Od chatbota k digitálnímu kolegovi: praktická práce s AI agenty

AI už nemusí jen čekat na další otázku. Nové agentní nástroje dokážou převzít celé vícekrokové zadání: projít podklady, pracovat se soubory a připojenými aplikacemi, dohledat informace a vytvořit hotový report, tabulku, prezentaci nebo jiný výstup. Praktický workshop je určen lidem, kteří už ChatGPT, Claude, Gemini nebo Copilot běžně používají a chtějí udělat další krok: přestat AI používat jen jako chatbot a začít jí skutečně delegovat práci. Na příkladech ChatGPT Work a Claude Cowork si ukážeme, jak zadávat celé pracovní úkoly, jak AI propojit s vašimi podklady a nástroji a jak z jednorázového zadání vytvořit opakovatelný pracovní postup.

Důležitou součástí je také vytvoření vlastního „druhého mozku“ – uspořádaného kontextu o vašich projektech, klientech, službách, šablonách, postupech a způsobu práce. Právě kvalitní kontext rozhoduje o tom, zda AI vytvoří obecný výstup, nebo něco, co skutečně odpovídá tomu, jak pracujete vy a vaše firma. Workshop je praktický. Každý účastník si přinese jednu konkrétní činnost ze své práce a během dne navrhne, jak ji předat AI.

Lektor kurzu

ING. RADIM PETLACH

Radim Petlach je AI konzultant a lektor, který pomáhá firmám a týmům s praktickým a bezpečným zaváděním umělé inteligence do každodenní práce. V rámci workshopů a dlouhodobých vzdělávacích programů proškolil tisíce lidí ve více než stovce firem, od malých českých podniků až po nadnárodní korporace.

Více o lektorovi

Radim se zaměřuje na komplexní adopci AI technologií s konkrétními byznysovými přínosy. Věří, že umělá inteligence není určena pouze technologickým firmám, ale může zefektivnit práci prakticky v jakémkoli oboru.

Každé školení přizpůsobuje potřebám konkrétních účastníků, protože univerzální řešení v oblasti AI nefungují.

Důraz klade na praktickou využitelnost, bezpečnost a etiku. Jeho cílem je, aby účastníci odcházeli nejen s inspirací, ale především se znalostmi, které mohou ihned uplatnit ve své práci. Firmám pomáhá také na jejich cestě digitální a AI transformací.

Cílová skupina

• manažeři a vedoucí týmů, kteří hledají konkrétní možnosti, jak pomocí AI zrychlit práci svého oddělení
• produktoví manažeři, analytici a konzultanti
• pracovníci marketingu, HR, financí, obchodu a provozu
• interní AI ambasadoři a lidé odpovědní za zavádění AI ve firmě
• pokročilejší uživatelé ChatGPT, Claude, Gemini nebo Copilotu, kteří chtějí využívat AI i pro celé pracovní úkoly a procesy

Cíle kurzu

• rozpoznat činnosti, které lze předat AI agentovi
• zadat AI celý pracovní úkol místo jednotlivých promptů
• pracovat s dokumenty, soubory a dalšími zdroji kontextu
• vytvořit základ vlastní znalostní báze – „druhého mozku“
• využívat vlastní instrukce a skills pro opakované úkoly
• navrhnout opakovatelné AI workflow pro vlastní agendu
• rozhodnout, kdy použít AI agenta a kdy klasickou automatizaci
• nastavit kontrolní body a ověřování výstupů
• orientovat se v bezpečnostních a compliance otázkách spojených s agentní AI

Co si připravit

Pro praktickou část si vyberte jednu konkrétní činnost, která vám pravidelně zabírá čas.

Může jít například o:

• pravidelný report
• práci s větším množstvím dokumentů
• přípravu podkladů pro poradu
• rešerši
• zpracování dat
• přípravu prezentace
• vyhodnocování informací z více zdrojů
• opakovanou administrativní nebo analytickou agendu

Ideální je zvolit úkol, který dnes pravidelně děláte ručně a u kterého dokážete poznat, jak má vypadat správný výsledek.

Každý účastník si během workshopu připraví:

• mapu vlastní agendy vhodné k delegování AI
• návrh jednoho konkrétního AI workflow ze své práce
• základ vlastního „druhého mozku“
• strukturu instrukcí pro opakovanou práci s AI
• rámec pro rozhodování, co svěřit agentovi, co automatizovat klasickým způsobem a co ponechat člověku

Cílem není odejít pouze s přehledem funkcí ChatGPT nebo Claude.

Cílem je, abyste druhý den po workshopu dokázali nový způsob práce použít na vlastní agendu – ne pouze zopakovat ukázku lektora.

Osnova kurzu

1. Od chatování k delegování práce

• co se změnilo: chatbot, AI asistent a AI agent
• co znamená předat AI celý úkol namísto série jednotlivých promptů
• jak agent pracuje se zadáním, kontextem, soubory a nástroji
• ChatGPT Work a Claude Cowork – základní principy a rozdíly
• které typy úloh se pro agentní práci hodí a které ne
• jak ve vlastní agendě rozpoznat vhodnou činnost pro delegování AI

Prakticky: rozbor vlastní pracovní agendy a výběr činnosti, kterou se účastník pokusí během workshopu předat AI.

2. Druhý mozek: kontext, který AI potřebuje

Dobrý prompt nestačí. Pokud má AI dlouhodobě odvádět kvalitní práci, potřebuje znát prostředí, ve kterém pracujete.

• proč kvalita kontextu často rozhoduje více než dokonalý prompt
• co by měl „druhý mozek“ obsahovat
• projekty, klienti, produkty, služby, procesy, metodiky, šablony a styl komunikace
• jak informace strukturovat, aby v nich AI dokázala najít to podstatné
• jak pracovat s projektovými instrukcemi a dlouhodobým kontextem
• jak znalostní základnu průběžně udržovat
• osobní versus týmový kontext
• co do druhého mozku naopak nepatří

Prakticky: návrh základní struktury vlastního druhého mozku.

3. Propojení AI s vaším pracovním světem

Agent začíná být skutečně užitečný ve chvíli, kdy nemusíte všechny informace ručně kopírovat do chatu.

• práce nad složkou dokumentů a větším množstvím souborů
• analýza, extrakce, třídění, konsolidace a tvorba přehledů
• práce s připojenými firemními aplikacemi a datovými zdroji
• konektory a integrace – např. Google Drive, Gmail, Slack, SharePoint a další nástroje podle použité platformy a licence
• práce s webem a externími zdroji
• co je MCP a proč se s ním u agentních nástrojů setkáváme
• jak přemýšlet o oprávněních a přístupu k firemním datům

Prakticky: zpracování úlohy, při které AI kombinuje více podkladů nebo zdrojů.

4. Od odpovědi k hotovému výstupu

Cílem není hezká odpověď v chatu. Cílem je výstup, se kterým můžete dál pracovat.

Ukážeme si příklady, kdy AI z dodaných podkladů vytvoří například:

• analýzu nebo management summary
• tabulku a datový přehled
• prezentaci
• report nebo dokument
• rešerši z více zdrojů
• strukturovaný podklad pro další rozhodování
• jednoduchý pracovní nástroj nebo aplikaci

Součástí bude také práce se šablonami, firemním stylem a existujícími výstupy tak, aby AI nemusela pokaždé začínat od nuly.

5. Stavíme vlastní AI workflow

Jednorázový úspěšný prompt ještě není pracovní systém.

• jak převést úspěšné zadání do opakovatelného postupu
• vlastní instrukce a pravidla
• skills: jak AI naučit konkrétní pracovní postup
• jak zachytit know-how, aby stejný postup dokázal použít i kolega
• opakované a naplánované úlohy
• jak postupně workflow testovat a zpřesňovat
• kdy stačí AI agent a kdy je lepší použít klasickou automatizaci
• kdy má být součástí procesu stále člověk

Prakticky: návrh a první prototyp vlastního AI workflow nad reálnou agendou účastníka.

6. Bezpečnost a kontrola

Čím více práce AI svěříme, tím důležitější je vědět, kde jsou její hranice.

• jaká data lze AI svěřit a jaká ne
• práce s citlivými a interními informacemi
• oprávnění k připojeným službám
• rizika práce s externím obsahem a prompt injection
• kde agent může udělat chybu
• jak nastavit kontrolní body a schvalování důležitých akcí
• jak výsledky systematicky ověřovat
• co řešit před zavedením agentních nástrojů do firemního prostředí
• jak o nasazení komunikovat s IT, security, compliance a právním oddělením

Technické požadavky

• vlastní notebook
• základní zkušenost s používáním některého z AI chatbotů
• placený účet ChatGPT nebo Claude pro plnohodnotné vyzkoušení praktických částí
• dostupnost konkrétních agentních funkcí, konektorů a integrací se může lišit podle zvoleného tarifu a nastavení firemního účtu

Požadavky na účastníka

• workshop není určen úplným začátečníkům
• předpokládá se základní zkušenost s některými z běžných AI nástrojů a schopnost samostatně s těmito nástroji pracovat