Jak se AI stala nepostradatelným členem našeho marketingového týmu

Nela Urbančok, CMO ARTINu, o tom, jak vytvořit bezpečné prostředí, kde AI transformace probíhá zdola nahoru. A proč to funguje lépe než naopak.

Nemám placenou verzi ChatGPT. Vlastně ani nevím, jak vytrénovat agenta. A víte co? Je to úplně jedno.

— Nela —

Když tohle někde řeknu nahlas, tak se většinou dělí publikum na dva tábory – jeden, který mnou pohrdá, protože nejsem up-to-date a druhý, kterému se evidentně uleví, že v tom nejsou sami.

V roce 2025 všichni mluvíme o AI transformaci, ale co to vlastně znamená, co nám to má přinést a stojí to za to? To jsou trošku náročnější otázky, které si musíme každý z nás zodpovědět sám za sebe. Neexistuje plošná odpověď. Dokonce bych řekla, že neexistuje ani jedna zcela stejná odpověď pro dva velmi podobné lidi.

V ARTINu máme tříčlenný marketingový tým. Já jako manažerka AI nástroje sice používám, ale velmi základně. Marie je contenťačka a výzkumnice, která s AI pracuje pokročile a systematicky. Klára má na starosti hlavně eventy a AI je pro ni každodenní nástroj na konkrétní úkoly.

Díky dvěma lidem a chytrému využití AI stíháme práci za šest. Ne proto, že jsem sepsala padesátistránkovou strategii AI implementace. Ale proto, že jsem vytvořila prostředí, kde může AI transformace probíhat organicky, a přitom velmi rychle. Rozhodně ale nesmíme zapomínat na to, že Marie i Klára milují učení nových věcí a hledání chytrých cesty, jako správné Artiňačky. S jinak naladěnými lidmi by to tak nejspíš nefungovalo.

— Nela —

Proč AI transformace nefunguje, když ji vynucujete shora

Když jsem před rokem začínala přemýšlet o AI v našem týmu, udělala jsem něco, co možná zní kontraintuitivně: nedala jsem nikomu povinnost AI používat. Místo toho jsem dala týmu důvěru, budget, nástroje a prostor vzdělávat se a experimentovat. Pak jsem se držela zpátky a sledovala, co se stane.

Marie s Klárou rozvíjejí použití AI tam, kde jim to dává smysl. Nevymýšlejí use cases proto, aby „dělaly AI“. Řeší konkrétní bolesti ve své práci. A když vidí výsledky, posunují se dál. To je ten klíčový rozdíl.

Když transformaci vnucujete shora, lidé používají AI proto, že musí. Když ji podporujete zdola, používají ji proto, že chtějí. Často opakuji, že je mi jedno, jak se k výsledku dostanou. Objem práce, který si společně definujeme, je velmi ambiciózní, což Marii i Kláru nepřímo nutí k tomu, aby hledaly kreativní cesty a práci si ulehčovaly, jak to jen jde.

— Nela —

Marie: „S AI nemám méně práce. Mám jinou práci.“

Marie s AI pracuje denně a efektivně. Na všechny úkoly, které se opakují, má vytvořené specializované boty. Ať už jde o sekvenční mailing, obsahovou strategii nebo vytahování citací ze stovek podkladů, které v ARTINu sestavila za pouhý rok práce. I díky AI toto neuvěřitelné množství referenčních informací zvládla nashromáždit, strukturovat a chirurgicky používat, kde je třeba. 

Aby AI pracovala správně, je potřeba ji nakrmit vyčištěnými a uspořádanými daty. Na to potřebujete dost času, který s AI poté ušetříte jinde. Vstupní časová investice je velká, ale násobně se vám vrátí.

— Marie —

Kombinuje nástroje, aby dosáhla nejlepších výsledků. ChatGPT je sparing partner při strategickém uvažování nebo třeba asistent pro učení cizího jazyka, Claude na tvorbu obsahu a vibe coding, Napkin.ai na tvorbu infografik, ElevenLabs na text-to-speech, Midjourney a Nano Banana na grafiku, MS Copilot na rychlou kontrolu pravopisu (Kdo dá ruku do ohně za to, že má v češtině správně velká písmena v názvech, že?), NotebookLM je skvělý na studium rozsáhlých dokumentů a diskusi nad nimi bez halucinací, OpusClip na střih videí na sociální sítě…

Není důležité znát všechny nástroje. Důležité je začít – odpíchla jsem se od ChatGPT, na kterém jsem se naučila principy práce s AI, security, prompt engineering, RAG, stavění knowledge base apod. A od té doby portfolio rozšiřuji podle potřeby.

— Marie —

Na hluboký výzkum se skvěle hodí Perplexity. Je ale potřeba zdroje poté ověřit. Hodně jich je irelevantních nebo z pochybných míst. Tohle není paranoia, je to zkušenost člověka s doktorským titulem, který je zvyklý si kontrolovat zdroje.

Častou chybou je podceňování security. Do LLMs posíláte konkrétní data, pokud jsou citlivá, pamatujte na anonymizaci. Placené verze jsou samozřejmostí. Do AI nevkládám bez zabezpečení nic, co bych nenapsala na pohlednici.

— Marie —

Klára: Kdy se vyplatí vytrénovat agenta (a kdy ne)

Klára má na starosti eventy, takže řeší jiné problémy a používá jiné AI workflow. Začíná u checklistů – nastaví ChatGPT deadline a co má event obsahovat, on jí vygeneruje strukturu, aby na nic nezapomněla. Pak pomáhá psát e-maily dodavatelům, které strukturuje tak, aby hned v prvním e-mailu pokryla všechno potřebné.

AI mi pomáhá utřídit si myšlenky. A v obsahu poladit tonalitu tak, aby odpovídala té firemní.

— Klára —

Klára také chytře kombinuje AI s Notion. Nejprve konzultovala celý flow s ChatGPT – jak nastavit workflow, aby fungoval efektivně. Pak si v Notion nastavila eventové automatizace, takže když přidá nový speaker slot, automaticky se k němu vygenerují úkoly. A tady přichází twist: Klára má vytrénovaného agenta na extrakci dat. Poskytne mu spoustu nestrukturovaných podkladů od pořadatelů akce, on vytáhne strukturovaná data – tým, cílovou skupinu, témata, IČO, DIČ, kontakty, weby... Všechno připravené na vložení do firemního CRM.

Vytrénovat agenta se vyplatí, když máte opakovaný proces s konkrétní strukturou výstupu. Nevyplatí se na jednorázové projekty. A kreativu nebo strategii za nás opravdu neodmaká.

— Klára —

AI fuck-upy aneb čemu se vyhnout

Osvědčilo se nám přistupovat k AI se zdravou skepsí.

Třeba Klára jednou nechala ChatGPT spočítat objem jídla na akci, kterou jsme pořádali. Výsledek? Hodně nadhodnotil množství. Problém je, že AI pracuje podle norem, „živí“ dodavatelé podle zkušenosti. To je obrovský rozdíl.

Marie zase zkoušela vytáhnout z ChatGPT automatizace pro sociální síť. A on prostě halucinoval. Jednak proto, že má ze své podstaty v knowledge base zastaralé informace, jednak proto, že chce za každou cenu vyhovět. A to i v případě, že mu toto přitakávání v promptu explicitně zakážete. I když má ChatGPT možnost vyhledávat na webu, často nedokáže zprocesovat, že to, co „ví“, už vlastně neplatí.

Nejhorší je, když AI opakovaně vrací stejnou špatnou odpověď, i když ji jasně za nesprávnou označíte. Když tvoříte něco složitějšího a nedáte si pozor, jestli vám tam AI nepropašovává špatné myšlenky, může vám to nabořit celý projekt.

— Klára —

V médiích často reztonuje problém juniorů. Když člověk nemá expertizu ve svém oboru, ChatGPT mu nepomůže.

U umělé inteligence platí víc než jinde, že „shit in, shit out“.

— Marie —

AI potřebuje, abyste měli metajazyk, strukturu oboru v hlavě, abyste rozuměli tomu, na co se ptáte, a uměli se ptát správně. Je to jeden z důvodů, proč se rozevírají nůžky mezi seniory a juniory – senioři s AI pracují efektivněji, protože vědí, na co se ptát, a čemu ne/věřit.

AI vám umožní soustředit se na kvalitu

Často se mluví o AI ve spojitosti s tím být rychlejší. A to je něco, s čím já až tak nesouhlasím. Nechci být nutně rychlejší, ale rozhodně chci, aby moje práce byla kvalitnější.

— Nela —

AI vám nesmaže práci. Změní aktivity, které děláte. Místo mechanického přepisování rozhovoru použijete Transcriptor nebo Plaude AI – a získaný čas využijete k ladění kvality textu, SEO a GEO, správné prezentaci value proposition a zajištění, že text skutečně přináší hodnotu pro čtenáře. Místo vymýšlení osnov přemýšlíte, jestli struktura dává smysl.

Článek vám může zabrat stejný čas, ale výsledek je daleko lepší.

AI vám nedá nové nápady, nepřijde s průlomovou strategií. Ale uvolní vám mozkovou kapacitu na to, abyste tu strategii domysleli o kus dál.

— Nela —

Jak tedy na AI transformaci v marketingovém týmu

Nejlépe se mi osvědčilo aktivně podporovat používání AI. Počítám s tím i v budgetu. Nikdy jsem týmu na AI neřekla ne, bavíme se spolu o tom, co který nástroj přinese, a jak je zkombinovat chytře.

Mně samotné tento přístup umožnil odpoutat se od operativy a víc se zaměřit na manažerskou, strategickou roli. Operativu zvládnu za polovinu času.

Kolegyním dávám prostor, aby se v AI vzdělávaly, aby mě cokoliv naučily, když jim to dává smysl. Ale nemyslím, že každá musí umět všechno. Dovednosti se mezi sebou doplňují – vzájemně si pomáháme a naloďujeme jedna druhou. Co je za mě jako za manažerku zásadní: umím si ty lidi vybrat, umím je podporovat a dát jim nástroje, aby to mohli dělat.

— Nela —

Co z toho plyne pro vás

Přestaňte čekat na to, až budete AI expert/ka. To se nejspíš nikdy nestane.
A víte co? Je to úplně v pohodě.

Najděte do týmu lidi, kteří AI už používají nebo chtějí začít. Dejte jim důvěru, prostor se vzdělávat, nástroje a budget. Nechte je najít vlastní use cases a sdílet zkušenosti. Tím se společně posouváte.

Takže ne, nemusíte umět AI lépe než váš tým. Musíte umět vytvořit prostředí, kde váš tým může s AI experimentovat, chybovat, učit se – a v konečném důsledku vás všechny posunout dopředu.

Každý si pro svou práci vybírá jen některé nástroje. Abychom vám pomohli s jejich výběrem, chystáme pro vás seznam těch, které se nám osvědčily, s tipy, jak na ně. Sledujte náš LinkedIn, aby vám nic neuteklo.