Na nic nečekejte a začněte s AI experimentovat. Teď je ideální doba, říká expertka

Daria Hvížďalová se nedávno stala součástí prestižního žebříčku Časopisu Forbes 30 pod 30. Mimo jiné stihla už také spoluzaložit na virtuální realitu a umělou inteligenci zaměřený startup Mainware a nedávno se stala šéfkou AI Edu Laboratoře v nové vzdělávací organizaci Sféra v Pardubicích.

Obsah videa

Odkaz se otevře v novém okně na příslušném místě.

• 03:47 – Jak začít s umělou inteligencí pracovat
• 11:30 – Jak se bude AI vyvíjet
• 14:06 – Jak na zavádění moderních technologií či automatizace do praxe
• 20:33 – Kdy budeme mít tzv. všeobecnou umělou inteligenci
• 23:42 – Působení v rámci institutu pro vývojáře 42 Prague
• 29:21 – Jaké inovace ve vzdělávání nabídne pardubické centrum Sféra

Zpět na začátek

To nejdůležitější, co v rozhovoru zaznělo

Daria Hvížďalová vystoupila na Týdnu inovací v rámci panelu, který se zabýval praktickou aplikací umělé inteligence pro byznys, pro firmy. Popularita AI v poslední době stále narůstá a mnoho podnikatelů ji využívá čím dál častěji v rámci svého byznysu. Za nejdůležtější z celého panelu tak Daria Hvížďalová považuje myšlenku: „Nebát se vzdělávat se v oblasti umělé inteligence“, která se prolínala celým panelem.

Podle ní, je právě teď vzniká unikátní prostor pro experimenty a snahu zvládnout aplikovat umělou inteligenci do firemní infrastruktury efektivně. Přestože se většina lidí a firem nachází na podobné pomyslné startovní čáře, určitý náskok mají ti, kteří se přípravě této infrastuktury a práci s daty už nějakou dobu věnovali.

Podle Darii Hvížďalové dokáže umělá inteligence pomoci lidem lépe se rozhodnout. Může navrhnout další možnosti, ale neměla by být vnímána jako něco, co bude za člověka zcela rozhodovat a nahradí jej. Také je třeba myslet na to, že nástroje umělé inteligence jsou přesné, ale nejsou stoprocentní. Pokud je na výstupu požadována určitá přesnost, je třeba, aby finální krok zahrnoval lidskou kontrolu.

Dále jsme se v rozhovoru bavili o jejím širokém záběru. Zakládá a vede různé firmy, věnuje se školením i veřejným vystoupením. Upřesňuje, že je spíše vizionářkou a vyniká ve schopnosti nadchnout lidi pro věc, zejména v rozjezdové fázi projektů.

V JVH Group se Daria Hvížďalová zabývala tím, jak celkově integrovat nové technologie do průmyslu. Doporučuje využít konzultací, ale je lepší najít někoho, kdo se specializuje na váš konkrétní byznys, než někd, kdo má široký přehled ve spoustě technologií. S firmou Mainware, kterou Daria Hvížďalová zakládala spolu s kolegy z holdingu JHV, během covidu předávali pomocí rozšířené reality novou linku kompletně na dálku.

Lukáš Sedláček (ELAI): AI je budoucností byznysu, zvyšuje konkurenceschopnost

Dále v projektové roli působila také ve společnosti Good AI, která se zabývá základním výzkumem a vývojem umělé inteligence. Řídila vzdělávací institut 42 Prague pro programátory a vývojáře, kteří patří do mezinárodní sítě Ecolé 42. Tato síť umožnuje individuálně zaměřené vzdělávání v oblastech IT zdarma.

Se vzděláváním se pojí také její působení v pardubickém vzdělávacím centru Sféra, které se pyšní špičkovým vybavením v řadě polytechnických předmětů –⁠ od IT, robotiky po grafický deisgn, fyziku i chemii. Na postu šéfky AI Edulab se věnuje programům pro vzdělávání všech věkových skupin, pro školy i veřejnost.

Zpět na začátek

Přepis rozhovoru Martina Ziky s Dariou Hvížďalovou

Martin Zika: Naším hostem je dnes Daria Hvížďalová, specialistka na umělou inteligenci a její aplikaci v různých oblastech našeho života. Vítám vás tady, dobrý den.

Daria Hvížďalová: Dobrý den. Děkuji za pozvání.

MZ: Vy jste člověk, který má neuvěřitelně široký záběr, působí v celé řadě organizací a firem. Ale napadlo mě začít tím aktuálním, což byl Týden inovací před několika dny, na kterém jste vystoupila. Diskutovala jste na panelu, který se zabýval praktickou aplikací umělé inteligence pro byznys, pro firmy. Mě by zajímalo, co jste tam říkala a co zajímavého z vašeho pohledu tam zaznělo? Co by si mohly firmy pro svůj praktický každodenní život z toho vzít?

DH: Já si myslím, že ta diskuze byla opravdu zajímavá zejména tím složením řečníků. Měli jsme možnost si vyslechnout, jak se to prakticky používá v konkrétních oborech, jako například v marketingu. Také to bylo pokryto z hlediska odborného, z hlediska infrastruktury.

Za mě tou hlavní myšlenkou, která tam zaznívala v průběhu celého panelu, byla nebát se toho a vzdělávat se v oblasti umělé inteligence. Protože vnímám to tak, že s nástupem a s popularitou nástrojů na bázi generativní umělé inteligence, což je něco, co se stalo tak zhruba před půlrokem s tím, jak se Chat GPT najednou stal skoro nejpopulárnější aplikací a umožnil spoustě lidí, podnikatelům, a i byznysu přístup a využití síly generativní AI v podstatě napřímo.

Teď se skoro roztrhnul pytel s nápady a každý týden se děje něco nového, takže za mě je strašně důležité nenechat se odradit tím, že je to velké komplexní téma. Stále se děje něco nového, tak možná počkáme, jak se to vyvine. Myslím, že teď naopak vzniká naprosto unikátní prostor k experimentům nasazení a všichni jsou většinou v dost podobné startovní pozici. Ti, kteří to zvládnou aplikovat nejlépe a nejrychleji, eventuálně ve velkém měřítku, jsou spíše ti, kteří si připravili tu firemní infrastrukturu už nějakou dobu.

Takže to byla další zajímavá myšlenka toho, že v rámci nějakých pilotních aplikací a pokusů zavádění je teď krásná doba, protože všichni vědí, co to je a všichni to chtějí nějakým způsobem využít. Ale pak ty skutečné výzvy přicházejí v tu chvíli, kdy firma z toho chce udělat součást jejich vnitřních procesů. Tam ti, kteří mají procesy a data v pořádku, tak určitě budou mít náskok.

MZ: Takže z vašeho pohledu je dobré si tu pozici hlídat, aby nezůstaly firmy pozadu. Naopak je potřeba do toho aktivně vstoupit, zkoušet různé věci a hledat, co by jim ty různé aplikace, o kterých jste mluvila, mohly přinést. Není dobré čekat.

DH: Určitě. Protože opravdu v aplikaci chtějí generativní AI. V tuto chvilku neexistuje žádný univerzální návod nebo někdo, kdo by věděl nejlépe, jak to může fungovat. Ta úspěšnost je podle mě otázkou zavedení nástrojů do správného kontextu, naplnění daty, které jsou specifické pro tu konkrétní firmu a pro tu oblast, a právě začlenění do procesu, který jsou pro ten obor specifické.

Takže myslím, že teď je to prostředí, které může trošku prominout nějaké chyby nebo spíše všichni opravdu jedou na tom nadšení, takže je krásná doba na experimentování a hledat si to a pozorovat. Především proto, abyste se kdykoliv mohli rychle rozhodnout, jestli skutečně potřebujete vyvíjet něco sami, anebo jestli to je vynález kola, které už někdo začal stavět. Pracovat a spolupracovat na takových řešeních je teď podle mě také zajímavá cesta, která předtím nebyla tak populární.

MZ: Takže když byste měla poradit, jak postupovat, bylo by to takovéto „zkoušejte si to“, anebo si nechat třeba od někoho poradit? Nechat se někde inspirovat, jak na to, aby to nebylo jen takové topení se v něčem? Aby to dávalo smysl a něco to přineslo.

DH: Ta otázka má více vrstev. Na individuální úrovni pro člověka nebo pro manažera, pro vedoucího v rámci nějaké firmy, tak podle mě se nelze vyhnout tomu, že to musíte vzít do rukou a prostě to zkusit. Existuje v tuto chvilku, i přesto, že těch nástrojů se zdá být miliony, tak existuje několik největších, nejspolehlivějších a nejlépe etablovaných tzv. velkých jazykových modelů, ke které můžete získat přístup, což je Chat GPT na GPT, pak například to, co dělá Google. Prostě vzít si to do ruky, vytvořit si účet a jít si s tím hrát a zkoušet, to je asi jediná opravdu reálná cesta.

Pochopit, jestli je to vhodné pro úkoly, co děláte, pro procesy, které chcete nějakým způsobem automatizovat a pokud se bavíme o firemní rovině, o nasazení v nějakém větším měřítku, tak určitě je fajn si nechat od někoho poradit. Minimálně k tomu, aby se nastavila správná očekávání, protože tím, jak umělá inteligence je čím dál tím víc zajímavé téma, tak zažíváme, dá se říct, takovou už poněkolikáté v historii oboru špičku pozornosti, investic a snahy. Což ale pak hrozí tím, že se nastaví nerealistická očekávání. A ten buzz pak spadne, když lidé budou čekat, že to může fungovat krásně a spolehlivě jako vyhledávač, ale to zrovna generativní modely například neumí.

Takže ohledně toho si určitě nechat poradit, aktivně začleňovat lidi, kolegy do toho procesu, protože věřím, že v tuhle chvilku adopce takových nástrojů není věc, která se může dít jenom vertikálně shora, že ředitel se musí rozhodnout, jaké nástroje jsou nejvhodnější, ale je strašně důležité vyslechnout si a vymyslet spolu s těmi lidmi, kteří reálně mají tu expertízu v každé jednotlivé části a starají se o operativu, finance, o marketing.

Pravděpodobně to také používají doma, případně s dětmi a mají nějaký nápad, jak by se toho dalo využít, takže pak to bude spíše o společném nadšení, které většinou usnadní zavádění jakékoliv technologie do jakékoliv firmy.

MZ: Dá se obecně říct, když se tady bavíme o umělé inteligenci, k čemu především se ve firmách a organizacích dá používat? K čemu je vhodná nebo to může být kdekoliv, v jakékoliv oblasti, v jakémkoliv oddělení? Jak to vidíte?

DH: Umělá inteligence je obecně dobrá volba pro úkoly, které nemají jednoznačné, jednoduché řešení. Když máte nějaký problém a nevíte, jak vypadá finální řešení, ke kterému se potřebujete dostat. V tu chvíli, když vy víte, jaký ten bod je, když potřebujete zautomatizovat nějaký proces přenášení informace z bodu A do bodu B. V tu chvíli, když umíte popsat ten bod A bod B, tak to stačí naprogramovat, dá se říct ručně. To je chytrá složka, tam může dělat větší problém a nejistotu než tu přidanou hodnotu.

Proto je podle mě strašně důležité v praxi se vždycky zeptat, jestli existuje reálný problém, který pomoci umělé inteligenci chcete řešit. Nebo jestli je to něco, co vychází se snahy aplikovat tu technologii, protože je zajímavá. Pak v různých vertikálách. Většinou se to točí kolem domén, práce s přirozeným jazykem. Buď procesování přirozeného jazyka, sumarizace, analýzy, práce s velkým množstvím textu, například v péči o zákazníky a podobných oborech, anebo naopak generaci přirozeného textu. Což už se nějakou dobu na trhu zřejmě dělo. Jenom teď ty modely to posunuly trošku na jinou úroveň.

Pak je doména rozpoznání obrázků a práce s nimi. A to je něco, co našlo velké využití například v průmyslovém odvětví. Takže když potřebujete najít nějakou odchylku od toho, jak třeba standardně vypadá nějaký díl, který je vyroben na nějaké lince, ale neumíte přesně definovat, jak může vypadat špatně, víte, jak vypadá dobře. Pak se vždycky stane něco nepředvídatelného, takže takové polootevřené otázky jsou ty, kde se to opravdu hodí.

Zároveň určitě dnes v tom ideálním stavu skoro jakákoliv firma v jakékoliv oblasti má rozsáhlá data, ze kterých může čerpat v rámci finančního plánování, v rámci nějakého rozhodování. Když těch dat je opravdu hodně a je snaha, infrastruktura, možnosti mít v tom pořádek a nasazovat na to jako tu třešničku na dortu nějaké řešení, tak věřím, že to může pomoct například v optimalizaci v rámci logistiky a tak.

Zároveň je asi důležité říct, že to všechno platí pro případy, kde cena chyby není tak vysoká. Tím, že skoro všechno, veškeré nástroje na bázi umělé inteligence, tak mají na výstupu nějakou přesnost, ale není to stoprocentně předvídatelná přesná věc. Pokud by došlo k nějakému špatnému vyhodnocení, je důležité, aby to prošlo přes člověka.

Pokud výsledkem takové možné chyby, která se může stát jenom v několika procentech případů, je to, že spadne nějaký balíček nebo bude o metr jinde, než jste potřebovali, tak to je podle mě něco, co můžeme jednoduše přijmout. Ale cenné chyby například u chirurga, který by místo sebe chtěl používat takovou technologii, tak je cena opravdu tak vysoká, že si ty tzv. false positives nebo false negatives nemůžeme dovolit.

Prostě potřebujeme, aby pokaždé, když něco bylo vyhodnoceno, tak aby bylo prostě nějakým způsobem pevně dáno, interpretovatelné a spolehlivé. Tam to ještě úplně není a ani si nemyslím, že ten obor je o tom, aby to vždycky takhle bylo. Je to dost o různých experimentech.

MZ: To se chci zeptat, jestli očekáváte, že ta role umělé inteligence se bude v čase měnit v budoucnu? Jestli to třeba půjde tímhle tím směrem, který jste naznačila, nebo to bude něco jiného?

DH: No, měnit se bude určitě. Zároveň rozhodně se necítím komfortněji na základě všech dat, co mám, říct, že to určitě půjde takovým směrem. Já bych si strašně přála, aby tato technologie byla vnímána jako něco, co může lidem strašně moc pomoct, být efektivnější, rozhodovat se lépe, ale nebyla vnímána, což se často ve veřejném diskurzu stává, jako něco, co může člověka v té rozhodovací pozici nějakým způsobem nahradit. Takže doufám, že se bude dít toto.

A zároveň, jak jsme se už trošku bavili na začátku, pozoruji, že teď najednou ta snaha různých firem různých velikostí nějaká řešení aplikovat a zároveň nabídka produktů, firem, agentur, které jsou schopny díky přístupu k těm velkým jazykovým modelům něco budovat a nabízet, prostě exponenciálně roste.

Takže myslím, že už tohle strašně změnilo v rámci aplikační praxe mindset a potenciální uživatelé pro ta řešení, protože z toho, co jsem viděla v praxi ještě před pár lety, tak to většinou byly opravdu velké etablované mezinárodní firmy, které měly dostatečné rozpočty a měřítko na nasazení těch řešení, aby se to vyplatilo. Málokdy se dal vzít jenom nějaký hotový balíček a rovnou ho zavést do praxe. Teď v některých oborech to opravdu už takhle půjde.

MZ: Když bychom to teď trochu rozšířili i na oblast automatizace obecně, protože i tím vy se hodně zabýváte, zajímalo by mě, jestli byste mohla uvést nějaký zajímavý příklad, co v téhle oblasti dnes už je v té firemní praxi možné? Já jsem s vámi četl nějaký rozhovor, kde jste popisovala, jak jste během covidové pandemie instalovali někde v Rumunsku výrobní linku na dálku, protože tam prostě nebylo možné být osobně. Můžete popsat, trochu přiblížit, jak tohle to probíhalo?

DH: Určitě. To byl případ na začátcích firmy Mainware, které jsem spolu s dalšími kolegy spoluzakládala a vznikla z portfolia softwarových produktů a služeb rodinného holdingu JHV, který se věnuje průmyslové automatizaci. Ale zrovna v tomto případě například umělá inteligence nehraje až tak klíčovou roli, spíše v tom stavu opravdu vůbec žádnou.

Mainware částečně vznikl takovým způsobem, že jsme hledali možnost aplikace něčeho pokročilejšího v rámci rozsáhlých dat, které mají průmyslové a výrobní firmy k dispozici v rámci výrobních linek. Ale ukázalo se skrz nějaký poměrně dlouhý proces hledání toho správného fitu mezi trhem a produktem, že o dost větší hodnotu v tuto chvilku mělo vybudovat systém, který by sloužil k tomu, aby ta data tam byla uložena, nějakým způsobem byla k dispozici a v té fázi první verze Mainwaru sloužila jako interaktivní dokumentace a umožnila v tu chvilku, když přišel covid a najednou hranice byly zavřené, tak umožnila takové věci jako předání linky za JHV kompletně na dálku.

Protože když nejsou hranice a výrobce strojů není schopen poslat svůj servisní tým, svoje specialisty k tomu, aby ten stroj spustili do provozu a předali zákazníkovi, tak možnost vzít si do ruky jenom tablet nebo nějaké řešení, kterým kdokoliv, kdo má nějaký technický background, se na tu linku podívá a můžete na dálku jednoduše navést, podsvítit, ukázat, co přesně kde odšroubovat, nějak to zkontrolovat, tak v tu chvíli to hodně pomohlo.

MZ: Když vám skáču do řeči, vy jste na dálku dokázali tamní techniky navést k tomu, aby to instalovali sami pomocí pravděpodobně virtuální reality atd. co tam vlastně bylo?

DH: Bylo to pomoci rozšířené reality. To byl v tu chvíli jeden z modulů. Díky tomu se dalo zinteraktivnit dokumentaci a střídat dokumentaci a pracovat takovým způsobem, aby to bylo jednoduše pochopitelné. A zároveň ale to vnímám tak, že covid asi pro spoustu různých oblastí a případů sloužil jako období, kdy se dalo jednoduše uvědomit, kolik z těch věcí, které jsme si mysleli, že na dálku nejdou, ale zároveň technologicky jdou, tak z nich udělal věci akceptovatelné, protože najednou spousta firem pracuje v remote-first setupu.

Spousta schůzek jde na dálku, spousta technických věcí a aspektů jde na dálku a nemyslím si, a to myslím, že mě kolegové z oboru plně podpoří, že virtuální předání linky je něco, co by se stalo standardem, ale je to opravdu hezké nouzové řešení, když to porovnáte mezi možností vůbec nepředat nebo předat nějakým způsobem.

MZ: Vy jste se JHV Group mimo jiné zabývala tím, jak celkově integrovat nové technologie do průmyslu. Pokud by se to dalo trošku zobecnit, k čemu jste došla, možná i ve smyslu, co byste poradila jiným firmám? Jestli třeba existují nějaké konzultační firmy, které jim s tím pomohou? Když se budeme bavit obecně o automatizaci, zavádění moderních technologií do té průmyslové byznysové praxe. Jak postupovat, aby dokázaly zjistit, v jakých třeba úsecích té firmy to opravdu dává smysl? Aby to nebyly jen takové výstřely, které potom žádný užitek nepřinesou.

DH: Určitě bych to doporučila nějakým způsobem konzultovat a plánovat. Věřím, že pro spoustu odvětví, zejména v průmyslu, dává strašný smysl spíše hledat někoho, kdo se specializuje na ten váš konkrétní byznys, na to vertikálu než jít za někým, kdo má široký přehled ve spoustě technologií.

I na příkladu Mainwaru bylo vidět, a to, myslím si, že platí pro celý výrobní B2B segment, který donedávna nebyl vůbec typickým místem pro startupy, pro vznik nějakých nových menších firem, a to z toho důvodu, že pokud někdo přichází s expertízou jenom například ve vývoji softwaru, ale nerozumí tomu poli a těm procesům do hloubky, tak velice snadno vytvoří řešení, které si myslí, že je aplikovatelné v té praxi. Protože prostě v rámci konzultačních slidů to dává smysl, ale pak s těmi uživateli v rámci těch procesů to vypadá opravdu jinak.

Takže v Mainwaru vnímám jako velkou výhodu to, že to byl softwarový vývoj, ale od systémových integrátorů pro systémové integrátory. A asi v jakékoliv vertikále bych radila takto kombinovat expertízu v technologiích s hloubkovým pochopením oboru, ale to zní docela jako taková univerzální rada.

MZ: Vy jste působila jeden čas ve společnosti Good AI, která se zabývá, pokud jsem to dobře pochopil, vývojem obecné umělé inteligence. Jak jsem se dočetl, tak by to měla být schopnost adaptovat se na nové úkoly, aniž bychom jim museli každý konkrétní problém popisovat a nabízet nějaký výběr řešení. A že by to mělo znamenat maximální přiblížení se lidské schopnosti orientovat se v neznámém prostředí bez dat, která jsou daná předem.

Tak jenom pro zajímavost, jak vnímáte vývoj obecné umělé inteligence? V jakém stavu zhruba to je? Jestli to někdy bude? Kdy to bude? Určitě jste ještě s nimi v kontaktu, sledujete to. Jaký je ten stav podle vás?

DH: Existuje jeden zajímavý článek, který dává dohromady veškeré predikce ohledně časového horizontu toho, v jakém stavu vývoje jsme a kdy budeme mít tzv. všeobecnou umělou inteligenci. Od roku 1956, který je považován za start umělé inteligence jako akademického oboru, skoro každých 10 let to bylo, že už tam skoro jsme. Maximálně za 10 let tam budeme, takže myslím si, že se stále pohybujeme na horizontu nějakých dynamických 10 let.

Good AI je jedno z mála míst v soukromém sektoru v Česku, kde se financuje a podporuje vyloženě základní výzkum a vývoj. A moc jim fandím a sleduju to teď už jenom jedním okem. Stejně jako různé profesní, výzkumné a vývojové sféry v rámci výzkumu. Zároveň jsem tam působila v projektové roli, takže jsem nepřicházela do toho jako odborník, ale strašně zajímavé a důležité na začátku kariéry bylo si uvědomit, že neexistuje jedno správné řešení.

Neexistuje přesná terminologie toho, čeho chceme dosáhnout. Neexistuje popis těch features, schopností, charakteristik, které výzkumná oblast chce dosáhnout, aby si řekla: jo, to je všeobecná umělá inteligence. A to způsobuje strašně široké pole interpretací a debat, takže opravdu bohužel nemám přesnější odpověď na to, kde teď jsme.

Ale věřím, že to, jakým způsobem se rozvíjí oblast procesování a generace přirozeného jazyka a velké jazykové modely, tak to hodně nakoplo spoustu výzkumníků k přemýšlení, jestli už schopnosti vytvářet si nějaký mentální model toho světa, který probíhá v rámci velkých jazykových modelů, jestli už se to nějakým způsobem přibližuje k něčemu, nebo ne.

Obecně to asi vnímám tak, že tzv. General AI, všeobecná umělá inteligence nebo univerzální, tomu se teď říká opravdu různě, tak je to takový krásný cíl, který musí někde existovat a důležitá je ale ta cesta k němu, protože na té cestě se vždycky objeví něco zajímavého.

MZ: Tak se necháme překvapit, uvidíme, jak to bude vypadat za 10 let. Vy o sobě říkáte, že kromě technologií, je vaší vášní vzdělávání. Vy jste, když to vezmu postupně, tak jste řídila vzdělávací institut 42 Prague, pokud se to vyslovuje takto, což byl vzdělávací institut pro vývojáře a programátory, který spadal do mezinárodní sítě Ecolé 42. Já jsem se dočetl, že ten institut měl unikátní výukový program, který údajně bořil bariéry pro vstup do světa IT. Můžete přiblížit, v čem ten unikátní přístup spočíval?

DH: Určitě a určitě to není v minulém čase. Institut stále je a funguje a rozjíždí se úplně krásně. Ta celá myšlenka specifického přístupu k vzdělávání a rekvalifikaci většinou dospělých lidí s různými zkušenosti z různých profesí do profese softwarového vývojáře vznikla v roce 2013, jestli se nemýlím ve Francii, kde zakladatel celé sítě 42 Xavier Niel, francouzský milionář, chtěl zpřístupnit nějaký ekvivalent vysokoškolského vzdělání z té praktičtější strany pro oblast softwaru. Protože ve Francii vysoké vzdělávání je poměrně drahá záležitost a tím hodně limituje ten přístup talentu.

Zároveň, jak každý, kdo aspoň něco trošku dělal v oblasti IT, tak ví, že tou největší překážkou k rozvoji oblasti talentu, je to, že chybí lidé, chybí programátoři a zároveň spousta oborů se rozvíjí tak specificky rychle, že vysokoškolské vzdělání není zárukou toho, že ty znalosti budou platit celý život. Xavier Niel tak postavil, spolu s řadou pedagogických odborníků, systém, který byl a je postaven na tzv. principu peer to peer vzdělávání, což znamená, že jde primárně o sebevýuku, dá se říct.

Jde o interakci mezi studenty, podpořenou vzdělávacím systémem, programem, materiálem a interakce se specialisty. Ale to gró nespočívá v tom, že lidé pasivně poslouchají nějakou přednášku a pak dělají nějaká společná cvičení, ale je to opravdu gamifikovaný program, který každý z těch studentů může procházet vlastním způsobem, ve vlastním tempu. Začíná to z nějakých jednodušších projektů, je to hodně projektově postavené.

Zároveň existuje fyzický kampus, který je otevřen 24/7, takže každý si může to přizpůsobit podle toho, jakou zrovna má životní situaci a docházet tam třeba jenom o víkendu nebo jenom o večerech, anebo naopak. Když se někdo rozhodne, že chce změnit kariéru drasticky rovnou a teď, tak může být v tom kampusu furt, a to pak definuje křivku a rychlost učení. Tahle myšlenka a ten vzdělávací koncept začal škálovat po celém světě. Nejblíž k nám to původně vzniklo ve Wolfsburgu pod taktovkou Volkswagenu a pak to byla Škoda Auto, která přinesla ten koncept sem do Česka.

Teď ta škola krásně funguje. Myslím si, že nedávno překročila, jestli se nemýlím, 10 000 uchazečů o studium. Zároveň má hodně specifické výběrové řízení, které spočívá v měsíčním boot campu, kde si opravdu musíte vzít měsíc volna, věnovat se tomu naplno, aniž byste věděl, jestli budete do toho programu přijat, nebo ne. Nemusíte nic předem vědět, připravovat se.

MZ: V čem spočívá ten boot camp?

DH: Ohledně toho je celý network takový trošku tajemný. Je tam celá řada různých úkolů, zadání a interakcí, v rámci kterých se nekouká jenom na technické věci, ale i na spoustu lidských faktorů, protože pro úspěšnou kariéru v oblasti IT opravdu nestačí jenom umět věci nebo umět se učit věci, ale je tam prostě ještě spousta mezilidských faktorů; komunikace, týmová práce. Trvá to měsíc. Je to zajímavé. A myslím si, že to je dobrá cena, dá se říct, za to, že to vzdělávání v rámci škol 42 je pak plně zdarma pro studenty.

MZ: To, že to studium je zdarma, je pravděpodobně díky té úzké spolupráci s firemním sektorem, který pravděpodobně pak i těží z toho, jací absolventi potom odchází z toho studia. Oni je pravděpodobně využívají v praxi pro sebe. Je to tak?

DH: Je to tak. Vychází to podle mě z absolutně relevantní premisy toho, že v tom stavu, v jakém jsou technologie teď, v tom tržním stavu, není možné se spolehnout jenom na tradiční vzdělávací systém. Zároveň spousta lidí už i ve starším věku přichází na to, že chce měnit obor a vstupovat do něj.

Samozřejmě spousta firem to řeší tak, že má nějaká svoje specifická školení, programy pro juniory, ale v rámci nějakého ekosystému to ne vždy stačí. Tím pádem spolupráce několika firem na tom, že umožní rekvalifikaci, ale nechají to na tom studentovi, kam pak bude pokračovat, je podle mě hezkým příkladem toho, jak se k celoživotnímu vzdělávání dá přistupovat.

Protože pak i firmy, které financují nějaký interní projekt, a pro spoustu firem je to například relevantní a krásná cesta, tak se stejně můžou setkat s tím, že člověk, kterého si, dá se říct, vychovají, tak po poměrně nějaké brzké době půjde někam jinam. Ale zase přijde někdo, kdo byl vyškolen v jiné firmě a přijde s těmi znalostmi. Takže minimálně v Česku to vnímám jako takový hezký ekosystém.

MZ: Dalším zajímavým projektem, na kterém se podílíte a který byl nedávno představený, je vzdělávací centrum Sféra v Pardubicích, které bylo mimochodem taky prezentované v rámci slavnostního zahájení Týdne inovací v Doxu. A to je hodně zajímavý projekt, který má velké ambice. Mimo jiné jsem četl, že chce reagovat na problémy současného světa a otázky současného světa jako umělá inteligence, sociální problémy, udržitelnost atd.

Vy tam budete působit jako šéfka AI Edulab. Jak vy byste sféru představila a jak byste představila svoje působení? Na co se tam chcete zaměřit a jak by to mělo vlastně probíhat?

DH: Určitě. Já tady zkusím být maximálně konkrétní, aby ti, co nás poslouchají a dívají se na nás, tak se neztratili v tom, že to je velké a udržitelné. Sféra je nezisková organizace a vzdělávací centrum, které vzniklo v rámci projektu rekonstrukce Automatických mlýnů v Pardubicích. Já, i přesto, že v Praze jsem stále, tak žiji v Pardubicích, takže pro mě je to lokální a srdcová záležitost.

Je to nádherný areál, který díky rekonstrukci soukromých investorů, architektů a spolupráci města a kraje se proměnil do několika nádherných budov, ve kterých sídlí různé galerie, muzea a pak i Sféra jako vzdělávací centrum.

A na Sféře tím nejcennějším a nejdůležitějším, kromě nadšeného týmu lektorů a specialistů, kteří se kolem toho projektu sešli, je opravdu špičkové vybavení v řadě polytechnických předmětů. Což znamená od IT a robotiky po grafický design, ale také třeba kov, dřevo a pak fyzika, chemie. Je tam spousta zajímavých věcí, které si školy, například i některé vysoké školy, nemůžou dovolit nebo nepovažují to za nezbytně nutné.

Například u těch základek je to opravdu krásná možnost, jak děti ze základních škol můžou jednou za čas přijet na nějakou interaktivní výuku a zažít si, jaké to je, vytvořit si virtuálního avatara, rovnou se s ním popovídat. Nebo použít nějaký špičkový tablet na malování něčeho, anebo projít nějakými zajímavými fyzikálními nebo chemickými experimenty. Takže cílem Sféry je udělat proces učení zajímavějším.

A cílí zároveň nejenom na základky. Program pro ně probíhá většinou v průběhu dne, takže Sféra, kromě žáků základních škol, se zaměřuje v rámci svého provozu i například na mateřské školky, pro které je tam naprosto nádherné takové fyzikální, „sférické“, jak mu říkáme, hřiště, kde se dají prostě krásně vysvětlovat, ilustrovat nějaké jednoduché koncepty toho, jak vznikají různé barvy světla nebo takové věci.

Zároveň cílí i na starší studenty v rámci kroužků, ale i na širokou veřejnost, pro které tam existují různé volnočasové aktivity, i pro dospělé, takže tam je mi blízké to, že v rámci Sféry je opravdu důležité celoživotní vzdělání a nějakou zajímavou hravou formou.

Naše spolupráce se sférou začala v létě, kdy mě oslovil její ředitel David Kopic, díky kterému se to teď tak naprosto nádherně rozjelo. Vymýšleli jsme, jakým způsobem by se dalo, jestli vůbec, AI integrovat do toho procesu a shodli jsme se na tom, že AI opravdu nedává smysl jako samostatná výuková vertikála. Že by tady prostě byla, nevím, dílna na AI a někdo se učil něco dělat, že i přesto, jak ta technologie je demokratizována, tak je opravdu potřeba velká odbornost pro vývoj takových řešení, kterou nemám ani já.

Ale přišli jsme na to, že by nám to oběma strašně dávalo smysl jako nějaký horizontální projekt, který by vznikal napříč různými obory a facilitoval to, aby vyučující v rámci oborů měli možnost začlenit do výuky nějaké zajímavé nástroje na bázi umělé inteligence.

Zkrátka experimentovat a hledat ten průnik mezi vzdělávacími programy, které díky tomu, že Sféra částečně vychází z nějakých existujících vzdělávacích programů, které vznikly na Univerzitě Karlově pro Sféru, ale částečně se to určitě ladí, pilotuje, experimentuje s ohledem na to, jak to přijímají státní zařízení atd., tak tím vzniká takové jako krásné hřiště na to, aby do nově vznikajících programů se začleňovali nějaké zajímavé nástroje.

Zároveň to chceme dělat opravdu otevřeně v tom, že chceme to know-how sdílet s ostatními. A zároveň i spolupracovat s řadou organizací, protože určitě to není unikátní věc v tom, že by se to ve světě nebo ani v Česku nedělo. Je tady už nějakou dobu velké úsilí Evy Nečasové v AI dětem, kde překládají a budují vzdělávací materiály, díky kterým pedagogové můžou jednoduše začleňovat základní vysvětlení AI do své výuky.

Ale vidím jako svůj cíl a přidanou hodnotu právě spíše v zase systémové integraci, ale akorát materiálů a řešení do toho procesu vzdělávání, pozorování a učení se toho, jak k tomu přistupují pedagogové, v jakou chvíli nějaký nástroj dává větší smysl a v jakou chvíli je prostě důležité udělat krok zpátky.

MZ: Jak to bude fungovat prakticky? To znamená, že Sféra bude spolupracovat třeba se základními školami a budou tam chodit, dejme tomu, třeba na odpoledne třídy a vy s nimi budete v laboratoři experimentovat a pravděpodobně se toho budou účastnit i učitelé? Jestli to dobře chápu.

DH: Ono už skoro měsíc, myslím, to takhle funguje v rámci pilotního provozu, že opravdu do Sféry každý den přijede autobus žáků, kteří tam absolvují programy v rámci jednotlivých laboratoří. Moje úloha ale nespočívá v práci s těmi dětmi, ale spíše v práci s interním týmem a s lektory, kde začínáme hloubkovým vysvětlením toho, co ta technologie umí, neumí, hledáním průniku a relevancí, ale zároveň mapování jak v Česku, tak i v rámci celého světa, sběru tipů a všech možných materiálů na ty nástroje.

Pak to vidím minimálně v té první fázi jako spíše systematickou spolupráci v tom, jak ten průnik najít, jak to začlenit, jak to popsat, jak to měřit, jak o tom psát, jak to případně publikovat atd.

Takže zřejmě součástí toho je nějaká osvěta i v dalších fázích fungování. Má ambice je, že bychom strašně rádi začleňovali případný vývoj vlastních nástrojů nebo spolupráci s nějakými startupy nebo dalšími entitami po celém světě, které ty nástroje buď vyrábí, nebo adaptují, lokalizují na svoje jazyky. Protože vnímám, že tahle oblast aplikace je ve vzdělávání je opravdu v plenkách, ale je krásným kolaborativním úsilím po celém světě, kde ta snaha udržet si to svoje pod pokličkou rozhodně není tak velká jako v komerčním sektoru.

Takže budeme hledat společný způsob, jak z toho vytěžit maximum a jak k tomu přispět, ale zatím to bude opravdu o lepším pochopení specifického kontextu pro Sféru, protože to je poměrně unikátní a odvážný projekt sám o sobě. Tím je to krásné hřiště na ten první krok.

MZ: Vy máte opravdu velmi široký záběr: zakládáte, vedete různé firmy, děláte celou řadu věcí, včetně různých školení, veřejných vystoupení atd. Mimochodem také jste, teď nevím, jestli loni nebo předloni to bylo, se stala členkou žebříčku Forbes 30 pod 30. Chtěl jsem se zeptat, jak to všechno zvládáte?

DH: Blbě.

MZ: Co to znamená?

DH: Ten široký záběr absolutně nemůžu rozporovat, ale zároveň poměrně dobře o sobě vím, že ta moje super schopnost je v rozjezdové fázi projektů. Pokud něčemu věřím nebo vidím velkou příležitost a věřím tomu, tak jsem schopná se pro tu věc nadchnout, nadchnout lidi kolem a něco rozjet.

MZ: Takže vy jste vizionář, který rozjíždí?

DH: Asi tak trošku. No, to jsem o sobě ještě takhle nahlas neříkala, ale asi dá se to nějakým způsobem říct. Ale pak tajemství té udržitelnosti je vědět a nebát se některé věci pouštět, aby přicházely věci nové. Zároveň ale nedělat si iluze toho, že se dokážu něčemu plnohodnotně věnovat v kritické řídící pozici. Příklad Mainwaru.

Vzniknul tak, že se tým se sestavoval z firmy, z interního projektu se stával spin off v období, kdy jsem věděla, že budeme mít za chviličku dítě, takže přirozeně se ten tým sestavoval a proces se nastavil tak, abych tam nemusela fungovat nutně na denní bázi.

To zaručilo to, že ten projekt krásně žije a rozvíjí se doteď a zároveň mě, nechci říct že vůbec nepotřebuje, ale mám ten luxus zapojovat se v nějakém období, kdy jsem opravdu potřeba, nebo spíše směřovat to strategicky, ale nezůstávat na exekutivní rovině. To je ale možné jenom díky skvělým lidem, kteří tam jsou a je to opravdu luxus, toho jsem si vědoma.

MZ: Když jste říkala, že ráda rozjíždíte nové projekty, tak co dalšího plánujete? Teď rozjíždíte v Sféru, ale máte nějaké další plány už nebo teď se kompletně soustředíte tady na to?

DH: Já jsem teď, dalo by se říct, profesně ve fázi takového multioborového experimentování, protože najednou spousta oborů začala mít zájem o aplikaci umělé inteligence. Pro mě bylo také docela odvážné a zajímavé vystoupit jak z výrobní bubliny, tak z bubliny předchozích zkušeností, protože zavádění generativní AI, a stále něco kolem toho, je opravdu něco úplně jiného než koordinace vývojových procesů.

Takže z toho, co se teď chystá, tak je poměrně zajímavá akce, která se bude konat až v lednu, která zahájí projekt jménem Creative Edge, který se bude věnovat průniku generativní umělé inteligence a kreativních průmyslů. To vzniklo to jako myšlenka a diskuze v rámci spolupráce s neziskovou organizací Fotograf, která se věnuje profesionální fotografii, dělá časopis, dělá výstavy.

Její ředitelka Markéta Kinterová, se kterou jsme se nějak historicky seznámily, mě oslovila abychom prodiskutovaly, co všechno je možné. Z toho vznikne hezký multioborový prostor, kde například budeme moci přivést do Prahy Borise Eldagsena, což je fotograf, který vyhrál Sony Photography Award, celosvětovou fotografickou soutěž a následně prozradil, že to dílo bylo vytvořeno umělou inteligencí.

Tím se otevřel velký prostor k diskuzi. Také tam budeme pokrývat různé roviny od vizuální tvorby a grafiky po fotografii, po architekturu a dopad generativní AI na tyto oblasti, protože věřím, že je strašně důležité, stejně jako v jakémkoliv oboru neříci „no, my lidi už tady nejsme potřeba a už je to všechno jako nějaký až příliš komplikovaný, tak rezignujeme a čekáme, co bude dál“. Ale nebát se lépe s těmi technologiemi seznamovat.

Za poslední dobu jsem kolem toho byla součástí několika spíše experimentů a snahy pochopit, jakým způsobem fungují umělci, když dostávají do rukou tento nástroj, takže toto je spíše pro mě teď taková rovina koníčku.

MZ: Tak ať se to vydaří. Děkuju vám za rozhovor.

DH: Také moc děkuji.

Zpět na začátek