Naučíme AI Podcast

AI vám nevyřeší všechno: firmy potřebují konkrétní use-case | Jiří Korčák

V této epizodě Naučíme AI podcastu je hostem Jiří Korčák, pedagog na VŠE v Praze, AI konzultant a lektor Naučíme AI. Bavíme se o tom, jak AI mění vzdělávání a vývoj aplikací. Jiří ukazuje konkrétní projekty vytvořené vibecodingem — od festivalové aplikace přes e-shop až po nástroje pro fantasy světy — a vysvětluje, proč lidé s technickými znalostmi dokážou pomocí AI pracovat násobně efektivněji. Řešíme také Lovable a jeho využití při rychlém prototypování. Místo několika týdnů čekání může zákazník během hodin nebo dní dostat funkční návrh do ruky, vyzkoušet ho a teprve potom se pustit do plného vývoje. Ve firemní části představujeme platformu Omnicrain a řešíme bezpečnost dat, privátní AI infrastrukturu a enterprise prostředí. Jiří upozorňuje, že největší problém často není nedostatek AI nástrojů, ale chybějící konkrétní use-case. Nestačí říct „chceme AI“ — firma musí přesně vědět, jaký problém chce vyřešit. V bonusové části pro Naučíme AI Klub pokračujeme tématem AI Actu, ukládání dat a praktickou prací s AI. Členové navíc mohou získat přístup do aplikace Kartograf. 🎧 Přejeme příjemný poslech. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

AI ve firmě bez chaosu: bezpečnost, strategie a školení | Štěpán Kulišťák

V této epizodě Naučíme AI podcastu je hostem Štěpán Kulišťák, který firmám pomáhá se zaváděním umělé inteligence, vzděláváním zaměstnanců a tvorbou AI strategie. Bavíme se o tom, proč je v mnoha firmách kolem AI stále chaos. Zaměstnanci používají různé nástroje, často bez společných pravidel, a vedení nemusí mít přehled o tom, jaká data do nich lidé vkládají. Štěpán upozorňuje zejména na riziko používání veřejných a neplacených AI nástrojů pro práci s interními firemními informacemi. Řešíme také AI Act, interní směrnice, bezpečnost, výběr správného ekosystému a otázku, kdy dává smysl Microsoft Copilot, kdy ChatGPT, Claude nebo jiné nástroje. Velká část epizody patří praktickému vzdělávání zaměstnanců. Jak postavit školení pro různá oddělení a rozdílné úrovně znalostí? Proč by zaměstnanec měl už během prvního dne vytvořit vlastní workflow nebo AI asistenta? A proč se skutečná změna nedá stihnout během jednoho krátkého workshopu? Zazní také konkrétní příběh člověka, který na kurzu začínal prakticky od nuly a během roku díky AI a vibecodingu postavil vlastní funkční aplikaci. V bonusové části pro Naučíme AI Klub dostanou členové také praktický návod na nastavení Claude Code od úplného začátku. 🎧 Přejeme příjemný poslech. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

Máte nápad na inovaci? JVTP vám může pokrýt až 75 % nákladů | Martina Panošová Hucková

V této epizodě Naučíme AI podcastu je hostem Martina Panošová Hucková z Jihočeského vědeckotechnického parku (JVTP). Bavíme se o tom, jak JVTP pomáhá startupům, začínajícím podnikatelům i zavedeným firmám dostat jejich nápady a inovace do praxe. Martina vysvětluje, co všechno JVTP nabízí — od inkubace a mentoringu přes propojování s odborníky, firmami a výzkumnými organizacemi až po konkrétní programy podpory. Řešíme také nový program INOJIV, díky kterému mohou vybrané jihočeské firmy získat až 75% podporu na poradenské služby například v oblasti AI, digitalizace, automatizace, prototypování nebo ověření proof of concept. Podíváme se i na vznikající AI Lab / DigiLab, kde má být možné testovat lokální AI modely, pracovat s 3D tiskem a zkoušet technologická řešení ještě před jejich větším nasazením. Řeč přijde také na budoucnost jižních Čech: jak udržet mladé talenty v regionu, proč má smysl začít podnikat už při studiu a co musí region nabídnout, aby se lidé po zkušenostech z Prahy, Brna nebo zahraničí chtěli vracet. V bonusové části v Naučíme AI Klubu pokračujeme oblíbenými AI nástroji pracovníků JVTP a tématem vibecodingu. 🎧 Přejeme příjemný poslech. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

Vibecoding, AI agenti a skilly: aplikaci si dnes postaví i „babička“ | David Fogl

V této epizodě Naučíme AI podcastu je hostem David Fogl — technologický architekt, vývojář a expert na testování softwaru. Hned na začátku řešíme zásadní otázku: jak se testuje AI, která neodpovídá pokaždé stejně? David vysvětluje rozdíl mezi deterministickým a nedeterministickým testováním a ukazuje, proč v praxi často jedna AI kontroluje výstupy jiné AI. Dostaneme se také k jeho projektu Artima, AI nástroji pro marketing a sociální sítě. Artima pomáhá malým a středním firmám tvořit příspěvky, plánovat obsah, držet jednotný tone of voice a pracovat s více AI modely najednou — od GPT přes Gemini a Claude až po Grok. Velká část rozhovoru patří i vibecodingu, AI agentům a skillům. David vysvětluje, proč si dnes i laik dokáže vytvořit prototyp aplikace, ale zároveň upozorňuje, že produkční řešení potřebuje bezpečnost, zálohy a dobře nastavené procesy. Zazní i praktický use-case z výrobní firmy, kde se zkušenosti mistrů převáděly do skillů pro interního chatbota. V rozšířené části pro Naučíme AI Klub pokračujeme tématy jako počítačové vidění, reklamní kampaně v Artimě a další praktické využití AI ve firmách. 🎧 Přejeme příjemný poslech. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

Jak zavést AI v korporátu se 90 000 lidmi? dm začalo zákazem ChatGPT | Lukáš Doul

V této epizodě Naučíme AI podcastu je hostem Lukáš Doul, který se v dm věnuje zavádění umělé inteligence a digitální transformaci. Díl ukazuje, jak vypadá AI adopce ve velkém korporátu — od počátečního zákazu ChatGPT kvůli bezpečnosti dat až po vlastní interní nástroj dmGPT. Lukáš popisuje, proč zákaz AI ve firmě dlouhodobě nefunguje, jak se řeší bezpečné prostředí pro práci s modely a proč je důležité nabídnout zaměstnancům nástroj, kterému mohou věřit. Dostaneme se k internímu chatbotu, Microsoft Copilotu, agentům, práci s kontextem, sdílení souborů i bezpečnostním nastavením, která mohou rozhodnout o tom, jestli AI firmě pomůže — nebo způsobí problém. Velká část rozhovoru je velmi praktická: jak školit zaměstnance, jak měnit jejich mindset, proč teorie nestačí a proč nejlépe fungují konkrétní ukázky z každodenní práce. Zazní i příklad analýzy dodavatelských nabídek, kde AI ušetřila přibližně 8 hodin práce. V rozšířené části pro Naučíme AI Klub se bavíme o vibecodingu, měření reálného dopadu AI ve firmě a o tom, kam může dm v oblasti AI směřovat dál. 🎧 Přejeme příjemný poslech. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

Elin AI: „kognitivní antivirus“ proti toxickému feedu a doomscrollingu | Petr Stanislav

V této epizodě je hostem Petr Stanislav z Elin AI. Jejich projekt popisují jako „kognitivní antivirus pro generaci Z“ — nástroj, který má pomáhat tlumit negativní dopady sociálních sítí (doomscrolling, úzkost, přetížení) a vracet člověka z emoční spirály zpátky k racionálnímu přemýšlení. Petr vysvětluje, jak Elin funguje v praxi: sbírá kontext toho, co uživatel na sítích vidí, pracuje s modely, které vyhodnocují dopad obsahu, a spouští intervence (pauza, změna perspektivy, zklidnění). Dostaneme se i „pod kapotu“: proč to není jen chatbot, jak přemýšlí o embeddingách, dimenzích emocí, iteracích a proč do toho musí vstupovat i psychologové. Otevřeme i citlivé téma důvěry a soukromí: když má systém chránit, potřebuje vidět kontext — a přesně tohle je dnes jeden z největších bloků i pro firmy a školy. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

AI ve fotce a videu – od chytrých foťáků po náhled za minutu | Filip Kroutil

V této epizodě Naučíme AI podcastu je hostem Filip Kroutil – fotograf, kameraman a člověk, který u nás stojí za produkcí celého podcastu. Povídáme si o tom, kde už dnes AI reálně šetří čas v kreativní práci: od chytrých funkcí ve foťácích (AI ostření a rozpoznávání objektů), přes nástroje na úpravy fotek a videa, až po praktické workflow, které z rutiny udělá automat. Filip sdílí konkrétní hack: postavil si GPT asistenta na náhledy, kterému dal svoje šablony a pravidla – a díky tomu zvládne návrh náhledu výrazně rychleji než dřív. Řešíme taky „realitu Adobe“ (proč je pořád tak silné) a kde dávají smysl alternativy a AI-first nástroje pro úpravy. Díl je praktický, bez hype: co funguje, co je jen hračka a jak si nastavit workflow tak, aby AI pomáhala a nebrala kontrolu. 🎧 Přejeme příjemný poslech. Pokud se Vám epizoda líbí, zanechte prosím hodnocení a sledujte podcast, ať Vám neutečou další díly. Rozšířenou část a bonusy najdete na HeroHero. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

Cloud vs. lokální AI: co vyhraje a proč | Milan Pokorný

V této epizodě Naučíme AI podcastu je hostem Milan Pokorný – programátor a lektor umělé inteligence. Díl je víc freestyle a jde po tom, co dneska reálně pálí firmy i vývojáře: budeme AI používat v cloudu, nebo lokálně ve firmě / doma? Milan vysvětluje, proč je cloud zatím default, ale proč zároveň roste tlak na to mít modely „u sebe“: data security je pro spoustu organizací deal breaker (typicky banky a velké korporáty). Z druhé strany je tu tvrdá ekonomika: provoz velkých modelů je drahý (elektřina, datacentra, hardware), a proto všichni tlačí na optimalizace, kompresi a zmenšování modelů. Probíráme i technologické směry, které můžou změnit dostupnost AI v příštích letech: kompresní algoritmy (menší model při slušné kvalitě), pokusy rozběhat LLM i na CPU místo drahých GPU, a celkově tlak dělat „to stejné, ale levně“. A do toho přidáváme Milanovu velmi trefnou analogii k obavám studentů, že jim AI sebere práci – proč to zatím naráží na „zdi“ (validace, kontext, limity, infrastruktura) a proč je potřeba zůstat v klidu a adaptovat se podle reality. V epizodě uslyšíte: cloud vs. lokální AI: proč to firmy řeší a kde je realita data security jako deal breaker (když cloud prostě nejde) proč se modely musí zmenšovat: náklady, elektřina, datacentra komprese modelů a snahy o běh LLM na CPU AI a programování: co je „kód pořád dokola“ a jak se mění role vývojáře proč u AI projektů roste význam distribuce a „boje o pozornost“ bonus na HeroHero: návod, jak si napsat vlastního AI agenta 🎧 Přejeme příjemný poslech. Pokud se Vám epizoda líbí, zanechte prosím hodnocení a sledujte podcast, ať Vám neutečou další díly. Rozšířenou část a bonusy najdete na HeroHero. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

KONTEXT > PROMPT: jak učit firmu používat AI (a co funguje v praxi) | Jan Plojhar

V této epizodě Naučíme AI podcastu je hostem Jan Plojhar z rodinné firmy s tradicí od roku 1888. Povídáme si o tom, jak zavádět AI do výrobní firmy tak, aby to nebylo FOMO ani „nasazení shora“, ale postupné budování schopnosti lidí používat AI v každodenní práci. Jan otevřeně říká, že u nich nejde primárně o to „nasadit AI nástroj do firmy“. Spíš se snaží naučit lidi AI používat: odbourat blokery, ukázat praktické use-casy a vychovat ve firmě „hrdiny“, kteří pak dokážou strhnout ostatní. Workshopy dělají dobrovolně, sdílí mezi sebou nástroje a reálné zkušenosti a řeší konkrétní problémy (někdy s AI, jindy je to jen o lepším procesu). Silná pointa epizody: dnes už často nejde o „prompt engineering“, ale o kontext — dát AI správné informace a hlavně říct, jak přesně chcete výstup použít. Výsledky pak bývají výrazně lepší. Zazní i praktické příklady z praxe: interní vzdělávání: AI jako „další okno vedle Outlooku“ vibecoding automatizace: kontrola došlých faktur vs. ceník dodavatele frustrace z tradičních dodavatelů: drahý a pomalý reporting i u triviálních věcí komunita kolem BudeHubu: AI snídaně, workshopy a sdílení toho, co kdo používá 🎧 Přejeme příjemný poslech. Pokud se Vám epizoda líbí, zanechte prosím hodnocení a sledujte podcast, ať Vám neutečou další díly. Rozšířenou část a bonusy najdete na HeroHero. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

Používejte AI: proč bez ní bude těžké se uplatnit | Jan Švec

V této epizodě Naučíme AI podcastu je hostem Jan Švec — výzkumník řečových technologií (ZČU) a člověk, který AI řeší napříč obory: školství, firmy, biotechnologie i digital humanities. Honza jde proti proudu: studenty i učitele aktivně podporuje, aby AI používali. Ne jako zkratku k výsledku, ale jako parťáka, jehož výstupy musí student chápat a umět obhájit. Ukazuje, jak s AI pracují na univerzitě v týmových projektech, jak vyučující využívají AI k přípravě a aktualizaci přednášek a jak vypadá praktické workflow: nahrát přednášku → přepis → prompty → shrnutí + slovníček pojmů. Ve firmách pak říká klíčovou věc: „zapneme AI“ nikdy nefunguje. AI není jen chatbot a licence na chatbota sama o sobě nic nezaručuje. Nejdřív potřebujete mít pořádek v procesech, definované vstupy a výstupy, a hlavně umět říct: jak poznám, že je výsledek správně a že nám to opravdu šetří práci. Tady přichází na řadu testování, metriky a práce s daty — i v éře agentů a chatbotů. A epizoda jde i mimo typický „AI podcast“ rámec: biokybernetika, práce s DNA a proteiny, AlphaFold, a digital humanities — jak se díky přepisu a indexaci dá vyhledávat v obrovských archivech svědectví o holokaustu, nebo jak funguje veřejně dostupný ArchivKGB. V epizodě uslyšíte: proč Honza ve školství podporuje používání AI „za každou cenu“ (ale s odpovědností) jak učit i používat AI tak, aby z toho nebyla zkratka, ale kompetence proč jsou ve firmách klíčové procesy, testování a měření přínosu AI v biotechnologiích: DNA, proteiny a zrychlení výzkumu díky AlphaFoldu digital humanities: přepis, indexace a vyhledávání v obřích archivech 🎧 Přejeme příjemný poslech. Pokud se Vám epizoda líbí, zanechte prosím hodnocení a sledujte podcast, ať Vám neutečou další díly. Rozšířenou část najdete na HeroHero. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

Konec Excel pekla: low-code aplikace bez vývoje + AI, která zrychlí práci s daty | Vratislav Morkus

V této epizodě Naučíme AI podcastu je hostem Vratislav Morkus z firmy Tabidoo — obchodní ředitel a spolumajitel. Vratislav má za sebou roky z enterprise IT (včetně architektury ve skupině Dr.Max) a sdílí know-how z praxe: jak přemýšlet o procesech, datech a AI tak, aby to firmě přineslo měřitelné výsledky, ne další chaos. Tabidoo je low-code platforma, ve které si firmy staví interní aplikace (CRM, projektové řízení, onboarding, fakturace…) bez klasického vývoje a mohou je průběžně upravovat podle toho, jak se mění procesy. V epizodě řešíme i rozdíl no-code vs low-code, kdy low-code dává smysl (integrace, složitější workflow), a proč je „Excel v e-mailech“ v rostoucí firmě recept na chaos. Hlavní praktická část je o tom, jak Tabidoo integruje AI přímo do platformy: uživatel nebude opravovat kód, ale upraví prompt — a na pozadí se z něj vytvoří workflow nebo integrace. To posouvá tvorbu řešení z „dny/týdny“ směrem k „hodiny/dny“ a zároveň dramaticky zrychluje práci s firemními daty (analýza, dotazy nad daty, hledání souvislostí). V epizodě uslyšíte: jak Tabidoo vzniklo a proč zakladatelé nechtěli „psát dokola ten samý kód“ co je rozdíl no-code vs low-code a kde jsou hranice obou přístupů kdy je čas přejít z Excelu na systém (audit, verze, chaos) jak Tabidoo přemýšlí o cenotvorbě: proč neplatíte za uživatele (bezpečnost, audit) jak bude fungovat AI v Tabidoo: prompt → kód → běžící workflow jak používat AI tak, aby výstupy byly kvalitní (kontext, stručnost, struktura, dokumentace) 🎟️ Bonus: Tabidoo je generálním partnerem konference AIWAY 2026 (2. 6. 2026, České Budějovice). Pokud chcete AI ve firmě posunout z experimentu do praxe, použijte kód podcast17 a získáte 17% slevu na vstupenky. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

AI web za den? Mýty, SEO penalizace a proč musí být nad textem kurátor | Martin Valut

V této epizodě Naučíme AI podcastu je hostem Martin Valut z Profit Builders. Řešíme, jak AI reálně ovlivnila tvorbu webů, marketing a SEO – a proč se po prvotní panice („weby se budou dělat samy“) ukázalo, že AI je hlavně pomocník v rukách odborníka, ne náhrada řemesla. Martin popisuje i odvrácenou stranu: klienti dnes přicházejí s „radami z chatu“ a Vy musíte umět argumentovat, stát si za svojí prací a vysvětlit kontext. Bavíme se o tom, proč nestačí vygenerovat text a hodit ho na web, proč je potřeba lidský „kurátor“ (brand otisk, tón, kontrola) a co se může dít v SEO, když je obsah generický a bez hodnoty. V druhé části jdeme do firemní praxe: spousta firem chce „AI do firmy“, ale často ve skutečnosti potřebují automatizaci a pořádek v procesech. A tam, kde má AI největší smysl, jsou decentralizovaná data – tisíce dokumentů, technické listy, interní know-how. Jako konkrétní use-case probíráme i Audixu: přepis audia do textu + chat nad přepisem (shrnutí, PDF, předání týmu, archiv porad). 🎧 Přejeme příjemný poslech. Pokud se Vám epizoda líbí, zanechte prosím hodnocení a sledujte podcast, ať Vám neutečou další díly. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

AI ve filmu a kreativní práci: co se změní na natáčení, postprodukci i nápadech | Daniel Habrda

V této epizodě Naučíme AI podcastu je hostem Dan Habrda, spoluzakladatel produkční společnosti NuArt a autor filmu Samhain. Bavíme se o tom, jak AI ovlivní kreativní práci a hlavně filmařinu: co změní na preprodukci, natáčení i postprodukci, kde bude obrovské zrychlení a kde naopak vzniknou úplně nové limity a otázky. Dan zároveň přináší důležitou myšlenku: kreativita je jako sval. Když ji přestanete trénovat (protože „to udělá AI“), můžete o část schopnosti tvořit postupně přijít. V praxi to může znamenat méně originálních nápadů, horší řemeslo i slabší schopnost dotahovat věci do finále. V epizodě zmiňujeme také konferenci AIWAKE / AIWAY od Naučíme AI, na které Dan spolupracuje jako partner — bude se podílet na záznamech a bavíme se i o tom, co taková akce může přinést lidem z kreativy. Padne i konkrétní nástroj pro AI video tvorbu (Higgsfield) a jak o podobných nástrojích přemýšlet bez hype a bez paniky. V epizodě uslyšíte: jak AI promění role ve filmové produkci a co to udělá s rozpočty a týmy kde AI dává smysl jako parťák a kde hrozí „instantní generika“ proč je trénink kreativity zásadní i v době generativních nástrojů jak se dívat na nové AI video nástroje a co to znamená pro natáčení 🎧 Přejeme příjemný poslech. Pokud se Vám epizoda líbí, zanechte prosím hodnocení a sledujte podcast, ať Vám neutečou další díly. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

Brand v éře AI: buďte konzistentní všude, nebo zmizíte | Martin Hrabánek

V této epizodě Naučíme AI podcastu je hostem Martin Hrabánek — brand designer, který propojuje brand strategii, vizuální identitu a UX/UI do jednoho funkčního celku. Jdeme rovnou do praxe: jak si z AI udělat „brand policajta“ na konzistenci komunikace a proč AI zároveň mění vyhledávání značek (a tím i to, co musí být na webu). Bavíme se o tom, kde AI v brandu nejvíc škodí, když se používá bez systému: rozpad tónu značky, generické texty, nekonzistentní claimy nebo vizuální „AI šum“. A hlavně: co si připravit, než otevřete ChatGPT, aby AI nepsala za Vás, ale hlídala pravidla a pomáhala značku zpřesňovat. V epizodě uslyšíte: největší mýtus o AI v brandu a jaká je realita v praxi kde AI nejčastěji rozbíjí značku a jak to poznat v komunikaci co se mění ve vyhledávání značek a co to znamená pro web, FAQ, reference a popisky minimální Brand DNA (co musí být jasné dřív, než začnete generovat) jak se ptát, aby AI byla editor a kontrolor brand voice, ne autor vaty jak používat AI na výzkum cílovek tak, aby výstup byl použitelný v brand strategii 🎧 Přejeme příjemný poslech. Pokud se Vám epizoda líbí, zanechte prosím hodnocení a sledujte podcast, ať Vám neutečou další díly. Rozšířené verze a bonusy (prompty, checklisty, konkrétní plány) najdete na našem HeroHero. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

Konec ruční práce ve firmách: procesní architektura + AI v praxi | Michal Černý

V této epizodě Naučíme AI podcastu je hostem Michal Černý, procesní architekt ve Wexia. Bavíme se o tom, proč většinu firemního času nežere „nedostatek lidí“, ale chaos v procesech, ruční práce a špatně tekoucí informace – a jak k tomu přistoupit tak, aby automatizace a AI přinesly reálný dopad. Michal ukazuje systémový pohled: nejdřív pojmenovat, jak práce ve firmě teče, zjednodušit to, co je zbytečné, a teprve pak automatizovat. Protože AI je zesilovač: když máte dobrý proces, zrychlí ho. Když proces nemáte, vyrobí jen rychlejší chaos. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

Když AI pomůže pomáhat doma: typologie komunikace pro rodiče a děti | Blanka Kotková

AI nemusí být jen na produktivitu nebo marketing. V této epizodě je hostem Blanka Kotková — průvodkyně wellbeingem a autorka typologie komunikace Zvíře v tobě™, která pomáhá rodičům i dětem najít společný jazyk. Bavíme se o tom, jak AI pomohla zpřehlednit a zpřístupnit typologii, aby rodiče lépe chápali, co jejich dítě v různých situacích potřebuje — a jak s ním mluvit tak, aby z toho nebylo škatulkování, ale praktická podpora každodenní komunikace doma. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

• Transcript

Mladá generace a umělá inteligence: Co nás čeká? | Jonáš Tekel

Ve druhé epizodě podcastu Naučíme AI se díváme na umělou inteligenci očima mladé generace. Mladí AI používají denně a přirozeně — ale znamená to, že jí opravdu rozumí? Bavíme se o tom, jestli AI ubližuje kreativní tvorbě, jaké profese může reálně ohrozit, proč má smysl poslouchat i starší generace a jestli AI pracuje za nás, nebo pro nás. Dojde i na nejčastější mýty, generovaný obsah a otázku, jestli nám AI skutečně vezme práci. Epizoda o realitě, tempu změn a tom, co nás čeká v nejbližších letech. Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026

AI ve školství: Pomoc, nebo problém? | Emanuel Breicha

Umělá inteligence rychle mění způsob, jak pracujeme. Ale co školství? V této epizodě podcastu si povídáme s lektorem a učitelem IT Emanuelem Breichou o tom, jak AI vstupuje do výuky, co přináší učitelům i studentům a kde naopak může představovat riziko. Probereme: – jak AI ovlivňuje roli učitele – jestli kvůli AI „hloupneme“, nebo se naopak posuneme – praktické využití AI nástrojů ve výuce – jak se mohou pedagogové vzdělávat v oblasti umělé inteligence – budoucnost vzdělávání v době generativní AI Je umělá inteligence hrozbou pro školství, nebo nástrojem, který může dobrým učitelům pomoci být ještě lepšími? Rozšířenou verzi epizody a hlubší rozbory najdete na: https://herohero.co/naucimeai Naučíme AI Klub: https://naucime-ai-klub.circle.so/checkout/zakladni-clenstvi-nai-klub-2026