Analýza chvíli potrvá
AI má šetřit čas. Jenže na začátku ho může klidně ještě víc spolykat.
Dlouhý prompt. Výsledek nic moc. Další upřesnění. Další oprava. A někde v půlce si říkáte, že ten e-mail už mohl být dávno hotový ručně.
Právě o téhle realitě byly naše poslední HR Expert Talks s Lucií Maškovou, Terezou Silbernáglovou a hostem Lukášem Řehou z Hyverr.
Neřešili jsme jen, který AI nástroj je právě nejlepší. Mnohem víc nás zajímalo, jak s AI pracovat tak, aby nám skutečně něco vzala z rukou – a kdy už je lepší přestat ladit další prompt a podívat se na celý proces.
Jedna z nejpraktičtějších myšlenek celé debaty byla vlastně jednoduchá:
AI je potřeba nejdřív naučit, jak s vámi má pracovat.
Tereza to přirovnala k juniornímu kolegovi. Když mu zadáte úkol bez kontextu, nemůžete čekat, že napoprvé přesně trefí výsledek, který máte v hlavě.
Stejné je to s AI. Potřebuje vědět, co chcete, pro koho výstup vzniká, jak má vypadat a v jakém tónu má být napsaný.
Proto dává smysl nezačínat pokaždé od nuly. Tereza například pracuje s projekty, ve kterých má předem nahrané informace ke konkrétní pozici, job description i další podklady. AI už tedy zná kontext a není potřeba jí ho s každým úkolem znovu vysvětlovat.
A právě tady se počáteční investice času začíná vracet – třeba při psaní e-mailů a LinkedIn zpráv, práci s větším množstvím dat, přípravě zápisů ze schůzek nebo brainstormingu.
Pointa? Nečekejte zázrak po prvním promptu. Dobře nastavený kontext je často důležitější než hledání dalšího „dokonalého“ nástroje.
ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot…
Během debaty se rychle ukázalo, že hledat jednoho absolutního vítěze vlastně nedává moc smysl.
Tereza například využívá Claude pro práci s projekty a větším množstvím podkladů. Lucie má blíž k ChatGPT jako univerzálnímu pomocníkovi. Gemini zaznělo v souvislosti s obrazem a videem a Copilot tam, kde firma funguje v Microsoft prostředí a řeší zároveň práci s firemními daty.
Výběr nástroje by proto neměl začínat otázkou:
„Co teď všichni používají?“
Ale spíš:
„Co přesně potřebuji vyřešit?“
Ať už zvolíte cokoliv, jedna věc zůstává stejná: výstup je potřeba kontrolovat. Pokud AI informace sama dohledává, má smysl chtít zdroje a ověřit si, odkud je vzala.
Použít AI na e-mail, zápis ze schůzky nebo prezentaci je užitečné.
Ale mnohem zajímavější věci se začnou dít ve chvíli, kdy nepomáhá jen s jedním úkolem, ale stane se součástí celého procesu.
Lukáš ukázal například řešení, které dokáže zachytit příchozí CV a motivační dopis, zpracovat informace o kandidátovi a připravit recruiterovi podklad pro další práci. Umí také upozornit na jiné otevřené pozice, ke kterým by mohl kandidátův profil odpovídat. Finální rozhodnutí ale zůstává na člověku.
Druhým příkladem byl onboarding.
Pokud dnes někdo ručně přepisuje údaje nového zaměstnance z formulářů do několika systémů, nastavuje účty nebo znovu a znovu přesouvá stejné informace, může právě tuhle rutinu převzít automatizace. V ukázce pracoval systém až s desítkami personálních údajů z různých zdrojů a zapisoval je tam, kam patří.
A právě tady se podle nás láme rozdíl mezi:
„Používáme AI.“
a
„Technologie nám skutečně odstranila kus práce.“
Dobré kandidáty na automatizaci navíc nemusíte hledat daleko. Často jsou to procesy, které se hodně opakují, mají jasná pravidla a člověk v nich hlavně přepisuje, kontroluje nebo přesouvá informace. V HR to může být onboarding, offboarding, změny údajů nebo práce s dokumenty v průběhu zaměstnaneckého lifecycle.
Možná tedy není nejzajímavější otázka:
„Jak nám AI pomůže udělat tenhle úkol rychleji?“
Ale:
„Proč tenhle úkol vůbec ještě dělá člověk?“
A pak přichází méně atraktivní, ale zásadní část celé debaty.
Co do AI vlastně posíláme?
Životopisy kandidátů. Přepisy pohovorů. Interní dokumenty. Informace o zaměstnancích.
Tereza během HR Expert Talks upozornila na citlivost dat, se kterými HR pracuje, a na to, že není jedno, do jakého nástroje je nahráváme a za jakých podmínek s nimi pracuje.
Lukáš k tomu přidal několik praktických otázek, které by si měla firma zodpovědět:
Jaký nástroj používáme? Co s ním chceme dělat? Jakou máme licenci? Kde jsou data uložená? Uchovávají se? A mohou být použita pro další trénování modelu?
Stejně důležité je nastavit pravidla uvnitř firmy. Zaměstnanci by měli vědět, které AI nástroje mohou používat, s jakými daty a kde už je hranice.
Nestačí ale mít pravidla někde ve směrnici. Lidé jim musí rozumět a vědět, jak je používat v každodenní práci.
Pokud jste s AI úplně na začátku, Lukáš během debaty doporučil překvapivě jednoduchou věc:
Použijte AI jako svého prvního trenéra.
Nechte si vysvětlit základy. Řekněte jí, co děláte, a nechte si navrhnout, kde by vám mohla pomoct. Ptejte se, proč právě tam, co má být první krok a na co si dát pozor.
A pokud už AI používáte, zkuste si s týmem položit jinou otázku:
Kterou práci děláme pořád dokola, bere nám čas a bylo by nejlepší, kdybychom ji nemuseli dělat vůbec?
Možná právě tam leží váš nejlepší AI use case.
V článku jsme vytáhli hlavní myšlenky. V celém záznamu HR Expert Talks: AI v HR najdete konkrétní zkušenosti s jednotlivými nástroji, práci s přepisy schůzek a pohovorů i ukázky automatizace náboru a onboardingu.
Jak všichni víme, momentální situace má větší či menší dopad na všechny typy podnikání. Řada společností se potýká s utlumením či zastavením své činnosti a řeší, co dál se zaměstnanci. …
S nadcházejícím létem přichází čas, kdy mnoho rodičů řeší, jak skloubit kariéru s péčí o děti během letních prázdnin. České firmy mohou různými způsoby podpořit rodiče, které budou přínosné všechny…
Svět HR prochází dynamickými změnami, a pokud chcete zůstat na vrcholu, je nezbytné sledovat, co přinese blízká budoucnost. Tři klíčové trendy, které budou v roce 2025 vystupovat do popředí, jsou…
Potřebujete lidi k Vám do firmy? Chcete optimalizovat Vaše HR procesy? Kontaktujte nás, ozveme se vám co nejdříve zpět.
Hledáte lepší pracovní uplatnění? Chcete, abychom vám dali vědět, až se pro vás vhodná pozice otevře? Nahrajte nám, prosím, váš životopis.
