To nejdůležitější zůstává lidské podle GoodRequest: empatie, kreativita a důvěra

Umělá inteligence slibuje revoluci. Ale skutečná otázka zní: kde končí efekt „wow“ a začíná reálná hodnota?

V GoodRequest se na AI nedívají jako na kouzelnou hůlku, která všechno vyřeší. Vnímají ji jako nástroj, který má smysl jen tehdy, když zrychlí práci, zlepší uživatelský zážitek nebo odlehčí lidem od rutiny. A hlavně – jen pokud je zasazený do kontextu etiky, důvěry a lidského uvažování.

V rozhovoru proto nepůjde o povrchní chválu technologií, ale o otevřený pohled na to, jak AI mění samotný proces tvorby digitálních produktů – od návrhu přes kód až po strategii. Zjistíte, proč někdy klientům říkají „ne“, co se můžeme naučit z rozdílů mezi trhy, a proč budoucnost patří těm, kteří dokážou spojit rychlost strojů s empatií a kreativitou lidí.

Když se dnes řekne GoodRequest, co byste chtěli, aby si lidé okamžitě vybavili? Co vás nejvíc odlišuje od jiných digitálních studií – technologicky i lidsky?

Když se dnes řekne GoodRequest, chceme, aby si lidé okamžitě vybavili spolehlivého partnera pro vývoj digitálních produktů, který přemýšlí nejen nad technologií, ale i nad byznysem, designem a reálným dopadem.

Naším cílem není jen “dodat aplikaci”, ale spoluvytvářet úspěšný produkt – s empatií, inovací a pečlivostí.

Co nás odlišuje?

Technologicky – umíme kombinovat silnou technickou expertizu (např. v bankingu, ecommerce či enterprise řešeních) s moderním přístupem ke škálovatelnosti, bezpečnosti i kvalitě kódu.
Lidsky – klienti oceňují náš partnerský přístup, otevřenou komunikaci a kulturu odpovědnosti. Jsme tým, na který je spoleh, a který má opravdový zájem o výsledek

Jaká byla vaše cesta k využívání AI – bylo to rozhodnutí „shora“, přirozená reakce na poptávku, nebo čistě vnitřní motivace zkoumat nové možnosti?

Naše cesta k využívání AI byla kombinací vnitřní motivace a přirozené evoluce. V GoodRequest máme silnou technologickou DNA a chuť zkoumat nové možnosti je přirozenou součástí našeho fungování. Umělá inteligence pro nás nebyla „buzzword“, ale nástroj, který jsme chtěli pochopit do hloubky, otestovat na sobě a pak přenést do praxe pro klienty.

Vytvořili jsme prostředí, kde týmy měly volnost zkoumat, co AI skutečně umí, co dává smysl a kde přináší reálnou hodnotu. Dnes AI využíváme v produktovém vývoji, automatizaci, interních nástrojích i ve strategii – ale vždy se držíme toho, aby to nebyla jen technologie pro technologii. Hledáme praktické dopady a přínos.

Jak konkrétně dnes AI mění způsob, jakým navrhujete a vyvíjíte digitální produkty? V čem vám pomáhá a kde naopak narážíte na její limity?

AI zásadně mění způsob, jakým digitální produkty navrhujeme a vyvíjíme – ale ne tím, že by nahradila lidi. Pomáhá jim soustředit se na to podstatné.

V čem nám pomáhá:

V analýze a průzkumu – rychleji získáme vhled do trhu, konkurence nebo chování uživatelů.
V návrhu UX/UI – AI nástroje zrychlují tvorbu wireframů, hledání inspirace nebo iteraci návrhů.
V kódu – vývojáři využívají AI asistenty pro generování boilerplate kódu, psaní testů nebo refaktoring.
V QA a testovaní – AI pomáhá s návrhem testovacích scénářů a automatizací testů.
Pri generování high-level wireframů, které pomáhají klientovi lépe navnímat rozsah produktu
V komunikaci – například při sumarizaci meetingov, generovaní dokumentácie alebo rýchlom brainstormingu.

Kde narážíme na limity:

AI nechápe kontext tak komplexně jako zkušený člověk – zejména u strategických rozhodnutí nebo komplexních systémových návrhů.
Není kreativní ve smyslu hlubší inovace – stále potřebujeme lidský vhled, intuici, zkušenost.
Bez kvalitního zadání a dat pod rukou je AI často jen sebevědomý “halucinátor”.

Preto AI nevnímáme ako náhradu tímu, ale ako parťáka, ktorý vie výrazne zrýchliť a zefektívniť našu prácu. Za nás platí: človek s AI > človek bez A.

Setkáváte se často s klienty, kteří chtějí „AI“, ale přesně nevědí, co od ní čekat? Jak s nimi hledáte realistickou a zároveň uživatelsky přínosnou podobu AI řešení?

Ano, s tímto se setkáváme často. Klienti dnes přicházejí s tím, že chtějí „AI“, ale zároveň hledají, co to pro jejich produkt nebo byznys vlastně znamená. A to je naprosto v pořádku – není jejich rolí mít jasno v technologii, ale v cíli, který chtějí dosáhnout. My v GoodRequest začínáme dialog vždy od uživatele a problému, ne od technologie.

Jak postupujeme?

Ptáme se na očekávání – co si pod AI představují? Automatizaci? Predikci? Lepší UX?
Zkoumáme hodnotu – kde by mohla AI skutečně pomoct? Například zefektivnit proces, zlepšit rozhodování nebo poskytnout personalizaci.
Navrhujeme scénáře použití – buď validujeme konkrétní nápad, nebo přinášíme vlastní návrhy založené na zkušenostech z jiných domén.
Testujeme nápady rychle – pomocí prototypů nebo proof-of-conceptů, aby klient rychle viděl přínos nebo limity.

Naší rolí není jen „nasadit AI“, ale pomoci klientovi pochopit, kde dává smysl a kde by byla jen módním doplňkem. Právě kombinace technologické expertízy, znalosti UX a byznysového myšlení je to, co naši klienti oceňují nejvíc.

Můžete přiblížit konkrétní projekt, kde AI sehrála klíčovou roli – ať už v designu, automatizaci nebo datové analýze? Co to přineslo klientovi i uživatelům?

Skvělým příkladem projektu, kde sehrála AI klíčovou roli, je elv.ai – nástroj pro detekci a moderaci nenávistných komentářů na sociálních sítích.

Co AI v projektu řeší:

Analyzuje komentáře v reálném čase.
Identifikuje nenávistné projevy, šikanu nebo diskriminační jazyk.
Pomáhá moderátorům efektivněji reagovat a zasahovat jen tam, kde je to potřeba.

Výsledek pro klienta:

Tisíce hodin ušetřených při ruční moderaci.
Zvýšení bezpečnosti na sociálních sítích – bez cenzury, ale s jasnou hranicí.

Výsledek pro uživatele:

Méně toxického obsahu.
Lepší zážitek z diskuse.
Větší důvěra v to, že je možné diskutovat slušně, i na internetu.

Tento projekt je důkazem, že AI může mít pozitivní společenský dopad – pokud se navrhne správně, s důrazem na etiku, soukromí a lidskou kontrolu.

Kde podle vás leží hranice mezi AI jako „wow efektem“ a AI, která skutečně řeší problém? Jak poznáte, že má smysl jít do implementace – a kdy naopak raději říct ne?

Hranice mezi „wow efektem“ a skutečným řešením leží v dopadu na uživatele a byznys.

AI funkcionalita může být vizuálně působivá nebo velice sexy, ale pokud neřeší konkrétní problém, nezjednodušuje uživateli život, nebo nepřináší novou hodnotu, zůstává jen pozlátkem.

V GoodRequest se vždy ptáme:

Komu to pomůže?
Jaký problém to řeší – rychlost, přesnost, efektivita, personalizace?
Dokážeme to změřit?
Zůstane řešení funkční i bez AI, nebo se na ni stává kriticky závislé?

Pokud AI přináší reálný přínos a umíme ho validovat, má smysl jít dál – třeba i formou prototypu nebo menšího POC.

Naopak říkáme „ne“ tam, kde je AI jen kvůli trendu, nebo kde by její nasazení přineslo více rizik, než užitku – ať už kvůli nejasným datům, složitosti, nebo etickým otázkám.

Věříme, že AI má obrovský potenciál, ale i velkou zodpovědnost. Dáváme si záležet na tom, aby to nebyla „AI pro AI“, ale AI pro člověka.

Vnímáte rozdíl v přístupu ke generativní AI nebo datovým řešením mezi slovenskými a zahraničními klienty? Kdo bývá otevřenější a kdo opatrnější?

Ano, rozdíl ve vnímání generativní AI nebo datových řešení mezi slovenskými a zahraničními klienty cítíme.

Zahraniční klienti – zejména z vyspělejších trhů jako západní Evropa nebo USA – bývají často otevřenější experimentům, mají větší rozpočty na inovace a AI často berou jako strategický nástroj pro růst nebo konkurenceschopnost. Umí si také lépe představit návratnost investice, i když není okamžitá.

Slovenští klienti jsou v průměru opatrnější a pragmatičtější. Často potřebují více důkazů, že AI má konkrétní přínos – ideálně rychle měřitelný. Na druhou stranu, když jim smysluplnost řešení dobře vysvětlíme a ukážeme přímý dopad (např. úsporu času, vyšší efektivitu), bývají velmi otevření.

Velký rozdíl ale dělá spíš mindset než adresa firmy. Setkali jsme se se slovenskými startupy, které byly v AI dál než mnohé korporace ze zahraničí. A naopak – velké značky umí být extrémně konzervativní bez ohledu na to, odkud pocházejí.

Proto se vždy díváme na kontext, cíle a kulturu klienta – a podle toho přizpůsobujeme náš přístup.

Jaké technologie, nástroje nebo přístupy v oblasti AI vás dnes nejvíce inspirují? Na co sázíte při vývoji aplikací a služeb v horizontu příštích let?

Sledujeme a inspiruje nás vše, co pomáhá dělat technologie lidštějšími, chytřejšími a dostupnějšími. V oblasti AI nás nejvíce inspirují:

Multimodální modely – schopnost pracovat současně s textem, obrazem, videem nebo zvukem přináší zcela nové možnosti v UX, přístupnosti i personalizaci.

On-device AI & edge computing – inteligence běžící přímo na zařízení, bez nutnosti cloudové konektivity, má obrovský potenciál pro rychlost, soukromí a offline scénáře.

Personalizace a adaptivní UX pomocí AI – nástroje, které se učí z chování uživatele a přizpůsobují aplikaci jeho stylu práce. To může zcela změnit uživatelský zážitek.

AI pro vývojáře – nástroje jako GitHub Copilot nebo AI testovací frameworky zásadně mění produktivitu vývojových týmů. A to je oblast, kde inovujeme i interně.

Kombinace AI + data governance – tedy jak s AI pracovat bezpečně, eticky a transparentně. To je téma, které vnímáme jako klíčové pro udržitelné inovace.

Do budoucna sázíme na to, že AI nebude jen “vrstva navíc”, ale základní součást designu a architektury aplikací. Věřím, že úspěšné produkty budou ty, které využijí AI neviditelně – tak, aby zlepšovala život uživatelů, ale zároveň nezahltila jejich pozornost.

Jak se díky AI mění samotné profese lidí, kteří digitální produkty tvoří – UX designérů, vývojářů, analytiků? Které dovednosti budou podle vás klíčové pro „AI-ready“ tým?

Už to není jen o tom co umíš, ale také jak rychle se dokážeš adaptovat, kombinovat znalosti a spolupracovat s inteligentními systémy.

UX designéři už nejsou jen tvůrci wireframů – stávají se spíš architekty interakcí, které mohou být adaptivní, personalizované a dynamicky generované pomocí AI.

Vývojáři se posouvají od psaní kódu k kurátorství a ověřování návrhů generovaných AI. Klíčová je schopnost dobře formulovat problém, pochopit kontext systému a ovládat nástroje jako Copilot, Codex, Windsurf a mnohé jiné.

Analytici a produktoví lidé se přesouvají od čistého reportingu k datovému vyhodnocování chování AI systémů, práci s modely a interpretaci jejich výstupů směrem k byznysu.

AI-ready tým podle nás potřebuje hlavně:

kritické myšlení a digitální intuici (vědět, kdy AI pomáhá a kdy škodí),
mezioborové dovednosti (design × data × technologie),
schopnost psát a číst „promptově“ – formulovat vstupy pro systémy, které s námi komunikují v přirozeném jazyce,
a v neposlední řadě chuť učit se a nezůstat stát.

Technologie se mění rychle – ale klíčová zůstává schopnost chápat člověka. A právě to bude největší přidaná hodnota lidského týmu i v AI světě.

A na závěr – kam se podle vás bude vývoj digitálních produktů a práce s klienty ubírat v příštích pěti letech? Co se změní nejvíc díky rostoucí roli AI, a co zůstane stále lidské?

V nejbližších pěti letech se vývoj digitálních produktů zásadně promění – nejen v tom jak pracujeme, ale hlavně s čím a na čem.

AI se stane přirozenou součástí každé fáze produktového cyklu – od průzkumu přes návrh až po vývoj, testování a provoz. Už dnes vidíme nástup inteligentních asistentů pro vývojáře, prediktivních systémů pro návrháře nebo AI co-pilotů pro decision-making produktových týmů.

Co se podle nás změní nejvíc:

Tempo – cykly budování, testování a iterace budou násobně rychlejší.
Nástroje – přibude vrstva „AI nadstavby“, která nám bude pomáhat navrhovat i tvořit.
Očekávání klientů – poroste tlak na rychlou validaci nápadů, datovou oporu a adaptabilitu.

Ale to nejdůležitější zůstane lidské:

Porozumění lidem a jejich potřebám.
Empatie, nápaditost a schopnost vytvářet smysluplné produkty.
Důvěra a partnerství s klienty – to žádná AI nenahradí.

Věříme, že úspěšné týmy budou ty, které spojí rychlost a sílu AI s lidským vhledem a hodnotami. V GoodRequest sázíme právě na tuto rovnováhu.