Dokáže umělá inteligence nahradit zkušeného manažera? A co když už to dělá, ale bez bezpečnostních záruk?V této epizodě podcastu AI v kostce Roman s Davidem rozebírají bezpečnost AI agentů, rizika práce s firemními daty a rozdíl mezi tím, když si něco zkoušíte sami pro sebe, a tím, když chcete AI agenta nasadit ve firmě. Mluví o tom, proč nestačí jen umět „vibe codovat“ nebo si rychle naklikat vlastního agenta, ale proč je potřeba řešit také data, oprávnění, infrastrukturu, náklady, odpovědnost a dlouhodobou stabilitu řešení.📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:📍 Proč Chevrolet a Air Canada prohráli miliony kvůli špatně nastaveným chatbotům📍 Jaký je rozdíl mezi domácím experimentováním a firemním nasazením AI📍 Proč se 90% AI agentů ve firmách po čase rozpadne📍 Konkrétní bezpečnostní rizika při práci s citlivými daty📍 Jak správně řídit rizika místo jejich eliminace📍 Proč potřebujete odborníka na AI architekturu, ne jen programátora📍 Měsíční náklady na firemní AI řešení 📍 On-premise vs cloud: co je pro vaši firmu bezpečnější00:00 Úvod01:18 AgentLab - komunita pro AI agenty02:09 Od hobby projektů k firemním řešením05:45 Chevrolet a Air Canada - drahé lekce z AI08:44 Problém s nezabezpečenými AI systémy11:39 Citlivá data a právní zodpovědnost13:03 Skutečné náklady firemních AI řešení14:47 Proč potřebujete AI architekta16:52 OpenCLI a smazaná mailová schránka18:35 Evoluce AI agentů - rychlejší než očekáváme20:51 Garáž plná AI nástrojů24:28 Claude jako game changer26:28 100 lidí vs AI agent - reálný příklad30:30 Řízení vs eliminace rizik34:15 On-premise řešení a české prostředí

Může umělá inteligence skutečně zefektivnit fungování městského úřadu? A co když vám ušetří statisíce korun ročně?Hostem této epizody podcastu AI v kostce je Josef Procházka, tajemník města Kopřivnice, který během posledního roku provedl pozoruhodnou digitální transformaci úřadu pomocí AI nástrojů.Josef otevřeně popisuje svou cestu od prvních experimentů s ChatGPT přes budování interní znalostní databáze až po vlastní AI asistenty, kteří pomáhají zaměstnancům úřadu hledat informace a orientovat se v procesech.📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:Jak Notebook LM nahradil externí firmy za několik set tisíc korunProč interní AI chatbot dokáže zpracovat desítky směrnic během minutJak přesvědčit kolegy, aby AI nebrali jako hrozbuKonkrétní workflow pro zpracování úředních dokumentůJak AI pomáhá zachovat know-how odcházejících zaměstnancůJak vybudovat vnitřní wiki, kterou lidé skutečně používajíPraktické tipy pro implementaci AI v konzervativním prostředí

🏆 Pokud vás podcast AI v kostce baví a přináší vám praktické informace ze světa AI, budeme moc rádi za vaši podporu v anketě Podcast roku ❤️Hlasovat můžete zde: https://www.podcastroku.czDíky moc všem, kteří nás poslouchají, sdílí a posouvají dál 🚀🚨 AI agenti jsou dnes jeden z největších trendů kolem umělé inteligence.Stačí pár videí na sociálních sítích a máte pocit, že si během víkendu postavíte vlastního digitálního zaměstnance, který za vás převezme půlku práce. Jenže pak přijde realita.V této epizodě podcastu AI v kostce Roman s Davidem otevřeně rozebírají své zkušenosti s AI agenty, OpenClaw, Claudem a celé AI workflow v praxi.📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:Proč složité multi-agentní systémy selhávají v reálném nasazeníJak postavit funkční AI asistenta na e-maily za pár hodinKonkrétní příklad: realitní monitoring aplikace vytvořená za 2 hodinyRozdíl mezi AI experimenty a skutečnými business nástrojiJak Claude mění pravidla hry pro non-koderyProč korporáty potřebují "umožňovače" místo centralizovaných IT odděleníKde jsou hranice toho, co si můžete udělat sami vs. kdy zavolat vývojáře00:00 Úvod01:25 Očekávání vs realita multi-agentních systémů03:21 Přechod na jednoduché AI agenty05:21 Analogie s Tetrisem - postupné skládání kostiček08:04 Konkrétní příklad: e-mailový agent10:39 Claude Computer Use revolucionizuje AI13:35 Druhý mozek a plánování AI projektů14:17 Realitní monitoring za 2 hodiny16:08 Kdy AI funguje v korporátech19:04 Testování vs produkční nasazení25:59 Automatizace zápisů do Notion28:29 Výzvy při práci s daty32:39 AI vs vývojáři - kooperace místo náhrady36:39 Budoucnost AI nástrojů pro všechny39:09 Závěr

🏆 Pokud vás podcast AI v kostce baví a přináší vám praktické informace ze světa AI, budeme moc rádi za vaši podporu v anketě Podcast roku ❤️Hlasovat můžete zde: https://www.podcastroku.czDíky moc všem, kteří nás poslouchají, sdílí a posouvají dál 🚀

Mizí tradičnímu publishingu pod nohama půda? A jak se s příchodem AI mění práce redaktorů, kteří už nemusí programovat, ale místo toho automatizují rutinní úkony?🎙️ V nové epizodě podcastu AI v kostce je hostem Štěpán Burda z Burda Media Extra. Bavíme se o tom, jak umělá inteligence mění fungování vydavatelství, redakcí i samotnou tvorbu obsahu. Jak dnes AI využívají novináři a editoři? Kde AI opravdu šetří čas a kde naopak zatím selhává? A co čeká online média v době, kdy Google, sociální sítě a AI platformy postupně mění pravidla hry?

📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:

Jak redaktoři sami začali používat AI (a proč to management neměl pod kontrolou)

Kde AI nejvíc pomáhá - není to psaní článků, ale ty nudné věci kolem

Proč AI obrázky fungují, ale s videi to zatím skřípe

Jak Google mění pravidla hry a co to znamená pro weby médií

Proč mladí už nechodí na weby, ale sledují YouTube a TikTok

Jak se mění práce techniků - místo programování CMSek dělají automatizace

Který obsah přežije éru zero-click vyhledávání a který ne

Proč papírové časopisy možná přežijí digitální web

00:00 Úvod

02:08 AI v technickém týmu

05:41 Segmentace AI projektů

08:16 Praktické využití AI

12:04 Analýza trendů pomocí AI

16:07 Compliance a etika

18:42 AI generované obrázky

21:04 Experimenty s AI videem

24:10 Kreativita vs automatizace

28:21 Budoucnost publishingu

32:54 Google AI Overview problém

36:32 Budování komunity

40:05 Efektivita a úspory

44:10 Papírová média vs digital

47:50 Strategie pro budoucnost

🏆 Pokud vás podcast AI v kostce baví a přináší vám praktické informace ze světa AI, budeme moc rádi za vaši podporu v anketě Podcast roku ❤️Hlasovat můžete zde: https://www.podcastroku.czDíky moc všem, kteří nás poslouchají, sdílí a posouvají dál 🚀

Dokáže AI naprogramovat aplikaci rychleji než zkušený vývojář? A co když už nemusíte znát ani řádek kódu?V této epizodě podcastu AI v kostce se ponoříme do světa "vibe coding" - programování přirozeným jazykem pomocí AI nástrojů. Objevte, jak můžete tvořit aplikace, dashboardy i komplexní systémy jen tím, že popíšete, co chcete.

📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:

Co je vibe coding a proč mění pravidla hry v programování

Praktické srovnání Cursor vs Claude vs Anthropic pro programování

Jak si postavit marketingový dashboard za 8 hodin bez znalosti kódu

Proč AI nástroje převyšují klasické chatboty pro prácu s daty

Konkrétní příklady úspěšného nasazení vibe codingu ve firmách

Kde vibe coding selhává a kdy se vrátit ke klasickému přístupu

Jak začít s vibe codingem a které nástroje vybrat

Budoucnost programování: Kdo přežije AI revoluci?

⏱️ KAPITOLY: 00:00 Úvod 00:30 Co je vibe coding 02:37 Programování pro začátečníky 06:07 Claude vs ostatní modely 10:08 Cursor a Windsurf představení 13:19 Konkrétní příklad aplikace 16:03 Rychlost vývoje s AI 19:09 Dopad na programátory 24:19 Budoucnost AI v programování 26:47 Změny v IT trhu 29:12 Výhoda malých firem 30:44 POC vs dlouhý vývoj 33:47 Praktické tipy 36:17 Závěrečné rady

🏆 Pokud vás podcast AI v kostce baví a přináší vám praktické informace ze světa AI, budeme moc rádi za vaši podporu v anketě Podcast roku ❤️Hlasovat můžete zde: https://www.podcastroku.czDíky moc všem, kteří nás poslouchají, sdílí a posouvají dál 🚀

Dokážou AI agenti skutečně nahradit hodiny manuální práce? A proč většina lidí uvízne ve druhé vrstvě automatizace a nikdy se nedostane k pokročilým workflow?

V této epizodě podcastu AI v kostce se David s Romanem ponoří do světa AI agentů – od základních asistentů až po komplexní automatizované systémy. Diskutují o tom, co už dnes funguje, kde jsou největší rizika a proč většina firem stále zůstává u jednoduchých chatbotů. Rozebírají praktické využití AI agentů v roce 2026. Diskutují o tom, kde končí užitečná automatizace a začíná nebezpečný hype, kolik skutečně stojí provoz vlastních agentů a proč je důležité rozumět tomu, co děláte.

📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:

Jaký je rozdíl mezi AI asistenty, workflow a skutečnými agenty

Proč jen 2 z 10 lidí dokončí pokročilou automatizaci

Kolik skutečně stojí provoz emailového agenta

Jak rozpoznat podvodné nabídky "AI manažerů" na TikToku

Kdy se automatizace vyplatí a kdy je lepší zůstat u manuální práce

Jaké bezpečnostní rizika přinášejí agenti s přístupem k vašim datům

Praktické tipy pro bezpečné testování AI agentů ve firmě

🎙️ AI ve zdravotnictví: co nás čeká a co už funguje?

V nové epizodě podcastu AI v kostce jsme si povídali s Markétou Foldynou Hellovou z Ministerstva zdravotnictví o tom, jak umělá inteligence mění české zdravotnictví – a co to znamená pro nás jako pacienty.

Dozvíte se, kde už AI dnes reálně pomáhá lékařům, proč je klíčová digitalizace dat a jak stát plánuje zajistit bezpečné a smysluplné využití technologií v péči o zdraví.

👉 Mluvili jsme ale i o tom, co trápí každého z nás:

• dlouhé čekání u lékaře

• roztříštěnost zdravotních dat

• používání AI nástrojů jako ChatGPT při řešení zdraví

A hlavně – jak tohle všechno může vypadat za pár let.

📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:

• Proč ministerstvo chystá 3letou strategii pro AI ve zdravotnictví a co to znamená pro pacienty
• Jak fungují AI diagnostické nástroje v nemocnicích a kdy je zaplatí pojišťovna
• Proč je problém, když si pacient analyzuje výsledky v ChatGPT místo u lékaře
• Jak bude vypadat propojení zdravotních dat napříč nemocnicemi
• Které AI nástroje už dnes používají čeští lékaři a s jakými výsledky
• Jaké bariéry brání rychlejší adopci AI v českých nemocnicích
• Kdy budeme mít centralizovaný zdravotní portál s AI asistentem pro pacienty
• Proč je klíčová edukace lékařů o bezpečném používání AI nástrojů

Dokáže AI skutečně nahradit milionové fotobanky jako Shutterstock nebo Profimedia? A proč velké firmy stále odmítají použít AI generované obrázky?

Hostem této epizody podcastu AI v kostce je Pavel Macků z Profimedia, který odkrývá skryté problémy AI fotografií a budoucnost fotografického průmyslu.

📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:

• Proč AI fotky mají zásadní právní problém s licencemi
• Jak Shutterstock řeší AI dilema a co garantuje klientům
• Které typy fotografií AI nikdy nenahradí (50% byznysu)
• Proč velké agentury dávají embargo na AI generované obrázky
• Jak se mění business model fotografických agentur
• Co čeká fotografický průmysl v příštích letech
• Jak rozpoznat deepfake fotky a video v médiích
• Proč je důvěra klíčová v době AI manipulací

💬 Napište nám do komentářů: Používáte AI na generování obrázků ve své práci? Řešili jste někdy problém s licencemi?

🔔 Nezapomeňte na ODBĚR, ať vám neutečou další debaty o technologiích!

⏱️ KAPITOLY:

00:35 - Úvod

01:20 - Má Shutterstock budoucnost v době AI?

02:29 - Změna business modelu fotobanka

04:12 - Které fotky AI nenahradí

05:26 - Právní problém AI fotografií

06:35 - Jak Shutterstock řeší AI dilema

08:24 - Učení AI na existujících fotkách

11:02 - Budoucnost fotografického průmyslu

16:04 - Deepfake a manipulace v médiích

20:07 - Ověřování pravosti obsahu

22:51 - Důvěra jako klíčový faktor

25:29 - Nové výzvy pro fotobanka

30:30 - Vzestup Profimedia

35:06 - Osobní pohled na AI revoluci

38:37 - Závěr a poděkováníěřování pravosti obsahu

Co je OpenClaw a proč se o něm mluví jako o dalším velkém průlomu v oblasti umělé inteligence?

V této epizodě podcastu AI v kostce rozebíráme fenomén AI agentů a vysvětlujeme, proč nástroje jako OpenClaw představují zásadní posun oproti klasickým jazykovým modelům typu ChatGPT.

Zatímco dosud AI fungovala hlavně jako „mozek“, OpenClaw jí poprvé dává i „ruce“ – schopnost samostatně pracovat s počítačem, ovládat aplikace, automatizovat úkoly a rozhodovat se v reálném čase.

Detailně se bavíme o tom, jak OpenClaw funguje, v čem se liší od běžných automatizačních nástrojů jako Make nebo Zapier, a proč se kolem něj šíří tak silný hype. Zároveň ale otevřeně upozorňujeme na zásadní rizika – zejména v oblasti bezpečnosti, přístupů k datům, možnosti zneužití a reálných nákladů na provoz.

Dozvíte se, jak si AI agent může sám instalovat nástroje, proč může být nebezpečné dát mu přístup k e-mailu nebo účtům, jak funguje práce s tokeny a proč vás může AI stát stovky dolarů, aniž si toho všimnete.

📍 V TÉTO EPIZODĚ SE DOZVÍTE:

• co je OpenClaw a proč je takový hype
• jak fungují AI agenti v praxi
• proč AI konečně „dostala ruce“
• co všechno může AI dělat za vás
• proč je to zásadní změna v AI
• jaká jsou hlavní bezpečnostní rizika
• proč nedávat AI přístup k e-mailu
• kolik může AI reálně stát
• proč je hype často zavádějící
• kam směřuje budoucnost AI agentů

Obsah:

00:00 - Úvod

01:44 - OpenClaw vs běžné AI asistenty

03:20 - OpenClaw jako "ruce" pro AI mozek

04:38 - Cron úlohy a časování úkolů

06:43 - Bezpečnostní incident v Meta

09:21 - Rizika malwaru a podvodníků

14:18 - Bezpečná instalace OpenClaw

15:21 - Nastavení AI asistenta

17:33 - Lokální vs cloudové modely

24:23 - Budoucnost AI agentů

26:24 - Automatizace vs Make/Zapier

34:37 - WhatsApp integrace

36:42 - Plánovaný workshop v Praze

41:31 - Výměna zkušeností v komunitě

Dokáže jeden tým v korporátu zavést umělou inteligenci rychleji než celá centrála? A co když je to dokonce efektivnější cesta?

Jak dostat AI do velké firmy, když ještě nemátecentrální AI tým, jasný proces ani firemní roadmapu?

V této epizodě podcastu AI v kostce si povídáme s OtakaremMrázem z T-Mobile, který popisuje velmi konkrétní zkušenost: jak se u nichAI nezačala zavádět shora, ale zespodu – přes malou skupinu lidí, kteřínechtěli čekat, až korporace všechno schválí a připraví.

AI pro přípravu na schůzky s právníky, tvorbu prezentací,jazykové vzdělávání, ukládání úkolů přes hlas, analýzu logů v síťové části firmy nebo tvorbu interních aplikací během jednoho víkendu. Právě tahle částukazuje, že AI ve firmě nezačíná velkou strategií, ale často tím, že si lidé nejdřív sami ověří, kde jim opravdu šetří čas.

Proč AI adopci ve firmách často nebrzdí technologie, alelidé, návyky a nejistota? A proč je mnohem účinnější, když AI kolegům ukazuje někdo z jejich vlastního týmu, než když o ní mluví externista zvenku?

V této epizodě se dozvíte

• proč v T-Mobile začali jen s pár lidmi a dobrovolně
• jak fungovaly jejich pravidelné AI check-iny a co přinesly
• proč se AI ve firmě nejlépe šíří přes kolegy, ne přes direktivu
• jaké první use casy fungovaly v osobní efektivitě
• jak AI pomáhá s prezentacemi, schůzkami a přípravou argumentů
• jak si zaměstnanci staví vlastní malé aplikace díky AI
• jak AI pomáhá technikům analyzovat logy a hledat root cause problémů
• kde naráží korporace na limity kvůli datům a bezpečnosti

Obsah:

00:00 - Úvod01:05 - Představení hosta Tomáše Mráze z T-Mobile02:14 - Jak začala AI iniciativa v T-Mobile03:53 - Inspirace z Tesly a focus na inovace07:00 - První kroky a překonávání korporátních bariér08:34 - Úvodní školení a adopce v týmu10:06 - Rychlé šíření po celé firmě12:15 - Osobní vs. pracovní využití AI14:22 - Konkrétní use-case: Tvorba prezentací18:01 - Jazykové bariéry a AI jako překladač20:07 - Notion AI a specialized asistenti22:00 - Troubleshooting - z dnů na minuty25:47 - Kreativní využití: Klinometr aplikace27:35 - Management a podpora experimentování29:29 - Čistota dat vs. expertní znalosti33:04 - Vztah s centrálním AI týmem36:25 - Decentralizovaný vs. centralizovaný přístup38:24 - Kultura sdílení a otevřenosti40:30 - Budoucnost práce za dva roky42:40 - Praktické rady pro začátečníky44:19 - Free vs. placené verze AI nástrojů