🎧 Poslouchej epizodu:
Tenhle díl nemá žádnou novinku, kterou bychom komentovali. Sedli jsme si a filozofovali o něčem, co používáš každý den a skoro nikdy o tom nepřemýšlíš: o tom, jak vlastně mluvíš se softwarem. 🤔
Zaujalo mě, kde se během té hodiny ukázalo, že se s Filipem neshodneme. Ne v tom, jestli se rozhraní změní, ale v tom, jak moc. Filip je optimista a vidí svět, kde ti agent zavolá jako kamarád. Já jsem skeptik a mám na to tři docela tvrdé protiargumenty. Jeden z nich je starý dvacet šest let a jmenuje se Office 2000. 📌
A o tom je celý ten článek: co se z historie rozhraní dá vyčíst pro to, co přijde teď.
Děrné štítky, myš, dotyk: rozhraní nikdy nevybral designér ⚡
Filip to hned na začátku zarámoval větou, která se mi zaryla do hlavy. Když přišly první počítače, nikdo si neřekl, že děrné štítky jsou nejlepší způsob ovládání. Byly jediný, který v té době technologicky šel. 💡
Nebyl to nejlepší způsob, jak ovládat to zařízení. Byl to nejlepší způsob, jak ovládat to, co bylo technologicky možné.
To samé příkazová řádka. To samé grafické rozhraní s myší. A dotykový displej? Ten se objevil až ve chvíli, kdy se vymyslel kapacitní displej. Až potom k tomu přišla ergonomie, ne naopak. 🎯
Proč je tohle důležité pro dnešek? Protože podle stejné logiky teď dostáváme chat a hlas ne proto, že by to někdo navrhl jako ideál, ale proto, že to jazykové modely poprvé umožnily. Filipova teze zní, že tohle jsme chtít vždycky, jen na to nebyla technologie. 🚀
Já jsem k tomu vytáhl esej The Computer for the 21st Century z roku 1991. Mark Weiser, tehdy CTO Xerox PARC, v ní předpověděl, že se počítače natolik zaintegrují do života, že přestaneme potřebovat obrazovky. Jeho slavná věta zní, že nejhlubší technologie jsou ty, které zmizí.
Tak se podívejme na skóre. Máme displej na ruce. V telefonu. Dva monitory v práci. Televizi doma. Displej má dneska i každá hloupá lednička. Počet obrazovek, které denně vnímáme, exponenciálně narostl. ⚡
Filip mi na to odpověděl posunem definice, který je ale férový: nejde o to, že obrazovky zmizí, ale že se přesunou. Rozšířená realita je pořád obrazovka, jen ti není přišroubovaná ke stolu.
Hlas: nejblíž tomu nejsme u počítače, ale v autě 🎙️
Tady se skeptik s optimistou potkali. Nový ChatGPT Voice Mode je fakt jiná liga. Neskáče ti do řeči, umí mlčet, když přemýšlíš, a Filip popsal, že mu během hovoru deleguje práci na jiný model a pak se ozve s výsledkem. 👉
Chybí jedna věc: konektory. Až půjde do hlasové relace připojit nástroje, budeš moct hlasem řídit třeba Codex, který ti mezitím kóduje.
Ale nejlepší use case celého dílu je podle mě auto. 🚗 Proč? Protože fyzická tlačítka v autě fungovala na svalovou paměť. Sáhneš, otočíš, ani se nepodíváš. U dotykového displeje musíš tlačítko najít a trefit se do něj, a to je přesně ta rušivá pozornost, kterou při řízení nechceš.
Nativní asistenti v autech jsou přitom ve většině případů k ničemu. Laura ve Škodovce není špatná, je nepoužitelná. A stejný příběh je Siri: roky nepoužitelná, dokud pod ni Apple nepodložil Gemini. Modely tady byly. Tak proč to tak dlouho trvalo? 🤔
Filip z toho vytáhl krásnou představu: auto jako jeden velký MCP server. Přineseš si vlastního asistenta, stejně jako si dneska do auta přineseš CarPlay, a ten ti přes protokol nastaví klimatizaci nebo posune sedačku. Tempomat pravděpodobně ne, tam narazíš na bezpečnost a regulaci.
O tom, jak se agentům napojují nástroje, jsme podrobněji mluvili v #25 a s Vojtou Tůmou v #S06.
Generativní UI: skvělé na data, průšvih na Blender 🔍
Tohle je Filipovo oblíbené téma a přiznám se, že mě dostal do nepohodlí. Princip: dneska máme apky a někdo za tebe rozhodl, kde bude tlačítko a jak se ti ukážou data. Generativní UI to obrací. Model ti pohled na data vyrobí na míru, protože vygenerovat malý program je najednou levné. 💡
Vidíš to už dneska v ChatGPT i v Claude, když ti k odpovědi vyskočí malá vizualizace, se kterou si můžeš pohrát. Google to má jako experiment přímo ve vyhledávání.
A tady musím Filipovi dát za pravdu, i když nerad. U interpretace dat je to vyřešené. Zeptám se na graf vývoje něčeho, dostanu ho, a nemusím mít naklikaný Tableau ani Power BI a nemusím mít nikoho, kdo se o to stará. 🎯
Filipův příklad mě dorazil úplně. Hledal v Itálii ubytování přímo pod sjezdovkou, jenže filtr “u vleku” nemá ani Booking, ani Airbnb. Takže si musel vzít data o stanicích lanovek, položit přes to druhou mapu a ručně to procházet. Přesně tohle je úloha, kterou nikdo nikdy nenavrhne, protože se pro jednoho člověka nevyplatí.
Kde to podle mě padá: u složitého softwaru. Vezmi Blender. Naučit se ten interface je práce na měsíce. Kdyby ho měl každý jiný, stane se tohle: 🤯
Zavolám ti a zeptám se, jak mám něco udělat v Blenderu. Ty mi řekneš: vždyť to tlačítko je vlevo. A já ti odpovím: ne, vždyť já tam vůbec žádný tlačítko nemám. Já tam mám barvičky.
S generovaným rozhraním zmizí návody, zmizí tutoriály a zmizí možnost si navzájem poradit. To není detail, to je celá infrastruktura toho, jak se lidi učí software používat. 📌
Adaptivní menu z Office 2000: tenhle film jsme už viděli 📺
A teď ten argument starý dvacet šest let, protože o tomhle se skoro nemluví.
Nejdřív dva pojmy, které znějí stejně a znamenají opak. Adaptivní rozhraní se mění samo, změnu řídí systém. Adaptabilní si měníš ty, tedy customizace. Není to nový slovník, HCI výzkum ho používá minimálně od studie z CHI 2004, která tyhle tři varianty (plus statickou) měřila.
Microsoft to zkusil v Office 2000. Menu ukazovalo jen položky, které používáš nejčastěji, a přeskládávalo se podle tvého chování. Pak jsi přišel druhý den, dělal jsi jiný dokument a měl jsi tlačítka jinde. ⚡
Byl z toho shitstorm. Lidi to bez jakékoliv nadsázky nesnášeli. Microsoft to velmi rychle zařízl a vrátil zpátky menu, které si uživatel nastaví sám. Ta zmíněná studie z roku 2004 to pak i změřila: statické menu bylo rychlejší než adaptivní. Předvídatelnost porazila chytrost. 🎯
Filip mi na to hodil velmi dobrou otázku: nebyl problém v tom nápadu, ale v tom, že predikční algoritmy byly na nic? Oba máme na Macu vypnuté automatické přerovnávání oken. Ale co kdyby ta predikce byla opravdu dobrá?
Odpověděl jsem mu analogií z kuchyně. Vím, kam dávám nůž. Kdyby mi ho někdo pokaždé připravil někam jinam, i kdyby to bylo blíž, budu z toho zmatený, protože mozek si spojuje okolnosti. Není tam, tak je v myčce. To je celý systém.
A pak mi z toho vypadl závěr, který mi přijde silnější než ta skepse samotná: 💡
Kdyby ten predikční algoritmus vždycky věděl, co budu dělat, tak já ho vlastně nepotřebuju. Tak ať to ti agenti dělají rovnou za mě.
Dokonalá predikce nevede k lepšímu UI. Vede k žádnému UI.
Dark patterns pro agenty a software, který se zahodí 🤖
Poslední třetina dílu se posunula od člověk a stroj ke stroj a stroj. A tam to začne být nepříjemné.
Dark patterns znáš, i když ten termín třeba ne. Bankomat, který malým písmem napíše poplatek. Větší tlačítko na výběr než na zrušení transakce. Termín zavedl Harry Brignull v roce 2010 a dostal se od té doby až do evropské legislativy. 📌
Filipova teze je, že se to celé přesune na agenty. Řekneš agentovi, ať ti udělá research na nejlepší outdoorové boty, a někdo napíše popisky tak, aby to každý agent vzal jako source of truth. Trh už tomu dokonce říká generative engine optimization. Je to SEO, jen posunuté o level výš. 🔍
Já k tomu přidal otázku, kterou jsme nedokázali uzavřít: jak takový dark pattern vůbec prokážeš, když ti UI vygeneroval model jen pro tebe? Screenshot udělat můžeš, ale nikdo jiný to rozhraní už neuvidí a u soudu ti řeknou, že je to vygenerované. Klasický dark pattern je reprodukovatelný. Tenhle není. ⚖️
S tím souvisí i reklama. Ta do asistentů podle mě přijde nutně, protože investorské peníze dojdou a na téhle uživatelské bázi se peníze jinde negenerují. OpenAI už ji testuje. Rozdíl proti vyhledávači je ale zásadní: tam je reklama označená a ty si výsledky porovnáš. U asistenta jsi delegoval samotné rozhodování. O ekonomice okolo modelů jsme mluvili i v #16.
A na úplný závěr Filipova nejpraktičtější myšlenka celého dílu: jednorázový software. Utilitka, která ti roztřídí dokumenty na ploše, necháš si to přeházet drag and dropem, hotovo, software se zahodí. Nemá verze, nemá uživatele, nikdo ji neudržuje. Existovala jedno odpoledne. 🚀
Aplikaci pak nedefinuje UI, ale schopnosti. Když má nástroj MCP nebo CLI, rozhraní si k němu vyrobíš podle potřeby. Známe to ze své praxe: nástroje, které používáme na produkci podcastu, buď agenty podporují, nebo musí mít monopol. Třetí možnost není. Tuhle linku jsme rozebírali i v #S06 a v #28 na příkladu jednoho konkrétního produktu.
TL;DR - co si z toho vzít 📌
Rozhraní diktovala technologie, ne design. ⚡ Děrné štítky ani dotykový displej nikdo nevybral jako nejlepší, byly to jediné možnosti své doby. Chat a hlas jsou v tomhle přesně to samé.
Zmizení obrazovek slíbil rok 1991. 🔍 Weiserova esej předpověděla svět bez displejů. Máme jich řádově víc než tehdy, takže důkazní břemeno je na těch, kdo to slibují znovu.
Generativní UI vyhrává na jednorázových úlohách. 🎯 Graf, agregace dat, utilitka na jedno odpoledne. U složitého softwaru narazí na svalovou paměť a na to, že zaniknou návody.
Office 2000 už to zkusil a schytal shitstorm. 📺 Adaptivní menu se měnilo samo, lidi to nesnášeli a Microsoft couvl. Než něco měníš za uživatele, potřebuješ predikci lepší než jeho vlastní návyk.
Dark patterns se přesunou na agenty. 🤖 Manipulace, kterou už neuvidí žádný člověk, protože mezi tebou a webem stojí model. A u generovaného rozhraní ji ani nedokážeš.
Chtěli bychom si k tématu budoucnosti reklamy pozvat někoho, kdo tomu opravdu rozumí. Pokud znáš dobrého markeťáka, dej nám vědět. 📨
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 ✉️