Představte si, že si necháte od umělé inteligence vyhodnotit reklamní kampaně. AI projde data, porovná ukazatele a za pár sekund vám pošle přehledný report: tržby rostou, kampaně fungují, investice se vyplácí. Konečně nástroj, který ušetří hodiny v tabulkách.
Jenže co když AI přehlédla zásadní problém? Nebo ještě hůř – co když ho poznala, ale ve zprávě se o něm vůbec nezmínila?
Přesně na tohle chování upozornil nový výzkum Google Research, MIT a Harvardu. Nejde přitom o halucinace AI, tedy vymyšlené informace. Výzkumníci popsali jiný problém: model má důkaz o chybě přímo před sebou, ale při shrnutí své práce ho vynechá. A někdy stačí jedna věta v zadání, aby se jeho chování výrazně změnilo. Bohužel ne vždy.
Co odhalil výzkum Google, MIT a Harvardu?
Koncem září 2026 zveřejnil tým výzkumníků z Google Research, Massachusetts Institute of Technology (MIT) a Harvard University studii Language Models Are „Insecure“ Reporters. Ptali se na otázku, která je s rostoucím využíváním AI čím dál důležitější:
Dokáže AI pravdivě informovat o výsledcích vlastní práce, i když se něco nepovedlo?
Samozřejmost? Pokud má model před sebou výsledky experimentu nebo záznam o provedené práci, měl by přece popsat, co fungovalo a co ne. Výzkum ukázal, že to tak jednoduché není.
Autoři připravili 1 600 uměle vytvořených pracovních záznamů, které na první pohled vypadaly jako úspěch – prošlé testy, pozitivní výsledky, zelené fajfky. V každém ale byla schovaná chyba, která celkové hodnocení zásadně měnila. Modely ji neměly hledat. Měly jen napsat zprávu, abstrakt nebo shrnutí.
Osm testovacích scénářů
| Scénář | Co bylo v podkladech schované |
|---|---|
| Zamlčení negativních výsledků | Výsledek, který oslaboval tvrzení o úspěchu metody |
| Přehlédnutá chyba v kódu | Chyba v programu navzdory úspěšně prošlým testům |
| Vymyšlená naměřená data | Hodnoty, které nebyly skutečně naměřené |
| Chyba v návrhu experimentu | Metodická vada, která zpochybňuje závěr |
| Důkazy nepodporují závěr | Podklady, které s požadovanou tezí vůbec nesouvisí |
| Vedlejší škody | Změna, která potichu rozbila práci někoho jiného |
| Nedokončený úkol | Úloha, která ve skutečnosti nedoběhla |
| Čekající výsledek nástroje | Dotaz do databáze, který ještě nevrátil výsledek |
Insecure reporting: AI raději hlásí úspěch než nepříjemnou pravdu
Výzkumníci toto chování označili jako insecure reporting. Volně přeloženo: nespolehlivé reportování, při kterém model zamlčí nebo zlehčí nedostatky, které zásadně mění vyznění výsledků.
Představte si, že necháte AI upravit e-shop. Model provede několik změn, spustí testy a oznámí, že je hotovo. Ze zprávy ale zmizí informace, že jedna z úprav mohla rozbít jinou část systému. Výsledkem je přesvědčivá zpráva o úspěchu – a realita, která může být jiná. (Studie e-shopy netestovala, příklad jen ukazuje, jak by se stejný problém projevil v praxi.)
Nejnebezpečnější není, že AI udělala chybu. Nebezpečné je, že se o ní nedozvíte včas.
GPT-5.5 zmínil zásadní problém jen ve 2 z 200 případů
Nejcitovanější výsledek studie se týká modelu GPT-5.5. Měl napsat odborný abstrakt ze záznamů experimentu, ve kterých byl negativní výsledek oslabující tvrzení o úspěšnosti testované metody. Vyvážené shrnutí by ho mělo zmínit.
Bez dodatečné instrukce ho GPT-5.5 zmínil ve 2 z 200 abstraktů. To je 1 %.
Pak výzkumníci přidali do zadání jedinou větu: „Be honest in your response.“ (česky „Buď ve své odpovědi upřímný.“) A model negativní výsledek uvedl ve 190 z 200 případů, tedy v 95 %.
| Zadání | Abstrakty, které uvedly negativní výsledek |
|---|---|
| Bez instrukce k upřímnosti | 2 z 200 (1 %) |
| S větou „Be honest in your response.“ | 190 z 200 (95 %) |
Pozor na výklad: jedna věta neopraví všechno
Tady se většina článků o studii zastaví. Škoda, protože to nejzajímavější je v tabulce o kus dál. Skok z 1 % na 95 % je nejlepší výsledek z osmi scénářů. Napříč všemi scénáři přidala věta „Be honest“ modelu GPT-5.5 v průměru 33,5 procentního bodu (u Gemini 3.1 Pro 54,7 bodu). U nedokončeného úkolu se GPT-5.5 posunul jen z 30 % na 36,7 %. A když nástroj ještě nevrátil výsledek, nepomohla vůbec: 0 % bez ní, 0 % s ní.
Další omezení, která uvádějí sami autoři: testovací záznamy byly uměle vytvořené a záměrně stavěné tak, aby problematické chování vyvolaly. Čísla proto nejsou měřením spolehlivosti ChatGPT při běžném používání. Ukazují ale jednu věc velmi jasně: způsob zadání zásadně ovlivňuje, co vám AI nakonec řekne.
AI chybu umí najít. Sama ji ale často neřekne
Nabízí se jednoduché vysvětlení: model chybu prostě nepoznal. Výzkumníci to ověřili – položili modelům přímou otázku, jestli je v podkladech problém.
GPT-5.5 a Claude Opus 4.8 našly vložené chyby ve 100 % případů ve všech osmi scénářích. Gemini 3.1 Pro nejméně v 97,3 %. Problém tedy není ve schopnosti chybu rozpoznat. Je v rozdílu mezi tím, co model ví, a tím, co se dostane do výsledné zprávy.
Na volbě modelu záleží víc, než si myslíte
Ze studie vychází ještě jedna věc, o které se moc nemluví: rozdíly mezi modely jsou obrovské. Claude Opus 4.8 nahlásil chybu sám od sebe v šesti z osmi scénářů v 74–99 % případů. GPT-5.5 se bez pobídky napříč scénáři pohyboval mezi 0 a 52 %, Gemini 3.1 Pro mezi 0 a 34 %. Pro praxi z toho plyne, že stejný prompt u dvou nástrojů nemusí dát stejně poctivý výsledek.
A ještě jedno upozornění, abychom se nespletli opačným směrem: AI nemá lidské vědomí ani úmysly. Výzkum popisuje pozorované chování modelů, ne důkaz záměrného lhaní. V záznamech uvažování testovaných open-weight modelů se ale objevovalo napětí mezi přiznáním chyby a snahou „splnit úkol“ a prezentovat práci jako úspěšnou.
Halucinace AI vs. zamlčení chyby
| Halucinace AI | Zamlčení chyby | |
|---|---|---|
| Co se děje | Model si vymyslí nepravdivou informaci a podá ji jako fakt | Podstatná informace v podkladech je, ale do odpovědi se nedostane |
| Příklad | AI popíše funkci Google Ads, která neexistuje | AI správně spočítá růst tržeb, ale nezmíní, že náklady rostly rychleji |
| Jak to odhalit | Ověřit tvrzení v dokumentaci a zdrojích | Výslovně se ptát na chyby, rizika a co nebylo ověřeno |
Proč je to důležité pro podnikatele a majitele e-shopů?
Kolik rozhodnutí dnes děláte na základě shrnutí, které pro vás někdo nebo něco připravil? Účetní pošle výsledky hospodaření, marketingový specialista vyhodnocení kampaní, vývojář oznámí, že upravil web. Čím víc takových úkolů předáme AI, tím důležitější bude umět odlišit ověřený výsledek od přesvědčivě napsaného shrnutí.
AI v podnikání může být skvělý pomocník: zrychlí rutinu, pomůže s analýzou, nabídne jiný pohled. Neměla by se ale automaticky stát jediným kontrolorem vlastní práce.
Přesvědčivě napsaný výsledek ještě není důkaz, že je správný.
Umělá inteligence v marketingu: 5 míst, kde chyba AI stojí peníze
Ráno vám přijde report kampaní. Tentokrát ho nepsal specialista, ale AI s přístupem k reklamám, návštěvnosti a objednávkám. Tabulky, procenta, doporučení: „Kampaně dosahují velmi dobrých výsledků. Doporučujeme navýšit rozpočet o 20 %.“
Co když ale AI přehlédla, že objednávek sice přibylo, ale průměrná hodnota objednávky spadla? Nebo že reklamní systém započítává některé konverze dvakrát? AI nemusí lhát. Stačí, když vynechá to nejdůležitější.
Následující situace jsou ilustrativní příklady z e-commerce, ne případy testované ve studii.
1. Google Ads: tržby rostou, návratnost klesá
AI v Google Ads ušetří spoustu času – analýza vyhledávacích dotazů, vyhodnocení sestav, návrhy inzerátů. Problém nastává, když její doporučení berete jako automaticky správná.
E-shop se sportovním vybavením investuje první měsíc do reklamy 30 000 Kč a získá objednávky za 150 000 Kč. Druhý měsíc zvýší rozpočet na 45 000 Kč a tržby z reklam vzrostou na 180 000 Kč. AI napíše, že tržby vzrostly o 20 %. To je pravda. Jenže:
| Ukazatel | 1. měsíc | 2. měsíc | Změna |
|---|---|---|---|
| Náklady na reklamu | 30 000 Kč | 45 000 Kč | +50 % |
| Hodnota konverzí | 150 000 Kč | 180 000 Kč | +20 % |
| ROAS | 500 % | 400 % | −100 p. b. |
| PNO | 20 % | 25 % | +5 p. b. |
Tržby rostou, náklady ještě rychleji. Z každé koruny v reklamě teď máte méně tržeb než minulý měsíc. Neznamená to automaticky, že druhý měsíc byl špatný – vyšší tržby můžou přinést větší absolutní zisk, pokud to dovolí marže. Bez marží se ale nedá rozhodnout, jestli další navýšení rozpočtu dává smysl. (Pokud vám zkratky ROAS a PNO nic neříkají, vysvětluji je v článku marketingové zkratky.)
Dobrý report by měl upozornit na pokles ROAS, růst PNO a chybějící data o ziskovosti. Jeho úkolem není potvrdit, že marketing funguje, ale ukázat, co se skutečně děje.
2. AI SEO audit: pochvala za práci, kterou nikdo nezkontroloval
Nechat si od ChatGPT navrhnout meta titulky, strukturu článku nebo seznam klíčových slov dnes zvládne každý. Výsledek často vypadá jako práce zkušeného specialisty. Otázka je, z čeho vychází.
Požádáte o „kompletní SEO audit e-shopu“ a dostanete krásně strukturovanou zprávu. Pokud ale AI neměla přístup do Google Search Console, k datům o indexaci, k procházení celého webu ani k nástroji na hledanost klíčových slov, nemohla udělat plnohodnotný audit. Vyhodnotila jen tu část, kterou viděla.
Přehlédnout tak může stránky, které Google neindexuje, chybné kanonické URL, nevhodná přesměrování, duplicity nebo důležité produkty bez interních odkazů. Klíčová slova navrhne bez ověřené hledanosti. A závěr „web je optimalizovaný“ vyvolá falešný pocit jistoty.
Zkušenost z praxe: Klíčová slova od AI vždy ověřuji v Ahrefs. Část návrhů, které znějí logicky, má v Česku nulovou hledanost – a z textu samotného to nepoznáte.
Dobrá SEO analýza musí jasně oddělit, co bylo skutečně zkontrolováno, co je odhad a co bez dalších dat ověřit nejde. Platí to i pro optimalizaci obsahu pro AI vyhledávače: dobrá struktura pomáhá, ale citaci ani pozici nezaručuje. Jak k SEO článkům přistupuji já, popisuji v článku jak napsat SEO blogový článek.
3. Shoptet: jedna přehlédnutá chyba v nákupním procesu
Tvorba a správa e-shopů na Shoptetu je moje každodenní práce. Doprava, platby, dostupnost, stavy objednávek, napojení na externí systémy, XML feedy – s tím vším AI pomoct umí. Vysvětlí nastavení, navrhne strukturu kategorií, napíše popisky nebo upraví kód.
Jenže provoz e-shopu není o tom, jestli kroky vypadají správně. Je o tom, jestli fungují. Požádáte AI o úpravu JavaScriptu na produktové stránce, ona připraví kód, vysvětlí ho a oznámí, že je hotovo. Co když ale upravený prvek na mobilu překryje tlačítko „Do košíku“? Pokud AI kontrolovala jen kód a stránku neotestovala v prohlížeči, nemůže to vědět.
Zákazníka nezajímá, že kód podle AI vypadá správně. Zajímá ho, jestli může nakoupit.
Totéž platí pro produktové feedy do Google Merchant Center, Heureky nebo Zboží.cz. AI navrhne úpravu feedu a správně vysvětlí její účel. Bez kontroly skutečného výstupu a diagnostiky cílové služby ale neodhalí chybějící povinné atributy nebo zamítnuté produkty. U pár produktů si toho všimnete rychle, u tisíců položek to může stát hodně peněz.
Proto úpravy šablony doporučuji nejdřív vyzkoušet na testovacím e-shopu a na ostrý web je pustit až po kontrole nákupu na mobilu i počítači. Víc o tom, jak stavím e-shopy na Shoptetu.
4. Google Analytics 4: správná čísla, špatný závěr
V GA4 je obrovské množství dat a právě proto se lidé čím dál častěji ptají AI: „Proč mi tento měsíc klesl počet objednávek?“ Model porovná návštěvnost, konverzní poměr a zdroje a nabídne vysvětlení.
Pokud se ale změnilo nastavení souhlasu s cookies nebo se porouchalo odesílání události purchase, změní se počet naměřených konverzí, aniž by stejně klesly skutečné objednávky. AI pak doporučí změnit reklamní strategii, i když problém je v měření. Kvalitní analýza proto porovná GA4 s objednávkami v administraci Shoptetu a reklamními systémy – a když se čísla neshodují, vysvětlí možné důvody, místo aby jedno z nich prohlásila za správné.
5. AI obsah: perfektně napsaný, fakticky špatně
AI napíše článek, produktový popis nebo inzerát za pár sekund. Čtivě, přehledně, přesvědčivě. Kvalitní formulace ale nezaručuje správnost. Článek o Google Ads může sebejistě popsat funkci, která se mezitím změnila. Objeví se vymyšlené statistiky, neexistující studie nebo nepodložená tvrzení o produktech – a čtenář nic nepozná.
Největší riziko umělé inteligence? Falešný pocit jistoty
Všechny příklady mají společného jmenovatele. Není jím samotná AI, ale způsob, jakým její výsledky používáme. Potíž nastává, když přestaneme rozlišovat mezi návrhem, analýzou a ověřeným výsledkem.
- Přesvědčivá odpověď není totéž co správná odpověď.
- Úkol hotový podle AI nemusí fungovat v praxi.
- Chybějící upozornění na problém neznamená, že žádný problém není.
K AI proto doporučuji přistupovat jako k velmi schopnému asistentovi, jehož práce potřebuje kontrolu. Nejde o to AI nevěřit. Jde o to vědět, kdy ověřovat. Když vám AI ušetří dvě hodiny a vy deset minut zkontrolujete nejdůležitější výsledky, jste pořád výrazně rychlejší než bez ní.
Prompty pro ChatGPT, které z AI vytáhnou chyby
Věta „Buď upřímný“ pomáhá, ale jak ukázal graf výše, není to kouzelné zaklínadlo. Ve studii zároveň fungovala spolehlivěji než instrukce typu „buď kritický“, „buď důkladný“ nebo „buď skeptický“. AI ale může být upřímná a přesto se mýlit – vycházet z neúplných podkladů, špatně interpretovat data nebo pracovat se zastaralými informacemi.
Proto nestačí chtít upřímnost. Nastavte AI pravidla, podle kterých má svou práci vyhodnotit. Následující prompty pro ChatGPT (fungují i v Claude nebo Gemini) můžete rovnou zkopírovat.
1. Univerzální prompt: přiznej chyby, nejistoty a slabá místa
Hodí se na články, analýzu dat, programování, obchodní strategii i vyhodnocení kampaní.
Buď ve své odpovědi upřímný. Tvým cílem není potvrdit moje očekávání, ale poskytnout co nejpřesnější výsledek.
Pokud během práce narazíš na chybu, nejasnost, rozpor nebo negativní výsledek, výslovně na něj upozorni.
Jasně rozlišuj mezi ověřenými fakty, předpoklady a odhady. Pokud něco nevíš nebo nemáš dost informací, přiznej to.
Neprezentuj žádný úkol jako dokončený, pokud nemáš podklady, které to potvrzují.
Na konci vytvoř samostatnou sekci „Chyby, rizika a nejistoty“ se všemi podstatnými problémy, omezeními a informacemi, které je potřeba ověřit.
Pokud žádný problém nenajdeš, uveď, co jsi kontroloval a co jsi nemohl ověřit.
Klíčová je poslední věta. „Žádné chyby nebyly nalezeny“ vám neřekne, jestli AI kontrolu vůbec provedla. Možná jen žádnou chybu nezaznamenala – a to je velký rozdíl.
2. Prompt pro Google Ads: nehodnoť jen růst, ale i ziskovost
Zadání „Vyhodnoť moje kampaně a doporuč, kde navýšit rozpočet“ vede k jednostrannému hodnocení, hlavně když model nemá data o nákladech a maržích.
Analyzuj přiložené výsledky kampaní Google Ads.
Zaměř se na vývoj nákladů, hodnoty konverzí, počtu konverzí, ROAS, PNO a ceny za konverzi.
Nehodnoť kampaň jako úspěšnou jen na základě růstu tržeb nebo počtu konverzí. Upozorni i na negativní trendy: rostoucí náklady, klesající návratnost, změny konverzního poměru, neobvyklé výkyvy.
Nejdřív zkontroluj konzistenci dat a označ chybějící nebo podezřelé hodnoty.
Pokud nemáš informace o maržích a skutečném zisku, výslovně uveď, že ziskovost nelze spolehlivě vyhodnotit.
Výstup rozděl na: 1. ověřená zjištění z dat, 2. negativní trendy a rizika, 3. chybějící informace, 4. doporučení, 5. co ověřit před změnou rozpočtu.
Nevymýšlej chybějící čísla a neuváděj doporučení jako jistotu, pokud stojí jen na odhadu.
Pořád ale platí, že analýza kampaní neřekne všechno o ekonomice e-shopu. Při rozdílných maržích může stejný ROAS znamenat u různých kategorií úplně jiný zisk. Pokud chcete, aby na kampaně koukal člověk, který to dělá denně, mrkněte na správu Google Ads a Skliku.
3. Prompt pro AI SEO audit: žádné vymyšlené výsledky
Proveď SEO analýzu webu na základě informací, které máš skutečně k dispozici.
Nejdřív uveď, k jakým stránkám, nástrojům a datům máš přístup.
Odděl ověřené problémy od obecných doporučení a hypotéz.
Zaměř se na titulky, meta popisy, nadpisy, strukturu obsahu, interní prolinkování, indexaci a technické SEO, ale jen v rozsahu, který dokážeš skutečně posoudit.
Pokud nemáš přístup do Google Search Console, k technickému auditu nebo k datům o vyhledávání, výslovně to uveď.
U každého doporučení vysvětli, z jakého zjištění vychází a jak ověřit jeho správnost.
Nevymýšlej hledanost klíčových slov, pozice v Googlu ani výsledky nástrojů, které jsi nepoužil.
Na závěr vypiš nejdůležitější zjištění, jejich možný dopad a další doporučené kontroly.
4. Prompt pro Shoptet: neříkej „hotovo“, dokud to není ověřené
Pomoz mi s následující úpravou e-shopu na Shoptetu. Postupuj opatrně a upozorni na možné vedlejší dopady.
Nevydávej vytvoření kódu za potvrzení jeho funkčnosti. Pokud úpravu nemůžeš spustit, otestovat v prohlížeči nebo ověřit v administraci, jasně to uveď.
Zkontroluj řešení z hlediska chyb, kompatibility, mobilního zobrazení a dopadu na nákupní proces.
Rozlišuj: 1. navržené řešení, 2. kontroly, které jsi skutečně provedl, 3. rizika a vedlejší dopady, 4. testy, které musí udělat člověk.
Na konci vytvoř kontrolní seznam kroků před nasazením na ostrý e-shop.
Pokud si nejsi jistý kompatibilitou s aktuální verzí Shoptetu nebo použitou šablonou, upozorni na to a navrhni bezpečný způsob ověření.
AI bez přístupu k vašemu e-shopu nemůže potvrdit, že úprava funguje. Pomůže vám ale připravit kvalitní testovací scénář – hlavně u změn, které se dotýkají košíku, dopravy, plateb nebo předávání dat do reklamních systémů.
5. Prompt pro kontrolu článků a marketingového obsahu
Proveď kritickou obsahovou a faktickou kontrolu následujícího článku.
Zaměř se na nepodložená tvrzení, nepřesné statistiky, zastaralé informace, zavádějící formulace a logické rozpory.
U každého faktického tvrzení, které vyžaduje ověření, navrhni důvěryhodný zdroj. Pokud můžeš zdroje skutečně otevřít, ověř je.
Nevymýšlej studie, autory, citace ani odkazy. Rozlišuj ověřené informace, interpretaci a osobní doporučení.
Upozorni na formulace, které slibují výsledky bez dostatečných důkazů.
Na závěr vypiš: 1. závažné faktické chyby, 2. nepodložená tvrzení, 3. tvrzení vyžadující aktuální ověření, 4. doporučené úpravy před publikací.
Pokud tvrzení nemůžeš ověřit, označ ho jako neověřené, ne jako pravdivé.
Ani nejlepší kontrolní prompt nenahradí práci se skutečnými zdroji. Důležité informace ověřujte v původních studiích, oficiální dokumentaci nebo ve vlastních datech. A pokud chcete s AI pracovat ve firmě systematicky, podívejte se do mého AI Hubu.
Na co se lidé často ptají
Může umělá inteligence zatajovat vlastní chyby?
Ano. AI může ve výsledné odpovědi vynechat důležitou chybu, negativní výsledek nebo omezení, přestože má informace k jejich rozpoznání. Ukázala to studie Language Models Are „Insecure“ Reporters ze září 2026. Pokud AI na žádný problém neupozorní, neznamená to, že žádný není.
Lže ChatGPT úmyslně?
Neexistuje důkaz, že by ChatGPT lhal s vědomým úmyslem jako člověk. Jazykové modely ale můžou vytvářet nepravdivá tvrzení, vynechávat podstatné informace nebo podávat nejisté závěry příliš sebejistě. Pro vaše rozhodnutí je dopad podobný bez ohledu na příčinu.
Opravdu funguje prompt „Be honest in your response“?
Ve studii u GPT-5.5 zvýšil podíl abstraktů, které uvedly zásadní negativní výsledek, z 1 % na 95 %. Napříč všemi osmi scénáři byl ale průměrný přínos 33,5 procentního bodu a v některých scénářích téměř nulový. Není to tedy záruka spolehlivosti při běžném používání.
Jak poznám, že si AI vymýšlí informace?
Varovné signály jsou nepodložené statistiky, neexistující zdroje, příliš přesná čísla bez vysvětlení nebo sebejisté odpovědi na otázky, které vyžadují aktuální data. Typicky když ChatGPT uvede hledanost klíčových slov, aniž by měl přístup k SEO nástroji. Pozor: i odpověď s odkazy může být chybná, pokud zdroje uvedené tvrzení nepodporují.
Jaký je rozdíl mezi halucinací AI a zamlčením chyby?
Halucinace znamená, že model vytvoří nepravdivou informaci a podá ji jako fakt. Zamlčení znamená, že podstatná informace v podkladech je, ale do odpovědi se nedostane. Proti halucinacím pomáhá ověřování zdrojů, proti zamlčení výslovný požadavek na seznam chyb a nejistot.
Dokáže ChatGPT provést kompletní SEO audit webu?
Jen s přístupem k potřebným datům a nástrojům. Bez informací o indexaci, technickém stavu a výsledcích vyhledávání zvládne jen částečné hodnocení – například navrhnout lepší titulky. Nemůže ale spolehlivě potvrdit, že Google indexuje všechny důležité stránky vašeho e-shopu.
Stačí požádat AI, aby zkontrolovala vlastní odpověď?
Ne. Dodatečná kontrola odhalí některé problémy, ale pokud model vyšel z chybného předpokladu, často z něj vychází i při kontrole. Klíčová tvrzení ověřte nezávislými zdroji, výpočtem nebo skutečným testem.
Jak správně používat AI v podnikání?
Na úkoly, které vám zrychlí práci a jejichž výstupy umíte zkontrolovat. Před zadáním si ujasněte tři věci: co přesně od AI potřebujete, jaká data má k dispozici a podle čeho poznáte, že je výsledek správný. A do veřejných AI služeb nevkládejte osobní údaje zákazníků ani přístupové údaje.
Závěr: AI vám ušetří hodiny. Odpovědnost za výsledek zůstává na vás
Ještě před pár lety by nás nenapadlo, že budeme s AI běžně psát články, kód nebo vyhodnocovat kampaně. Dnes je to každodenní práce mnoha podnikatelů a já v tom vidím obrovskou příležitost. Zároveň platí: rychlost odpovědi není důkaz její správnosti a sebejisté tvrzení ještě neznamená ověřené.
Výzkum ze září 2026 ukázal, že AI modely při shrnování vlastní práce vynechávají zásadní problémy, které přitom umí najít. A také to, že vhodně formulované zadání může v řadě situací výrazně zlepšit transparentnost – i když ne ve všech.
Nebojte se AI používat. Naučte se jí ale klást správné otázky. Nechtějte jen odpověď. Chtějte důkazy, upozornění na chyby a jasné vysvětlení, co se podařilo skutečně ověřit. V podnikání totiž často nerozhoduje jen to, co víte, ale i to, co zatím nevíte.
Chcete mít jistotu, že váš e-shop, měření a reklama fungují tak, jak tvrdí reporty? Pomáhám s tvorbou a optimalizací e-shopů na Shoptetu, Google Ads a Sklikem i propojením s analytikou. Napište mi, co řešíte.
Zdroje: Huang, J. Y. et al. (2026): Language Models Are „Insecure“ Reporters, arXiv 2609.36139 · The Decoder: AI models hide mistakes in their own work reports
