Nejdřív si ujasněte, co vybíráte.

Slovo „AI model“ se často používá pro různé věci. Někdy označuje základní model dostupný přes API, jindy konkrétní chatbot, aplikaci s vyhledáváním, editor obrázků nebo automatizační nástroj. Pro běžného uživatele může být důležitější výsledná aplikace než přesné označení modelu pod kapotou.

Nabídka se navíc rychle mění. Poskytovatelé průběžně vydávají nové varianty, mění limity, ceny i doporučené použití. Před důležitým nasazením proto ověřte aktuální katalog přímo u výrobce. Tento článek má být mapa rozhodování, ne archiv jednoho benchmarku.

Textové a multimodální modely.

Textové modely dnes obvykle zvládají mnohem více než generování odstavců. Mohou pracovat s dokumenty, obrázky, strukturovanými daty, kódem nebo nástroji. U některých úloh je důležitá rychlost a cena, u jiných hlubší reasoning, práce s delším kontextem nebo schopnost přesně dodržet formát.

Obrázky, video a zvuk tvoří vlastní kategorii.

Model pro text není automaticky nejlepší model pro kreativní práci. U obrázků řešíte věrnost zadání, styl, konzistenci postav, editace nebo práci s referencí. U videa délku, stabilitu pohybu, kameru a možnost navazujících úprav. U zvuku kvalitu hlasu, licenci a jazykovou podporu.

Midjourney například udržuje dokumentaci k vlastním verzím modelu. U dalších nástrojů sledujte nejen ukázkové obrázky, ale i licenční podmínky, export, možnost editace a vhodnost pro komerční použití.

Jak model vybírat podle práce.

Rozlišujte model, aplikaci a automatizaci.

Stejný model může v různých aplikacích působit odlišně. Rozhoduje systémový prompt, dostupné nástroje, práce se soubory, vyhledávání, paměť, limity kontextu a způsob, jakým aplikace výstup zobrazuje. Proto se při výběru neptejte jen „který model je nejlepší“, ale také „v jakém prostředí ho budu používat“.

Pro jednorázovou práci může stačit chatbot. Pro opakované firemní workflow potřebujete navíc správu přístupů, historii, kontrolu dat, testovací scénáře a jasné místo, kde výstup schválí člověk. Pokud vás zajímá praktická automatizace, navazuje článek jak automatizovat s Claudem.

Nevybírejte podle jediné tabulky.

Benchmark může být užitečný orientační signál, ale neodpovídá automaticky vašemu pracovnímu postupu. Model, který vede v matematickém testu, nemusí nejlépe napsat český text pro web ani spolehlivě dodržet strukturu JSON. Připravte si několik vlastních úloh a srovnávejte kvalitu výstupu, čas i náklady.

1. Sepište tři až pět skutečných úkolů, které řešíte opakovaně.
2. Určete, které chyby jsou jen nepříjemné a které mohou být drahé nebo rizikové.
3. Porovnejte několik modelů na stejném zadání.
4. Zkontrolujte cenu celé workflow, ne jen cenu jednoho tokenu.
5. Stanovte, co musí vždy ověřit člověk.

Co pravidelně kontrolovat po nasazení.

U dlouhodobého používání si vytvořte malou sadu referenčních úloh. Po změně modelu nebo aplikace ověřte, zda se nezhoršila přesnost, čeština, dodržení formátu nebo práce s citlivými daty. Sledujte také náklady, protože levnější model s větším počtem oprav může být ve výsledku dražší.

Jak AI zapojit do webu a marketingu.

AI může pomáhat s rešerší, návrhem struktury, analýzou dat, automatizací opakovaných kroků nebo hledáním obsahových mezer. Neměla by ale bez kontroly publikovat neověřené informace. U webu se vyplatí navázat na širší stránku AI, článek co AI nikdy nebude umět a praktickou práci s viditelností v AI vyhledávání.