Vstupujeme do éry uniformizace

2. 10. 2026

Jeho agenti byli zaneprázdnění. Jeden agent získal všechny novinky z oboru z uplynulého týdne a spojil je s telefonáty zákazníkům, aby identifikoval potenciální témata newsletteru. Tento agent mezitím předal své zjištění copywriterskému agentovi, který napsal návrhy, které Weber mohl zkontrolovat a rozeslat dál. Další identifikoval potenciální klienty, kteří navštěvují webové stránky společnosti, a na základě jejich aktivity každému zaslal zakázkovou nabídku. Další agent analyzoval data z nedávné kampaně a když si všiml znepokojivých trendů, obrátil se na Webera, aby se na ně podíval. Další odpověděl na nepřečtené e-maily a návrhy jsou připraveny k přezkoumání ve Weberově e-mailové schránce.

"Očekávání našich manažerů je, že bych vůbec neměl psát," říká Weber, "řídím agenty a kontroluji jejich práci, než něco vyjde ven. Náš tým se letos zmenšil, takže jsem zodpovědný za širší spektrum našich marketingových aktivit a agenti mi pomáhají držet krok."

Weber není výjimkou. Od HR přes prodej, zákaznický úspěch až po inženýrství – jeho kolegové napříč firmou začínají své dny stejným způsobem: kontrolují agenty, kontrolují jejich práci, sledují poznatky získané a analyzované z celé organizace. "Tak teď všichni pracují," říká Weber. "Je to teprve rok, ale nevím, jestli bych svou práci zvládl po starém."

Napříč firmami zaměřenými na znalostní práci zaměstnanci stále více spoléhají na armády, tedy roje agentů, kteří vykonávají jejich práci, a nepomáhají jen lidem s administrativními úkoly: píší kód, vyvíjejí marketingové strategie, navrhují produkty, radí ohledně eskalace klientů, provádějí finanční analýzy, poskytují právní poradenství a koučink a definují identity značky. Stále větší část kognitivní zátěže, kterou zaměstnanci před rokem museli vykonávat, je nyní outsourcována na AI.

To je to, co každý technologický manažer s nadšením pro AI popisuje jako to, co vypadá skvělé na adopci AI: všichni používají AI na všechno; lidští znalostní pracovníci sedící nad týmy agentů všichni staví na stejném malém ekosystému LLM.

A není to jen Weberova společnost. Jsou to také jejich konkurenti, kteří kontrolují jejich AI agenty vytvořené k provádění podobných úkolů. A tito agenti jsou postaveni na stejném malém ekosystému LLM jako Weberův.

Je to zvláštní situace: celý den lidé ze stejného odvětví — údajně najati pro své jedinečné kritické myšlení a zkušenosti — společně projektují každou myšlenku, obchodní výzvu, nápad i řešení prostřednictvím stejné sady AI nástrojů. Skoro jako by všechny tyto firmy současně najaly jednoho zaměstnance: pana Clauda (nebo jednoho z jeho současníků).

Tato vize budoucnosti, kdy je co nejvíce práce outsourcováno na AI, slibuje schopnost postupovat rychleji, iterovat rychleji a vyžadovat méně lidského personálu. Ale nic v životě není zadarmo. Na firmy, které bez rozdílu prosazují strategii "AI na všechno", číhají reálné důsledky. Protože když každá firma v odvětví využívá v podstatě stejný jediný mozek bez rozdílu, konkurenční diferenciace se rozpadá. Hodnotová nabídka firem placených za řešení jen pro ně se hroutí. A způsob, jakým a kde se generuje hodnota, se mění způsoby, které zásadně mění podobu lidské práce.

A hrozí, že to ovlivní všechny.

Jejda, znovu jsem si to myslel

Vzestup práce s vnitřními znalostmi Claudea a ChatGPT vedl k nepravděpodobné oběti: dlouhé pomlčce (spojovníku). LLM, které jsou oblíbené mezi spisovateli, je používají do zblbnutí a rychle se staly symboly "AI neúspěchu". Ačkoliv je to smutné pro ty, kdo je milovali, náhlé prominentní postavení em dash ve všech produktech práce s vědami také naznačuje vznikající fenomén uvnitř organizací pracujících se znalostmi: intelektuální homogenizaci.

Už jsme viděli, jak technologie pohánějí globální homogenizaci. Předtím algoritmy sociálních médií sloučily fyzický svět do jednotné, generické estetiky. Ve svém článku z roku 2016 "Vítejte ve vzdušném prostoru" a knize "Filtrovaný svět: Jak algoritmy zploštily kulturu" popsal Kyle Chayka estetickou homogenizaci kaváren, barů, hotelů a Airbnb od Berlína po Brooklyn.

Chayka tento jev přisuzoval vzestupu sociálních platforem jako Instagram a Foursquare (a jejich algoritmům) a jejich síle formovat fyzický svět, přičemž tato fyzická místa nazýval "vzdušný prostor":

"Je snadné vidět, jak sociální média ovlivňují naše interakce na internetu – prostřednictvím webových prohlížečů, feedů a aplikací," píše Chayka, "ale technologie také formuje fyzický svět, ovlivňuje místa, kam chodíme, a jak se chováme v oblastech našeho života, které nám dříve nepřipadaly tak digitální... Tuto podivnou geografii vytvořenou technologií bychom mohli nazvat "AirSpace". Je to oblast kaváren, barů, kanceláří startupů a prostor pro společný život a práci, které sdílejí všude stejné znaky: hojnost symbolů pohodlí a kvality, alespoň podle určitého znaleckého myšlení. Minimalistický nábytek. Domácí pivo a avokádový toast. Recyklované dřevo. Průmyslové osvětlení. Cortados. Rychlý internet. Homogenita těchto prostorů znamená, že cestování mezi nimi je bez tření... Změna místa může být stejně bezbolestná jako načítání webu. Možná si ani neuvědomíš, že nejsi tam, kde jsi začal."

O deset let později přichází Airspace — nebo jak tomu říkám, Airbrain — pro práci s věděním. Stejně jako kavárny v roce 2016, i široké přijetí AI generuje obrovské množství obsahu a produktů, které mají děsivou podobnost. Newslettery, weby a reklamy napříč konkurencí a odvětvími se sbíhají ke stejnému claudeovskému stylu, stejnému tónu hlasu a stejnému způsobu vyjadřování myšlenek. Nejvýrazněji chybí idiosynkratické znaky lidského autora; LLM je zpracovaly a vytvořily obecný blábol, přičemž výstup jedné firmy je stále méně rozeznatelný od druhé.

Tato nevyhnutelnost by neměla být překvapivá. LLM jsou nakonec stroje na predikce, které statisticky odhadují nejpravděpodobnější další slovo nebo token. Ve svém článku "Large Language Models Are Homogeneously Creative" (PNAS Nexus, 2026) otestovali výzkumnice z Duke Emily Wenger a kognitivní vědec z Technionu Yoed Kenett 22 komerčních LLM proti více než 100 lidem na standardních kreativních úkolech. Jednotlivé modely někdy překonaly jednotlivé lidi. Ale jako populace se LLM sbližovali k nápadně podobným odpovědím, zatímco lidé ne. "Přílišné spoléhání se na tyto nástroje," uzavřel Wenger, "usnadní světový trend směrem ke stejné základní sadě slov nebo gramatiky, což způsobí, že psaní bude vypadat stejně."

Dobře, dalo by se říct. Odeberte AI marketingovému týmu. Problém vyřešen.

Ale AI negeneruje jen Workslop. Mění to způsob, jakým zaměstnanci přemýšlejí o problémech a nacházejí řešení. Místo spoléhání se na vlastní dovednosti nebo řešení problémů s ostatními lidmi zaměstnanci v každé firmě stále častěji žádají AI, aby vykonávala širší, vyšší úrovně úkolů: řešení obchodních výzev, koučink v prodeji, strategii marketingových kampaní a řízení zainteresovaných stran. Typy úkolů, které tvoří základ vize, směru firmy, fungování týmů a vnímání na trhu.

Umožňuje firmám jednat rychleji? Možná. Určitě mohou dodat větší výkon.

Ale ne každá efektivita je stejná, což se tvrdě naučil Armádní inženýrský sbor v roce 1962 ve střední Floridě.

Zefektivnit to... Počkej! Takhle ne!

V roce 1954 dostal Armádní inženýrský sbor nápad. Řeka Kissimmee ve střední Floridě neustále zaplavovala okolní krajinu. Identifikovali problém: 103 mil otravných zákrutů řeky. Jak neefektivní! Takže mezi lety 1962 a 1971 řeku narovnali a prohloubili do hloubky 9 metrů.

Záplavy ustaly, ale odstranění zakřivení řeky také snížilo množství kyslíku ve vodě, což umožnilo usazení a hromadění živin místo toho, aby se propláchly. Zmizení této přirozené funkce zachycování sedimentů způsobilo, že sediment proudil po proudu do jezera Okeechobee. Bylo zničeno téměř 35 000 akrů záplavových oblastí a přibližně 90 % zimující populace vodního ptactva bylo vyhlazeno. Kdysi proslulé místo lovu na okouny bylo nyní nahrazeno drsnými rybami jako bowfin a gar.

A tak od roku 1999 začaly práce na prodloužení 70 km zákrutů k Kissimmee. Projekt byl dokončen v roce 2021 a stál více než miliardu dolarů.

Stejně jako Kissimmee, i práce v organizacích následuje určitý postup. V době před AI to fungovalo asi takto: zaměstnanec měl nápad; sdílel ho s klíčovými zainteresovanými stranami, které ho hodnotily a dávaly zpětnou vazbu; byl dále zdokonalován; a pak, pokud by byl schválen, byly by přiděleny zdroje k jeho provedení.

Tento proces není příliš efektivní. Chce to čas. A mnoho schůzek. S lidmi.

Nadšení kolem AI částečně souviselo s jejím potenciálem eliminovat tento bloudící přístup k realizaci práce. S umělou inteligencí mohl každý zaměstnanec navrhovat, programovat nebo provádět finanční analýzu. Proces inovací a iterace by mohl být zefektivněn. Zákruty by se daly narovnat. A tak v organizacích s vysokou úrovní používání AI začali jednotliví přispěvatelé — osvobození od omezení vlastních dovedností a potřeby spolupracovat s ostatními pracovat nejrůznějšími způsoby, ovšem izolovaně. Už nejsou potřeba žádná další setkání, setkání s nápady a slaďování.

Projekty, které dříve vyžadovaly mnoho týdnů nebo specialistů, mohou být realizovány jednou osobou nebo malými skupinami během hodin či dnů. Nekonečné schůzky jsou pryč. Lidé stále častěji pracují, stejně jako Weber, nad AI agenty zapojenými do rozšiřující se škály úkolů. Výsledkem je transformace práce na něco podobnějšího výrobě, kdy lidé působí jako mistři, kteří dohlížejí na metaforickou montážní linku.

Ale výroba není místem pro inovace. Nikdo nechce, aby člověk na montážní lince Fordu vymýšlel nové způsoby, jak zašroubovat sedadlo řidiče nebo hlásat hodnotu "rychlého selhání" při montáži brzdových destiček. Stejně jako řeka Kissimmee sloužily tyto klikaté zákruty v pojetí a provedení práce, kterou AI odstranila, klíčovému účelu. Manuální rozvoj nápadů pomáhal zdokonalovat a podporovat inovace z různých úhlů pohledu. Pomáhal zajistit, aby konečné řešení, ať už bylo jakékoli, bylo jedinečné pro danou organizaci a skupinu lidí, kteří na ní pracovali.

Nakonec jsou jedinečné prodejní body organizace souhrnem jedinečných talentů všech lidí, které najímá. Budování organizace s tou správnou kombinací lidí je a vždy bylo tím největším cílem. Pak to všechno protlačit přes AI znamená filtrovat všechny talenty, za které jste zaplatili a z nichž vaši zákazníci očekávají prospěch.

Ve svém článku v MIT Sloan Management Review tvrdí Jay Barney, profesor strategického managementu na David Eccles School of Business na University of Utah a jeho spoluautoři, že AI může v nejlepším případě nabídnout krátkodobou konkurenční pracovní výhodu. "Jak může být AI středobodem trvalé konkurenční výhody, když ji má každý?" ptají se. "Tvrdíme, že prostě nemůže. Hodnota, kterou AI odemkne, bude odemčená pro všechny... Umělá inteligence rozhodně není zdrojem diferenciace, ale bude zdrojem homogenizace."

Je zde důvod k naléhavosti: Zpráva Nature z roku 2026 zjistila, že jakmile je zavedena AI, trvá šokujícím způsobem krátce, než dovednosti ochabnou. To se shoduje s anekdotickým pocitem, který pracovníci v oblasti znalostí stále častěji uvádějí ohledně používání AI, a sice že se díky tomu cítí, no, hloupěji. V průzkumu z roku 2026 mezi 2 500 zaměstnanci uvedlo 39 % lidí, že jejich závislost na AI je aktivně činí méně inteligentními. Tímto způsobem Airbrain také zachycuje, jak používání AI narušuje kognitivní dovednosti, kvůli kterým byli lidé původně najati. To by mělo organizace znepokojovat: když se nakonec budou chtít vrátit k řešením a obsahu vytvořeným člověkem, mohou zjistit, že potřebují čas na obnovení dovedností, které k jejich odlišení původně nejvíce přispěly.

Proto by se organizace, které nejrychleji přijaly AI bez omezení, měly začít připravovat na cílenější a promyšlenější přístup. V některých případech to znamená více se zaměřit na AI. Jindy to znamená obnovit (některé) rozsáhlé zákruty, které daly vzniknout inovacím, jež je dostaly tam, kde byly před érou AI.

The Zag: Svět po AI

Není pochyb o tom, že problém Airspace stále existuje. Výzkumníci nedávno testovali, zda lidé dokážou určit polohu kavárny pouze na základě fotografie; žádný účastník správně neumístil všech šest a když se ho zeptali na rozlišení mezi Chicagem a San Franciscem, uspělo pouze 6 %. Každá jedinečná místní kavárna se točí kolem stejné odhalené cihly, stejného vousatého baristy, stejného menu na tabuli. Byla to Chaykova "tyranie algoritmu", nyní měřená a kvantifikovaná.

Ale stejnost přestala platit. Jak uvedla jedna analýza odvětví, "aby kavárny vynikly na stále konkurenčnějším trhu, zaměřují se na nabízení odlišených zážitků," protože "novost produktu je nyní stejně důležitá jako samotný produkt". Jakmile algoritmy normalizovaly průmysl a kavárny se staly zaměnitelnými, jedinečnost se opět stala prioritou a trh tomu vyhověl.

Organizace zaměřené na znalostní práci dospějí ke stejnému závěru. Jakmile každý hráč v odvětví využívá AI, jakákoli konkurenční výhoda, kterou nabízí, je neutralizována. Vrátí se k jedinečnosti — v obsahu, strategii, řešeních — jako ke konkurenční výhodě. Protože LLM tuto diferenciaci neumí dobře, firmy se vrátí k hledání lidí, kteří mohou nabídnout typ diferenciace, kterou dokážou zařídit pouze lidé. A bude to návrat k oceňování nezkresleného lidského úsudku, perspektivy a vkusu jako základních faktorů odlišení v očích zákazníků.

Důležité autority v konzultacích souhlasí. Ve své nedávné zprávě Global Human Capital Trends 2026 píše Deloitte: "Konkurenční výhoda je nyní primárně méně řízena technologickou diferenciací a více pěstováním lidské výhody. Technologie — zvláště něco tak rozšířeného jako AI — je replikovatelná. Lidé nejsou. Lidé vytvářejí konkurenční diferenciaci prostřednictvím adaptability, kreativity a úsudku uprostřed nejistoty a změn. Pokud jde o umělou inteligenci, hodnota se odemyká novým pojetím práce, která spojuje to nejlepší z lidí a strojů v souladu." EY dokonce zavedla finanční pobídku kolem lidské práce a zavázala se vynaložit 100 milionů dolarů na "odměňování zaměstnanců, kteří prokazují přizpůsobivost, inovaci a úsudek — vlastnosti, které firma považuje za nezbytné pro přeměnu adopce AI ve smysluplné výsledky".

Ale o zrušení homogenizujících účinků AI je snazší hovořit než to udělat. Vyžaduje to přepracování práce tak, aby využila jak výhod AI, tak síly talentovaných lidí, což vyžaduje důkladné zamyšlení nad základními otázkami filozofie práce.

Jak můžeme využít AI, aby naši zaměstnanci trávili méně času rutinními a časově náročnými úkoly, aniž bychom riskovali inovace, pozornost k řemeslu, jedinečný pohled a všechny další klíčové ingredience, které dělají firmu úspěšnou? Co naše využití AI na konkrétní úkol říká o tom, jak ho strategicky vnímáme? Jde o proces určení, kde by měly být znovu přidány zákruty do řeky práce.

Twin Peaks: Rozdělení znalostí

Ve svém článku "Ověřování lidského původu by mělo být považováno za pracovní infrastrukturu na trzích nasycených umělou inteligencí" (Cambridge, 2026) popisují Erin McGurk a David Khachaturov koncentraci hodnoty ve tvaru činky na trzích nasycených AI. Hodnota, tvrdí, se bude soustředit na dva póly: úplně vlevo od činky budou AI aktiva s téměř nulovými mezními náklady. Na druhém konci budou produkty prokazatelného lidského původu, které se prodávají za prémiovou cenu. Nejdůležitější je, že střed se vyprázdní. Jednoduše řečeno, většina organizací bude nucena volit mezi soutěží v superlevné, velkoobjemové AI produkci nebo mezi nízkoobjemovými, vysoce hodnotnými řemeslnými výrobky. V některých případech mohou dělat obojí, ale přesto se vzdají středu.

Role "člověka v procesu" se většinou přesunou na levnější trhy práce. To je logické: Jaký má smysl platit prémii za dohled, když pracovník s jasnými pokyny a Claudeovým účtem může vyrobit nebo vyhodnotit stejný homogenizovaný výstup za zlomek nákladů?

Mezitím vysoce vzdělaní a kvalifikovaní lidé přinesou hodnotu vytvářením inovativních řešení a obsahu, které posouvají podnikání vpřed. Těmito trendy budou tvůrci vkusů a stratégové, kteří budou zodpovědní za to, aby byli o krok před LLM, nebo alespoň přicházeli s procesy, produkty a návrhy přesahujícími homogenizované mozky zbytku jejich odvětví. Výkon nebude hodnocen podle objemu výstupu, ale podle kvality a novosti.

Pokud je o této vizi budoucnosti jakákoli pochybnost, stačí se podívat na AI společnosti. Anthropic najímá vysoce placené tvůrce vkusu, čímž se očkuje proti samotnému vzdušnému mozku, který vytváří. ChatGPT najímá manažera značky zaměstnavatele a další strategické role. Naznačují budoucí podobu práce se znalostmi a kde budou hodnotu generovat jak zaměstnanci, tak jejich organizace. Podívejte se také na pokračující trend snahy spojit vývojáře, designéra a produktového manažera do jedné role stavitele. To slučuje tři pracovní pozice do jedné, od nichž se očekává, že budou plnit roli určující vkus, přičemž AI zaplňuje technické mezery.

Pokud začneme vidět tři role spojené do jedné, co se stane s těmi dalšími dvěma?

Další velký (hloupý) experiment s AI

AI představuje existenční výzvu jak pro zaměstnance, tak pro organizace. Pro některé zaměstnance může být AI užitečná, ale zároveň odebírá části práce, které byly dříve příjemné.

"Jsou tu úkoly, které AI teď zvládá a které jsem nikdy nechtěl dělat," říká mi Weber, "ale chybí mi samotný akt psaní a to, že produkt je jedinečně můj."

Jakmile AI nasytí průmysl, hodnota řemesla, individuality a vlastnictví se může vrátit, byť pro relativně malý počet zaměstnanců. Stejně jako rostoucí rozdíly v bohatství po celém světě budou tito jednotlivci získávat stále větší podíl na výdělcích.

Budoucnost práce s poznáním bude tedy nemilosrdně rozdělena.

AI se postará o rutinní, opakovatelnou a nízkonákladovou práci; práce s člověkem v procesu bude outsourcována do levnějších lokalit. Inovativní práce, která skutečně posouvá podniky vpřed, se opět stane chaotickou, neefektivní a ošklivou, ale mnohem menší skupina tvůrců vkusu si ji užije a vizionáři budou placeni prémiově za to, že přinesou něco jedinečně lidského.

Ale příběh tím pravděpodobně neskončí.

Není těžké si představit, že když se rozděluje práce, manažer si klade otázku: Pokud naši lidští zaměstnanci stále častěji vykonávají tuto nízkoobjemovou "trendmakerovou" práci, potřebujeme stále zaměstnance na plný úvazek? Nemohli bychom prostě požádat náš lidský tým, který kontroluje úkoly agentů, aby pracoval jednou nebo dvakrát týdně? A tak dále pro mnoho rolí, které tvoří organizaci zaměřenou na znalostní práci.

Tabulky s 70 % snížením platu budou lákavé. Příliš lákavé na to, aby vedoucí pracovníci k zaměstnání na znalostní práce alespoň nezkusili přístup podobný Uberu. Ve skutečnosti se to možná už děje. Podle Indexu budoucnosti práce Upwork 2026 "kvalifikovaný freelancing vzrostl z 28 % kvalifikovaných znalostních pracovníků v roce 2025 na 38 % v roce 2026". A nejde jen o zaměstnance: manažeři také stále častěji přecházejí na frakci. Do roku 2027 Gartner předpovídá, že více než "30 % středně velkých podniků bude mít alespoň jednoho frakcionálního manažera na retaineru". Frakcionální práce už teď roste a bude to jen lákavější.

Ale i zlomkové úkoly dělníků málokdy zahrnují celou roli. Existují také kontexty, vztahy, institucionální znalosti a důvěra, které se v konečném výsledku výslovně neprojevují. Je to zásadní rozdíl mezi úkolem a prací, který krásně ilustruje místopředseda Ogilvy a světový nejlepší sběratel vape Rory Sutherland. Ve své knize "Alchymie" Sutherland popisuje "klam vrátného". To je "co se stane, když se vaše strategie stane synonymem úspory nákladů a efektivity; nejprve definujete roli hotelového vrátného jako "otevírání dveří", poté jeho roli nahradíte automatickým mechanismem otevírání dveří," píše Sutherland. "Nastává problém, protože otevření dveří je pouze formální role vrátného; jeho další, méně definovatelné zdroje hodnoty spočívají v mnoha dalších funkcích, kromě otevírání dveří: taxi na volání, bezpečnosti, odrazování tuláků, rozpoznávání zákazníků, stejně jako signalizaci stavu hotelu. Vrátný může dokonce zvýšit částku, kterou si můžete účtovat za noc v hotelu."

V blízké budoucnosti budou LinkedIn feedy a podcasty stále častěji plné manažerů, kteří se budou chlubit, jak spojili AI a gig ekonomiku, aby snížili režijní náklady ve svých organizacích zaměřených na znalostní práci. Dlouhodobě to samozřejmě selže. Částečně ze stejného důvodu, proč odstranění vrátného nepřináší úspory. Ale také proto, že organizace složená převážně z pracovníků na částečný úvazek není vůbec organizací. (A možná ani organizace, která příliš mnoho svého myšlení outsourcovala na LLM.) Ale to je lekce, kterou se mnozí manažeři pravděpodobně naučí až poté, co budou narušeny životy lidí a podniky zničeny.

Další éra AI tedy bude vyžadovat mnohem více přemýšlení než hrubou strategii "AI pro všechno". Úspěch bude vyžadovat promyšlenější přístup k tomu, kde a jak je tato technologie integrována do provozu organizace; které role a úkoly považují za čistě lidské; jak může AI nejlépe podpořit své lidi při práci, která je odlišuje od zbytku trhu; jak vymezují oblasti svého provozu "bez AI", aby podpořily důmyslné, kreativní a originální lidské myšlení; a jak rozlišit mezi třením, které by mělo být odstraněno, a třením, které umožňuje nejlepší práci.

Pro zaměstnance jako Weber je budoucnost pravděpodobně obdobím ještě většího tlaku a motivace rozvíjet a demonstrovat jedinečný vkus, perspektivu, hlas a osobní značku. Úspěch může přinést nejen vyšší plat, ale také návrat k práci, která je ceněna, protože je jedinečně jeho — a lidská.

Zdroj v angličtině: ZDE