbec dostanete vy.
Ať už děláte průzkum trhu nebo hledáte nové obchodní příležitosti, začít s výsledky vyhledávání okamžitě snižuje množství balastu. Pokud tento krok přeskočíte, často skončíte se zastaralými daty nebo úplně minete důležité signály.
Oddělte sběr surových dat od finálních výsledků
Jedním z nejčastějších vzorců selhání, který vidím, je snaha udělat všechno najednou. Pokoušet se data stáhnout, analyzovat, obohatit a rovnou na jejich základě rozhodnout v jednom jediném kroku, je recept na katastrofu. Úspěšná nastavení, která fungují dlouhodobě, dodržují jednoduché rozdělení: nejprve posbírejte surová data, poté je analyzujte a odstraňte duplicity, a teprve potom jděte do hloubky.
Tento princip platí pro cokoliv – od přepisů podcastů přes recenze až po obsah webových stránek. Když máte proces sběru oddělený, případné chyby zůstanou izolované a snadno se opraví. Pokud máte vše v jednom velkém balíku, i malá chyba se rychle násobí a její oprava vás bude stát zbytečně moc času i peněz.
Pomozte AI orientovat se v čase
Specifickou disciplínou je napojení AI na vaše firemní úložiště, jako je OneDrive, SharePoint nebo Google Drive. Tady narážíme na zajímavý paradox. Ačkoliv by si umělá inteligence teoreticky měla sama zkontrolovat metadata a poznat, která verze dokumentu je poslední, v praxi je to na ni často příliš složité.
Stává se, že AI sáhne po staré verzi směrnice jen proto, že jí byla “bližší” nebo lépe indexovaná. Mým doporučením je vytvářet přímo v textu dokumentů auditní časovou stopu. Napište hned do úvodu dokumentu: “Verze aktualizována dne 25. 1. 2026, autor: Jan Novák”. Tato textová informace je pro jazykový model mnohem srozumitelnější kotvou než skrytá metadata souboru. Pomůžete tím AI pochopit kontext a vyhnete se situaci, kdy vám bude citovat pravidla z roku 2020.
Pomalá automatizace a hledání signálů
V dnešní době vypadá rychlost jako hlavní měřítko, ale v práci s daty je důležitější stabilita. Funkční postupy škálují postupně: nejdříve vše otestujte ručně a snažte se držet počet kroků na minimu. Rychlá automatizace často jen rychleji vyrobí zmetky. Pomalá automatizace se dokáže přizpůsobit tomu, jak se data ve skutečnosti chovají.
Stejně tak platí, že nejsilnější vhledy často pocházejí z nenápadných signálů. Může jít o stránky, které zmizely, nebo o drobné změny v ceníku konkurence. Monitorování těchto změn vám často řekne o strategii konkurence více než jednorázové stažení celého jejich webu.
AI je zesilovač, ne zdroj pravdy
Je důležité si uvědomit, že umělá inteligence nechápe kontext tak jako člověk. Generuje odpovědi na základě vstupů, a pokud jsou tyto vstupy slabé nebo vágní, AI si prázdná místa doplní. Odborně se tomu říká “halucinace”, ale lidsky řečeno – prostě si vymýšlí, aby zněla přesvědčivě.
Když jsou vaše vstupy založené na reálných datech, AI se stává skutečně užitečným pomocníkem. Například analýza konkurence je mnohem lepší, když AI pracuje se staženými ceníky a nabídkami, než když ji necháte hádat. Znalostní báze jsou spolehlivé jen tehdy, když čerpají z čerstvého obsahu. Data vám dávají páku, umělá inteligence ji jen pomáhá efektivněji využít.
Hledejte signály, které ostatní přehlížejí
Skutečně silné vhledy málokdy pocházejí z těch nejviditelnějších datových sad. Často se skrývají tam, kam se ostatní nedívají. Může jít o stránky, které zmizely, o negativní recenze, o veřejné dokumenty, které málokdo indexuje, nebo o nenápadné změny v nabídkách konkurence. Automatizace vám pomůže tato slepá místa odhalit.
Není nutné neustále stahovat všechna data znovu a znovu. Monitorování konkrétních stránek nebo nabídek vám odhalí změny a posuny dlouho předtím, než jsou oficiálně oznámeny. Ukáže vám, co se skutečně změnilo, ne jen to, co se znovu načetlo. Právě v těchto detailech se často skrývá ta největší hodnota pro vaše rozhodování.
Checklist: 5 otázek před spuštěním automatizace
Než se pustíte do nového projektu s AI, projděte si tento rychlý kontrolní seznam:
- Existují už tato data někde seřazená a “uklizená”?
Nesnažte se být vyhledávačem. Pokud data existují na Google Mapách nebo v katalogu, začněte tam. Ušetříte si 80 % práce s čištěním. - Mám proces rozkouskovaný, nebo chci všechno hned?
Nesnažte se data stáhnout a vyhodnotit v jedné vteřině. Rozdělte to na fáze. Nadměrné očekávání, že AI zvládne vše v jednom kroku, vede k nekvalitním výstupům. - Jsou vstupy pro AI natolik konkrétní, aby si nemusela domýšlet?
AI je špatný detektiv. Pokud jsou data děravá, díry zaplní výmysly (halucinacemi). Krmte ji fakty, ne domněnkami. - Obsahují moje dokumenty jasnou časovou stopu?
Nespoléhejte na to, že AI pozná verzi souboru na Disku. Pište datum aktualizace přímo do textu dokumentu, aby AI věděla, z čeho čerpá. - Jakou přesnou otázku chci těmito daty zodpovědět?
Nástroje svádí k tomu stahovat data “pro jistotu”. Začněte záměrem a konkrétním rozhodnutím, které chcete udělat, ne funkcí nástroje.
O výsledku rozhodují lidé, ne nástroje
Na závěr jedna důležitá myšlenka: automatizace sama o sobě není tou nejtěžší částí. Nejtěžší je položit si správnou otázku. Úspěšné pracovní postupy začínají jasným záměrem a používají co nejjednodušší nastavení k jeho splnění. Složitost by se měla přidávat jen tehdy, když je to nezbytně nutné.
Nástroje máme všichni stejné, ale výsledky ne. Skutečná výhoda v éře AI nespočívá v tom, že nasbíráte více dat nebo budete rychlejší. Spočívá v tom, že pracujete s tím, co je reálné. Když máte ověřená data, AI se stává akcelerátorem vaší práce, nikoliv vypravěčem pohádek. Vaše rozhodnutí pak stojí na důkazech, ne na dojmech.
Zdroj: Hexact Newsletter
