Systematické zavedení AI nám netrvalo měsíc, ale skoro rok

Licenci na AI nástroje koupíte za odpoledne. My jsme pak strávili skoro rok tím, aby s AI pracovala celá agentura stejně, bezpečně a tak, aby se za výsledek dalo ručit. Popisujeme, co jsme cestou museli vyřešit a co bychom dnes řekli každé firmě, která s tím začíná.

Licence je to nejjednodušší

Účet v ChatGPT nebo Claudovi založíte za pár minut a firemní licence pro celý tým koupíte za odpoledne. Lidé pak AI používají každý den, sledujete novinky, říkáte si, kdo na co přišel, někdo zajde na školení. A přesto si dřív nebo později položíte otázku: proč v tom pořád nemáme systém?

U nás to bylo stejné. První článek o AI jsme napsali v roce 2022 a od té doby jsme ji používali od rána do večera. Tvořili jsme s ní obsah, jezdili na konference, sledovali komunitu a do AI kopírovali strategické dokumenty i stránky z firemní wiki. Jenže každý pracoval po svém. Někdo byl o krok napřed, jiný se teprve rozjížděl, a co kdo vymyslel, věděl jen on. Systematické zavedení nám pak trvalo skoro rok. Několikrát jsme si mysleli, že už to máme, a pak zjistili, že jsme ve slepé uličce.

Že licence samy nestačí, jsme psali už v reportáži z workshopu v Ostravě. Slíbili jsme tam, že ukážeme, jak to máme postavené u sebe. Tady to je.

Dobré školení, které samo nestačilo

Jednoho dne jsme to chtěli vzít z gruntu a zaplatili jsme to nejlepší dvouměsíční školení AI v marketingu, které jsme tehdy našli. Špatné nebylo, naopak. Ukázalo nám spoustu užitečných nástrojů a postupů. Bylo ale postavené pro jednotlivce, kteří chtějí s AI pracovat lépe. My jsme potřebovali, aby s ní uměl pracovat celý tým. Stejně kvalitně.

Narazili jsme na otázky, které nevyřeší žádný chytrý prompt ani nástroj. Jaká data smíme do AI vkládat? Odkud má AI brát znalosti o tom, jak pracujeme? Kdo za výstup ručí? A jak se nový postup dostane do každodenní práce všech? Bez odpovědí se i dobré tipy rozplynuly v běžném provozu.

Proto si dnes stojíme za názorem, se kterým nemusí každý souhlasit: o úspěchu AI ve firmě nerozhodují super prompty ani super nástroje. Rozhoduje kontext, pravidla a proces.

Zlom: AI-first

Systematicky jsme se do toho pustili v polovině roku 2025, kdy jsme založili projekt AI-first strategie. Důvod byl prostý: nechceme skončit jako nepotřební dinosauři marketingu.

Povídat si s ChatGPT dnes umí každý náš klient. Pro nás ale AI-first znamená, že AI systematicky zapojujeme do procesů, dat, rozhodování a hodnot, které tvoří naši značku. Cílem není nahradit lidi ani nástroje, ale uvolnit jejich kreativní a strategickou kapacitu, aby se mohli víc věnovat tomu, co má pro klienty skutečnou hodnotu.

Rozdělili jsme si to do tří etap:

1. zavést rámec a odpovědnost za práci s AI,
2. vložit AI do procesů a rozvíjet dovednosti v týmu,
3. postavit na AI vlastní nástroje pro každodenní práci a otevřeně říct navenek, jak s AI pracujeme a co jsme se cestou naučili.

Každý krok byl malý, ale jako celek to změnilo způsob, jakým o agenturní práci přemýšlíme. Nebyl to technologický projekt, byl to kulturní posun.

Sami jsme na to nebyli. Do týmu jsme přizvali Václava Juchelku, kterého dlouho znám a který s námi už v minulosti pracoval na několika projektech. AI používá každý den, od komunikace se zákazníky přes administrativu, vývoj a provoz informačních systémů až po návrh bezpečnostních strategií.

Co jsme museli vyřešit

Kam tečou data

První otázka nezněla „který nástroj je nejlepší“, ale „co se stane s tím, co do něj vložíme“. Častý omyl: máme placenou verzi, takže je to v pořádku. O tom, jestli se z vašich dat model učí, ale nerozhoduje to, že platíte, nýbrž typ smlouvy. Některé placené osobní tarify data k trénování použít mohou.

Proto pracujeme ve firemním tarifu se zpracovatelskou smlouvou (DPA, smlouva, ve které dodavatel závazně popisuje, jak s vašimi daty zachází). Ani tak neplatí, že se do AI smí všechno. Osobní údaje a klientské účty nepřipojujeme bez rozmyslu a zdravotní nebo jiné citlivé údaje do AI nepatří vůbec.

Kontext místo promptu

Tady jsme měli náskok. Interní wiki píšeme od roku 2011, dávno předtím, než ji mohla číst AI. Začínala na MediaWiki, dnes je v jednoduchém textovém formátu (Markdown) na GitHubu, aby s ní mohla AI pracovat. Firemní znalosti v textových souborech dnes takhle drží řada firem, výjimečné to není. U nás ale postupy, tón komunikace a pravidla schvalování už byly sepsané.

Většina firem stále otevře nový chat, vysvětlí, kdo je, ladí prompt (zadání pro AI) a příště začne zase od nuly. My dlouhé prompty nepíšeme, a přesto dostáváme konzistentní výstupy. To proto, že si AI naše postupy pokaždé načte z interní wiki.

Wiki ale říká jen to, jak pracujeme my. Každý náš klient je jiný, a tak má v Asaně (aplikace na řízení projektů) vlastní kontext: důležitá rozhodnutí, výsledky analýz, strategii, tón komunikace a další pravidla, která platí jen pro něj.

AI nenahrazuje nástroje, které léta používáme

Wiki, Asana, CRM, reklamní systémy i naše vlastní skripty zůstávají a dál určují dvě věci: kdo smí k jakým datům a jak se počítají výsledky. To jsou pevné hranice a AI pracuje uvnitř nich. Vidí jen to, co smí vidět člověk, který s ní zrovna pracuje. Pravidlo napsané v zadání může AI přehlédnout, oprávnění v nástroji ale neobejde.

AI nám pomáhá naplno využívat naše nástroje: dohledá, co je zapsané v Asaně, porovná to s komunikací v CRM, spustí výpočet a připraví podklad. Ne všechno ale dělá jazykový model. Vedle něj používáme deterministické aplikace a skripty, které ze stejných dat dají vždycky stejný výsledek. Například čísla do reportů počítají skripty, nikoli jazykový model. Základ celého řešení postavil Václav, další aplikace dnes umíme sami vyvíjet a připojovat.

Slepou uličkou byly i cizí skilly, tedy hotové návody pro AI z internetu. Může v nich být pokyn nebo skript, který ve firmě nechceme. Každý cizí skill si proto dnes někdo z nás nejdřív celý přečte, než ho nasadí. Často se přitom ukáže, že je rychlejší napsat si vlastní.

Pravidla a odpovědnost

Tohle zabralo víc času než technika. Základní pravidlo zní jednoduše: rozhoduje a ručí člověk. AI prochází data, přepisuje, připravuje varianty a hlídá postupy, ale závěry nedělá. Předkládá hypotézy, které ověří specialista, a za každý výstup odpovídá konkrétní člověk.

Kde jsme po skoro roce: AI-ready

AI-ready pro nás neznamená, že máme hotovo. Znamená to, že máme ekosystém, který funguje a umí se dál učit. Jako hlavní AI používáme Claude, na video a obrázky používáme specializované nástroje. Jazykový model (tu část, která za chatem „přemýšlí“) ale můžeme vyměnit právě proto, že data, oprávnění ani výpočty nedrží on, ale nástroje kolem něj: wiki, pravidla, postupy i kontext o klientech. Naplno v tom jede jádro týmu, tedy vedení, administrativa i projektoví manažeři. Teď do toho zapojujeme externisty.

Stálo to za to. Tempo, jakým dnes postupujeme, je oproti loňsku nesrovnatelné. A k tomu důslednost a kontrola, o jakých se nám dřív ani nezdálo.

Má to i stránku, o které se moc nemluví. Náš dnešní problém je narovnávání, narovnávání a další narovnávání. Claude při práci neustále odhaluje chyby a přehlédnuté nedostatky ve věcech, které jsme dřív považovali za hotové. Možná jsou to drobnosti, ale dnes je prostě vidíme.

Nejvíc je to znát u reklamních kampaní. Každý týden AI projde reklamní účty, zkontroluje, co se na nich dělo a jak si vedou, a nesrovnalosti pošle projektovému manažerovi. Zachytí i text reklamy, který neodpovídá komunikačnímu manuálu klienta. Dřív něco takového možná občas prošlo, dnes to máme do týdne na stole.

A příklad z vlastní kuchyně: v našich obchodních podmínkách byl roky schovaný souhlas se zpracováním osobních údajů. Neodpovídal ani našim vlastním zásadám zpracování. Nikdo si toho nevšiml, AI na to přišla. Už jsme to opravili.

Pokud s tím začínáte i vy

Naše zkušenost není univerzální návod. Kdybychom ale dnes začínali znovu, položili bychom si nejdřív tyhle otázky:

• Jaké nástroje vaši lidé už používají a jaká data do nich vkládají?
• Jakou smlouvu máte s dodavatelem a co říká o trénování na vašich datech?
• Odkud má AI brát znalosti o vaší firmě: postupy, tón, nabídku, pravidla?
• Kdo za výstup z AI ručí a kdo ho kontroluje?
• Kdo zavádění ve firmě vede a má na to vyhrazený čas?
• Které nástroje u vás už drží data a přístupová práva a jak k nim AI připojíte tak, aby ta pravidla neobcházela?

---

Kam dál

Pokud tyhle otázky řešíte, přijďte 24. listopadu do Olomouce na celodenní školení AI ve firmě pod kontrolou. Povede ho Václav Juchelka a ukáže, jak zavést AI do týmové práce bezpečně, aby s ní celý tým pracoval stejně. Programovat nemusíte.

Chcete to řešit rovnou s vlastním týmem a na svých podkladech? Domluvíme workshop na míru přímo u vás.

Co pro klienty AI u nás dělá a co si hlídáme, popisujeme na stránce Optimal Marketing a AI.