Otevřete poštu, abyste zjistili, co dnes hoří. U první zprávy začnete psát odpověď, druhá vás pošle do pracovního chatu a třetí připomene úkol, který jste si někam zapsali. Než se dostanete k vlastní práci, už jste si odbyli malou směnu v podatelně. Právě tady vidíme pro osobní AI mnohem přesvědčivější uplatnění než v představě digitálního zaměstnance, který dostane hesla a zmizí s nimi do světa.
Novinář Ondřej Holzman dnes na CzechCrunchi popsal svůj konkrétní systém ranního třídění. Claude v něm pročte několik pracovních schránek, připraví návrhy a člověk rozhodne, co se má stát. O ranním review s Claudem jsme informovali také v Rychlých zprávách. Zajímavá na tom není další aplikace do sbírky, ale docela střízlivé rozdělení práce: stroj připravuje, člověk si ponechává poslední slovo.
Nejdřív podatelna, potom vlastní práce
Holzman svůj postup spouští ručně v Coworku v aplikaci Claude na Macu. Asistent nejprve projde Gmail, Slack, Asanu, Todoist a poznámky v Bearu. Sestaví očíslovaný seznam, v němž má každá položka zdroj, stručné vysvětlení, doporučenou akci a odkaz. Přidá také návrh priorit pro daný den.
V jednoduchém webovém přehledu pak uživatel návrhy schvaluje nebo opravuje. Až poté následuje dávkové zakládání úkolů, přesouvání poznámek, archivace pošty a ukládání konceptů odpovědí. Samotné odesílání zpráv si autor nechává pro sebe. Podle svého popisu tak třídění přesunul do krátkého ranního bloku, místo aby mu prosakovalo do celého dne.
Tohle je podstatnější změna než přidat k e-mailu tlačítko na hezčí formulaci odpovědi. Dobře napsaná odpověď stále řeší jednu zprávu. Dobře připravené třídění řeší, proč vůbec přeskakujeme mezi pěti aplikacemi. Jedna služba obsahuje zadání, druhá upřesnění a třetí poznámku ze schůzky. Práci člověku nekomplikuje jen množství textu, ale nutnost znovu skládat jeho souvislosti.
Nemáme tu nezávislý test produktivity ani měření úspory času. Máme podrobnou osobní zkušenost, včetně popsaných chyb. Jako návod k přemýšlení o vlastní práci je ale cennější než obecné ujištění, že s AI všechno zvládneme rychleji.
Úkol o třech slovech není paměť
Představme si obyčejné „ozvat se dodavateli“. Za týden už nemusí být jasné, kterému dodavateli, kvůli čemu ani co přesně slíbil. Úkolovník sice obsahuje záznam, ale člověk si k němu musí znovu odpracovat detektivku. Pokud asistent připraví srozumitelné zadání a připojí původní e-mail, pomohl i tehdy, když samotný telefonát neudělá.
Právě propojení úkolu se zdrojem Holzman označuje za jednu z hlavních hodnot svého systému. Popisuje také kontrolu duplicit a hledání souvislostí mezi poznámkami, zprávami a již existujícími úkoly. To je rozumný důvod zapojit jazykový model: význam jedné věty často závisí na jiné větě v jiné aplikaci. Prosté pravidlo podle odesílatele takovou práci nepokryje.
Současně bychom z toho nedělali argument pro povinné přestěhování celého života do jediné služby. V popsaném systému zůstávají specializované aplikace na svých místech. Mění se způsob, jak se mezi nimi informace přenášejí. Člověk nemusí milovat nový univerzální pracovní prostor; potřebuje, aby se mu neztratilo zadání mezi poštou a poznámkami.
Schvalování má cenu jen tehdy, když se dá opravdu číst
Lidské potvrzení se v debatách o agentech často tváří jako drobná překážka před budoucí plnou autonomií. Podle nás je v tomto použití naopak součástí hodnoty. Rozhodnout, že zpráva počká nebo že má přednost jiný závazek, není závada systému. Je to práce, kterou má smysl nechat tomu, kdo zná vztahy a ponese následky.
Ani schvalovací přehled ale není všemocný. Pokud uživatel vidí pouze hezké shrnutí, může potvrdit chybný výklad, aniž si toho všimne. Proto na podobném návrhu oceňujeme hlavně dohledatelný zdroj. Možnost otevřít původní zprávu je důležitější než přesvědčivý tón doporučení.
Holzman sám píše, že Claude občas zamění dva lidi nebo navrhne úkol k záležitosti vyřešené po telefonu. Takové chyby dobře ukazují hranici propojeného kontextu: systém může číst několik schránek a pořád neví o rozhovoru na chodbě. Připojit další účet nemusí vyřešit to, že část lidské práce po sobě prostě nezanechává digitální stopu.
Ještě méně viditelné je opomenutí. Chybný návrh lze odmítnout, ale položku, kterou asistent vůbec nezařadí, ve schvalovacím seznamu neuvidíte. Při vlastním zavádění bychom proto kontrolovali i to, co se do přehledu nedostalo, zejména u termínů a důležitých klientů. Prázdný inbox není důkaz, že nezmizela podstatná věc.
A je potřeba oddělit pracovní pravidlo od technického omezení. Autorovo sdělení, že asistent bez souhlasu nic nemění, popisuje jeho nastavený postup; samo o sobě nedokládá, jak jsou vynucena oprávnění jednotlivých konektorů. Rozdíl mezi návrhem a právem akci provést řeší také projekt Yana AI, o němž jsme psali dříve. Pro běžného uživatele z toho plyne jednoduché doporučení: kde to nástroj umožňuje, začít pouze čtením a oprávnění rozšiřovat po konkrétních krocích.
Ne všechno potřebuje model
Na Holzmanově popisu je sympatická ještě jedna věc: nepřipisuje celou automatizaci Claudovi. Část agendy podle něj obsluhují obyčejné skripty a filtry. Opakující se zprávy třídí, připravují koncepty nebo posílají souhrny bez toho, aby každou jednotlivou operaci musel znovu promýšlet jazykový model.
Tady bývá hranice mezi užitečným nástrojem a drahým koníčkem. Jestli se dá potvrzení nákupu spolehlivě zařadit podle jasného pravidla, není zásluha nechat o něm pokaždé diskutovat AI. Model má smysl tam, kde je potřeba rozumět nejednoznačnému zadání, spojit několik podkladů nebo navrhnout srozumitelný úkol. Stabilní rutinu je lepší zbytečně nekomplikovat.
Také výraz „systém se učí“ stojí za překlad do běžné řeči. Holzman popisuje průběžné doplňování textových pravidel a úpravy ovládání podle opakovaných připomínek. Není třeba si pod tím představovat, že každé schválení samo přetrénuje model. Podstatné je, že zkušenost z používání nezůstane jen v hlavě člověka, ale promítne se do dalšího postupu.
Začněte jedním inboxem, ne celým životem
Kopírovat přesně pět aplikací a cizí sadu pravidel by byla ta nejméně zajímavá reakce. Náš redakční návrh je skromnější: vybrat jednu zahlcenou schránku a nechat asistenta jen připravovat návrhy úkolů s odkazy. Bez mazání a bez odesílání. Teprve při skutečném používání se ukáže, zda přehled šetří práci, nebo pouze přidal další obrazovku, kterou musíte každé ráno obsloužit.
Hodnotili bychom čas celé kontroly a oprav, počet přehlédnutých závazků i to, kolikrát se kvůli chybě musel člověk vrátit ke zdroji. Vedle toho má smysl sledovat, zda během dne opravdu ubývá nutkání znovu otevírat poštu. Rychlost prvního návrhu je slabá metrika, pokud po něm následuje delší úklid.
Před připojením pracovních účtů je navíc nutné vyřešit, kdo může jejich obsah zpracovávat a podle jakých firemních pravidel. To, že aplikaci spouštíme na Macu, samo neříká, kde probíhá modelové zpracování. Pošta, pracovní chat a osobní poznámky také nemusejí mít stejný režim důvěrnosti. Pohodlí společného přehledu není automatickým souhlasem se společným přístupem ke všemu.
Na tomhle příběhu je nakonec nejzdravější jeho nedokonalost. Člověk ráno stále sedí u počítače, schvaluje desítky drobných rozhodnutí a sám odesílá zprávy. Přesto může získat něco velmi konkrétního: pocit, že už nemusí celý den hlídat, co mu kde přistálo. Osobní AI nemusí převzít naši práci. Úplně stačí, když přestaneme část dne pracovat pro vlastní schránky.
