poznámky z provozu

Jak reálně používám AI

Honza Sedláček — sepsáno pro kolegu, co se ptal na Rujáně, a pro každého dalšího, co se zeptá po něm.

Tohle není návod ani přednáška o AI. Je to zápis z toho, co mi po nějaké době reálného provozu funguje — a co mě to stálo, než jsem na to přišel. Píšu to hlavně pro sebe, ale pokud se ptáš, klidně to považuj za odpověď.

Ještě na vysvětlenou: mluvím tu hlavně o Claude — to je nástroj, se kterým dělám skoro všechnu pracovní agendu. Na osobní věci sahám spíš po ChatGPT, ale o tom je tenhle text jen okrajově.

Nezačínej u chatu, začni u problému

Nejvíc lidí AI vyzkouší jako chytřejší Google — zeptá se, dostane odpověď, zavře okno. Užitečné to začne být, až když jí dáš skutečnou práci: sledovat účet, hlídat server, psát reporty, spravovat projekt. Chat je demo. Práce je až to, co se opakuje.

Kontext musí žít v souborech, ne v hlavě modelu

Konverzace zapomíná. Soubory ne. Klíčová věc, co mi změnila způsob práce: každý projekt má svůj zápisník — kde to stojí, co se rozhodlo, co je další krok — a AI si ho čte na začátku, ne z paměti rozhovoru. Když se asistent restartuje nebo spadne (stává se), nic se neztratí, protože pravda není v jeho hlavě, ale na disku.

Jeden úkol, jeden běžící asistent

Místo jednoho velkého chatu na všechno mám teď rozdělanou práci do samostatných dedikovaných běhů — každý je vlastně svoje vlastní okno s asistentem, co se stará jen o jednu věc: jeden na účetnictví, jeden na konkrétní zakázku, jeden na správu VPS (pronajatého virtuálního serveru, na kterém mi tohle celé běží nonstop). Každý běh má svůj kontext, svůj zápisník, svoji frontu úkolů. Nad tím sedí jeden „dispečer", se kterým mluvím já a který ví, kam co patří.

Zní to jako zbytečná byrokracie, dokud to nezkusíš dělat jinak — jeden obří chat na všechno se po pár týdnech stane nepřehledným a nespolehlivým. Rozdělení podle projektu funguje stejně, jako funguje rozdělení práce mezi lidi ve firmě: každý ví, co je jeho, a nikdo nemusí znát všechno.

Věř, ale ověřuj

AI ti klidně řekne, že něco je hotové, i když není. Ne ze zlé vůle — prostě neví, co nezkontrolovala. Naučil jsem se nebrat „hotovo" jako hotovo, dokud to není vidět: log, výstup příkazu, skutečná stránka v prohlížeči. Tohle není nedůvěra k AI, je to prostě řemeslná disciplína, co bys chtěl i od člověka.

Nejcennější lekce přišly z pádů, ne z úspěchů

Server nám jednou spadl kvůli paměti — pár souběžně běžících asistentů ji sežralo víc, než jsem čekal. Jindy jsem dvanáct dní dostával falešné poplachy o službě, která byla dávno záměrně vypnutá, a přestal jsem si jich všímat — což je přesně ten okamžik, kdy bys mohl přehlédnout poplach skutečný. Obojí se dalo najít jen tím, že se do toho reálně šlape a kontroluje, ne že se o tom čte.

Mluv s tím jako s kolegou, ne jako s vyhledávačem

Tykám si s asistenty, píšu jim normálně, jak bych psal člověku, se kterým trávím spoustu času. Není to jen stylistika — když s tím pracuješ jako s dlouhodobým vztahem, přemýšlíš i jinak o tom, co mu svěříš a jak mu to zadáš. Jednorázový dotaz a dlouhodobá spolupráce jsou dvě různé věci.

Rostlo to postupně

Dnes to samo běží a já to jen hlídám: server, obchodní čísla LUCEO, kampaně na Metě i Google Ads, sklad a marže v gastru. Skoro nikde to není „zeptej se a dostaneš odpověď" — skoro všude je to něco, co jede samo a já jen průběžně rozhoduju o dalším kroku. Nezačalo to ale najednou. Začalo to jedním skriptem na jednu otravnou ruční práci. Teprve když se osvědčil, přibyl druhý, pak systém, jak je vůbec sledovat. Kdybys mi to celé ukázal hotové první den, asi bych utekl.