Domů

Blog

AI Pojmy Rozkódovány: Jednoduchý Průvodce Tím, Co Je Důležité (a Co Není)

AI Pojmy Rozkódovány: Jednoduchý Průvodce Tím, Co Je Důležité (a Co Není)

Napsáno

Daria Olieshko

Publikováno dne

13 Srp 2025

Doba čtení

3 - 5 min čtení

AI je všude. Ale buďme realističtí — mnoho “pojmy AI” tam venku jsou jen módní slova, která jsou házena do prezentací a na produktové stránky. Pokud jste se někdy cítili zahlceni zkratkami jako AGI, LLM nebo A2A, nejste sami.

Tento průvodce to vše vysvětluje běžnou angličtinou. Žádný žargon. Žádná omáčka. Jen to podstatné, co opravdu záleží v roce 2025 a dále.

Ať už jste v HR, IT, marketingu, operacích, nebo se jen snažíte vypadat chytře na dalším setkání, toto je váš rychlokurz. Uložte to. Sdílejte to. Přijďte zpět. Pojďme dekódovat pojmy AI spolu — a naučit se, jak je používat k tomu, aby se věci skutečně udělaly.

Proč na AI termínech v roce 2025 záleží

AI už není technologický experiment. Je to motor za vašimi nástroji pro plánování, náborovými procesy, analytickými dashboardy a Slack upozorněními. Přesto většina lidí stále nemluví tímto jazykem.

Tady je důvod, proč tím pojmy AI záleží:

Budete rozeznávat hype od skutečné hodnoty.
Budete přijímat chytřejší rozhodnutí při hodnocení dodavatelů.
Konečně pochopíte jak vaše nástroje fungují.
Budete lépe spolupracovat s vývojáři a technologickými týmy.

Příklad z praxe:

Tým HR koupil „AI chatbot“ pro automatizaci náboru. Ukázalo se, že to byl jen slavnostně zabalený kontaktní formulář bez NLP, bez automatizace a bez integrace. Proč? Nerozuměli těm pojmům.

Jediné AI termíny, které skutečně potřebujete znát

Začněme s klíčovými koncepty, se kterými se nejčastěji setkáte.

AI Agent

Systém, který vnímá, rozhoduje se a jedná směrem k cíli. Nepotřebuje manuální vstup k pohybu — vyvíjí iniciativu. Myslete na to jako na neúnavného digitálního asistenta.

Agentic AI

AI, která si může sama stanovit cíle a jednat bez neustálých pokynů. Učí se za pochodu, optimalizuje výsledky v průběhu času. Příklad: plánování směn a řešení konfliktů autonomně.

A2A (Agent-to-Agent)

Komunikační protokol, který umožňuje nezávislým AI agentům spolupracovat. Vaše plánovací AI by mohla komunikovat s AI pro mzdy, aby synchronizovala hodiny, přesčasy a dodržování předpisů.

AGI vs ANI

AGI

(Umělá obecná inteligence)

Stále hypotetická forma AI, která se může učit a myslet jako člověk. Ještě neexistuje, ale dominuje titulním stranám.

ANI

(Umělá úzká inteligence)

Reálná AI, která se specializuje na jeden úkol — jako je plánování, rozpoznávání obličejů nebo překlad. Toto je AI, kterou dnes používáte.

AI chatboti: Za drobnými rozhovory

Moderní AI chatboti mohou:

Odpovídat na HR dotazy
Řešit žádosti o dovolenou
Poskytovat instrukce pro začátečníky
Působit jako 24/7 podpora

Nástroje jako ChatGPT, Claude, Gemini a vlastní boti trénovaní na interní dokumenty mohou být velmi užitečné.

Automatizace vs Orchestrace

AI automatizace

Řeší specifické, opakující se úkoly — jako štítkování lístků, přiřazování směn nebo odesílání upozornění.

AI orchestrace

Spojuje systémy a úkoly do celkových toků. Myslete na: zařazení nového zaměstnance, nastavení jeho vzoru směn, synchronizaci mzdy a odesílání dokladů o dodržování předpisů.

Modely a rodiny AI

AI model

Základní algoritmus proškolený na přiřazení vstupu k výstupu. GPT-4o, Claude 3 a Gemini 1.5 jsou příklady.

Rodina modelů

Skupina souvisejících modelů vyškolených na podobné architektuře, ale optimalizovaných pro různé úkoly. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o patří do rodiny GPT.

Sladění, pozornost a zaujatost

Sladění

Zajišťuje, že chování AI odpovídá lidským hodnotám. Špatné sladění = neúmyslné akce.

Pozornost

Jak modely „soustředí” na nejdůležitější data pro generování odpovědí. Základ pro transformerové modely.

Zaujatost

Pokud jsou tréninková data zkreslená, bude také výstup AI. To je důležité pro HR, dodržování předpisů a rozhodování.

Integrace AI

Používat platformy jako:

Zapier k spuštění akcí mezi aplikacemi
API k vložení AI funkcí
Nástroje bez kódu k vytváření chytrých automatizací bez času pro vývoj.

Příklad: Použijte ChatGPT k vytváření zpráv o směnách v rámci Shiftonu na základě dat o sledování času.

Pokročilé AI termíny, které uvidíte více

LLM (Velký jazykový model)

Výkonová jednotka za chatboty, generování obsahu a chytrými odpověďmi. LLMs jsou trénovány na obrovských textových datových sadách a mohou provádět širokou škálu jazykových úkolů.

Populární LLMs:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (open-source)

RAG (Generování obohacené dotazy)

Kombinuje jazykový model s vyhledávačem nebo dokumentovou základnou k vytvoření v reálném čase, na kontext zaměřené odpovědi. Užitečné pro AI podpůrné agenty a znalostní základny.

Učení nula-shot / pár-shot

Nula-shot: AI dělá něco bez příkladů.
Pár-shot: AI používá několik příkladů v promptu k tomu, aby se naučila provádět úkol.

Tyto dovednosti umožňují AI rychle se přizpůsobit — skvělé pro analýzu nových trendů v podpůrných lístcích nebo zpětné vazbě z HR.

Multimodální AI

Modely, které rozumějí textu, obrázkům, zvuku nebo videu současně. Skvělé pro interpretaci vizuálních plánů, hlasových příkazů a vstupů z formulářů společně.

Vektorové databáze

Ukládá informace ve formátu, kterému AI rozumí a umožňuje vyhledávat sémanticky (podle významu, ne klíčového slova). Napájí vyhledávání dokumentů, chatboty a personalizaci.

Oblíbené nástroje:

Pinecone
Weaviate
Chroma

Úplný slovník 40+ AI termínů (jednoduše vysvětlených)

AI agent — Systém, který zpracovává rozhodnutí a jedná v souladu s cíli bez lidského micromanagementu.
Agentic AI — AI, která si sama stanovuje cíle a vyvíjí iniciativu na základě svého prostředí.
A2A (Agent-to-Agent) — Protokol pro komunikaci a spolupráci AI agentů.
AGI (Umělá obecná inteligence) — Hypotetický AI s lidskou úrovní učení a uvažování.
ANI (Umělá úzká inteligence) — Reálná AI, která exceluje v jedné specifické úloze.
AI model — Trénovaná funkce, která přiřazuje vstup k inteligentnímu výstupu.
Rodina modelů — Skupina souvisejících modelů AI vytvořených z stejné architektury.
LLM (Velký jazykový model) — Model trénovaný na velkých souborech jazykových dat, který rozumí a generuje text podobný lidskému.
Multimodální AI — AI, která rozumí a pracuje s více typy vstupů (text, obrázek, hlas).
Vektorová databáze — Typ databáze, který se využívá k ukládání a vyhledávání dat na základě významu, nejen klíčových slov.
Vnoření — Číselné reprezentace textu/dat, které pomáhají AI pochopit vztahy a význam.
RAG (Generování obohacené dotazy) — Kombinace reálného vyhledávání s generací pro přesnější odpovědi.
Příprava podnětů — Vytváření lepších vstupů pro dosažení požadovaných výstupů z AI.
Učení nula-shot — AI provádí úkol, aniž by ho předtím viděla.
Pár-shot učení — AI se naučí nový úkol jen s několika příklady.
Dolaďování — Adaptace obecného modelu na specifický úkol nebo dataset.
Předtrénink — Počáteční fáze tréninku AI modelu na širokém datasetu.
Halucinace — Když AI sebevědomě generuje nepravdivé nebo nesprávné informace.
Zaujatost — Systémová nespravedlnost v chování AI způsobená zkreslenými tréninkovými daty.
Sladění — Zajištění, že výstupy AI odpovídají lidským cílům, hodnotám a etice.
Konstituční AI — Trénink modelů s vestavěnými etickými principy.
Vysvětlitelnost — Schopnost pochopit, proč AI učinila určité rozhodnutí.
Černá skříňka — Model nebo systém, jehož vnitřní mechanismy nejsou průhledné nebo srozumitelné.
Řetězec myšlenkového uvažování — Technika, kde AI vysvětluje své kroky před dosažením závěru.
RLHF (Posilované učení z lidské zpětné vazby) — Tréninková metoda, kde lidské preference vedou učební proces.
Syntetická data — Uměle generovaná data použitá k tréninku nebo testu modelů.
Otevřené váhy — Když jsou parametry modelu sdíleny veřejně (open-source).
Uzavřený model — Proprietární AI model, jehož interní struktury nejsou přístupné.
Token — Nejmenší jednotka textu, kterou modely AI používají (často slovo nebo část slova).
Prodleva — Časové zpoždění mezi vstupem uživatele a reakcí AI.
Inference — Akt použití trénovaného modelu k vytvoření výstupu.
Ukotvení — Propojení výstupů AI s reálnými, ověřitelnými informacemi.
Autonomní AI — AI, která může pracovat nezávisle na dlouhosledu událostí bez zásahu.
Porovnávání — Testování výkonu AI pomocí standardizovaných datasetů a úkolů.
Ochranné zábrany — Omezení nebo limity nastavené na AI k prevenci zneužití nebo chyby.
Nastavovací knoflíky — Nastavitelné parametry, které mění chování AI modelu.
Škálovatelnost — Jak dobře AI systém funguje s rostoucí poptávkou uživatelů.
Přeučení — Když model dobře funguje na tréninkových datech, ale špatně v reálném světě.
Zobecnění — Schopnost AI dobře fungovat na neviděných datech.
NLP (Zpracování přirozeného jazyka) — Oblast AI zaměřená na rozumění a generování lidského jazyka.
Označování dat — Označování surových dat (obrázků, textu atd.), aby AI rozpoznala, co vidí.
Sebedozené učení — Trénink AI v učení se vzorcům z neoznačených dat.
Co-pilot AI — Typ asistenta AI, který doplňuje, nikoli nahrazuje, lidské pracovníky.
Orchestraci — Spojování nástrojů poháněných AI do chytrých, automatizovaných toků.