The Fun-First Framework for AI Adoption s Allie K. Miller

V posledních letech se mi stalo, že většina nejlepších nápadů na práci s umělou inteligencí nezačala složitém technickým rozborem, ale u něčeho prostého a zábavného. Allie K. Miller mě naučila, proč to tak je, jak na to jít prakticky a krok za krokem, a jak přitom nezůstat uvězněný v tom, že AI má jen šetřit čas. Tady je moje kompaktní, akční a trochu hravá verze jejího přístupu — přeložená do každodenního jazyka a připravená k okamžitému použití.

Obsah

• 🎯 Proč "fun-first" a proč je produktivita pasti
• 🧩 Multimodální AI: jak všechno spočítat dohromady
• 🧭 Agenti místo mikroúloh: další paradigmový posun
• 🏗️ AI-first reinvention ve starších firmách
• 💡 Přeměňte strach v agenturu: začněte s kreativitou
• 🔐 Kultura a pravidla: respekt a souhlas
• ✍️ Taktika promptování: struktura, která funguje
• 📚 Kontekst je král: sběrač post-itů, fotek a záznamů
• 🎙️ Diktujte, když máte nápad: rant-walk workflow
• 🛠️ Když chcete postavit malou aplikaci — start fun, not useful
• 🧠 Řízení AI týmů a stovky agentů: co se mění pro manažery
• 🔁 Forking: jedno vstupní téma, stovky výstupů
• 🎨 Kde zůstane lidská kreativita
• 🔮 Neobvyklá predikce: mluvení se zvířaty a rozšířené vnímání
• 🧾 Praktický checklist pro nasazení podle Allie
• 📌 Malé kroky, velký dopad
• 🚀 Závěrem: co vyzkoušet dnes

🎯 Proč "fun-first" a proč je produktivita pasti

Nejčastější scénář, který firmy volají, když začnou s AI, je: „Proč nám to nezvládne udělat více práce s menším počtem lidí?“ To vede k tlakům na škrty a optimalizace. Allie na to má jednoduchou kontraintuici: produktivitní mindset je pasti. Produktivita je dobrá, ale pokud jediný cíl je dělat stejnou práci rychleji, ztrácíme možnost dělat lepší nebo úplně nové věci.

Místo toho navrhuje tři hlavní use-casy pro AI, které jsou hodnotnější než čistá produktivita:

• Lepší práce — vyšší kvalita výstupu (např. konverzní copy, lepší návrhy kampaní).
• Nová práce — věci, které byly dříve příliš drahé nebo nemožné (např. hyperpersonalizované kampaně, masová generace videí z jedné studie).
• Rychlejší experimentování — prototypy a testy, které dřív trvaly měsíce, zvládnete za dny nebo hodiny.

Když se zaměříte na kvalitu a nové možnosti místo pouhého úsporného režimu, často zjistíte, že AI otevře nové obchody, zlepší zapojení uživatelů a zvýší morálku týmu.

🧩 Multimodální AI: jak všechno spočítat dohromady

Allie je pragmatik, který v minulosti vedl multimodální projekty — to znamená kombinovat text, obraz, audio a strukturovaná data. Důležité zjištění: naše zkušenosti jsou multimodální, tedy i AI by měla pracovat napříč více typy vstupů.

Příklad z praxe: když organizujete koncert, rozhodně nejde jen o hudbu. Lidé sledují outfity, pořadí songů, ceny občerstvení, fotí a sdílí — to všechno jsou datové signály, které dovedou zlepšit zážitek organizátorům i divákům. Multimodální AI může tyto signály spojit a nabídnout konkrétní doporučení nebo akce.

Hlavní praktická lekce: sbírejte různé typy kontextu — fotky, konverzace, poznámky, strukturované tabulky — a učte AI, aby je syntetizovala dohromady.

🧭 Agenti místo mikroúloh: další paradigmový posun

Velká část využití AI doposud vypadala jako mikrotasking — rychlé dotazy, rychlé odpovědi. Allie upozorňuje, že nás čeká posun do „agentních“ nebo „pracujících“ systémů: AI, která nečeká na jediný dotaz, ale kterou konverzujete s cílem dosáhnout výsledku a ona vykoná řadu kroků sama.

Představa: řeknete agentu přístup do vašeho designového nástroje a on pro vás vytvoří dvě čtvercové grafiky na Instagram s detailem akce a místem konání. Agent naviguje rozhraním, čerpá z šablon a dodá hotové návrhy bez toho, abyste museli klikat.

To mění způsob, jakým učíme lidi pracovat s AI. Už to není „autocomplete textu“, ale „delegace komplexního cíle“. Prakticky to znamená, že budeme potřebovat nové kontroly, oprávnění a rozhraní, kde agenti hlásí postup a žádají schválení.

🏗️ AI-first reinvention ve starších firmách

Řada firem chce „být AI-first“, ale realita je těžší. Allie doporučuje místo plošného přepisu procesů vytvořit menší, rychlejší jednotku — ona tomu říká frontier unit nebo strike team — která má jasné obchodní KPI. Důležité rozdíly oproti tradičnímu R&D:

• Frontier unit je vázaná na obchodní výsledky, ne na čistý výzkum.
• Má volnost testovat nové workflowy a předvádět alternativní „budoucí realitu“ vedení.
• Cílem je ukázat, jak rychle se mohou změnit náklady a co to umožní — simulacemi a scénáři s AI.

Allie rád používá analogii s morfováním fotky: stejně jako lidem ukážete, jak budou vypadat ve stáří, chcete ukázat vedení, jak jejich procesy vypadají s AI za 2–3 roky. Simulace pomáhá překonat rezistenci.

💡 Přeměňte strach v agenturu: začněte s kreativitou

Když chci někoho přesvědčit vyzkoušet AI, Allie používá jednoduchý trik: nabídne něco zábavného a osobního. Důvod je jednoduchý — kreativní scénáře snižují bariéry a ukazují schopnosti nástroje v kontextu, který lidi motivuje.

Příklady, které Allie doporučuje:

• Nápady na dinosaur-themed večeři pro pětileté dítě.
• Vytvoření karaoke hry, kde AI přepíše texty slavných skladeb do absurdních témat.
• Bedtime story generator pro vaše dítě — pár políček ve formuláři a máte originální pohádku.

Allie dokonce říká, že skeptiky někdy vyzve: „Použij to a dokáz mi, že to nenávidíš.“ Ten zápas s AI často skončí tím, že si nástroj oblíbí.

🔐 Kultura a pravidla: respekt a souhlas

Pokud chcete AI zavést do meetingů nebo sdílených konverzací, vždy žádejte o souhlas. Lidé reagují odlišně na nahrávání a asistenty v místnosti. Jako leader musíte umět předvídat, kdy AI přinese hodnotu a kdy spíše naruší důvěru týmu.

Já sám při zavádění AI do schůzek často nejprve ptám, zda všichni souhlasí, a když jde o citlivé téma, vypínám záznam nebo asistenta pro část hovoru. Empatie a transparentnost jsou klíče.

✍️ Taktika promptování: struktura, která funguje

Nejlepší zkratka k lepším odpovědím je jednoduchá struktura promptu, kterou Allie často používá. Když ji aplikuju, odpovědi jsou konkrétní a akční. Struktura vypadá takto:

1. Kdo jste — krátký popis identity (např. „Jsem 50letá žena, která se učí kreslit“).
2. Co se snažíte dosáhnout — konkrétní cíl (např. „chci se naučit kreslit pastelky za 6 měsíců“).
3. Detailní podúkoly — rozbijte cíl do menších kroků.
4. Obavy a omezení — co vás blokuje (např. „nerada kreslím ruce, nechci trávit více než 3 hodiny týdně“).
5. Zdrojové a rozpočtové limity — kolik můžete utratit, jaké nástroje máte.

Příklad promptu podle tohoto vzoru v češtině:

Jsem 35letý marketingový manažer, který má za cíl vytvořit 3 reklamní vizuály pro Instagram propagující nový workshop. Cílem je zvýšit registrace o 20 % v následujícím měsíci. Mám k dispozici rozpočet 200 EUR na tvorbu kreativy, žádné profesionální fotografie, ale mám brand guideline (přiložený dokument). Bojím se, že návrhy budou příliš obecné a nezachytí tón značky. Navrhněte 3 kreativy včetně textů, barevných kombinací a krátkých instrukcí pro produkční tým.

Tento prompt dává modelu jasný kontext, cíle, omezení a očekávaný formát výsledku, takže odpověď je hned použitelnější.

📚 Kontekst je král: sběrač post-itů, fotek a záznamů

Allie je fanoušek „kontext-huntingu“. Sbírá každý den malé fragmenty: fotky post-itů, výstupy z meetingů, snímky slidů z konference. Pak to vše nahrává do chatu nebo do nástrojů, které to dokážou indexovat a odpovídat na otázky z těchto zdrojů.

Několik praktických tipů:

• Foťte poznámky z brainstormu a nahrávejte je do chatu — požádejte AI o shrnutí a 3 klíčové kroky.
• Nahrávejte schůzky přes Otter nebo podobně — přepis přetáhněte do AI a požádejte o timeline rozhodnutí a follow-up akce.
• Propojte kalendář a dokumenty přes oficiální integrace, abyste nemuseli pokaždé vkládat kontext ručně.

🎙️ Diktujte, když máte nápad: rant-walk workflow

Allie často využívá dlouhé diktované „ranty“ během procházek. Osobně používám Otter, protože zvládne dlouhé nahrávky, pozastavení a vrátí solidní přepis. Ten přepis pak vložím do AI a požádám o akční návrhy, e-maily nebo rozpis úkolů.

Proč to funguje? Protože když něco diktujete nahlas, vyčistíte myšlenky a generujete obsah, který má opravdovou hodnotu. Pak AI ten obsah strukturuje a promění v opakovatelné artefakty.

🛠️ Když chcete postavit malou aplikaci — start fun, not useful

Chcete-li se naučit stavět s AI, Allie radí začít s humorným, osobním nebo malým projektem, ne s náročnou utilitou. Zábavná appka vás přivede ke konkrétním rozhodnutím o UX, datové struktuře a promptingu — a když projdete tímto procesem, máte základ i pro složitější projekty.

Příklad: žena bez kódovacích zkušeností postavila Mahjong výukovou aplikaci během jízd metrem. Byla to nikomu nepotřebná, ale pro ni užitečná věc — a to je pointa. Teď má nástroj, který jí umožnil učit se efektivně během volné chvíle.

Nástroje, které doporučuju pro rychlé prototypování:

• Replit nebo Repl.it pro rychlé prototypy s AI code assist.
• Canva nebo jiné vizuální buildery pro UI a assets.
• Claude Code nebo GitHub Copilot pro automatizaci kódu a terminálových úkolů.

🧠 Řízení AI týmů a stovky agentů: co se mění pro manažery

Správa stovek agentů zní strašidelně, ale realita bude spíš hybridní. Allie předpovídá, že manažeři budou vedoucími orchestrů — budou mít specialisty pro různé oblasti, kteří pak dohromady spravují agentní portfolia. Několik klíčových dovedností, které si myslím, že budou potřeba:

• System thinking — chápání workflows a závislostí mezi agenty.
• Prompt engineering — umění psát a ladit prompty jako manažerský nástroj.
• Empatie a change management — přechod na nové role a zodpovědnosti.
• Review skills — rychlá schopnost konzumovat výsledky z více zdrojů a rozhodnout, co přijmout.

Osobně vidím, že někteří lidé jsou k tomuto multi-threadingovému myšlení přirozeně obratní — projektoví manažeři, rodiče s mnoha závazky nebo lidé s ADHD často lépe zvládají paralelní agentní toky.

🔁 Forking: jedno vstupní téma, stovky výstupů

Allie často mluví o „forkingu“ — vezmete jeden kvalitní vstup a ten rozšíříte do mnoha výstupů: report, video, interaktivní dashboard, micro-app, deck. To je katalyzátor škálovatelnosti obsahu a dosahu.

Praktická aplikace: když máte dobrý research report, nenechte ho ležet. Převeďte ho do:

• krátkých videí pro LinkedIn a Instagram,
• emailové série pro lead nurturing,
• interaktivního webového miniserveru,
• shrnutí pro sales tým jako one-pager.

Čím lepší je váš centrální vstupní artefakt, tím efektivnější bude forking. Role člověka se posune na curation, výběr stylu a finální tón — věci, kde AI ještě nedosahuje plně lidské nuance.

🎨 Kde zůstane lidská kreativita

Je pravda, že AI zvedá „podlahu“ kvality — lepší baseline. Ale to neznamená, že lidé už nebudou potřeba. Důležitější budou role:

• Kurátor — někdo, kdo vybírá, co dostane prioritu a jaký tón má kampaň mít.
• Taste-maker — člověk, který má cit pro estetiku, humor a nuance publik.
• Quality assurance — kontrola brand consistency, právních náležitostí a etiky.

AI umí generovat návrh cold emailu hromadně, ale ještě neumí zaručit, že ten e-mail bude budovat důvěru tak, aby vyvolal akci. To je místo pro lidský zásah.

🔮 Neobvyklá predikce: mluvení se zvířaty a rozšířené vnímání

Allie si dělá srandu, ale i vážně naznačuje dvě odvážné věci, které mě fascinují:

1. Mluvení se zvířaty — pokud nasbíráte dost dat o vokalizacích a kontextu chování, modely by mohly nabídnout překlady „psí řeči“ nebo jiných zvířecích signálů. To není jen zábava, ale i možnost lepšího porozumění zdravotním nebo behaviorálním signálům zvířat.
2. Rozšířené vnímání — kombinace AR a brain-computer interface může jednou lidem zobrazovat informace, které dříve nebyly viditelné: teplotní mapy, kvalitu vzduchu, emocionální signály v davu. To zní sci-fi, ale už existují případy lidí, kteří pomocí implantátů rekonfigurovali vnímání barev.

Je to bizarní a vzrušující. Pokud se podaří bezpečně zkombinovat multimodální modely s AR/BCI, naše vnímání světa se může dramaticky rozšířit.

🧾 Praktický checklist pro nasazení podle Allie

Zde je konkrétní playbook, který používám já a který si můžete nasadit hned:

1. Zahajte zábavným experimentem — vygenerujte dětskou pohádku, připravte karaoke text, napište vtipný newsletter. Cílem je snížit odpor.
2. Najděte „annoyance“ — identifikujte jedno opakující se malé trápení v týmu a automatizujte ho.
3. Postavte frontier unit — 5–10členný tým s jasným KPI, ne R&D laboratoř bez byznys cílů.
4. Sbírání kontextu — foťte post-ity, ukládejte meetingy, integrujte kalendář a drive.
5. Používejte strukturované prompty — identity, cíl, podúkoly, obavy, zdroje/omezní.
6. Testujte agenty — dejte jim malé cíle: zorganizuj meeting, vytvoř návrh, naplánuj kampaň.
7. Měřte víc než produktivitu — kvalita, nově vytvořené možnosti, morálka, konverze.
8. Vytvořte pravidla a souhlas — neurážejte soukromí, před schůzkou vždy sdělte, kdo nahrává a kdo má asistenty.

📌 Malé kroky, velký dopad

Nečekejte, že přechod bude hladký nebo jednotný. Allie opakovaně zdůrazňuje, že změna je často pomalá a že manažeři musí být trpěliví s kulturní transformací. Přesto když budete postupovat podle zábavného-first přístupu a použijete výše popsané taktiky, dostanete výsledky rychleji, než čekáte.

Jeden poslední praktický nápad, který rád zkouším: vyzvěte někoho skeptického, aby vám dal 20 minut jen na to, abyste společně s AI naplánovali něco osobního a zábavného. Většinou se z toho vyklube moment „aha“ a člověk začne sám zkoušet víc.

🚀 Závěrem: co vyzkoušet dnes

Pokud chcete jediné konkrétní zadání na dnes, tak tady je moje doporučení:

1. Vyfoťte tři post-ity nebo poznámky z posledního brainstormu.
2. Nahrajte 10 minutový rant na Otter o jednom problému, který vás trápí.
3. Vytvořte prompt podle Allieho šablony (kdo jsem, co chci, podúkoly, obavy, zdroje) a vložte tam fotky a přepis.
4. Požádejte AI o 3 konkrétní kroky, které můžete udělat zítra.

Tímto procesem získáte přehled, akční plán a navíc trochu zábavy. Přístup „fun-first“ není o tom, že děláte legraci; je to o tom, že snížíte tření pro učení a rychle získáte zkušenost, která otevře další možnosti.

Klíčová slova a témata, která byste si odnést

• Adopce AI = začněte s kreativitou, pak škálujte do utilit.
• Produktivita je důležitá, ale nesmí být jediným cílem.
• Multimodální kontext je konkurenční výhoda.
• Agentní workflow mění delegaci z mikroúkolů na cílovou akci.
• Frontier unit = malý tým, obchodní KPI, rychlé experimenty.
• Prompt struktura: kdo jsem, co chci, podúkoly, obavy, zdroje.

Jestli něco z toho vyzkoušíte, napište mi, jak to šlo. Rád si poslechnu, jak se tenhle přístup chytl ve vašem týmu nebo při vašem osobním projektu.

This article was created from the video The Fun-First Framework for AI Adoption with Allie K. Miller with the help of AI.