Data v Brandu 2.0

Na přednášce Data v Brandu 2025 jsem mluvil o tom, jak jsme si zamilovali průměr – a jak ho dnes díky umělé inteligenci dokážeme produkovat v nebývalém měřítku. Jazykové modely jako GPT nejsou zdrojem pravdy, ale statistické pravděpodobnosti. Nehledají nové odpovědi, jen skládají ty nejpravděpodobnější. A protože jsou trénované na minulosti, generují spíš archiv než budoucnost. AI mluví jazykem autority, ale často jen opakuje to, co už tu bylo. Vzniká tak kultura prediktivního šedého průměru, ve které ztrácíme schopnost vidět odchylky – a s nimi i skutečné insighty.

Ukazoval jsem, že AI není zlá ani rozbitá, jen dělá přesně to, k čemu jsme ji naučili – zrychluje, zjednodušuje, uhlazuje. Problém nastává, když na ní začneme stavět strategie, kampaně a rozhodnutí bez vědomí, že mluví jazykem minulosti. Místo klasického výzkumného přístupu „co lidé chtějí“ jsem představil metodu Deviation Mapping, která se ptá: „Co dělají jinak ti, kteří nejsou průměr?“ Právě tam se totiž rodí inspirace. Ukazoval jsem i praktické cesty, jak AI vyvést z komfortní zóny – pomocí tzv. chaos filtrů, absurdních promptů a změny perspektivy, které pomáhají vrátit do procesu lidskou nepředvídatelnost a kreativitu.

Závěrem jsem mluvil o tom, že AI nám může pomoci, jen když budeme vědět, kdy ji použít a kdy ne. Tam, kde je potřeba rychlost a konzistence, má své místo. Ale tam, kde vzniká značka, insight a nápad, musí zůstat člověk. AI má být kopilot, ne autopilot. Protože průměrná budoucnost nás nezabije dramaticky – zabije nás tak, že si nás nikdo nevšimne.