Filozofie
AI jako člen týmu
Delegujeme na AI jako na kolegu. Poskytujeme kontext, cíle a omezení. Reviewujeme AI output stejně jako lidskou práci.
Transparentnost
Dokumentujeme AI usage v decision memos. Human review pro zákaznické výstupy. Trackujeme výkon a vylepšujeme prompty.
Continuous Learning
Budujeme prompt library pro opakované úlohy. Sdílíme co funguje napříč týmem. Iterujeme na AI workflowech na základě výsledků.
ROI Overview – AI v projektech
| Level | Popis | Úspora času | Timeline | Investice | Status |
|---|---|---|---|---|---|
| Level 1 | 30–40% | 900 Kč/měs. | ✅ DONE | ||
| Level 2 | Automatizace – MCP integrace, auto-reporty, AI workflows per department | 50–60% | Q2 2026 ← NOW | 2 000 Kč/měs. | 🔥 IN PROGRESS |
| Level 3 | AI Agenti – autonomní workflow, AI-first procesy, predictive analytics | 70–80% | Q3–Q4 2026 | 5 000 Kč/měs. | PLANNED |
Cíl: Plně AI-first firma do konce 2026.
Naše AI nástroje
Cursor (Claude AI)
Primary
AI-first IDE pro vývoj, analýzu dat a automatizaci
- Generování a debugging kódu
- Tvorba dokumentů (strategie, reporty, playbooken)
- Data analysis & scripting
- Automatizace procesů přes MCP
ChatGPT / Claude Web
Daily
Rychlý research, brainstorming a komunikace
- Quick research a brainstorming
- Drafty zákaznické komunikace
- Meeting summaries a action items
- Překlady a copywriting
MCP Integrace
Automation
Propojení AI s firemními systémy
- Google Workspace automatizace
- HubSpot CRM data queries
- Pohoda ERP integrace
- ClickUp task management
AI use-cases podle oddělení
Sales Obchod
- Lead prioritizace a scoring (ICP match)
- Email outreach drafty a follow-up sekvence
- Generování nabídek a proposalů
- CRM data enrichment z webů a databází
- Competitor analysis a market intelligence
Ops Operativa
- Logistická optimalizace a routing
- Inventory forecasting a stock alerts
- Automatizace procesů a workflow
- Supplier evaluation a porovnání nabídek
- Quality control reporting
Marketing Marketing
- Content creation a copywriting
- SEO analýza a keyword research
- Social media calendar a drafty postů
- Campaign performance analýza
- Brand consistency review
Finance & Leadership Finance & Vedení
- Financial reporting a data export processing
- Anomaly detection ve fakturaci
- Strategické plánování a decision memos
- Data-driven insights a dashboardy
- Board presentation drafty
Roadmap AI Adopce 2026 ACCELERATED
Q1 2026 ✅ DONE
Foundation (Level 1)
- ✅ Cursor deployment – celý tým
- ✅ ChatGPT/Claude pro každého
- ✅ AI Operating Identity
- ✅ Prompt library v1
- ✅ MCP integrace (Google, HubSpot)
- ✅ Management AI training
Q2 2026 🔥 NOW
Automate (Level 2)
- 🔥 MCP full automation per department
- 🔥 Sales AI agent (HubSpot + enrichment)
- 🔥 AI-generated weekly reporty automaticky
- ⏳ CRM auto-enrichment pipeline
- ⏳ Finance anomaly alerts
- ⏳ Ops: auto-procurement workflow
- ⏳ ROI měření – baseline per oddělení
Q3 2026
Agents (Level 3)
- AI agenti pro rutinní procesy
- Autonomní sales outreach
- Predictive inventory & pricing
- Auto customer service triage
- AI-driven MRO scheduling
- Prompt library v3 + AI governance
Q4 2026
AI-First Company
- Customer-facing AI (web chat, email)
- Full autonomous workflows
- AI-powered forecasting celá firma
- Internal AI knowledge base
- ROI review & 2027 scaling plan
- Target: 70-80% úspora v klíčových procesech
Best Practices
✅ Dělejte
- Poskytujte AI jasný kontext a cíle
- Vždy reviewujte AI výstupy před použitím
- Dokumentujte prompty, které fungují
- Sdílejte úspěšné workflow s týmem
- Měřte ušetřený čas a ROI
- Používejte AI na repetitivní úlohy
❌ Nedělejte
- Slepě důvěřovat AI výstupům
- Sdílet citlivá zákaznická data s veřejnými AI
- Rozhodovat bez human review (hiring, smlouvy)
- Skipovat testování AI-generovaného kódu
- Nechávat AI výhry pro sebe – sdílejte!
- Zapomínat na bezpečnost a performance
Next Steps – Level 2 Checklist AKTUÁLNÍ
| Akce | Deadline | Impact | Owner |
|---|---|---|---|
| Identifikuj 3 procesy k automatizaci ve svém oddělení | Do konce března | Základ pro Level 2 | Každý manager |
| Nastav si MCP connector pro svůj hlavní systém (HubSpot/Pohoda/Drive) | Do konce března | 5–10 h / týden | Václav (IT) |
| Automatizuj alespoň 1 weekly report – ne ručně, ale AI pipeline | Duben | 2–4 h / týden | Každý team lead |
| Sales: spusť AI enrichment – automatický lead scoring + ICP match | Duben | 10+ h / týden v sales | Petr + Sales |
| Změř čas před/po AI – dokumentuj konkrétní úspory per proces | Průběžně | ROI evidence | Každý |
| Sdílej výsledky v Highlights/Chlubírna – co automatizuješ, co šetříš | Weekly | Team multiplier | Highlights/Chlubírna |
7 klíčových vlastností AI-first zaměstnance
Rok 2026 je zlomový. Top uživatelé AI používají 6× více AI než ostatní a využívají 16× více pokročilých funkcí. Vzniká bifurkace – K-shaped skill gap, kde se AI-first lidé rapidně vzdalují. AIR TEAM chce být na správné straně.
1
Ownership a proaktivita
Nejdůležitější vlastnost. Člověk neřeší "jak začít" – prostě začne.
- Vidí problém, řeší ho. Nečeká na instrukce.
- Přijde s hotovým řešením, ne s otázkou "co mám dělat?"
- Příklad: neprogramátor si sám naprogramuje reporting v Cursoru za odpoledne
Na pohovoru: "Popište situaci, kdy jste použili AI k vyřešení problému, který nebyl ve vaší job description."
2
Komunikační schopnosti
Prompt = komunikace. Kdo neumí jasně formulovat myšlenky, nedostane z AI dobré výstupy.
- Psaná komunikace – jasná, strukturovaná, konkrétní
- Umí se dobře ptát – specifické otázky místo vágních
- Umí dávat zpětnou vazbu – "tohle je špatně, protože X, chci Y"
Na pohovoru: Kvalitu vidíte přímo v emailech, CV, průvodním dopise. Kdo neumí napsat dobrý email, neumí napsat dobrý prompt.
3
Schopnost a ochota se učit
Bez reálného experimentování to nejde. Top uživatelé věnují desítky hodin týdně experimentování.
- Překračuje komfortní zónu – "nevím, ale zkusím"
- Sleduje vývoj – ví, co je Cursor, Claude, Gemini, MCP
- Učí se od ostatních – sdílí, ptá se, je v komunitách
Na pohovoru: "Co nového jste se naučili s AI za poslední měsíc? Kolik času tomu věnujete?"
4
Taste – umí rozpoznat kvalitu
AI vygeneruje 10 variant – člověk musí poznat, která je správná. Nejde o znalost AI, ale o hlubokou znalost oboru.
- Umí kriticky hodnotit výstupy – ne jen "to vypadá dobře"
- Má vkus a cit pro kvalitu ve svém oboru
- Expert + AI je neporazitelný
Na pohovoru: "Tady jsou dva výstupy. Který je lepší a proč?" (dát reálný příklad z oboru)
5
Systémové myšlení
Ze znalostních pracovníků se stávají kognitivní pracovníci. Nebudeme sochaři, ale zahradníci – vytváříme systémy.
- "Jak udělat systém, aby se tohle dělo automaticky?"
- Princip OHIO – pokud něco dělá podruhé, automatizuje
- Myslí na škálovatelnost – "funguje to pro 1 i pro 100?"
Na pohovoru: "Popište proces, který jste zlepšili nebo zautomatizovali."
6
High Agency (vnitřní drive)
Člověk s high agency dělá věci, protože chce, ne protože musí.
- Má vlastní projekty mimo práci – zkouší, tvoří, buduje
- Na pohovoru vidíte nadšení, ne jen odpovědi "na čtečku"
- "Já přispěju, pojďme to řešit" – hledejte "kus srdce"
Na pohovoru: Nemusíte se ptát – uvidíte to. Kdo má high agency, to z něj čiší.
7
Práce s kontextem a dokumentací
Nejlepší výstupy z AI dostává ten, kdo jí dá nejlepší kontext.
- Umí připravit kvalitní vstup – příklady, tón, co funguje/nefunguje
- Dokumentuje know-how – procesy, principy, rozhodovací kritéria
- Sdílí znalosti – wiki, Obsidian, knowledge base
Na pohovoru: "Jak byste zadali AI, aby za vás napsala email klientovi? Co všechno byste jí dali jako kontext?"
3 úrovně AI zralosti zaměstnance
Úroveň 1: Začátečník
Přijatelné pro juniory
- Používá AI jako lepší Google
- Ví, co je ChatGPT/Claude
- Má zájem se učit, zatím málo praxe
Úroveň 2: Pokročilý
Minimum pro seniory
- AI je součást denního workflow
- Kombinuje více nástrojů
- Umí připravit kontext – dokumenty, příklady
- Šetří reálný čas a zlepšuje kvalitu
Úroveň 3: AI-first
Cílový stav pro klíčové lidi
- Vibecoding – Cursor, Replit
- Buduje systémy a automatizace
- Vytváří "agenty" (proces + kontext + nástroj)
- Řídí více AI agentů paralelně
7 trendů 2026 a dopad na nábor
| Trend | Dopad na HR / nábor |
|---|---|
| Bifurkace / rostoucí rozdíly | A-hráči s AI se vzdalují. Riziko odchodu, pokud nedostanou top nástroje. |
| Finance AI | AI nástroje stojí reálné peníze. Plánovat budget na AI na osobu. |
| Práce je produkt | Investovat do systémů (rules, automatizace), ne jen do výstupů. Hledat lidi, kteří "ostří pilu." |
| Komunikace 3.0 | Konec PowerPointu – interaktivní reporty. Hledat lidi, kteří komunikují moderně. |
| Malé týmy > velké | 1 člověk + AI > celý tým. Kvalita > kvantita. |
| Člověk je klíčový | Expert + AI je neporazitelný. Najímat odborníky s AI skills, ne AI experty bez oboru. |
| Skills a dokumentace | Know-how musí být napsané, ne v hlavě. Najímat lidi, kteří dokumentují. |