Kariéru jsem začínal na Ministerstvu obrany jako produktový manažer analytické platformy pro zpravodajskou komunitu a jako český zástupce v pracovní skupině NATO. Dlouho jsem to bral jako zajímavou, ale uzavřenou kapitolu. S nástupem AI jsem zjistil, že je to možná nejrelevantnější zkušenost, kterou mám.

Zpravodajská analýza je totiž v jádru řemeslo, které řeší jediný problém: jak z velkého množství nespolehlivých informací udělat dobré rozhodnutí. A to je přesně problém, který dnes řeší každý, kdo pracuje s AI.

Lekce 1: Žádný zdroj není fakt

Analytik nikdy nepracuje s „pravdou“. Pracuje se zdroji, z nichž každý má svou spolehlivost, motivaci a slepá místa. Zpráva se vždy hodnotí dvakrát: jak věrohodný je zdroj a jak věrohodná je samotná informace.

Výstup jazykového modelu je přesně takový zdroj. Plynulý, sebevědomý, někdy brilantní, někdy mimo. Kdo s AI pracuje jako s orákulem, dělá stejnou chybu jako analytik, který věří jednomu zdroji. Kdo s ní pracuje jako se zdrojem, jehož výstupy se ověřují a kalibrují, získává obrovskou páku.

Lekce 2: Nejistota se říká nahlas

Ve zpravodajském řemesle se závěry formulují s mírou jistoty: „hodnotíme s vysokou pravděpodobností“, „nelze vyloučit“. Není to alibismus, je to poctivost vůči tomu, kdo na základě závěru rozhoduje.

Firmy, které dnes nasazují AI, tuhle disciplínu většinou nemají. AI výstup buď slepě přijmou, nebo celou technologii odmítnou po první chybě. Přitom správná odpověď je stejná jako v analytice: pracovat s pravděpodobností, navrhnout procesy tak, aby počítaly s chybou, a vědět, kdy je nutný lidský úsudek.

AI nezrušila potřebu kritického myšlení. Zdesetinásobila ji.

Lekce 3: Signál se hledá, šum se vyrábí sám

Analytik tráví většinu času tříděním: co je relevantní, co je duplicitní, co je záměrně vypuštěná dezinformace. Šum vzniká sám od sebe, signál stojí práci.

Dnešní AI ekosystém je dokonalá analogie. Každý týden nový model, nový framework, nový „game changer“. Firma, která se snaží reagovat na všechno, nedělá nic pořádně. Strategická práce s AI začíná tím, že si firma definuje, co je pro ni signál: které use casy mají byznysovou hodnotu, které technologie jsou dost zralé a co je jen konferenční šum.

Proč to píšu

Protože si myslím, že AI éra odměňuje jiný profil lidí, než odměňovala éra předchozí. Méně ty, kdo umějí technologii postavit, a více ty, kdo umějí vyhodnotit, co stojí za pozornost, rozhodnout v nejistotě a dovést věc do konce. To je dobrá zpráva pro každého, kdo strávil kariéru rozhodováním na základě neúplných informací.

A pokud zrovna řešíte, co je ve vašem AI backlogu signál a co šum, napište mi. Tohle třídění je přesně to, co dělám nejraději.