AI v práci i běžném životě
Stavím s AI nástroje pro práci, kterou bychom jinak dělali pořád dokola.
AngryChip je osobní blog o tom, jak postupně zapojuji AI do práce i běžného života.
V LuciCake pomáhám s prezentací zakázkových dortů a stavím nástroje pro provoz. Doma mi AI agent připravuje nákupní košík podle jídelníčku.
Cíl → pravidla → výsledek
Nápad → pokus → proces → výsledek
AI nasazuji tam, kde řeší skutečný opakující se problém. Výsledek ověřuji v provozu, chyby rozebírám a nástroje podle nich dál upravuji.
Případové studie a zkušenosti
Co už funguje, co selhalo a proč
Články vycházejí z konkrétních projektů, zkušeností a otázek, které při práci s AI řeším.
LuciCake v praxi · 9 minut čtení
AI nám na první fotografii změnila dekorace dortu. Postupně jsme se přes lepší vstupy a přesnější pravidla dostali k fotografiím, galeriím a textům, které používáme na webu. Dnes nám vlastní nástroje pomáhají připravit model dortového zápichu pro 3D tisk nebo nabídnout zákazníkovi volný termín vyzvednutí.
Jak to začalo · 5 minut čtení
Osobní příběh o chvíli, kdy nám došlo, že další zakázky nevyřešíme rychlejším pečením. AI jsme nepustili k cukrářskému řemeslu; začali jsme jí předávat opakující se práci, která čekala po dokončení každého dortu.
Případová studie · 9 minut čtení
Rohlík odstranil cestu do obchodu, ale ne čas strávený u digitálních regálů. Propojil jsem proto jídelníček, domácí preference, aktuální nabídku a nákupní košík. AI vybere konkrétní výrobky a košík připraví. Termín, platbu a odeslání objednávky potvrzuji já.
Autorská úvaha · 8 minut čtení
E-shopy jsou dnes navržené pro člověka, který hledá, porovnává a kliká. Podle mě část této práce převezmou osobní AI agenti. Píšu o tom, co budou potřebovat od obchodů, kde musí zůstat kontrola člověka a proč se zájmy zákazníkova agenta nemusí vždy shodovat se zájmy prodejce.
Jak projekty vznikají
Od nápadu k procesu, který opravdu pomáhá
Někdy dává smysl AI agent, jindy obyčejná tabulka, lepší fotografie nebo malý vlastní program.
01
Začínám u konkrétního úkolu
Nejdřív si projdu, co děláme krok po kroku, kde vznikají chyby a která rozhodnutí se pořád opakují. Dokud tomu nerozumím, nemá smysl vybírat model ani stavět agenta.
02
Aktuální data rozhodují
Model neví, co se od posledního běhu změnilo. Dostává proto aktuální data, srozumitelná pravidla a možnost ověřit výsledek svého zásahu. Když něco podstatného chybí, má se zastavit, ne hádat.
03
Pravomoci přidávám postupně
Nový nástroj nejdřív jen čte data a připravuje návrhy. Teprve po ověření dostane právo provádět změny, které lze snadno vrátit. Před objednávkou, platbou nebo jiným závazným krokem se musí zastavit.
04
Úspěch musí být vidět v práci
Počet promptů, agentů ani použitých modelů pro mě není výsledek. Sleduji, kolik ruční práce odpadlo, jak často musím zasáhnout a zda řešení funguje i příště. Do úspory počítám i čas na kontrolu a opravy. Pokud zaberou stejně času jako původní práce, nástroj nám nepomohl.
Doporučený článek · Případová studie
Pokud chcete AngryChip poznat na jednom příkladu, začněte tady. Ukazuji v něm, jak se z jídelníčku stane konkrétní košík, jak agent hlídá dostupnost, cenu i čerstvost a proč objednávku nakonec stále potvrzuji já.
PH
O autorovi
Jsem Petr. AI zkouším na práci, kterou dobře znám.
V LuciCake pomáhám s webem, fotografiemi, objednávkami a vlastními nástroji pro provoz. Pro naši domácnost jsem propojil jídelníček s nákupem na Rohlíku.
Kam se posunou digitální služby
Co musí digitální služba změnit, když ji příště nebude ovládat zákazník, ale jeho agent?
Na běžném nákupu přes Rohlík zkoumám, co taková změna znamená v praxi. Agent potřebuje aktuální nabídku, jasně vymezené úkony a možnost ověřit, co opravdu změnil. Já vstupuji ve chvíli, kdy se z připraveného košíku stává závazná objednávka. Stejný princip se může týkat zákaznické podpory i dalších digitálních služeb.