Úvod a celá první kapitola knihy Nejdřív si ukliď bordel. Pak nasazuj AI. Text z prvního vydání, bez redakčních změn. Ukázka neobsahuje pracovní sešit. Text obsahuje vulgarismy.
Celá kniha a pracovní sešit
Než začneš hledat kouzelné tlačítko
Tohle není kniha o tom, jak si za jeden večer postavíš digitálního ředitele, který ráno přijde do firmy, vyhodí půlku lidí a odpoledne ti pošle tabulku s ušetřenými miliony.
Takový věci vypadají dobře na sociálních sítích. V provozu většinou vypadají jako pondělní porada, na které se všichni snaží zjistit, proč automat poslal zákazníkovi špatnou cenu a kdo mu to vlastně dovolil.
Tahle kniha je pro tebe, pokud chceš automatizovat konkrétní práci a nechceš si u toho rozbít to, co dnes aspoň nějak funguje. Nemusíš umět programovat. Musíš ale znát vlastní firmu, být ochotný podívat se na její bordel a přestat si vyprávět, že proces funguje jen proto, že existuje v nějaké směrnici.
Vyber si při čtení jeden proces. Ne celou firmu. Jednu práci s jasným začátkem a koncem. Třeba přijetí poptávky a přípravu nabídky. Kontrolu dokumentace. Zpracování faktury. Předání závady technikovi. Něco, co se opakuje a u čeho umíš poznat správný výsledek.
Na konci knihy máš pracovní sešit. Po každé kapitole do něj něco doplníš. Když ho jen přečteš, získáš názor. Když ho vyplníš nad skutečným procesem, získáš návrh systému, který se dá otestovat.
Výsledek nemá být máme AI.
Výsledek má být:
víme, kterou práci měníme a proč;
známe skutečný průběh, ne jen oficiální verzi;
rozhodli jsme, co zrušit, co sjednotit, co automatizovat pravidlem a kde potřebujeme AI;
agent má jednu roli, hranice, kontrolu a člověka, který za proces odpovídá;
umíme prokázat, že funguje i mimo připravenou ukázku;
víme, kdy ho zastavit.
Jestli hledáš větu, kterou vložíš do ChatGPT a ono ti vrátí hotovou firmu, ušetřím ti čas. Nenajdeš ji tady. A dost pravděpodobně ji nenajdeš nikde.
Jestli chceš postavit něco, co přežije první střet s realitou, můžeme začít.
1. Když je to na první dobrou dokonalý, něco je v píči
Ukázali ti AI agenta. Dostal zadání, otevřel si správný dokument, vytáhl z něj přesně ty informace, které potřeboval, a během několika vteřin odeslal perfektní výsledek.
Nikde se nezasekl. Na nic se nemusel zeptat. Neudělal chybu. Nepotřeboval kontrolu. A člověk, který ti to předváděl, se celou dobu tvářil, že přesně takhle to odteď pojede samo.
Kámo, jasně.
Když je něco na první dobrou až moc dokonalý, většinou nekoukáš na systém. Koukáš na připravenou cestu, ze které někdo předem odklidil všechno, o co by mohl agent zakopnout.
To ještě neznamená, že demo je podvod. Demo má ukázat, co technologie umí. Problém začíná ve chvíli, kdy ti někdo ukázku prodává jako důkaz, že agent nepotřebuje práci, kontroly, pojistky ani údržbu. Prostě ho zapneš a on ti bude dalších pět let sám zachraňovat firmu.
Tohle většinou prodávají spěcháči. Bum, bum, agent, faktura, další klient. Chtějí rychle vydělat peníze, ale nechtějí stavět nic pořádně. Dlouhodobý provoz je totiž nudnější než video, ve kterém agent během třiceti vteřin udělá práci celého oddělení.
V provozu musíš řešit chybějící data, špatná zadání, lidi, kteří něco pochopili jinak, změněný dokument, nedostupný systém, dražší model, pomalou odpověď a chybu, která se objeví jen jednou za padesát průchodů. To se do krátkého dema blbě vejde.
Tak se to tam prostě nedá.
Demo není realita. Je to ideální chodba.
Představ si demo jako dokonale uklizenou chodbu. Agent dostane jasný úkol, správný soubor a očekávaný typ odpovědi. Nikdo mu do toho neleze. Nikde nechybí údaj. Zákazník nenapíše něco úplně mimo. Zaměstnanec nepřejmenuje sloupec v tabulce. Přístupový token, tedy dočasný klíč k napojenému systému, nevyprší dvě minuty před odesláním nabídky.
Agent projde od začátku do konce a všichni zatleskají.
Jenže tvoje firma není uklizená chodba. Tvoje firma je sklad, ve kterém někdo před třemi lety položil krabici doprostřed průchodu a od té doby ji všichni obcházejí, protože nikdo neví, komu patří.
Lidi mají informace v e-mailech, Excelu, hlavě, WhatsAppu a v dokumentu nazvaném final_oprava_3_novy_opravdu_final. Jeden zákazník dostává jinou cenu, protože „to tak máme domluvený“. Jeden zaměstnanec přesně ví, co udělat, ale neumí vysvětlit proč. A půlka procesu funguje jen díky tomu, že se dva lidi znají deset let.
Do toho pustíš agenta.
A potom se divíš, že převezme bordel.
Co jiného by měl převzít? Dostal tvoje data, tvoje pravidla a tvoje výjimky. Jestli je proces nejasný, agent z něj jasný proces nevykouzlí jen proto, že má v názvu AI. Může navrhnout zlepšení. Může některé kroky zrychlit. Jenže pokud ho necháš optimalizovat pouze uvnitř současného systému, může dojít k závěru, že nejbezpečnější je zachovat přesně ten stav, který jsi chtěl změnit.
Takže ti bordel nejen převezme. On ti ho může stabilizovat.
Najednou máš rychlejší, automatizovaný a technologicky moderní bordel. Gratuluju.
Jak tomu zabráníš už tady, ještě než začneš řešit model a prompt?
Vezmeš poslední skutečné případy. Ne prezentaci procesu, ale reálnou práci. Vedle sebe položíš, jak má proces fungovat, a jak proběhl doopravdy. Označíš každou výjimku, ruční obchvat, chybějící údaj a rozhodnutí, které má někdo jen v hlavě. A u každého kroku si položíš nepříjemnou otázku: potřebujeme ho vůbec zachovat?
Teprve potom rozhodneš, co zrušit, co sjednotit, co vyřešit obyčejným pravidlem, kde použít AI a co musí zůstat člověku.
Celý postup projdeme v kapitole Agent ti může udělat audit. Pravdu ale nevlastní. Zatím si zapamatuj jednoduchou věc: než začneš proces zrychlovat, ověř si, že neběží špatným směrem.
Příliš dokonalé demo ti neukáže pojistky
Když si můžeš agenta nebo aplikaci vyzkoušet, nedívej se jen na to, jestli zvládne ideální úkol. Zkus zjistit, co udělá, když něco chybí.
Co když mu nedáš jeden povinný údaj?
Co když jsou dva dokumenty proti sobě?
Co když po něm chceš něco, co udělat nesmí?
Co když neví?
Zastaví se? Zeptá se? Přizná nejistotu? Nebo si něco domyslí a s výrazem zkušeného chirurga ti rozřeže špatnou nohu?
Pojistka není sexy. Na videu vypadá lépe agent, který všechno okamžitě vyřeší, než agent, který řekne: „Chybí mi informace. Bez potvrzení nepokračuju.“ Jenže přesně tahle věta ti může v reálné firmě zachránit peníze, zákazníka nebo celou databázi.
Bugatti taky jede čtyři sta. Ale nedáš mu brzdy z Dacie a neřekneš, že hlavní je rychlost.
U agenta je to stejný. Když umí rychle jednat, potřebuje brzdy, které odpovídají tomu, co může podělat.
Řekl, že je hotovo. Nebylo.
U jednoho známého AI nástroje pro tvorbu aplikací jsem zažil situaci, která tenhle problém ukazuje krásně. A nechci na ten nástroj házet špínu. Na malé projekty může být výborný. Když víš, co od něj čekat, dokáže ti ušetřit hromadu času.
Dal jsem mu dashboard, tedy ovládací panel, se šesti tlačítky, která měl funkčně opravit.
Opravil je a oznámil, že je hotovo.
Jenže jedno tlačítko vynechal.
Dal jsem mu důkaz, že dashboard pořád hotový není. Pokračoval, opravil další část a znovu jedno tlačítko vynechal. Takhle jsme to zopakovali čtyřikrát.
Já dodával důkazy a nástroj se vracel se sebevědomou informací, že úkol dokončil. Vždycky udělal dost práce na to, aby výsledek vypadal skoro hotově. Nikdy ale neprokázal, že prošel celý dashboard.
Co mě zklamalo nejvíc? Ne samotná chyba. Chyby dělá každý nástroj, každý člověk a samozřejmě i já. Problém byl, že slovo hotovo nemělo žádnou pevnou definici. Neměl jsem úplný seznam tlačítek, očekávanou funkci každého z nich a podmínku, že bez výsledku všech testů se práce nesmí uzavřít.
Opravil jsem tlačítka byla věta, ne ověřený stav.
Agent si může myslet, že je hotovo. Může ti to napsat tučně, přidat zelenou fajfku a pogratulovat ti k úspěšnému projektu. To všechno je úplně k ničemu, pokud výsledek neprošel kontrolou, kterou sis stanovil předem.
Hotovo není pocit agenta.
Hotovo je test.
A jestli žádný test nemáš, tak se nediv, že se práce začne motat v dalších opravách, změnách a opakovaných pokusech. Nevím, jestli to konkrétní nástroj dělá schválně, a nepotřebuju mu lézt do hlavy. Pro mě je důležitý výsledek: bez inventáře celého zadání a jasné podmínky dokončení nemáš pod kontrolou, kdy práce skončila a jestli skončila správně.
Nakonec jsem přestal zadávat oprav šest tlačítek jako jeden úkol. Rozdělil jsem ho na šest samostatných úkolů. Jedno tlačítko, jedna očekávaná funkce, jeden důkaz.
U dashboardu to znamená něco úplně obyčejného. Sepíšeš všechna tlačítka. Ke každému napíšeš, co má po kliknutí udělat. Agent potom neodevzdává pocit, že jich opravil dost. Odevzdává důkaz ke každému řádku. Jestli jeden chybí, není hotovo.
A pak je tu opačnej extrém. Někdo postaví tak náročnou kontrolu, že na ní spálí dvakrát víc tokenů, tedy účtovaných jednotek práce modelu, než na samotné práci. Jeden agent něco udělá, druhý to celé zopakuje, třetí zkontroluje kontrolu a všichni slavnostně oznámí, že se navzájem víceméně shodují.
To taky není řízení kvality. To je drahej kroužek vzájemného ujišťování.
Kontrola musí odpovídat riziku. Povinné pole ověří pravidlo. Číslo přepočítá kalkulačka. Náhodný vzorek dokumentu zkontroluje jiný postup než samotný autor. A člověk nastoupí tam, kde chyba stojí peníze, závazek, bezpečnost nebo pověst. Ne všechno potřebuje druhého drahého agenta.
Perry měl zkontrolovat deset commitů. Zkontroloval osm.
Podobnou chybu jsem si udělal i u vlastního agenta. Perry je můj agent na kódování. Dostal deset commitů, tedy deset balíků změn, které měl před nasazením zkontrolovat.
Co se stalo: zkontroloval osm. Dva vynechal, systém přesto pustil práci dál a nasadila se chyba. Technický typ chyby si po čase nedokážu spolehlivě vybavit, takže ho nebudu domýšlet. Potvrzený je rozsah selhání: dva z deseti balíků neměly kontrolu a nic nezabrzdilo další krok.
Co chybělo: úplný seznam deseti změn, stav každého řádku a technická brána. Nezkontrolován nesmí znamenat, že se k tomu možná někdo vrátí. Musí znamenat, že se nepokračuje.
Co se změnilo: velká dávka se rozdělí, každý balík má výsledek a důkaz a před nasazením proběhne regrese, tedy ověření, že nová změna znovu nerozbila dříve funkční věc.
Osm z deseti je ve škole možná pěkná známka. Před nasazením je to docela debilní definice slova hotovo.
Agent, který pokračuje, nemusí pracovat
Další varovný signál je agent, který pořád něco dělá, ale neumí jasně říct, kdy skončil. Nebo neumí pojmenovat, co vlastně dělá.
Přidá další úpravu. Potom ještě jednu. Najde nový problém, který předtím nezmínil. Přepíše část, která fungovala. Opraví chybu, kterou vytvořil minulou opravou. Ty mezitím sleduješ spotřebu a říkáš si, jestli ten digitální zaměstnanec náhodou neobjevil českou státní správu.
Aktivita není výsledek.
Agent může generovat tisíce řádků, desítky dokumentů a hromadu hezky znějících reportů. Pokud ale nemá jasný cíl, podmínku dokončení a limit, kdy se musí zastavit, může pouze draze vyrábět pocit, že se něco děje.
A přesně tohle se mi stalo u překladu dokumentu Nikoly Tesly o energii.
Co se stalo: Codex přeložil první dvě strany, dalších čtrnáct vložil do výsledného PDF v původním jazyce a dvanáct utnul.
Co chybělo: prompt připravil ChatGPT a já ho pořádně nezkontroloval. Projekt neměl AGENTS.md, tedy soubor s trvalými pravidly práce pro agenta. Neexistoval inventář částí, průběžný stav ani kontrola, že počet dokončených částí odpovídá zdroji.
Co se změnilo: dlouhý dokument se nejdřív rozdělí na části s ID a stavem. Na konci musí počet zdrojových a cílových částí sedět. Kontrola projde začátek, prostředek, konec a náhodný vzorek.
Silný model dostal slabý proces. První dvě dobré strany vypadaly jako důkaz, že zbytek asi dopadne. Nedopadl.
U každého agenta proto potřebuješ vědět tři věci:
Jak přesně vypadá hotový výsledek?
Kdo nebo co ho ověří?
Kdy se agent musí zastavit a přiznat, že dál neví?
Jestli na to neumíš odpovědět, agent ještě není připravený pracovat sám. Možná není připravený pracovat vůbec.
Jak rozbít demo dřív, než rozbije firmu
Když ti někdo příště ukáže perfektního agenta, nesnaž se zopakovat připravenou ukázku. Tu už předvedl on. Tvým úkolem je ukázku rozbít.
Dej agentovi chybějící údaj. Přidej dokument, který odporuje druhému. Změň formát vstupu. Požádej ho o akci mimo jeho oprávnění. Přeruš mu přístup k nástroji. Vrať mu výsledek s informací, že není hotovo. Sleduj, jestli se opraví, zeptá, zastaví, nebo začne sebevědomě improvizovat.
A hlavně se ptej na věci, které v ukázce nebyly vidět:
Kde jsou logy, tedy dohledatelné záznamy vstupů, akcí a výsledků?
Jak poznáme chybu?
Co se stane při nedostupnosti modelu nebo nástroje?
Jak se vrátí předchozí stav?
Které akce vyžadují člověka?
Jaké jsou limity nákladů a počtu pokusů?
Co přesně znamená hotovo?
Pokud dodavatel na tyhle otázky odpoví, že agent je autonomní a nic takového nepotřebuje, nekupuješ inteligenci. Kupuješ víru.
A víra je fajn věc. Jen bych jí nedával přístup k firemnímu účtu.
Nejdřív se podívej na vlastní bordel
Než začneš řešit, který model použít a kolik agentů budeš mít, vezmi proces, který chceš automatizovat, a projdi ho bez AI.
Kdo ho vlastní? Kde začíná? Jaký má mít výsledek? Jaké informace potřebuje? Které výjimky se řeší ručně? Co se stane, když někdo udělá chybu? Kdo ji pozná?
Pokud na polovinu otázek odpovíš „to záleží“, „to ví kolega“ nebo „nějak se to dělá“, tak jsi právě našel první práci pro svůj AI projekt.
Ale není to stavba agenta.
Je to úklid.
Agent ti totiž nepřinese pořádek jako dárek. Zdědí pravidla, data i mezery procesu, který mu dáš. Včetně výjimek, zkratek, slepých míst a rozhodnutí, za která nikdo nechce nést odpovědnost.
Takže než nasadíš AI, ukliď si bordel.
Jinak budeš mít pořád stejný bordel. Jen bude rychlejší, dražší a bude ti tvrdit, že je hotovo.
Teď do sešitu: vyplň Kartu procesu a u jednoho reálného výsledku napiš první verzi Definice hotového výsledku. Pokud neumíš určit důkaz, ještě neřeš nástroj.
Přejít na celou knihu a pracovní sešit
© 2026 KK make IT s.r.o. Autor: Kristián.
