TL;DR

Umělá inteligence má smysl jen tehdy, když řeší konkrétní problém. Většina lidí si pod „AI v appce“ představí chatbota – ale ten sám o sobě nestačí. Skutečný přínos přichází až v momentech, kdy AI zlepšuje personalizaci, zvyšuje efektivitu nebo přináší nové funkce. Nejde o to přidat AI, ale vědět proč.

Všichni dneska mluví o umělé inteligenci. Apple ukázal AI, která zatím nefunguje. Google nacpal Gemini všude, kam mohl. A OpenAI? Tam prostě není o čem.

Na LinkedInu vás každý AI mentor přesvědčí, že vám změní život za jeden komentář. Jenže reálný průlom začne až ve chvíli, kdy se AI dostane do appek, který nebudou používat geekové, ale vaše máma nebo táta.

🧹 Mýty vs realita

Když se dnes řekne „AI v appce“, většina lidí si automaticky představí chatbota. Něco jako malou bublinu v rohu obrazovky, která odpovídá na dotazy. Jenže to je jen malý kousek z celé skládačky. Pokud AI neřeší konkrétní problém, stává se z ní jen drahý a často zbytečný gimmick.

🔹 Mýtus #1: Integrace AI = přidat chatbota a máme hotovo. Tahle představa je bohužel dost rozšířená. Přidáme bublinu do rohu obrazovky, která bude odpovídat na otázky, a máme vyřešeno. Jenže bez kontextu, bez cíle a bez konkrétní přidané hodnoty je to za mě převážně drahá sranda.

Chatbot by měl reálně pomoci: zrychlit reakci supportu, doporučit relevantní produkt nebo třeba zjednodušit orientaci v obsahu. Pokud to nedělá, končí většinou jako klikací atrakce, kterou uživatel po pár vteřinách zavře. A zatímco on zavírá, vy platíte tokeny a provozní náklady.

🔹 Mýtus #2: AI mi napíše celou appku. Tohle je druhý extrém, který často slyším. Ano, některé nástroje jako Cursor, Claude nebo Loveable dnes umí vygenerovat stovky řádků kódu na jedno kliknutí. Jenže to je jen začátek. Jakmile se dostanete k věcem jako je složitější architektura, škálovatelnost, byznys logika nebo integrace s reálnými systémy, narazíte.

To, co vypadá jako hotová appka v demo videu na Twitteru, se v reálném provozu rozpadne, pokud nemáte zkušeného vývojáře, který to dokáže uchopit a dotáhnout.

✅ Co opravdu funguje? Kombinace AI + zkušeného vývojáře. V Matee používáme AI denně. Od prototypování, refaktoringu, doplňování testů až po code review. Zrychluje to vývoj, pomáhá s repetitivními úkoly, ale pořád to není náhrada za člověka. Ten rozumí produktu, zákazníkovi i kontextu.

Obecně AI není kouzelná náplast na všechny problémy. Ale když ji chytře zasadíte do reálné potřeby, třeba doporučování, predikce nebo automatizace procesů, najednou začíná dávat smysl. A i nějaké peníze.

📦 Kde AI v appce dává smysl

Abychom AI skutečně využili naplno, nestačí ji přidat jen jako módní doplněk. Měla by řešit konkrétní problémy, zlepšovat uživatelský zážitek nebo automatizovat věci, které nikoho nebaví. Když se podíváme na praktické případy, dává smysl uvažovat o AI v rámci tří hlavních kategorií:

🎯 Personalizace: AI umožňuje tvořit zážitky na míru. Místo toho, aby všichni viděli to samé, se každému zobrazí obsah, který ho opravdu zajímá. Zvyšuje to engagement i konverze a uživatel má pocit, že appka "ví, co chce". Příklady:

• Dynamický obsah podle chování uživatele (TikTok, Netflix)

• Kontextové vyhledávání ("červené boty na běhání")

• Doporučení podle chování a kontextu (např. pomocí Recombee) 📊

⚙️ Efektivita: AI nemusí být vidět, aby šetřila peníze. Spoustu práce odvede na pozadí tam, kde to bolí nejvíc. Automatizace, moderace nebo sumarizace šetří supportu hodiny a zlepšují uživatelskou zkušenost.

• Automatické zařazení produktů nebo příspěvků (např. v bazarech atd…)

• Detekce spamu, vulgarit a nevhodného obsahu 🛡️

• Zkrácení dlouhých textů do čitelného shrnutí 📄

🧪 Cool features: Tady AI ukazuje, co všechno dneska umí. Funkce, které ještě před pár lety vypadaly jako sci-fi, se dnes dají běžně nasadit. Ať už jde o rozpoznávání věcí, predikce nebo automatická doporučení na základě kombinace více vstupů. Jako třeba:

• Rozpoznání rostlin, jídel nebo objektů z fotky 🌿🍽

• Výpočet kalorií z talíře

• Generování tréninkových plánů na míru z dat Apple Health

• Recepty podle obsahu vaší lednice

👉 Důležité je to, že AI musí přinést měřitelnou hodnotu. Bez jasného přínosu pro uživatele nebo firmu je to jen módní prvek, který zbytečně zatěžuje rozpočet. Nejde o to mít AI kvůli AI FOMO. Jde o to, aby dělala něco konkrétního.

🔧 Jak AI do appky technicky integrovat

🎁 Dobrá zpráva je, že 99 % firem nepotřebuje vlastní model. Většinou úplně stačí využít už existující řešení od velkých hráčů jako je OpenAI (ChatGPT), Google (Gemini) nebo Anthropic (Claude). Tyhle modely jsou výkonné, dostupné přes API a dokážou zpracovat různorodé vstupy i kontexty.

Základní princip je jednoduchý. Připravíte dobře strukturovaný prompt a pošlete ho do API spolu s daty (např. chování uživatele, jeho preference nebo kontext). Výstupem pak nemusí být jen text, ale klidně i strukturovaný JSON. Třeba konfigurace pro obrazovku, seznam doporučených produktů a nebo varianty filtrování.

🧠 AI agenti jako bonus. Agent si vezme vstup od uživatele, pochopí jeho cíl a sám zvolí, kterou funkci appky má použít. Například: uživatel napíše „Chci letět do Lisabonu příští týden“ a agent na základě toho spustí API na vyhledání letenek a vrátí nejlepší možnosti ✈️

⚠️ Na co si dát pozor

Je tu pár věcí, na které je za mě dobré si dát pozor. Pojďme si je postupně pojmenovat.

💸 Cena: Každé volání do LLM něco stojí. Tokeny se sčítají a při větším počtu uživatelů to může začít nepříjemně lézt do rozpočtu. Je potřeba mít náklady pod kontrolou a dobře spočítaný byznys case.

🔐 Soukromí a GDPR: Než začnete posílat data ven, zastavte se. Je poskytovatel důvěryhodný? Splňuje GDPR? A není to jen wrapper nad jiným API? Tohle všechno byste měli vědět dřív, než AI plně zaintegrujete.

📉 Halucinace: LLM modely si občas prostě něco vymyslí. A to i přesně, sebevědomě a s úsměvem. Bez validační vrstvy nebo fallbacku to může být velký problém. Zvlášť pokud jde o kritická nebo faktická data.

🛠 Architektura: Vendor lock-in není jen buzzword. Někdy dává smysl nasadit si vlastní řešení. Třeba n8n v Dockeru místo posílání dat do Make. Získáte tak větší kontrolu, bezpečnost a přehled o tom, co se s daty děje.

⏳ Latence: AI odpověď není instantní. Pokud se appka na pár vteřin zasekne, uživatel si může myslet, že je rozbitá. Pomozte si loading stavy, skeletony nebo streamováním odpovědi. UX musí zůstat plynulé, i když backend chvíli přemýšlí.

🧭 Závěr

AI není spásná technologie. Je to jen nástroj a jako každý nástroj záleží, jak s ním pracujete. 📌 Pokud vaše appka nemá produkt-market fit, AI ji nezachrání. Pokud víte, co chcete zlepšit, AI vám může fakt pomoct.

Než se do toho pustíte, tak se sami zeptejte:

• Co chci zlepšit?

• Kde ušetřím čas nebo náklady?

• Které funkce by mohly být chytřejší a uživatel mi za ně zaplatí?

A pokud nevíte, kde začít? Napište mi.