🎧 Poslouchej epizodu:
Nasadil si agentní tým, který mu měl řídit jeho firmy. Přesně tak, jak se to všude doporučuje: CEO, produkťák, COO, zadáš cíl a ono to jede. 🤖 Ráno mu ten CEO napsal do Slacku, že za noc vydali čtyři blog posty a srovnávací stránku. „První den si říkám wow, to je neuvěřitelný,” popisuje Marek. Druhý den mu COO začal nosit procesy, produkťák nápady z dat, a on ráno v Slacku řešil šedesát dotazů. Za tři týdny to zabalil.
Tohle je celá epizoda v malém. 💡 Marek Kříž je podnikatel s několika exity a investor, který si k tomu bez programátorské minulosti postavil dva placené produkty. Není nadšenec ani skeptik. Je to člověk, který si to zkusil a umí přesně říct, kde narazil.
Agentní C-level tým: první den wow, druhý den šedesát dotazů 🤖
Marek to zkoušel poctivě a tři týdny. Zadání bylo to, co člověk čte na každém druhém profilu: dej CEO cíl, řekni „chci milion uživatelů”, a on to doručí a bude makat. ⚡
Nešlo o to, že by agenti nic nedělali. Šlo o to, že dělali moc.
COO přináší procesy, produktový člověk přináší nové věci na základě dat, těch věcí začalo být víc a víc, začalo to exponenciálně narůstat. A to generovalo daleko víc požadavků na mě.
👉 Šedesát dotazů k vyřešení každé ráno. Marek přiznává, že se to dá hacknout („prioritizuj, dej mi jenom ty tři nejdůležitější”), jenže tím je zpátky v klasickém řízení firmy. A přesně tomu se chtěl vyhnout.
Dva závěry stojí za zapsání. 📌 Manažerské schopnosti budou dál potřeba, a čím techničtější manažer, tím větší výhoda. A nastavit to dobře není triviální: agentní tým onboarduješ podobně jako pětičlenný lidský management. Měsíc nebo dva intenzivní práce, ne tři víkendy s půlhodinkou na Slacku denně.
Já jsem k tomu přidal linku, která se nám ve show vrací s každým hostem: plně automatizovanou firmu jsme zatím neviděli u nikoho. 🤔 Kognitivní zátěž je naopak vyšší. Agenti dělají pět věcí najednou, jedna skončí, přepínáš kontext, mezitím pípne druhý. Totéž jsme řešili s Vojtou Tůmou v #S06. Tam ale z pozice velké organizace. Marek to potvrzuje z pozice jednoho člověka bez týmu.
Gaussovka: proč se po fázi bez nástrojů vrátíš k Linearu 📈
Tohle je koncept, kterému Marek říká gaussovka, a v epizodě ho aplikuje na vývoj, na psaní i na sbírání zpětné vazby od uživatelů. Tři fáze:
Klasické řízení. Padesát lidí, Asana, úkoly, deadliny.
Dno křivky. Žádné nástroje. „Napíšu Claudovi sedmdesát tři věcí, tak je udělej, a počkám, co se stane do rána.”
Návrat k nástrojům, ale agent first. Zase projektový nástroj, tentokrát Linear. Jenže zadání do něj píše i Claude a odbavují ho agenti.
🔍 Nejzajímavější je, že Marek tu křivku vidí i mimo kód. U textů: dřív je nechával generovat, výsledek byl podle něj „často tragický”, takže se vrátil k osobnímu psaní. U svých dvou nástrojů: první stavěl velkým kanónem, druhý minimalisticky, po jednoduchých funkcích.
Jak to vypadá v praxi? Call s uživatelem se nahrává a úkoly se z něj přepisují rovnou do Linearu. Když někdo řekne něco zajímavého, Marek to vedle v Claudovi zadá a jeho skill z toho udělá technické zadání. Večer jde agent do Linearu, projde všechny věci a rozdělí je dalším agentům podle typu práce. Ráno čekají pull requesty. 🚀
Orchestrace je přitom záměrně hloupá. Žádný framework, „všechno naplacato v Claude Code“, jeden agent rozdává subagentům. Filip to shrnul dobře: v jednoduchosti je krása, protože nástroje jako Paperclip udělají velký wow efekt, ale strašně blbě se řídí. 🎯
A jedno číslo, které mě zaujalo víc než celý stack: celý ten provoz stojí do tisíce dolarů měsíčně. Claude, Codex, Linear, Vercel, Supabase, Resend, Exa. 💸
„Vždyť mi to řekne Claude.” Proč to nestačí 🔍
Filip položil otázku, kterou by v komentářích napsal každý druhý: k čemu je placená appka na oceňování firem, když ty firmy můžu prostě nahrát do Clauda?
Markova odpověď nestojí na modelu. Stojí na konzistenci.
Ten prompt zadáváš pokaždé jinak, jednou z tramvaje, podruhé jiným způsobem. Pokaždé je to prompt v novém chatu, mimo projekt, mimo knowledge, mimo memory. A neudržuješ žádnou konzistenci.
📌 Důsledek je konkrétní: firmu A ti to před třemi měsíci ocenilo na sto milionů, firmu B dneska na sto padesát. Nevíš proč a nedokážeš to porovnat. Srovnáváš jablka s hruškami. Fond, se kterým se Marek bavil, přesně tohle dělal, a přišlo mu to normální.
Stejný problém jsme řešili s Evou Kuttichovou v #S03. 💡 Macromo sleduje krevní biomarkery v čase, takže tam konzistence odpovědi není hezký doplněk, ale podmínka fungování. Marek k tomu přidává druhou vrstvu: kontext. Macromo o tobě ví počet kroků, spálené kalorie a vývoj váhy. Claudovi to zrovna nedáš, takže odpověď může být formálně správná a přitom irelevantní.
Zajímavé je, že Marek zároveň připouští, kde ta hodnota je slabá. U Monsy, jeho aplikace pro akciové trhy, jsou to hlavně parametrické věci a kdo si to umí nastavit sám, ten si to nastaví. 🤔 U oceňování privátních firem, což dělá Misano, je to jiné: proprietární data, více valuačních metod na jednom místě a skórování firmy proti tvé investiční strategii. To poslední je podle něj vyloženě AI feature, deterministicky to neuděláš.
Nejlevnější tarif Misana startuje na 39€ měsíčně při roční platbě, nejdražší na 699€. 💸 Nejdražší funkce na pozadí je Misano Search: popíšeš, jaké firmy chceš koupit, model z toho udělá až třicet vyhledávacích dotazů, Exa je pustí do světa a Claude pak prochází weby nalezených firem a ověřuje, jestli sedí zadání. Na konci máš seznam třiceti firem k oslovení a jedním klikem je naimportuješ k ocenění.
Datacentrum v umírající ocelárně ⚡
Tohle je nejdelší souvislá pasáž dílu a zároveň nejlepší ukázka toho, jak Marek přemýšlí. Napsal o tom článek na Substacku a vzniklo to tak, že byl na dovolené a začalo ho to zajímat. 😄
Je z Třince. Železárny zná od dětství a vidí čísla, která nesedí: podle jeho odhadu z hlavy asi pět set milionů zisku na šedesáti miliardách obratu. Segment je brutálně nahrazovaný Asií a firma nemá produkty s vysokou přidanou hodnotou.
Tak si pustil vlastní nástroj na celý holding a prošel dvacet šest firem ve skupině. Barrandovská filmová studia, golfové hřiště, dvacítka firem se spornou přidanou hodnotou. To všechno se dá prodat. 🔍 A pak tam je jedna, o kterou jde: Energetika Třinec.
Proč zrovna ta? Protože má hotovou regulaci na energetické zdroje. A tu podle Marka jinak získáváš deset až patnáct let.
Ty firmy a ta datacentra čekají na grafické karty, dobře. Ale to si počkáš dva tři roky, to už není tak, jak to bylo před půl rokem. Ta short edge je daleko menší.
👉 K tomu: 120 MW, které se podle něj dají nasadit prakticky hned, a přečerpávačka na chlazení, protože datacentrum v českých podmínkách vzduchem nevychladíš. Referenční bod si vzal od Nebiusu a jeho finského datacentra, které má kolem 73 MW. Teze tedy zní: rozprodat zbytek holdingu, zlevnit si tím nákupní cenu a nechat si energetiku.
Marek k tomu poctivě dodává, že energetice nerozumí, takže si mechaniku nechal validovat od lidí z oboru. A že valuace z jeho nástroje je ballpark plus minus třicet procent, na kterou pak musí navázat ruční práce. 🎯 To je mimochodem přesně ta hranice, kterou v celé epizodě hlídá: nástroj zúží prostor, rozhodnutí zůstává na člověku.
Filip k tomu přidal energetický kontext a společně jsme skončili u Jevonsova paradoxu: zefektivníš technologii, čekáš úsporu, a místo toho ti vyroste poptávka tak, že spotřeba stoupne. Na energetiku AI sedí dokonale.
Čím levnější inteligence, tím dražší její správné využití ⌚
Titulek Markova nejlepšího článku a zároveň hlavní teze dílu. Vysvětluje ji na hodinkách, kterým se věnuje skoro dvacet let. 💡
V sedmdesátých letech přišel Quartz a přesný čas se zkomoditizoval. Baterka na pět let, přesnost na setiny. A dneska? Automatické hodinky, které jdou hůř, stojí víc peněz a ten trh roste.
Marek z toho vyvozuje dvě věci. První: inteligence je teď zadarmo, prvňák si najde na telefonu chytřejší informaci, než mu řekne učitelka. Ale hodnota se přesune tam, kde rozhoduje vkus a human touch. Věci, které se komoditizovaly, se komoditizovat budou dál. To, co si budeš chtít nechat udělat na míru, zdraží.
Druhá věc mi přišla ještě zajímavější. 📌 Vyhraje schopnost nápady eliminovat, ne generovat.
Hromada lidí vyvíjí věci, protože je konečně možné je vyvinout strašně rychle. To ale neznamená, že to dává smysl vyvíjet.
Příkladem je pro něj Patek Philippe. Jsou i jiné značky na technologicky srovnatelné úrovni, Vacheron Constantin nebo Jaeger-LeCoultre, který Pateku historicky dodával strojky. A přesto nemají to jméno. Podle Marka proto, že Patek Philippe neudělal za sto let v podstatě jedinou chybu. 🎯
Firmy, které se nevydají na jednoduchou cestu jen proto, že jim to inteligence umožňuje, podle něj dlouhodobě vyhrají. To je hypotéza, ne důkaz. Ale sedí na tu jeho vlastní zkušenost s agentním týmem: nešlo o to, že by nedokázal generovat. Šlo o to, že to najednou generovalo rychleji, než stíhal filtrovat.
TL;DR - co si z toho vzít 📌
Agentní tým není zkratka. 🤖 Marek ho zkusil tři týdny a skončil u šedesáti dotazů denně. Onboarding agentního C-levelu je práce na měsíc dva na plný úvazek, ne na tři víkendy.
Konzistence poráží lepší jednorázovou odpověď. 🎯 Ad hoc prompt zadáváš pokaždé jinak, mimo projekt a memory. Když chceš porovnávat výsledky v čase, potřebuješ pevný postup, ne chytřejší model.
Benchmarky si dělej na svých datech. 🔍 Marek testoval appku zhruba dvě stě hodin, sjel z Opusu na Sonnet a Haiku tam, kde to stačilo, a při jediné reportované chybě přepnul zpět z mobilu. Rozdíl v nákladech: šest dolarů měsíčně.
Úzké hrdlo datacenter se posunulo z čipů na energii. ⚡ Na grafické karty si počkáš dva tři roky, na energetickou licenci deset až patnáct let. Proto je areál s hotovou licencí najednou zajímavější než pozemek.
Levná inteligence zdražuje úsudek. ⌚ Když může kdokoli vyvinout cokoli rychle, cenu má schopnost říct, co se vyvíjet nemá.
Líbí se ti Deeplink Show?
👉 Sleduj nás na YouTube - video verze každé epizody
🎧 Followni Deeplink Show na Spotify - pro poslech kdekoli
🌎 Mrkni na náš web - pro další detaily podcastu
📸 Sleduj nás na Instagramu - zkratky, tipy a zákulisí
Nebo nám napiš co si myslíš: studio@deeplink.show ✉️