Editorial: AI zrychlí vývoj, úsudek za firmu nepřevezme

Levnější vývoj softwaru sám o sobě nevytvoří lepší podnik. Může pouze zrychlit výrobu funkcí, o které nikdo nestojí. Právě proto by české technologické firmy měly při debatě o umělé inteligenci věnovat méně pozornosti počtu napsaných řádků a více tomu, kdo rozhoduje, jaký problém stojí za řešení. Když technická překážka zeslábne, nedostatek úsudku se ukáže ještě zřetelněji. Také Productboard ve vlastním představení Sparku popisuje přestavbu kolem práce s produktovými daty. Jde o vyjádření dodavatele; skutečný přínos jednotlivým týmům musí ukázat jejich vlastní používání.

Zářijový rozhovor Czech Tech Weekly s Danielem Hejlem otevírá toto téma na příkladu Productboardu. Oficiální popis pořadu představuje přestavbu produktu kolem AI a otázku, zda se hlavním omezením nestává produktové řízení. Je to pohled spoluzakladatele na vlastní podnik, nikoli důkaz, že každá softwarová firma musí zahodit dosavadní práci. Pro české podnikatele je podstatnější způsob uvažování než velikost popisovaného rozhodnutí.

Stávající produkt v sobě totiž uchovává dvě různé věci. Jednou je technické řešení, které může zastarat. Druhou je znalost zákazníků: proč nakoupili, čeho se obávají, jak spolupracují a za jaký výsledek chtějí platit. Nová technologie může první vrstvu znehodnotit, aniž by snížila cenu druhé. Firma, která je při přestavbě nerozliší, riskuje, že spolu se starým rozhraním odstraní i důvody vlastní existence.

Tady začíná skutečný test vedení. Nestačí prohlásit, že organizace bude od nynějška stavět s AI. Musí vysvětlit, co se pro zákazníka zlepší a jak to pozná. Bude méně přepisovat údaje, rychleji rozhodovat nebo spolehlivěji dokončovat úkol? Pokud je jedinou odpovědí modernější technologie uvnitř produktu, změna zatím popisuje zájem dodavatele, nikoli hodnotu pro odběratele.

V modelové firmě vyvíjející software pro servisní zakázky lze snadno vytvořit asistenta, který sepíše návrh odpovědi zákazníkovi. Obtížnější je zajistit, aby znal aktuální dostupnost technika, správně vyhodnotil záruku a neslíbil náhradní díl, který není skladem. Přidání chatového okna je viditelné. Uspořádání odpovědnosti a návazností je méně efektní, ale právě tam se rozhoduje, zda zákazník dostane použitelnou službu.

Na tuto mezeru upozorňuje i náš přehled českých zdrojů o technologiích a umělé inteligenci: úspěšná ukázka ještě neříká, jak se nástroj zachová při běžném provozu. Pro firmu není rozhodující nejhezčí výstup. Důležité je, jak často nastane chyba, kdo ji odhalí a kolik práce stojí náprava. Cena samotného generování je jen jednou položkou celého procesu.

Zastánci rychlé přestavby mají přesto silný argument. Starší produkt může svými návyky, obchodním modelem a technickými omezeními blokovat vznik výrazně lepšího řešení. Každá nová možnost se potom zmenší tak, aby zapadla do původního uspořádání. V takové situaci dává samostatný experiment smysl. Musí však mít jasný účel a omezení, jinak se odvážná strategie snadno změní v drahý útěk před nepříjemnými kompromisy.

Vedení by mělo určit, jaké zjištění ospravedlní další investici a jaké naopak povede k zastavení. Nejde jen o počet registrací. Odběratel může nový produkt vyzkoušet ze zvědavosti a vrátit se k původnímu postupu. Silnější signál vzniká tehdy, když mu nové řešení opakovaně pomáhá s důležitým úkolem a je ochoten kvůli němu změnit způsob práce.

Taková změna přináší i závazek vůči současným zákazníkům. Ti si nekoupili účast na strategickém experimentu dodavatele. Potřebují vědět, co bude podporováno, jak dostanou svá data a kolik úsilí vyžaduje přechod. Důvěra se v přestavbě může stát významnější konkurenční výhodou než rychlost nasazování nových funkcí. Firma, která ji spotřebuje, bude později znovu draze vysvětlovat, proč by jí měl někdo svěřit důležitou část provozu.

V českých příbězích o startupech a podnikání je proto užitečné sledovat nejen okamžik velkého obratu, ale také to, co mu předcházelo a co následovalo. Kapitál, velikost týmu i možnost financovat souběh dvou produktů se mezi firmami výrazně liší. Rozhodnutí dostupné zavedenému dodavateli nemusí být rozumným prvním krokem pro malý tým, který žije z několika zákaznických smluv.

Malá firma může obdobnou otázku řešit skromněji. Vybere jediný opakující se úkol, změří současný postup a ověří nový způsob na omezeném rozsahu. Zachová možnost návratu a výsledek posoudí společně s uživatelem. Takový postup není nedostatek ambicí. Je to způsob, jak si koupit znalost, aniž by podnik předem vsadil všechny prostředky na správnost vlastní představy.

Další změna se týká lidí. Jestliže se část technické práce zrychlí, neznamená to automaticky, že zmizí potřeba zkušených vývojářů. Jejich čas se může přesunout k integraci, ověřování a porozumění složitým situacím. Vedení ovšem musí tuto práci umět pojmenovat a ocenit. Jinak bude organizace odměňovat snadno měřitelnou produkci, zatímco kvalita rozhodnutí zůstane bez vlastníka.

Podobný problém řešíme při hodnocení českých zdrojů o vedení a růstu firmy. Dobrá rada musí být spojena s rozhodnutím, které lze skutečně udělat. V případě AI to znamená stanovit, kdo odpovídá za výběr problému, kdo za technické ověření a kdo má pravomoc říci, že řešení ještě není připravené. Samotné nadšení tuto dělbu práce nezařídí.

Český technologický sektor nepotřebuje soutěž v počtu produktů označených zkratkou AI. Potřebuje firmy, které dokážou levnější tvorbu softwaru proměnit v lepší výsledek pro zákazníka. To vyžaduje ochotu přestavovat, ale také schopnost něco nezměnit, když to stále dobře slouží. Nejcennějším výstupem nového vývojového procesu nakonec nemusí být rychleji napsaný program. Může jím být přesněji zvolený problém, který má vůbec smysl programem řešit.

▶