←→ šipky · Space dál
Tuesday AI transformace 2026 · 28. 4. 01 / 25

Re:shift × Effectix

AI Maturity
Trap

Proč většina firem bojuje na špatných frontách

Radim Kracík · 15:40-16:05

Speaker 02 / 25

Speaker

Něco
krátce
o mně.

Radim Kracík

AI stratég · Re:shift & Effectix · majitel Digital Tales

2019 - 2025
CTO @ Effectix
2026 - nyní
AI stratég Re:shift
+ majitel Digital Tales
Effectix
Digitální marketingová agentura, která AI řeší aktivně od 2022. Sázka na aktivní zavádění AI do byznys praxe se nám vyplácí.
Re:shift
Subbrand zaměřený čistě na AI. Custom řešení pro klienty. Spearhead adopce AI v agentuře.
Citát, který se nestal 03 / 25

Citát

„Kdybych se zeptal lidí, co chtějí, řekli by mi rychlejší koně."

- Henry Ford
Sice to asi nikdy neřekl, ale jako paralela se to hodí.

Moje zkušenost - firmy od AI očekávají primárně úsporu.

Chtějí jen rychlejší koně.

Pozice Re:shift 04 / 25

Náš pohled

S čím se setkáváme My (Re:shift)
AI je… úspora nová hodnota
Cíl nahradit lidi amplifikovat lidi
Metrika ušetřené hodiny nově vydělané peníze

Cíl není ušetřit 10 % nákladů.
Cíl je vydělat tam, kde jsme to dřív neuměli.

Re:shift framework 05 / 25

Nejdřív audit, potom řešení

Cílem je navrhnout řešení, které respektuje aktuální připravenost na rozvoj AI u klienta.

Lidé
Procesy
Technologie
Data
Pilíř Data 06 / 25

Příklad: pilíř Data

Úroveň Stav Příznak
1 Nedostupná „To musíte najít v šanonu ve skříni."
2 Fragmentovaná „Novák v účetnictví není ten samý jako Novák v marketingu."
3 Definovaná „Marketing i finance mi dají stejné číslo obratu."
4 API-First „AI si přes API sáhne pro data v reálném čase."
5 Prediktivní „Systém mi neříká, co se stalo, ale co se stane."

Pokud jste na úrovni 2, nemá smysl vám prodávat prediktivní AI model.

Killer question · DATA 07 / 25

Příklad otázky na data

„Když se zeptám marketingu a financí na obrat,
dostanu stejné číslo?"

Nejde o odpověď na jednu otázku, ale dohromady o celý obrázek.

Killer question · PROCESY 08 / 25

A další

„Existuje moment, kdy se digitální data
vytisknou na papír, podepíší
a skenují zpátky jako PDF?"

Když ano, je tam analogová díra, která zabije end-to-end automatizaci.

Audit Re:vize 09 / 25
  1. 01 60 minut rozhovor
  2. 02 AI zápis
  3. 03 Claude Code Skill
    na interpretaci
  4. 04 Nestranné vyhodnocení
    maturity level
Maturity report - strana 2 Maturity report - strana 1
Bod zlomu 10 / 25

Ukázka projektu v Effectixu

Naši specialisté umí skvělé kampaně. Ale nejsou to data scientisti.

Co umí Co neumí (a klient často taky ne)
Google Ads, Meta, Sklik kampaně RFM analýza zákazníků
Standardní reporting Predikce churnu
- Identifikace zachranitelné tržby

Nedostatek času a dovedností na pokročilou RFM analýzu.
Identifikovali jsme hodnotu a byznysový přínos.

Naše odpověď 11 / 25
Profit Engine

Naše odpověď na ten problém

Lovable
frontend appky
→
n8n
orchestrace
→
Apify
výpočty nad daty

Klasická „tools" fáze. Žádná magie. Propojení tří běžných služeb.

Profit Engine · 1/3 12 / 25

Nahrání a kontrola dat

Profit Engine - Nahrání a kontrola dat
  • Nahrání z CSV, Excel
  • Uzpůsobeno na velké soubory
  • AI kontrola sloupců a vzorku dat
  • Oprava celého datasetu v Apify
Profit Engine · 2/3 13 / 25

Mapování sloupců

Profit Engine - Mapování sloupců
  • Lidská kontrola nad identifikací sloupců
  • Možnost tvorby tří úrovní presetů
  • Povinné pole pro RFM analýzu
  • Marže z dokumentu nebo obecná
  • Vlastní dimenze nad rámec RFM
Profit Engine · 3/3 14 / 25

Výsledky segmentace

Profit Engine - Výsledky segmentace hover = pauza
  • Identifikace různého počtu smysluplných segmentů
  • AI interpretace segmentu
  • Rozlišení dle očekávaného nákupu
  • Rozlišení dle pravděpodobnosti churnu
Co to znamená 15 / 25

Před AI by tohle bylo:

  • →Zakázkové řešení za miliony
  • →Nebo SaaS třetí strany, obtížně přizpůsobitelný
  • →Pravděpodobně bychom to neřešili vůbec.

S Profit Enginem:

  • ✓Specialisté získali nová data.
  • ✓Firma získala nový produkt.
  • ✓Analytici získali více času.

Profit Engine teď začínáme nabízet i jako produkt - ne místo specialistů, ale vedle nich.

Architektonický princip 16 / 25

Deterministický × probabilistický přístup

Každé AI nasazení musí rozlišovat.

Deterministicky řešit Probabilisticky řešit
Výpočty (RFM scoring, marže) Pojmenování segmentů
Validace dat Návrh akcí pro segment
Auditovatelné kroky Generování textů kampaní
Bezpečnostní logika Klasifikace nestrukturovaných dat

Profit Engine: výpočty deterministicky (Apify), pojmenování a doporučení probabilisticky (LLM).

Záměna přístupů může v lepším případě způsobit, že to nebude fungovat, v horším případě halucinace a vymýšlení dat.

Pozorování 17 / 25

Čeho si všímám ve firmách (a částečně i v agenturách)

FOMO

Panické nasazování AI

„Ostatní to mají, my taky musíme."

Workaround

Místo úklidu - agent

Místo úklidu dat se nasazuje AI agent na špatná data.

Divoký vibecoding

Produkce bez znalostí

Lidé bez dostatečných znalostí generují produkční systémy přes AI.

Ono tohle všechno chvíli skvěle funguje.
A iluzorně to řeší problém. Každý jeden problém je postupně řešen. Až do chvíle …

Příběh 18 / 25

Krátký příběh

Boeing
737 MAX

…a co s tím má společného váš firemní AI projekt.

Boeing · pozadí 19 / 25

Řetězec vyřešených problémů

Volba 1

Postavit nové letadlo

5 let, miliardy USD, nová certifikace, drahé přeškolování pilotů na simulátorech.

Volba 2 ✓

Naroubovat motory na 737

Drak letadla je design ze 60. let.

Boeing si vybral Volbu 2.

Problém vyřešen
Boeing · řešení 20 / 25

Jak vyřešili motor

Boeing 737-800 Engine Nacelle - technická specifikace

Nové motory CFM LEAP-1B byly podstatně větší.

Pod nízký podvozek se nevešly.

Boeing je posunul výš a více dopředu.

Problém vyřešen

Toto zdánlivě nevinné posunutí změnilo aerodynamiku.

Letadlo mělo tendenci samovolně zvedat nos = riziko ztráty vztlaku a pádu.

Boeing · záplata 21 / 25

Jak to „vyřešili"

MCAS
Maneuvering Characteristics Augmentation System

Místo nového letadla → softwarová záplata.

Problém vyřešen
Boeing · bottleneck 22 / 25

Symbol bottlenecku

AOA #1 ACTIVE AOA #2 IGNORED MCAS není napojeno

Letadlo má 2 AOA sensory (úhel náběhu).

MCAS se rozhodoval z dat jednoho z nich.

Single point of failure v kritickém systému.

Když se ten jeden sensor porouchá, MCAS zareaguje na chybná data.

Boeing · následky 23 / 25

Výsledek řetězce vyřešených problémů?

Lion Air 610
29. 10. 2018
Java Sea, Indonésie
189 mrtvých
Ethiopian Airlines 302
10. 3. 2019
Addis Abeba, Etiopie
157 mrtvých

Celkem 346 mrtvých.

20 měsíců celosvětový grounding · Miliardy USD ztrát · Zničená reputace.

Pointa 24 / 25

Taky si instalujete do firmy MCAS?

První fix funguje. Druhý fix přidělá problém. Třetí fix maskuje druhý.
Pátým fixem to letadlo spadne. A nikdo neví proč.

Závěr 25 / 25

Co si odnést

01
Úspora vám peníze nevydělá.
Nehledejte rychlejšího koně, hledejte auto.
02
Nepřivírejte oči nad problémy, které teď máte.
AI je v budoucnu jen amplifikuje.
03
Časové okno se zkracuje.
Za rok, dva budete buď opravovat, nebo budovat na pevném základě.
LinkedIn QR - Radim Kracík LinkedIn