EXPERT NA VEŘEJNÉ MÍNĚNÍ: PROČ ČEŠI NECHTĚJÍ ZA AI PLATIT?

Shrnutí

Průzkumy veřejného mínění nejsou jen otravné telefonáty. V 17. dílu podcastu Uhlík vs Křemík mluví David Salomon a Adam Hanka s Jakubem Malým, CEO společnosti Ipsos pro Česko a Slovensko, o tom, jak umělá inteligence mění výzkum trhu a co data říkají o Češích a AI. Podle výzkumu Ipsosu za některý AI nástroj platí jen 8 % Čechů a 61 % placení ani neplánuje.

Malý popisuje, kde AI v Ipsosu pomáhá: při rozboru klientského zadání, v persona botech postavených na datech od skutečných lidí a při screeningu nápadů se syntetickými respondenty. Ověření produktu před uvedením na trh ale podle něj patří reálným spotřebitelům. Řeč je i o zfalšovaných průzkumech kvůli sázkám, o vyhledávání bez klikání, o klesající důvěře v ochranu osobních údajů a o tom, jak AI ovlivňuje nákupy a plánování dovolených.

Kapitoly

1. 0:00 Ukázka z rozhovoru a představení hosta
2. 4:30 Aktuality: jak AI mění kancelářskou práci
3. 10:19 Zdraží umělá inteligence, nebo zlevní?
4. 15:25 Za AI platí jen 8 % Čechů
5. 21:54 Co v Ipsosu dělá AI a co ne
6. 27:06 Persona boti nad daty od skutečných lidí
7. 31:20 Syntetičtí respondenti a volební experimenty
8. 35:45 Datová inflace a zfalšované průzkumy
9. 44:25 Kolik Čechů používá AI a vyhledávání bez klikání
10. 47:38 Důvěra v AI, osobní údaje a regulace
11. 51:11 Kdo rozhoduje o nákupu: algoritmus, ČTK, Reddit
12. 54:45 AI jako plánovač dovolené a průvodce

Citáty

„Když vám někdo tvrdí, že je to zdarma, tak vy jste součástí toho jeho produktu.“

„Vůbec nevíš, co to umí, vůbec nevíš, o co přicházíš. A přitom tenhleten zážitek s tím, že máš k dispozici nejlepší umělou inteligenci na planetě, úplně stejnou jako má v kapse šéf Googlu, tak máš za 20 dolarů za měsíc.“

„A pokud k tomuhle přístup nemám, tak mám pořád pocit, že umělá inteligence kecá, dává mi blbý výsledky a je to jenom takovej papoušek, který je mi trochu k ničemu.“

„Nikdo ve skutečnosti nepotřebuje udělat tisíc rozhovorů, nikdo nepotřebuje udělat čtyři skupinové diskuze. Ti lidé potřebují vyřešit nějaký problém, nějakou otázku.“

„Z experimentálního pohledu to děláte v pořádku, protože zkoušíte něco prozkoumávat. Problém je, když to pak začnete podávat dál nebo publikovat a budete to vztahovat k tomu, že je to predikce s nějakou garancí, validitou a podobně.“

„Takže u těch věcí, co se blíží spuštění na trh, tak je mnohem důležitější mít ten feedback od reálných spotřebitelů a od lidí.“

„Takže já postupně odebírám křemík a přidávám tam uhlík, abych to zpřesnil. Když jde do tuhýho, jdou tam lidi.“

„A mně přijde, že Google parazituje na obsahu těch stránek, protože si ve skutečnosti toho uživatele nechává už jenom pro sebe a nepřeposílá ho na ty stránky, který ten obsah původně obsahovaly.“

„Ale jestli si budu moct zaplatit to, aby ten model říkal, že moje značka je nejlepší, tak v tu chvíli já bych se dokonce bál toho, že ta umělá inteligence ve skutečnosti bude kompromitovat sama sebe.“

„Zdroj informací o vaší značce může být stále ještě Reddit jako dominantní. Což je otázka, jestli chcete, aby to tak bylo, když jste ta značka.“

Za AI platí jen 8 % Čechů. Jakub Malý z Ipsosu o tom, kde AI ve výzkumu pomáhá a kde ne

Za některý nástroj umělé inteligence platí podle výzkumu Ipsosu jen 8 % Čechů a 61 % to ani neplánuje. V podcastu Uhlík vs Křemík o tom s moderátory Davidem Salomonem a Adamem Hankou mluvil Jakub Malý, CEO společnosti Ipsos pro Česko a Slovensko. Řeč byla i o persona botech, syntetických respondentech a o tom, kdo dnes rozhoduje, co si nakonec koupíme.

Zdarma, tedy s reklamou

Malý připomíná zažité úsloví, že „když vám někdo tvrdí, že je to zdarma, tak vy jste součástí toho jeho produktu.“ Podobně je to podle něj s placeným zpravodajstvím, kde se podíl platících pohybuje kolem 10 %. Je to desetina lidí, která si obsah vybírá sama a věří, že tak má věci víc pod kontrolou. Ostatní berou to, co je jim servírováno zdarma.

U levnějších a bezplatných tarifů AI proto Malý čeká reklamu. Adam Hanka používá jen placené modely a podle něj lidé bez předplatného vůbec nevědí, o co přicházejí. Za 20 dolarů měsíčně má každý stejnou umělou inteligenci jako šéf Googlu. Jemu samotnému trvalo tři čtvrtě roku, než si pro práci s modely vytvořil intuici.

Malý k tomu přidává další problém. Lidé AI často používají na izolované úkoly a jen nahrazují jednotlivé kroky procesu, který dělali ručně. Přitom by bylo lepší činnost promyslet od začátku, protože některé kroky už v dnešním kontextu nemusí dávat smysl.

AI rozloží zadání, rozhovor s klientem zůstává lidem

V Ipsosu AI pomáhá už na začátku projektu. Napromptované modely rozloží klientský brief, takže i méně zkušený člen týmu ví, na co se klienta doptat. Klienti podle Malého často chodí rovnou s technikálií, tedy s požadavkem na tisíc respondentů nebo čtyři skupinové diskuze. Jenže „nikdo ve skutečnosti nepotřebuje udělat tisíc rozhovorů, nikdo nepotřebuje udělat čtyři skupinové diskuze. Ti lidé potřebují vyřešit nějaký problém, nějakou otázku.“

AI připraví první návrh okruhů otázek. Dvě věci jí ale Ipsos nesvěřuje: rozmluvit klientovi zadání, které nedává smysl, a na konci projektu s ním probrat, co výsledky znamenají pro jeho organizaci. Interně firma také používá levnější modely k tomu, aby pomohly dobře naformulovat zadání pro dražší model.

Persona boti a syntetičtí respondenti

Persona boti v pojetí Ipsosu pracují vždy s daty od skutečných spotřebitelů. Klient s nimi může konverzovat o výsledcích výzkumu místo čtení prezentace a bot otevřeně řekne, když se otázka dostane mimo zkoumaná data. Syntetičtí respondenti jsou naproti tomu umělí od začátku a vznikají z agregovaných zdrojů, třeba z Eurostatu nebo z dat telekomunikačního operátora.

Experimentovat s nimi je podle Malého v pořádku. Problém nastává, když se výsledky publikují jako predikce s nějakou zárukou. Výzkum a vývoj, který Ipsos dělal se Stanfordem, ukazuje, že záleží na kontextu konkrétního zadání. Syntetická data se víc hodí na screening nápadů, kdežto produkt blízko uvedení na trh je potřeba ověřit na reálných lidech. Hanka dodává, že plně syntetický panel nedává smysl a vždy je potřeba kontrolní vzorek lidí.

Riziko zneužití ukazuje srpnový případ americké firmy Median Strategies. Zveřejňovala průzkumy k volbám starosty a k demokratickým primárkám, média je nekriticky přebírala a nakonec vyšlo najevo, že šlo o vydělávání na sázkových kurzech.

Kdo rozhoduje, co si koupíte

Podle průzkumu Ipsosu používá AI pravidelně 39 % Čechů a dalších 27 % ji alespoň vyzkoušelo. Malý sleduje s obavou vyhledávání bez klikání. Dřív se bojovalo o tři první pozice v Googlu, dnes často vyhraje jen jedna varianta. Při výběru produktů používá AI jako hlavní zdroj 11 % Čechů, mezi mladými 23 %. Algoritmus podle Malého předřadí zdroje s autoritou, v Česku třeba ČTK. Když chybí, sáhne do tréninkových dat a hlavním zdrojem o značce může být Reddit.

Důvěra zatím pokulhává. Jen 32 % Čechů věří, že firmy používající AI ochrání jejich osobní údaje. Lidé podle Malého chtějí regulaci, ale ne přílišnou. Často s AI začínají u plánování cest, kde je těžké se splést, a podíl uživatelů, kteří tak AI využívají, roste z loňské zhruba čtvrtiny k třetině.

Celý rozhovor s Jakubem Malým najdete v 17. dílu podcastu Uhlík vs Křemík.

Otázky a odpovědi

Kolik Čechů platí za nástroje umělé inteligence?

Podle výzkumu Ipsosu, který v 17. dílu podcastu Uhlík vs Křemík citoval moderátor David Salomon, platí za některý AI nástroj jen 8 % Čechů a 61 % placení ani neplánuje. Jakub Malý, CEO Ipsosu pro Česko a Slovensko, to srovnává s placeným zpravodajstvím, kde se podíl platících pohybuje kolem 10 %. Připomíná úsloví, že když je něco zdarma, jste součástí produktu.

Kolik Čechů používá umělou inteligenci?

Podle průzkumu Ipsosu AI bez příkras, který zazněl v podcastu Uhlík vs Křemík, používá AI pravidelně 39 % Čechů a dalších 27 % ji alespoň vyzkoušelo. Jakub Malý z Ipsosu říká, že využívání roste, ale tempo přírůstku klesá. Na úroveň klasického vyhledávání to podle něj zatím není.

Co jsou persona boti, které používá Ipsos?

Jakub Malý v podcastu Uhlík vs Křemík popisuje persona boty jako aplikaci, se kterou klient může konverzovat s výsledky výzkumu místo čtení prezentace. Pracují vždy se spotřebitelskými daty z reálného světa a otevřeně upozorní, když se dotaz dostane mimo rámec zkoumaných dat. Mohou si dohledat informace na internetu, ale dávají to jasně najevo.

Mohou syntetičtí respondenti nahradit lidi v průzkumech?

Podle Jakuba Malého z Ipsosu záleží na úloze. Syntetické respondenty vytvořené z agregovaných dat lze víc využít při screeningu nápadů, ale produkt blízko uvedení na trh je potřeba ověřit na skutečných lidech. Moderátor Adam Hanka v podcastu Uhlík vs Křemík dodává, že panel ze 100 % syntetických botů nedává smysl a vždy je potřeba kontrolní vzorek lidí.

Zdraží umělá inteligence?

Adam Hanka v podcastu Uhlík vs Křemík nejdřív upozorňuje, že dohlédnout se dá spíš na měsíce, třeba půl roku nebo rok, než na několik let. Proti tezi, že AI bude extrémně zdražovat, staví modely, které si každý nasadí na grafickou kartu, budoucí distribuovanost výpočetní kapacity a to, že velkou část serverů dnes spotřebuje trénink, takže existující modely budou zlevňovat. Jakub Malý z Ipsosu čeká, že levnější a bezplatné tarify budou obsahovat reklamu.

Jak se dají zneužít předvolební průzkumy?

Jakub Malý z Ipsosu v podcastu Uhlík vs Křemík uvedl srpnový případ americké firmy Median Strategies, která zveřejňovala průzkumná data k volbám starosty a k demokratickým primárkám a média je nekriticky přebírala. Člověk za firmou přiznal, že to dělali kvůli sázkovým kurzům, a byli odsouzeni. Podle Malého dnes kdokoli může tvrdit, že si udělal výzkum, a v řetězci médií se to nabaluje.

Věří Češi firmám, které používají AI?

Podle dat Ipsosu, která zazněla v podcastu Uhlík vs Křemík, věří jen 32 % Čechů, že firmy používající AI ochrání jejich osobní údaje, a důvěra oproti loňsku mírně klesla. Jakub Malý to vysvětluje tím, že víc lidí dostává od AI výstupy, které je neuspokojí, mnoho nových uživatelů neumí dobře zadávat a ne všechny firmy jsou transparentní v tom, jak s daty uživatelů nakládají.

Odkud AI bere informace o značkách?

Jakub Malý z Ipsosu v podcastu Uhlík vs Křemík říká, že algoritmus hledá cestu nejmenšího odporu a předřadí zdroje s autoritou, v Česku třeba ČTK. Když takové zdroje chybí, sáhne do svého tréninkového korpusu. Dominantním zdrojem informací o značce tak může být Reddit.

Kdo a co v dílu zaznělo

• Creative Dock (firma, 2:34): Firma, kde Adam Hanka vede data a AI.
• Ipsos (firma, 2:39): Výzkumná agentura, kterou host vede pro Česko a Slovensko.
• Petr Kohout (osoba, 4:38): Autor zpravodaje na LinkedInu, ze kterého pořad bere aktuality ze světa AI.
• LinkedIn (produkt, 4:38): Síť, kde vychází zpravodaj s novinkami o AI.
• Google (firma, 4:48): Analyzoval miliony interakcí s AI a zjistil, že lidé ji používají jen u menší části své práce.
• Microsoft Copilot (produkt, 6:44): Příklad nástroje, který čte data ze SharePointu, ale výstup neumí poslat dál.
• SharePoint (produkt, 6:46): Úložiště, ze kterého Copilot čte vstupní informace.
• OpenAI (firma, 12:14): Jeden z velkých poskytovatelů modelů, které obsluhují většinu trhu.
• Anthropic (firma, 12:14): Poskytovatel modelů Claude, které Adam Hanka používá nejraději.
• Grok (produkt, 12:17): Model od X, který podle Adama Hanky nově vstupuje mezi velké poskytovatele; na rozdíl od ostatních jmenovaných ho Ipsos běžně nepoužívá.
• SpaceX (firma, 12:20): Zmíněna jako firma za modelem Grok.
• AI bez příkras (jiné, 13:41): Průzkum Ipsosu o tom, jak Češi používají AI a jak jí věří.
• YouTube (produkt, 14:42): Příklad služby zdarma, u které podle Malého musíte snášet obsah, který jste si sami nevybrali.
• Claude (produkt, 17:43): Nejoblíbenější soubor modelů Adama Hanky, nejlepší modely jsou jen placené.
• Opus a Fable (produkt, 17:52): Modely, na které se bez předplatného nedostanete.
• Eurostat (instituce, 32:35): Zdroj agregovaných dat o populaci pro syntetické respondenty.
• Stanfordova univerzita (instituce, 34:52): Partner výzkumu a vývoje Ipsosu k syntetickým respondentům.
• EU AI Act (jiné, 36:25): Evropská regulace AI, která zavádí označování obsahu vytvořeného umělou inteligencí.
• Median Strategies (firma, 37:15): Americká firma, která zveřejňovala průzkumy kvůli sázkovým kurzům.
• Median (firma, 37:22): Český Median, se kterým americká firma podle Malého nemá nic společného.
• Elon Musk (osoba, 44:16): David Salomon s nadsázkou přirovnává Adama Hanku k Elonu Muskovi.
• ChatGPT (produkt, 51:57): Zmíněn jako možný rozhodovatel při výběru produktů a jako nástroj, se kterým si Adam Hanka udělal průvodce.
• ČTK (instituce, 53:59): Příklad zdroje s autoritou, který algoritmy berou jako důvěryhodný.
• Reddit (produkt, 54:30): Může být hlavním zdrojem informací o značce, ze kterého AI čerpá.
• Tripadvisor (produkt, 56:25): Zazněl u plánování cest s AI jako příklad nejznámějších tipů na místa.
• Montreal (místo, 57:30): Město, kde si Adam Hanka nechal od AI udělat vlastního průvodce.
• Vaříme s umělou inteligencí (kniha, 59:40): Kniha moderátorů podcastu, na kterou na konci dílu upozorňuje David Salomon.

O hostovi

Jakub Malý je CEO společnosti Ipsos pro Česko a Slovensko. V podcastu říká, že ho práce i po letech velmi baví, ať jde o poznávání nových oblastí, nebo o výzkumné techniky včetně zavádění AI. Popisuje, jak Ipsos interně používá levnější modely k přesnému naformulování zadání pro dražší modely, jak napromptované modely pomáhají rozložit klientský brief a jak persona boti zpřístupňují výsledky výzkumu postavené na datech od skutečných lidí. Mluví i o syntetických respondentech, kterými se zabýval výzkum a vývoj Ipsosu se Stanfordem, a o své pozitivní osobní zkušenosti s plánováním dovolené pomocí AI.

Přepis dílu

[0:00] Jakub Malý: Levnější model vám jako člověku pomáhá dát ty správné otázky a skutečně je naprecizovat tak, aby pro ten dražší, v uvozovkách, to potom zafungovalo tak, že je ten výstup podle vašeho očekávání. Jakým způsobem přistupujeme k té činnosti, co chce člověk nějakým způsobem zlepšit? Jestli ji rozložíme do prvků tak, jak ji děláme dnes, dělali jsme ji včera a předevčírem, anebo jestli to zkusíme přemyslet trošku od začátku, právě díky tomu, že teď ty nástroje máme.

[0:33] Adam Hanka: A pokud k tomuhle přístup nemám, tak mám pořád pocit, že umělá inteligence kecá, dává mi blbý výsledky a je to jenom takovej papoušek, kterej mi trochu k ničemu.

[0:44] Jakub Malý: V tu chvíli děláme největší chybu, protože nevíme, co za tím celým stojí. Tohle je třeba příklad toho, jak při tom vstupním parametru, kdy dostaneme zadání, nám to má pomoct s přípravou otázek, na co se doptat. My ty persona boty stavíme tak, aby transparentně říkaly: tady už se začínáte ptát na věc, která je mimo rámec těch dat, co byla zkoumána v tom základním souboru, a samozřejmě můžu kontextualizovat z dalších zdrojů, ale dávám to jasně najevo.

[1:20] Adam Hanka: Když je dezinformace, nebudou mít nálepku, jo?

[1:23] David Salomon: To jsem taky nedávno slyšel, že prej ty země, který tohleto chtěj šířit.

[1:28] Adam Hanka: Tam nebudou dávat nálepky.

[1:29] David Salomon: Se na to asi vykašlou a my nemáme na ně nic jinýho než pomlázku, podle mě. Postupně odebírám Křemík a přidávám tam Uhlík, abych to zpřesnil. Když jde do tuhýho. Když jde do tuhýho, jdou tam lidi.

[1:41] Jakub Malý: Krásné přirovnání.

[1:42] David Salomon: Posloucháte podcast Uhlík versus Křemík, pořad i pro ty, kteří mají pocit, že průzkumy veřejného mínění jsou hlavně otravné telefonáty, ve kterých se vás někdo ptá, koho budete volit. Ale ono to tak není. Dnes budeme řešit, jak umělá inteligence mění způsob, kterým firmy zjišťují, co si lidé myslí, co chtějí a co si třeba nakonec koupí. Podíváme se taky na to, jestli už může AI sama vést rozhovor s respondentem, analyzovat jeho odpovědi nebo dokonce skutečného člověka úplně nahradit nějakou syntetickou verzí. A budeme taky řešit, co průzkumy říkají o nás samotných, tedy o lidech, o Uhlících, konkrétně z Česka. Takže kolik Čechů už AI používá, proč jí stále úplně nevěříme a jak začíná ovlivňovat naše rozhodování. Tak jdeme na to. Já jsem David Salomon a jako vždycky tu se mnou sedí Adam Hanka, šéf dat a AI v Creative Docku. Ahoj, Adame.

[2:36] Adam Hanka: Nazdar, Davide.

[2:36] David Salomon: A naším dnešním hostem je Jakub Malý, CEO společnosti Ipsos pro Česko a Slovensko. Dobrý den, Jakube.

[2:43] Jakub Malý: Dobrý den.

[2:43] David Salomon: Dobrý den.

[2:44] Jakub Malý: Díky za pozvání.

[2:49] David Salomon: A co nám o Jakubovi řekla umělá inteligence? Jakub Malý je sociolog a člověk, který se výzkumem trhu zabývá víc než 20 let. Dnes je CEO Ipsosu pro Česko a Slovensko a vede taky jednu z největších výzkumných agentur na českém trhu. Jeho práce stojí na pomezí dat, marketingu, porozumění zákazníkům a rozhodování firem, tedy oblastí, do kterých dnes velmi rychle vstupuje umělá inteligence. V Ipsosu se přímo podílí na zavádění AI do výzkumných nástrojů i interního fungování firmy. AI podle něj dokáže výrazně zrychlit analýzu, hledat v datech souvislosti, které by člověk hledal mnohem déle, a uvolnit lidem ruce od části rutinní práce. Zároveň ale patří k těm, kteří před přílišným nadšením varují. Budoucnost výzkumu podle něj není v tom, že člověka jednoduše nahradíme umělou inteligencí, ale v kombinaci lidského úsudku a AI a například plně syntetické nahrazování skutečných respondentů označil za něco, co může výzkumnému oboru udělat spíš medvědí službu. Takže blbý, abychom tomu rozuměli. Jakube, je takový medailonek v pořádku za vás?

[4:00] Jakub Malý: Myslím si, že to vystihuje ty hlavní rysy. Kromě toho bych možná dodal, že i po těch letech mě to velmi baví, ať už poznávání nových oblastí z hlediska problematiky toho, co studovat, tak i těch výzkumných technik, včetně zavádění AI.

[4:16] David Salomon: Já jenom dodám, že pro mě osobně je Jakub hlavně člověk, který nás všechny respondenty zná do posledního detailu, takže pozor na něj. A já se moc těším, co se o sobě, hlavně o sobě, co jsme my lidi, zač dozvíme. Teď pojďme na aktuality ze světa AI, které vám přinášíme ve spolupráci se zpravodajem, spsáno Zpravodají, Petra Kohouta z LinkedInu, kde každý týden sledujeme novinky prakticky a srozumitelně a máme to fakt rádi. Teď jsem zvědavý na vaše názory k těmhle novinkám. Google totiž analyzoval miliony interakcí s AI a zjistil, že umělá inteligence už zasahuje do velké části profesí, ale lidi ji zatím používají jenom u menší části svojí každodenní práce. Ve většině případů navíc AI úkol nepřebere celý, ale třeba pomáhá jenom s hledáním informací, nápadama, analýzou nebo prvními návrhy řešení.

[5:09] David Salomon: Takže to zatím vypadá oproti tomu, jak jsme se tady bavili třeba před půl rokem, že to nebude nahrazování lidí, ale spíš taková spolupráce a doplnění. Obou dvou bych se vás, pánové, chtěl zeptat, co vidíte vy ve výzkumech nebo v praxi ve firmách, když tam třeba máš, Adame, svoje lekce, jak se to posouvá za toho půl roku? Stále se bavíme o nahrazování lidí, nebo spíš rozšiřování jejich schopností?

[5:37] Adam Hanka: Já myslím, že se bavíme o obojím najednou. Tady je potřeba si říct, a já to razím dlouhodobě, umělá inteligence v dnešní době je mnohem víc o propojování zdrojů. Ty modely, kterými máme, už jsou dneska natolik inteligentní a natolik schopní, že oni dokážou v podstatě cokoliv, k čemu jim dáme dostatek dat, a ne příliš dat, ale takový to správný množství dat, tak ty modely to dokážou vyluštit. My máme ale úplně jiný problém. My máme problém k těm modelům ty data dostat. A potom zejména ve chvíli, kdy ty modely už nějakou odpověď vyřknou, něco sepíšou, něco zanalyzujou, tak máme ohromnej problém tohleto někam uložit a v podstatě poslat dál. To je to celkový propojení, to si můžeš představit jako když něco strčíš do zásuvky a teď ti do toho začne týct elektřina.

[6:23] Adam Hanka: Tak to jsou ty data, který ty do toho modelu potřebuješ dostat. A to propojení systémů je v tomhletom podle mě největší blok. Třeba i pro mě je to něco, co já se snažím dlouhodobě řešit a je to jeden z mých otevřených, řekl bych dokonce výzkumných problémů, jak ty data propojovat co nejefektivnějším způsobem. Protože pokud dáš člověku, třeba Microsoftí Copilot, který čte z jeho SharePointu, tak ten Microsoftí Copilot si přečte ty vstupní informace, to je jedna strana té rovnice. Ale ve chvíli, kdy já z toho ty data potom nemůžu nikam dál poslat, protože si je můžu jenom zkopírovat nebo třeba jenom uložit do nějakýho souboru, neumí mi to soubor ani zeditovat, tak v tu chvíli využitelnost tohohle systému je jenom poloviční. Právě proto to lidi používají v těch úkolech, ve kterých nepotřebujou tolik vstupů a ve kterých ten výstup hlavně nepotřebujou posílat nikam dál, prostě si to zkopírujou, přečtou, nachytřej se, překopy-pasteujou si ty informace někam do prezentace.

[7:20] Adam Hanka: To znamená, tam to propojení podle mě chybí a to propojení, to znamená nějaká technická, inženýrská věc, ne kvalita modelu umělý inteligence, je to, co potom to využití sype na tu stranu, o který ty jsi tady mluvil. Mě by ještě potom zajímalo, a to je taky zajímavý, že tady právě máme Jakuba, který interakce s umělou inteligencí v tomhle výzkumu Google analyzoval. Protože když si představím, že jsou třeba jako dva různý způsoby využití umělý inteligence, tak jeden je, otevřu si chat a krafu si s tím chatem. Něco si s tím povídám, ono mi to dává nějaký výsledky. A potom je zapojení do takzvanýho workflowu, to znamená do nějakýho procesu, ve kterým já si třeba volám a píčko to a píčko mi něco vrátí a potom tam zatím je nějakej konektor, kterej už to posílá dál. Tak kdybych třeba analyzoval jenom data z těch chatů, tak samozřejmě jsem na jedno oko slepej, já v tom budu mít nějakou statistickou odchylku. Protože já uvidím právě jenom ty úkoly, kde lidi využívají tu umělou inteligenci k tomu, aby si povídali, aby se nachytřovali, aby brainstormovali, protože oni to nedokážou potom poslat dál do nějakýho dalšího procesu. Takže já aspoň chci věřit tomu, že metodologicky je tady ten výzkum zpracovaný tak, že se to kouká i na interakce s firemníma appy, protože tím opravdu zjistím větší paletu toho, kde lidi umělou inteligenci používají.

[8:35] David Salomon: Kdybych to mohl rozšířit, tu otázku ještě na vás, Jakube, můžeme už teď říct, že umělá inteligence mění styl práce lidí?

[8:45] Jakub Malý: U těch kancelářských profesí nepochybně, minimálně v rovině vzdělávání a nutnosti se v tomhletom nějakým způsobem zorientovat. A abych navázal na to, o čem mluvil Adam, tak já tam vidím takové tři roviny. První je na vstupu pro umělou inteligenci, ať už se bavíme o jakémkoliv interfacu, protože tam i z konverzací, co máme s různými firmami, je vidět, že máme obrovské rezervy. A jenom když tady udělám drobnou odbočku, tak třeba jakým způsobem my pracujeme interně u složitějších zadání, že si dáváme poměrně na čas s tím, abychom třeba s pomocí levnějších modelů naformulovali správně to zadání a dostatečně ukotveně a kontextuálně pokládali dotazy pro nějaký dražší model, který má větší spotřebu, ale zase na druhou stranu potřebuje mít mnohem ukotvenější zadání, aby vám dal ten správný výstup.

[9:48] David Salomon: To znamená, levnější model se ptá, dražší model odpovídá.

[9:52] Jakub Malý: Levnější model vám jako člověku pomáhá dát ty správné otazy a skutečně je naprecizovat tak, aby pro ten dražší, v uvozovkách, to potom zafungovalo tak, že je ten výstup podle vašeho očekávání.

[10:07] David Salomon: Je to zefektivnění toho procesu, kdy vy předpokládáte, že vám ten levnější model dá tu nejsprávnější cestu, nejkratší, která vám uspoří nějaký prostředky. U těch modelů se můžeme rovnou zeptat i na další takovou aktualitku nebo pohled současnej, jak dlouho bude AI ještě levná. Protože dneska máme za několik stovek měsíčně přístup k technologii, jejíž provoz vyžaduje obrovský datový centra, drahý čipy a stále víc energie. A pokud bude poptávka po AI růst rychlejc než dostupný výpočetní výkon, tak se nám může to současný období velmi levné umělé inteligence postupně změnit, rozuměj zdražit. Jak dřív se říkalo, cena se bude upravovat, ne, bude se zdražovat prostě.

[10:55] David Salomon: A potom by se to spíš z takovýho toho neomezenýho grálu, ze kterýho všichni pijeme, mohlo stát fakt omezenou luxusní službou. Asi by to i změnilo náš přístup, jak ji budeme využívat. Takže ta otázka na vás je, že kdyby AI během několika let výrazně zdražilo, změnilo by to podle vás i třeba rychlost nebo přístup k její adopci? Což by mě zajímalo, co na to řekne Adam, který se AI adopcí zabývá teda na plný CRS.

[11:26] Adam Hanka: Já si dovolím zpochybnit tvoji otázku. Ty ses zeptal, kdyby AI během několika let zdražilo. Já si myslím, že tady se můžeme bavit o měsících, třeba půl roku nebo roku. To, co bude potom, my v týhletý době vůbec nedokážeme dohlídnout. Já tuhle úvahu o tom, že AI jede na steroidech a to znamená, že je to nějakým způsobem dotovaný, že to používáme z rampingový ceny, já tuhle úvahu čtu velmi často. Vedle toho se rozvíjejí modely, který už si může dneska každej nasadit na grafickou kartu. To by mě potom třeba taky zajímalo, když se budeme bavit, jaký modely používáte v Ipsosu, protože my jsme zatím ve světě, kdy většina těch providerů jsou čtyři velký firmy.

[12:14] Adam Hanka: Google, OpenAI, Anthropic, teď do toho začal dupat Grok, takže to znamená X nebo SpaceX. Tyhlety provideři obsluhujou velkou část trhu. Zatím je to takový koncentrovaný, ale já si myslím, že se postupně propracováváme do světa, kdy ten výpočetní výkon a výpočetní kapacita budou distribuovaný. Jeden z těch důvodů je, že velkou část tý serverový kapacity sežere trénink těch modelů. Ta inference samozřejmě je taky drahá. Inference je prostě jenom to, že do toho pošlete dotaz a ten dotaz vám něco odpoví, nebo ten model vám něco odpoví. To je taky drahý, ale není to tak drahý jako to trénování. To znamená, teď kdybychom třeba ty modely přestali trénovat, a to neříkám, že máme, ale jenom hypotetická úvaha, tak se nám uvolní velký množství serverový kapacity a umělá inteligence ve skutečnosti pravděpodobně zlevní.

[13:03] Adam Hanka: Protože my v těch tokenech samozřejmě platíme i ten vývoj dopředu. Samozřejmě ta firma chce mít peníze na to, aby vyvíjela další a další verze modelů a nejenom na to, aby probíhalo dotazování na ty modely, který už teď existujou. Takže distribuovanost, to je proti tezi, že to všechno bude extrémně zdražovat. A potom taky samozřejmě to, že náklady trénování jsou taky nějak vysoký, to znamená ty modely, který už teď existujou, ty budou zlevňovat.

[13:33] David Salomon: Rovnou pojďme na ten dotaz od Adama, jaký jste zvyklí využívat modely, a potom by navázal asi dotaz, což jste i zkoumali v průzkumu AI bez příkras, jak lidi vnímají přístup k AI, která je zadarmo, jestli tomu věří a tak dále. Tak řekněte nám nějaký příklady, co používáte.

[13:54] Jakub Malý: Zkusím. Těch modelů my využíváme víc a na různé use casy, takže to, co Adam vyjmenoval, kromě Groku, poměrně běžně. A ještě různě odstupňované modely, protože třeba na nějaký rychlý brainstorming vy nepotřebujete ten model s tou nejlepší kapacitou a nejlepším reasoningem, protože proč. Takže tam uděláte nějakou rychlou iteraci v tomhletom smyslu a pak až pokračujete k těm dražším modelům. To je nějaké typické použití. A trochu to souvisí i s nějakou monetizací, kterou vidíme třeba na mediální scéně. A logicky ta trvala nějakou delší dobu ve smyslu toho informace, ale i třeba YouTube je věc zdarma, ale je tam to ale.

[14:48] David Salomon: Ale nedá se na to moc dívat, když je to zdarma.

[14:52] Jakub Malý: A druhá věc je, že ve chvíli, kdy to má být zdarma, tak pak musíte mít mnohem větší toleranci k nějakému obsahu, který ne nutně jste si vybrali. A dá se předpokládat, že podobně se to bude odvíjet i u těch levnějších tarifů nebo u těch v uvozovkách zdarma.

[15:09] David Salomon: To znamená, že tam třeba budu mít reklamu?

[15:12] Jakub Malý: Nepochybně.

[15:13] David Salomon: A budu tam mít reklamu, která bude součástí odpovědi a možná po čase vznikne nějaká regulace, která mi bude říkat, že musí být ta reklama označená jako reklama, že jo.

[15:24] Jakub Malý: Je to tak.

[15:25] David Salomon: Já si rovnou šáhnu pro číslo. Z výzkumu Ipsosu vyplynulo, že pouze 8% Čechů za některý AI nástroj platí a 61% placení ani neplánuje. Tím si možná trošku odpovídáme na to, o čem jsme se tady teď bavili. Je to o tom, že jsme se naučili, že to máme zadarmo, budeme na tom závislí a potom to nějaký ty firmy teda využijou proti nám. Takhle se to dá taky predikovat.

[15:56] Jakub Malý: Tak obvykle, když bych si měl vypomoct takovým zažitým úslovím, že když vám někdo tvrdí, že je to zdarma, tak vy jste součástí toho jeho produktu. A tohleto, myslím, ta čísla to trošku ilustrují. Protože ve chvíli, kdy máte 8% a kolem 10% se to pohybuje i ohledně placeného obsahu, třeba za zpravodajské média a podobně, tak jste u té desetiny, která si selektuje a je schopná do toho investovat, protože se domnívá, že pak má ty věci víc pod kontrolou. A ten zbytek je ochotný mít tu selekci, která je zdarma servírována a s tím potom pracovat.

[16:44] David Salomon: A jak to na vás působí, pánové, jako že je tady 60% lidí, který řeknou, že za to nikdy nezaplatěj? Co k tomu máte za emoci? Mně to třeba přijde šílený naprosto.

[16:58] Adam Hanka: Já si dovedu představit, že třeba co se týče konzumace mediálního obsahu, tak když za ně neplatím, tak pořád třeba existujou a pokud se tady něco strašně nepokazí, tak ještě nějakou chvíli existovat budou veřejnoprávní média, kde mám v zásadě kvalitní obsah v rámci koncesionářskýho poplatku. V podstatě je mi to nejlepší zpravodajství doručovaný zdarma. V oblasti umělý inteligence já za sebe používám v podstatě jenom ty placený modely. A já si nedovedu představit, jak, sorry, mizerný zážitek mají ty lidi, pardon, posluchači, který za ty modely neplatěj. Protože třeba když se podívám na modely od Anthropicu, Claude, to je můj nejoblíbenější soubor modelů, tak tam ty nejlepší modely jsou opravdu jenom placený.

[17:51] Adam Hanka: Tam si na ten Opus nebo Fable bez předplatnýho vůbec nesáhneš. Vůbec nevíš, co to umí, vůbec nevíš, o co přicházíš. A přitom tenhleten zážitek s tím, že máš k dispozici nejlepší umělou inteligenci na planetě, úplně stejnou jako má v kapse šéf Googlu, tak máš za 20 dolarů za měsíc. A já jsem teď byl ve Spojených státech, tak vím, že dolar není ani 25 korun. Takže asi 440 korun měsíčně a může si šáhnout na to úplně nejlepší AIčko, to kdo si nevyzkoušel, tak ale opravdu neví, o čem ta umělá inteligence je. Teď jsem tady možná hodně přísnej, ale já to tak opravdu cejtím.

[18:27] Jakub Malý: Ty rozdíly jsou tam v tomhletom obrovské. Problém je, že jak Adam správně nastínil, že pokud si to člověk neměl šanci vyzkoušet, tak stále může žít v tom, že i to bezplatné je v pořádku, stačí mi. A pak možná se trošičku točíme v kruhu toho, co zaznělo předtím, že se to využívá na izolované úkoly a tím pádem nemáte šanci posunout dál tu automatizaci celého toho workflow, jak tady zaznělo, procesu nějaké složitější činnosti. A tam si myslím, že je i další strukturální problém, což je ta druhá rovina, co jsem zmiňoval na začátku, jakým způsobem přistupujeme k té činnosti, co chce člověk nějakým způsobem zlepšit.

[19:19] Jakub Malý: Jestli ji rozložíme do prvků tak, jak ji děláme dnes, dělali jsme ji včera a předevčírem, anebo jestli to zkusíme přemyslet trošku od začátku právě díky tomu, že teď ty nástroje máme. Tam je obrovský rozdíl v tom, jestli se snažím automatizovat nějaký proces, který jsem doteď dělal manuálně a jenom nahrazovat ty jednotlivé kroky, ale ty jednotlivé kroky nemusí být vůbec relevantní v tom dnešním kontextu. Dá se udělat třeba ta věc jinak nebo úplně přeskočit, ale to tam chybí v tomhletom.

[19:52] Adam Hanka: A když si to člověk nedostatečně osahá, protože nemá k dispozici ty nejlepší modely, tak neví, jak můžou ty jednotlivý kroky toho procesu vypadat. To znamená, že si nevytváří takovou tu intuici, ten pocit v břiše, který i mně třeba trval tři čtvrtě roku, než jsem se naladil na práci s těma modelama, abych věděl, co od toho mám kde očekávat a abych to nemusel pokaždý celý odpoledne vyexperimentovávat. To mi trvalo nějakou relativně dlouhou dobu. A pokud k tomuhle přístup nemám, tak mám pořád pocit, že umělá inteligence kecá, dává mi blbý výsledky a je to jenom takovej papoušek, který je mi trochu k ničemu.

[21:54] David Salomon: A teď už jdeme na hlavní rozhovor. Možná pojďme pokročit takovým oslým můstkem, jak jsme se bavili teď v závěru, kdybychom se dnes podívali na nějaký běžný projekt v Ipsosu, nějaký výzkum, který části už dneska dělá rozhodně AI a který části rozhodně bys jí ještě nesvěřil.

[22:16] Adam Hanka: Ty jsi u toho začal šeptat, jak kdyby to teď přichází to velký tajemství.

[22:20] David Salomon: No.

[22:20] Adam Hanka: Teď bude magie.

[22:22] David Salomon: Teď bude magie.

[22:26] Jakub Malý: Tak když bych to měl úplně rozložit, tak první věc je použití při analýze briefu, to znamená klientského zadání.

[22:36] David Salomon: Pochopit, co klient chce.

[22:39] Jakub Malý: Dost často je to tak, že vy potřebujete k tomu zadání se doptat. A jelikož my už máme ty modely napromptované dopředu, tak vám to umožní, ať už máte jakoukoliv pozici v tom týmu, ten brief rozložit tak, abyste věděli, na co se vlastně správně doptat. I když je třeba seniornější kolega zrovna na dovolené, tak aby i vy v týmu, co nemáte za sebou takové množství projektů, jste věděli, na co se doptat toho klienta. Tím to začíná.

[23:14] David Salomon: Máte třeba nějaký příklad, co ty klienti po vás chtějí typicky a vy byste třeba nevěděli hned, na co se doptat a právě použijete to AIčko. Jenom aby i posluchači věděli, co k vám chodí za zadání, protože klientský brief může být pro nás jasnej, ale možná to bude taky záhada pro někoho, co to je.

[23:36] Jakub Malý: Často je to záhada i pro mě, musím říct. Nejčastěji, co nám chodí to zadání, je: potřebujeme sesbírat tisíc respondentů, reprezentativní vzorek v téhleté oblasti, v těchletěch zemích, chceme se věnovat preferencím týkajících se toho a toho.

[23:55] David Salomon: Třeba kdo používá noční krém, nebo kdo bude volit pravicovou stranu.

[24:00] Jakub Malý: Nebo jaká auta používáte.

[24:03] David Salomon: Nějaký spotřebitelský chování.

[24:05] Jakub Malý: Jaké příchutě jogurtů jsou vaše oblíbené a podobně, že nejčastěji to zadání začíná rovnou tou technikálií nebo potřebujeme čtyři skupinové diskuze s touhletou cílovou skupinou, například Praha, Brno, tenhleten typ spotřebitelů a chceme se jich zeptat na tyhlety věci.

[24:25] Adam Hanka: A to je proto, že na druhý straně taky sedí sociolog, který to umí zadat, anebo je to proto, že vy to potom musíte celý rozebrat, obrátit vzhůru nohama a tomu klientovi vysvětlit, že chce něco úplně jinýho.

[24:36] Jakub Malý: Je to častěji ta druhá varianta, k tomu právě směřuju, že to zadání a ty otázky, které my musíme položit, musí jít po podstatě té věci, po tom problému, co se řeší. Co je ta byznys otázka za tím, protože nikdo ve skutečnosti nepotřebuje udělat tisíc rozhovorů, nikdo nepotřebuje udělat čtyři skupinové diskuze. Ti lidé potřebují vyřešit nějaký problém, nějakou otázku. A když my rovnou bychom skočili po hlavě a začali připravovat projekt na ty čtyři skupinové diskuze, rovnou už si psali scénář a podobně, jak se co nejlépe zeptat, tak v tu chvíli děláme největší chybu, protože nevíme, co za tím celým stojí. Tohle je třeba příklad toho, jak při tom vstupním parametru, kdy dostaneme zadání, nám to má pomoct s přípravou otázek, na co se doptat. Chybí tam byznys kontext, musím se zeptat na byznys kontext. Jaké rozhodnutí má být na konci toho, když od nás dostanete ten výstup a podobně.

[25:40] David Salomon: A to už vám řeší AIčko v tuhletu chvíli.

[25:42] Jakub Malý: Tak dává první draft těch okruhů, na co by bylo dobré se zeptat a dělá to i v kontextu znalostí našeho toolboxu a podobně, nějakých standardizovaných nástrojů, které v té oblasti máme.

[25:55] David Salomon: A co by naopak AIčko nedokázalo, nebo byste jí to nesvěřil, protože bezpečnost nebo halucinování?

[26:05] Jakub Malý: Určitě by to byla v prvním kroku návaznost na ty správné otázky a jak Adam trošičku naznačil, i třeba rozmluvení toho, že tahleta věc třeba nedává smysl, a byť to může znít, že jdeme proti vlastnímu byznysu, tak to děláme, protože tím pak na konci dne si toho klienta dost možná zavážete mnohem více, než když rovnou byste exekuovali to zadání. Takže to třeba nesvěřujem ve smyslu toho rozmluvit, že to vlastně není dobrý nápad. A pak analogická situace je na konci toho samotného výzkumného projektu, kdy naopak spolu s tím klientem dáváte dohromady, co to pro ně znamená a jaká je implikace pro tu organizaci. Tak to jsou dvě základní části, které by se svěřovaly těžko z mého pohledu.

[26:57] David Salomon: Připomíná mi to, že tam by mohl být člověk v tom řetězci a vy se pak rozhodnete, jestli ho tam necháte, anebo nahradíte AIčkem. Ale co vím, tak vy máte i persona boty, což je věc, která nahrazuje v podstatě toho zákazníka zároveň.

[27:14] Jakub Malý: Respondenta.

[27:15] David Salomon: Nebo respondenta. Jak to funguje?

[27:17] Adam Hanka: Já si představuju Ipsos tak, že on propojuje lidi na dvou stranách. Na jedný straně je ten klient, který posílá nějakou poptávku, ten má jogurty a chce ještě prodávat borůvkový a chce zjistit, jestli je pro to odbytiště. A potom je tady nějakej respondent, kterýho se ptám jako: "Podívej, jogurt, chceš tenhle jogurt? Chceš jogurt s příchutí borůvek?" A teď na jedný straně nahrazuješ tu práci na úrovni klienta a na druhý straně můžeš částečně nahrazovat toho respondenta.

[27:45] David Salomon: No a to jsou ty persona boty. Jak to funguje?

[27:48] Jakub Malý: Já možná jenom trošičku upřesním tuhletu věc. Persona boti v našem pojetí, protože samozřejmě ten pojem není patentovaný, pracují vždycky právě se spotřebitelskými daty, které pocházejí z reálného světa. A co ten persona bot umožňuje, je vám jako klientovi, respektive klientské organizaci, v uvozovkách konverzovat s těmi výsledky. Takže místo toho, aby dostal PowerPoint, který po druhém slidu lidi unudí, PDFko, nevím, videomedailonek, který zastará za dva týdny, tak ten persona bot umožňuje tu konverzaci na to téma. A my ty persona boty stavíme tak, aby transparentně říkali: "Tady už se začínáte ptát na věc, která je mimo rámec těch dat, co byla zkoumána v tom základním souboru." A samozřejmě můžu kontextualizovat z dalších zdrojů, ale dávám to jasně najevo. Takže v našem případě pořád je to základní zakotvení v těch datech od spotřebitelů.

[28:59] David Salomon: Od lidí.

[29:00] Jakub Malý: Od lidí, děkuju. A odlišujeme tu hranici, že může ten persona bot, protože ta aplikace je toho schopná, i si sáhnout na internet a zkusit třeba něco dohledat a udělat nějakou hypotézu, ale dává to jasně najevo.

[29:15] Adam Hanka: Takže tohleto je v podstatě prezentační vrstva nebo nějakej jinej způsob, jak prezentovat výsledky výzkumu vašemu klientovi. Já si teda myslím, že abychom se tady v tom dokázali posunout o kousek dál, jako v pochopení, a taková moje dělostřelecká příprava na příští otázku, mohl byste kdyžtak vysvětlit, co je to ta pověstná persona? Protože já to vím, ale vím, že jsem se to naučil až někde v praxi a věřím tomu, že spousta našich posluchačů to třeba vědět nemusí.

[29:41] Jakub Malý: Zkusím popsat co nejstručněji. Obvykle je to tak, že zákazník, klient, firma, co zadává a prodává nějakou službu nebo produkt, tak má cílovou skupinu a tu má rozdělenou do nějakých segmentů, kterým prodává a má třeba podle toho nastavené produktové portfolio, ať už těch příchutí, typů bankovních účtů, různých benefitů a podobně. A ty segmenty, aby se jim s nimi dobře pracovalo, obvykle se snaží personalizovat nějakým způsobem, tudíž o každém segmentu vypovídá nějaká persona. Takže může být třeba persona Adam, která zastupuje nějaký segment, a aby si jí dokázali všichni ti lidé v organizaci a třeba spolupracujících mediálních agenturách, kreativních agenturách a podobně představit, tak reprezentuje tenhleten daný segment.

[30:36] Adam Hanka: Vy je máte pojmenovaný?

[30:39] Jakub Malý: Ty persony? Často to využíváme, to pojmenování.

[30:43] David Salomon: Takže tam jde o to, že ta persona, ten avatar nebo ta role má nějakej věk, nějaký pohlaví, nějaký bydliště, nějaký příjmy a tak dále. A ty potom si představuješ, jako když ty si představíš našeho typickýho posluchače teďka.

[31:00] Jakub Malý: Je to jako průměrná osoba z nějakýho segmentu.

[31:04] David Salomon: Jasně. A to znamená, tam nehrozí to, že by díky těm persona botům ten váš klient ztratil kontakt s reálným zákazníkem, protože persona boty vycházejí z databáze reálných zákazníků.

[31:20] Adam Hanka: Ale právě je zajímavý se potom zeptat, máte i syntetický persony, vytváříte tyhlety persony i ze syntetickejch dat, nebo jsou vždycky postavený na tom klasickým výzkumu a průzkumu, který jste dělali třeba před 10, 15 lety?

[31:34] Jakub Malý: Může to znít jako terminologická nuance, ale my ty persona boty používáme skutečně jako tu aktivační vrstvu těch reálných spotřebitelských dat a případně, pokud je tam ta jasná hranice, ano, chci i nějakou informaci mimo, tak to ta aplikace umožňuje. Takže to jsou ti persona boti a pak máme syntetické agenty, syntetický panel, syntetické respondenty, jak tomu chcete říkat. A tam je ta odlišnost, že ti od začátku jsou umělí, vygenerovaní pomocí právě AI a je to na základě různých datových zdrojů, které typicky pracují s různým stupněm agregace.

[32:21] Jakub Malý: To znamená, nemáte tam data o individuálních uživatelích jako malý, to znamená, neřešíte tam GDPR a podobné věci, ale máte tam nějaké znaky o té populaci, třeba z Eurostatu, ale můžete tam mít vrstvu například od telekomunikačního operátora, který mapuje podíl a přihlašování na BTSky, takže tam můžete mít i nějaké vrstvy real time dat nebo near real time vstupů, třeba přes API různých a ty vám dávají dohromady nějaký obrázek na základě toho vy vytváříte tu syntetickou populaci.

[33:00] Adam Hanka: To znamená, já si postahuju nějaký data z internetu a teď třeba mě by to zajímalo pro politickou stranu, tak chci kandidovat v nějakejch volbách a chci, říkám si, nemám třeba peníze na to, abych za váma přišel a řekl: "Jakube, tady je, já nevím, 300 000, uděláte mi prosím průzkum?" Tak si řeknu, jsem šikovnej kluk v umělý inteligenci, začnu si stahovat data ze statistickýho úřadu, z Eurostatu, napíšu si nějakej program a začnu se těch mejch syntetickejch botů, který si tam vytvořím na základě těch statistickejch dat, doptávat na to, co si myslej o mým programu. Jak moc blbě to dělám? Na škále od strašně až po středně třeba.

[33:42] Jakub Malý: Z experimentálního pohledu to děláte v pořádku, protože zkoušíte něco prozkoumávat. Problém je, když to pak začnete podávat dál nebo publikovat a budete to vztahovat k tomu, že je to predikce s nějakou garancí, validitou a podobně. Tam je ten problém. Do té doby, pokud si budete experimentovat teoreticky interně v rámci interního marketingu té dané politické strany, takhle si něco zkoušet, testovat, proč ne. Ve chvíli, kdy to začnete používat dál, tak to může být hodně problematické, protože strašně závisí na těch datových vrstvách, které tam vstupují a hlavně na čem hodně záleží, že vy si musíte dát vícero iterací a vícero scénářů si nechat naformulovat a potom zase to vztáhnout typu test retest k té reálné populaci, než si budete jisti, že aspoň míříte přibližně správným směrem.

[34:46] Jakub Malý: Protože co dlouhodobě ukazuje to R&D, které třeba Ipsos v tomhletom dělal dohromady se Stanfordem, je, že je tam důležitá ta kontextualizace pro to konkrétní zadání.

[35:02] Adam Hanka: Co je to kontextualizace?

[35:03] Jakub Malý: Kontextualizace znamená, že něco jiného vám to může dát pro krajské volby, když se budete ptát stejných syntetických botů, něco jiného pro senátní, něco jiného pro volby do europarlamentu a stejně tak to bude jiné v, my tomu říkáme takzvaná mediální dieta. Když dáte nějaké informace, tady jsou nějaké vstupy, nějaké články na tohleto téma, které jsou třeba součástí toho volebního programu a dá se předpokládat, že to vstoupí do toho mediálního prostoru, bude to známé a tím pádem ta populace i ta syntetická bude reagovat jinak, než když tam tenhleten vstup nebude.

[35:45] David Salomon: To vlastně souvisí i s datovou inflací, o které mluvíte. Vy jste oba dataři, tak mi jistě dáte za pravdu, že dat už míň nikdy nebude. A jak vlastně poznat, který ty data jsou kvalitní, relevantní, pravdivý? Máte na to nějakej speciální filtr? Protože určitě se musíte přehrabovat velkou spoustou dat, který přicházejí z prostředí lidí, který taky nejsou úplně neomylný. Dokonce tam třeba chtějí nastrčit i nějaký srágory, dezinformace, věci. Je nějaká finta, jak si to třeba pohlídat? Tak teď třeba EU AI Act, bude tam AI generated, AI modified nálepka. Dobrý, tak jedna věc vyřešenou. Ale ještě něco jinýho. Nebo to tam lejeme, hlava, nehlava.

[36:37] Adam Hanka: Když je dezinformace, nebudou mít nálepku, jo?

[36:40] David Salomon: To jsem taky nedávno slyšel, že prej ty země, který tohleto chtějí šířit.

[36:44] Adam Hanka: Tam nebudou dávat nálepky.

[36:45] David Salomon: Se na to asi vykašlou a my nemáme na ně nic jinýho než pomlázku podle mě. Tak to se nám asi vysmějou. Ale jsme na straně samozřejmě etiky a dobra a tak, jak to má správně bejt. Když se vrátím k tý otázce.

[37:02] Jakub Malý: Možná zkusím jenom přes příklad, když teda Adam mi dá prostor tady v tomhletom začít. Tak teď je to srpnová věc. Median Strategies v Americe, kteří, tudíž nemá nic společného s Medianem českým, vydávali průzkumná data do mediálního prostoru. Média to přejímala, týkalo se to voleb starosty a týkalo se to demokratických primárek. Nekriticky to bylo přijaté jako výsledky průzkumu. Bylo to zveřejněné naprosto intencionálně. Nakonec přiznal člověk, který stál za tou firmou, že to dělali kvůli sázkovým kurzům, na kterých vydělali a byli i odsouzeni, byla jim zakázaná činnost a podobně.

[38:04] Jakub Malý: A tím chci jenom říct, že tam je skutečně velké nebezpečí, že a souvisí to s tou datovou inflací, že relativně kdokoliv může tvrdit: "Udělal jsem si nějaký výzkum." Teď je otázka, jestli řekne syntetického charakteru nebo ne, nebo to jako zobecní. Ten ukazuje tohleto, tohle jsou ty výsledky a vy budete zástupce média, který si řekne: "Super, vidím, že to tady mám první, to je skvělá věc, rovnou to publikuju." A v tom řetězci se to potom nabalí dál a dál.

[38:41] David Salomon: A vrací se to zase zpátky jako zdroj informace pro ostatní a už to ovlivňuje to veřejný mínění.

[38:47] Jakub Malý: Je to tak. Takže tam v tomhletom je obrovský risk.

[38:53] Adam Hanka: Tady obecně platí teorie a mně se líbí, jak to Jakub zarámoval do týhletý problematiky manipulace voleb a ještě k tomu z důvodu sázkovýho, kurzovýho sázení, a ne třeba z důvodu úmyslný manipulace voleb, protože chci protlačit nějakýho jednoho svýho oblíbenýho kandidáta. Ale tady existuje jakási teorie toho, že ty vždycky hledáš takový data a takový informace, který vysvětlujou nějakej jev. A pokud já třeba budu chtít, skvělej příklad, statistika, moje oblíbená, velikost levý nohy ve skutečnosti koreluje s výší platu, protože máme gender pay gap, ženy mají menší nohy, ale zároveň taky vydělávají na stejný pozici míň peněz. Je velikost levý nohy vysvětlující proměnná? Pravděpodobně ne. Pravděpodobně je to jenom nějakým způsobem propojený s pohlavím. Takže takovýhle data můžou bejt ve skutečnosti nebezpečný, protože oni vypadají jako, že něco vysvětlujou.

[40:02] David Salomon: Takový cherry picking.

[40:03] Adam Hanka: Jo, ale nic nevysvětlujou. Takže ty vždycky hledáš. Takovejma statistickejma metodama, který jsou k tomu určený, způsob, jak vysvětlit nějakej danej jev. Proto třeba zajímavý je i v těch syntetickejch personách, když si potom vytvoříte panel takovejhle syntetickejch person a já myslím, že jsem někde čet z toho vašeho stanfordskýho výzkumu, že vy to máte asi 50 na 50 nebo 80 na 20, že si vždycky vedle toho držíte menší vzorek lidí, protože těma lidma to kalibrujete, na těch to kontrolujete, to je kontrolní vzorek. To znamená, panel 100% syntetickejch botů v zásadě nedává smysl, ale může dávat smysl panel třeba 60 syntetickejch botů a 40 lidí, protože já za těch 60 lidí ušetřím, zejména v oblastech, kde jsou ty respondenti třeba těžko dostižitelný, ne na všechno dokážu dostat jednoduchej zdroj respondentů, jako když zavolám někomu v Brně a v Praze, tak takovejch lidí je spoustu, ale když potřebuju milionáře, tak už je to ve skutečnosti výrazně složitější výzkumnej problém.

[41:09] Adam Hanka: Ale já pořád v tom výzkumu hledám takový data, takový informace, který mi na konci vysvětlej to chování. A abych si tohleto kontroloval, tak já si držím i kontrolní vzorek nějakýho menšího počtu lidí, protože jenom díky tomu dokážu zjistit, jestli to skutečně vysvětluje i na těch opravdickejch lidech. A na tohleto jsou různý statistický metody, kterýma se to dá spočítat, někde se to vyvrátí, někde se to potvrdí, ale jako čištění dat samo o sobě je, to je moje nejoblíbenější činnost ve skutečnosti, protože to je pro běžnýho člověka strašně nudný, ale pro mě je to extrémně kreativní. A já, když jsem kdysi pracoval pro jednu firmu, která vytvářela aplikaci na nákupy, velkej supermarket, tak já jsem trávil hodiny tím, že jsem stál nebo seděl v tý samoobsluze a tam jsem pozoroval, jak se ty lidi chovaj, jaký si berou zboží z regálu, jak je tam to zboží pojmenovaný, abych pro to dostal ten pocit, ten feeling, abych to měl v sobě v břiše. Bez toho bych ty data nedokázal vyčistit.

[42:09] David Salomon: Na tohle už mám taky název, tomu se říká people watching. To sedíš, máš pět minut, čekáš na autobus, tak děláš people watching. Tys to samozřejmě dělal profesionálně, ale můžete to dělat i ve volným čase amatérsky. Taky se mi líbilo to, jak jsi popisoval ten poměr lidí v místnosti, poměr uhlíků a křemíků. Tak by mě zajímalo, jakej je ten správnej poměr v tomto koktejlu.

[42:37] Jakub Malý: Já ještě k tomu doplním, co tady zaznělo, že z našeho pohledu a podporuje to právě to R&D, které tady zaznělo, záleží taky na konkrétní úloze. Vysvětlím na příkladu. Ve chvíli, kdy chci jít s nějakým konkrétním produktem ve finálním nastavení, tak z našeho pohledu je potřeba si to validovat, tudíž mám validační zadání jenom na skutečných lidech. Ve chvíli, kdy se bavím o nějakém screeningu typu: "Mám 30 nápadů, ale dovolit si rozpracovat můžu jenom pět z nich, víc neufinancuju," tak tam může být ten poměr využití těch syntetických dat mnohem větší, protože mi to zakceleruje ten proces. Přesně, trošičku si tam rozšířím ty těžko dostupné cílové podskupiny a podobně. Takže u těch věcí, co se blíží spuštění na trh, tak je mnohem důležitější mít ten feedback od reálných spotřebitelů a od lidí.

[43:43] David Salomon: Takže já postupně odebírám křemík a přidávám tam uhlík, abych to zpřesnil. Když jde do tuhýho, jdou tam lidi.

[43:51] Jakub Malý: Krásné přirovnání.

[43:53] David Salomon: Zatím dobrý.

[43:53] Adam Hanka: To je taková ta teorie, já vždycky říkám, když chceš přistát na Měsíci, tak potřebuješ kroužit na orbitě Měsíce. Ve chvíli, kdy to někam střelím a trefím orbitu Marsu, tak se mi bude na Měsíci přistávat fakt blbě. Ale když trefím orbitu Měsíce, tak to je relativně nepřesnej úkon, to je velká, ale potom to přesný přistání už vyžaduje úplně jinej formát manévrování.

[44:15] David Salomon: A vždycky říkám, že ty seš takovej českej Elon Musk a teď jsi to dokázal, že přemejšlíš hlavně v těch orbitálních dimenzích.

[44:23] Adam Hanka: Dal bych si žvejkačku.

[44:25] David Salomon: Pojďme na perfektní průzkum AI bez příkras od Ipsosu. Co o nás říkají data? Ipsos zjistil, že 39% Čechů používá AI pravidelně a dalších 27% ji už alespoň vyzkoušelo. Otázka zní, jestli se dá podle vás, Jakube, vnímat používání AI jako tak běžnou součást našeho počítačovýho života, jako třeba je Google, nebo jestli ještě k tomu vede nějaká další cesta, jestli to pro nás je furt něco k objevování, anebo je to jako Google, prostě hledám, googluju.

[45:02] Jakub Malý: To využívání se zvyšuje, to je potřeba říct jako první. Zase na druhou stranu to tempo klesá toho přírůstku, takže je to mnohem běžnější. Na úrovni toho vyhledávání klasického to ještě není, ale i v tom vyhledávání samotném teď už mnohem více se používají ty odkazy využívající ten AI režim a tudíž vy dostáváte ten non-clickable search, ten výstup, že už rovnou vám to řekne: "Tohle jste vlastně hledali." A spoustu lidí už se nekouká a ty další pozice ani nerozklikává, proto je to non-clickable, že dřív lidé se říkalo léta, že top tři pozice v Google vyhledávání jsou ty, kde chcete být, a teď lidé klikají a třeba pak si udělají názor, něco z toho si vyberou a teď je to bez toho klikání. Takže stává se to mnohem běžnější součástí.

[46:05] Adam Hanka: Jak na tohle hledíte?

[46:06] Jakub Malý: Já na to hledím jako výzkumník trošičku s obavou, protože vám to hodně rámuje ten váš výběr. Tím nechci říct, že předtím to bylo diametrálně jiné, ale co se hodně mění, je ta dimenze. Že předtím to bylo, jakmile jste nebyl mezi těmi top třemi pozicemi, vaše šance se dostat do toho výběru byla poměrně komplikovaná. Teď už to není ani do těch top tří pozic, ale vyhraje to dost často jenom jeden typ. A proto mluvím o tom, že je tam jiná dimenze redukce toho výběru. Takže z toho výzkumnického pohledu je to samozřejmě riskantní pro to, co člověk může označovat jako nějakou volbu z variant. Pro obchodníky bych řekl, že je to nový typ výzvy, protože musí lépe pracovat s těmi zdroji, které potom do toho generativního vyhledávání se dostávají trošku jiným způsobem než do toho klasického SEO.

[47:11] Adam Hanka: A mně přijde, že Google parazituje na obsahu těch stránek, protože si ve skutečnosti toho uživatele nechává už jenom pro sebe a nepřeposílá ho na ty stránky, který ten obsah původně obsahovaly.

[47:22] David Salomon: Teď jsi zase začal šeptat ty.

[47:24] Adam Hanka: Jo.

[47:25] David Salomon: Tak ono tohle je zrovna tajný. Ono to vypadá, že čím dál víc rozumíme tomu AIčku, ale my ho spíš čím dál víc používáme, protože on nám taky posílá kraviny, občas. I ta důvěra je velký téma. Jenom 32% Čechů věří, že firmy používající AI ochrání jejich osobní údaje. A oproti loňsku dokonce ta důvěra trošku klesla. Jakou k tomu máte interpretaci?

[47:55] Jakub Malý: Interpretace je taková, že víc lidí se setkává s tím, že dostávají nějaký výstup nebo reakci od různých platforem využívajících umělou inteligenci, které úplně neuspokojí to jejich očekávání. Ale to zároveň souvisí i s tím, o čem jsme se bavili trošičku na začátku, že ne všichni z té rozšiřující se báze uživatelů jsou zároveň už dostatečně ponaučenými uživateli v tom smyslu, že správně tu věc zadají. Takže to potom snižuje tu důvěru samo o sobě. A druhá věc je, že ne všechny firmy jsou dostatečně transparentní v tom, jakým způsobem třeba s různými virtuálními asistenty a podobně nakládají a jakým způsobem tohleto ovlivňuje data toho uživatele.

[48:52] David Salomon: Velký procento Čechů chce, aby i v rámci třeba tý důvěryhodnosti právě produkty a služby uváděli, že používají při výrobě umělou inteligenci. Tím můžeme navázat na AI Act, který už je v platnosti pár týdnů zpátky. Jakej je váš na to názor, jaký jste zaznamenali, řekl bych, společenský nálady ohledně zavádění týhle, řekněme, na jednu stranu regulace, na druhý stranu ochrany? Už máte k tomu nějaký informace, názor, zpětný vazby, že to lidi hodnotěj pozitivně nebo negativně?

[49:35] Jakub Malý: Obecně je to tak, že lidi chtějí tu regulaci, na druhou stranu ne přílišnou. To znamená, aby byla jasná pravidla hry a těch se drželi nejenom ti koncoví uživatelé, po kterých dost často je to vymáhano, ale právě i společnosti. A tím pádem tam byla mnohem větší transparentnost. Tohleto očekávání a ten požadavek tam jednoznačně je, že pak ne všichni rozumí úplně tomu v detailu. Plus ta problematika, o které jsme se částečně bavili na začátku, že ne všichni, kteří se záměrem, ne třeba úplně pozitivním, budou vytvářet nějaký obsah, který bychom mohli označit jako fake news, tak to skutečně označovat budou.

[50:26] Adam Hanka: A dělali jste nějakej průzkum opravdu k tomu, jak Češi vnímají právě AI Act a regulaci v oblasti umělý inteligence? Máte k tomu nějaký data?

[50:35] Jakub Malý: Přímo na EU AI Act jsme nedělali, dělali jsme na to očekávání ohledně regulace obecně. A tam to očekávání skutečně je, že by to regulováno být mělo, že by to neměl být divoký západ. Ale zase na druhou stranu z toho poměrně jasně vyplynulo, že by ta regulace neměla být přílišná, protože to může omezovat rozvoj i v oblastech, které bychom označili za jednoznačně pozitivní, jako je třeba vzdělávání a posun třeba i ten profesní.

[51:11] David Salomon: Máme teď tady takovej statistickej samopal, tak já jdu rovnou na další čísla a další údaje, protože to se nám jen tak nepoštěstí, že máme takovouhle osobnost, která nám může rovnou všechno vysvětlit. V Česku používá AI jako hlavní zdroj při výběru produktů/nákupu věcí 11% lidí. Mezi mladými ale už je to 23%. To znamená, že to ukazuje nějakej trend, čím jsem mladší, tím víc vybírám pomocí AIčka. Ale tam je otázka, to mě bude zajímat názor od obou, pěkně do nitra tady týhletý magie, kdo tam nakonec rozhoduje o tom, která značka nebo kterej produkt vyhraje. Je to zákazník, výrobce, algoritmus, sociální síť? Kdo to je? Nebo ChatGPT? Z čeho to nasává a co tam rozhoduje?

[52:04] Adam Hanka: Tak správná odpověď je, že vždycky rozhoduje algoritmus. Otázka zní, na základě čeho. Jestli na základě nějakýho neutrálního posouzení, aspoň ze svýho pohledu neutrálního posouzení, třeba toho, jak se ty značky prezentujou, nebo jaký existujou zákaznický recenze na jednotlivejch e-shopech, anebo třeba na základě toho, že si ta značka zaplatí to, aby v tom algoritmu vyskočila nahoru. Když se tady Jakub zmiňoval o těch AI, jak se jmenuje, AI views od Googlu nebo AI reviews? AI views asi. Tak řekněte mi, pamatujete si, jestli ty reklamy placený vyskakujou nad tím nebo pod tím? Protože já si myslím, že ty ve skutečnosti vyskakujou nad tím. Já mám nejdřív reklamy a pak mám to AI shrnutí a potom mi teprve vyskakujou normální výsledky. To znamená, tady doporučení je předřazený tý umělý inteligenci. Jak to bude fungovat ve chvíli, kdy do ChatGPT přijdou reklamy, to nevím. Ale jestli si budu moct zaplatit to, aby ten model říkal, že moje značka je nejlepší, tak v tu chvíli já bych se dokonce bál toho, že ta umělá inteligence ve skutečnosti bude kompromitovat sama sebe. Protože to má být přece inteligence, ne placená reklama, ne umělá reklama.

[53:19] Jakub Malý: Tam jde skutečně o práci s těmi zdroji. Ten algoritmus v současné době samozřejmě hledá svým způsobem cestu nejmenšího odporu. A aby se dopátral zdrojů těch dat a ve chvíli, kdy to jsou nějaké zdroje, které jsou v tom rankingu, co má v databázi jako ověřené, tak ty předřadí a dokáže z toho to vytáhnout. A pokud se dostane na to, že nemá žádné zdroje další, které by měly dostatečnou autoritu v tom mediálním prostoru, dám příklad, třeba zdroj v našem prostředí s autoritou je ČTK. Takže pokud nějaká informace je dostupná na ČTK, tak i ty algoritmy to berou, jakože je to kredibilní, je to zdroj s autoritou.

[54:11] Jakub Malý: Jenom abych uvedl nějaký konkrétní příklad. Pokud tohleto nenastane, tak sahá zpravidla do toho svého tréninkového korpusu. A proto i dnes ještě stále, i když značky se s tím snaží už pracovat a mnoho z nich se to naučilo, tak zdroj informací o vaší značce může být stále ještě Reddit jako dominantní. Což je otázka, jestli chcete, aby to tak bylo, když jste ta značka.

[54:37] Adam Hanka: A kolik uživatelů v Česku ve skutečnosti používá Reddit? Protože si myslím, že to je z těch běžnejch sociálních sítí ta v Česku nejméně běžná.

[54:45] David Salomon: Ono, co se týká nákupu, tak nás čeká i nový trend. Teď máme po létě, doba dovolených a i roste počet lidí, který by byli ochotný si koupit dovolenou nebo nechat si ji úplně naplánovat od AIčka. V tuhletu chvíli to je 35% Čechů, kteří už by klidně svěřili celou rezervaci, doporučení, zaplacení a tak dále. Netuším, jestli to opravdu dělaj, jestli to uměj a jestli ty cesty tady jsou. Jaká je v tomhletom aktuální situace? Protože si uděláme pak za rok takovej součet, jestli se to zlepšilo nebo vyplnilo. Protože 35% lidí to není málo. Na druhou stranu, zeptám se možná vás na váš osobní postoj, jestli vy už jste to třeba někdy udělali, nebo se na to chystáte. Já třeba tak daleko ještě nejsem.

[55:36] Jakub Malý: Tak když začnu od konce, tak já tuhletu zkušenost osobní mám a je pozitivní. A vrací nás to trošičku k těm datům o důvěře, která jsme diskutovali před nějakou chvílí, protože dost často lidé začínají tu svoji prvotní hmatatelnou zkušenost plánováním nějaké cesty. Plánováním nějakého itineráře. Mám týden dovolené, mám dva týdny dovolené, přemýšlím o téhleté destinaci, zkus mi něco navrhnout. A tam v uvozovkách je těžké se splést. Samozřejmě může tam zařadit nějaká místa nebo nějaké typy, kdo by člověk znalejší té lokality řekl, tam budou jenom fronty, jeď spíš tady. Ale v principu takové ty top trip advisor věci vám tam většinou vyřadí, takže je velká pravděpodobnost, že budete spokojeni s touhletou zkušeností. A pak je mnohem jednodušší udělat ten další krok, že když jsem s tímhletím spokojený, tak mi pomoz i tam naplánovat ubytování, nevím, půjčení vozu a podobně.

[56:46] Adam Hanka: Já dělám to plánování. Asi jsem trochu skeptickej k tomu nechat umělou inteligenci nakládat s mojí kreditní kartou. Prostě tomu systému vlastně natolik nevěřím. Ale to, že platím na těch odkazech, který mi umělá inteligence nakonec hodí, to jsem si vyzkoušel několikrát. Koneckonců jsem teď skoro čtyři týdny cestoval po Kanadě a po Severní Americe a plánování cest pomocí umělý inteligence, zejména teda nějakýho hlubšího prohledávání, to znamená ne ten nejhloupější model, ale naopak ten nejchytřejší, se stalo naprosto běžnou součástí našeho fungování někde mezi vstáváním, čištěním zubů a ranní snídaní. K tomuhle bych chtěl doporučit. Udělal jsem si v Montrealu takovýho svýho vlastního průvodce.

[57:32] Adam Hanka: Nechal jsem ho najít 20 míst ve starým městě a vždycky, když jsme byli u toho místa, tak jsem mu řekl, ať mi to popíše. To jsem si pak přehrál, takže jsem to měl i s výkladem. A pak jsem mu ještě řekl, ať mi vždycky řekne, kudy mám jít na další místo. Takže jsem to měl jako turistickýho guida, což bylo taky super zážitek. Jenom takovej úplně obyčejná věc a udělal jsem si to ve skutečnosti s ChatGPT za asi 10 minut. Máte na tohleto nějaký data? Teda nemyslím na turistický průvodce, ale na to, jak moc to lidi využívají? Umělou inteligenci k plánování cest?

[58:06] Jakub Malý: Tam právě to stoupá z těch loňských zhruba čtvrtiny těch uživatelů někam k té třetině. Takže narůstá to. Není to určitě tak, že většina populace by tohleto už běžně využívala, ale stoupá to poměrně intenzivně.

[58:24] Adam Hanka: Asi je to i relativně důvěryhodnej zdroj v tom smyslu, že si to potom můžu snadno ověřit. To mně přijde, že je fajn, pak si přečtu k tomu toho turistickýho průvodce, podívám se na ty reviews a když se mi to nelíbí, tak řeknu umělý inteligenci, že chci jít někam jinam.

[58:39] David Salomon: Takže turistický průvodce, ty to asi zabalej brzo. Takový ty lidský.

[58:45] Adam Hanka: Asi pořád budou mít nějakou lepší lokální znalost, ale přišlo mi, že ho to nahradilo opravdu fakt dobře.

[58:53] David Salomon: Je pravda, že jeden náš společnej kamarád, průvodce turistickej, tak ten to má blbý, protože prej je hrozný sucho a on dělá ty lodní zájezdy a normálně mu zrušili půlku sezóny.

[59:05] Adam Hanka: Fakt?

[59:06] David Salomon: Ale tak to je zase trošku jiná debata.

[59:08] Jakub Malý: Trouble skoro.

[59:09] David Salomon: Ale to jsou určitě všechno údaje, kterým se v Ipsosu věnujete a budete věnovat. My se budeme těšit na další setkání s vámi, ať už tady příště, až si budeme dělat refresh čísla, kolik lidí cestuje s umělou inteligencí, anebo třeba u vás na nějakejch konferencích, který jsou naprosto perfektní. Já se už zase na další těším. Děkujeme za návštěvu.

[59:31] Jakub Malý: Já moc děkuju za pozvání a budu se taky těšit.

[59:34] David Salomon: Děkuju. Vy nezapomeňte dát odběr podcastu a mrkněte se na tu knížku. Vaříme s umělou inteligencí na donio.cz. Tak se mějte fajn a poslední zhasne.