Do stavby
Rychle převádím myšlenku do prototypu, abychom reagovali na něco skutečného, ne na dlouhou specifikaci.
- prototyp místo hypotézy
- kratší zpětná vazba
- rychlé ověření hodnoty
DATA STORYTELLING · AI · PRODUKTOVÉ NASAZENÍ
Z lepší otázky vznikne lepší rozhodnutí.
Pomáhám firmám najít signál v datech, vytvořit přesvědčivý příběh a dostat řešení z prezentace do reálného provozu.
01QUESTION
02STORY
03DEPLOY
OTÁZKA / 01KONTEXT / 02PŘÍBĚH / 03DEPLOY / 04
Pohněte kurzorem nebo klepněte
LIVE Question to signal
DATA / STORY / ACTION
[ 001 / NOVÁ ROLE ]
Prostřední vrstva se zmenšuje. Hodnota vzniká blíž stavbě a blíž realitě klienta.
Nezůstávám mezi byznysem a vývojem jako překladatel zadání. Pomáhám formulovat správnou otázku, rychle stavím důkaz a zůstávám u řešení přes nasazení a adopci.
RUMBU-01QUESTION / CONTEXT / PROOFMODEL 2026
PŘEDSTAVUJEME PRACOVNÍ SYSTÉM PRO AI ÉRU
Není to jenprompt.
Samotná věta v chatu problém nevyřeší. Hodnotu vytváří kontext, důkazy, kontrola a schopnost dostat výsledek do práce lidí.
MODELRUMBU-01OPEN PROCESS / HUMAN REVIEW
[ CONTEXT ENGINE ]
Poháněno kontextem*
Správné zdroje, příklady a omezení drží odpověď v realitě. Člověk zůstává u rozhodnutí, kde na výsledku skutečně záleží.
* Ne magií. Dohledatelnými vstupy a kontrolou.[ BEHAVIOUR CALIBRATION ]
Jeden systém.
Tři režimy práce.
Nástroj se má přizpůsobit rozhodnutí. Ne obráceně.
02 / 03JASNÝ SIGNÁL
Důkazy skládáme do argumentu, kterému rozumí vedení i realizační tým.
TESTED ON REAL CONTEXTVypadá dobře v prezentaci.
Vypadá dobře v prezentaci.
Musí fungovat i v pondělí ráno.
Proto každý návrh směřuje k ověřitelnému artefaktu, jasnému vlastníkovi a dalšímu kroku, který lze skutečně udělat.
Prohlédnout způsob práce[ 002 / FORWARD DEPLOYED MANAGER ]
Produktový manažer se posouvá dopředu.
AI zkracuje cestu mezi nápadem a funkčním prototypem. Největší hodnota proto vzniká blíž stavbě a blíž skutečnému provozu klienta.
Do prostředí klienta
Pracuji se skutečnými daty, uživateli a omezeními, dokud řešení nezapadne do každodenní práce.
- reálná data a workflow
- rozhodování v kontextu
- adopce a provozní zpětná vazba
Staví i specifikuje
Funkční prototyp odhalí více než dokument o hypotetickém řešení.
Pracuje v realitě klienta
Skutečná data, lidé a procesy ukážou omezení, která v zadání nebývají.
Nese odpovědnost za nasazení
Práce nekončí předáním. Končí až ve chvíli, kdy řešení dává smysl v provozu.
Vrací poznatky z provozu do produktu
Poznatky z používání mění roadmapu, backlog i další verzi řešení.
Nejde o nahrazení vývoje ani tradičního produktového řízení. Jde o menší vzdálenost mezi úsudkem, prototypem, klientem a výsledkem.
[ 003 / DATA STORYTELLING LAB ]
Data sama nic nevysvětlí.
Stejná modelová data. Čtyři úrovně porozumění. Projděte cestu od čísel k rozhodnutí.
DALŠÍ KROK
Ověřit postup na dalším typu reportu a současně hlídat kvalitu výstupu.
01 / 04
Šest čísel bez otázky.
Všechna mají stejnou váhu. Publikum musí význam hledat samo.
Zobrazit data v tabulce
| T1 | T2 | T3 | T4 | T5 | T6 |
|---|---|---|---|---|---|
| 180 min | 172 min | 165 min | 118 min | 92 min | 78 min |
[ 004 / PROMPT LAB ]
AI nezná váš záměr, dokud to nemáte kvalitně popsané.
Proměňte vágní dotaz v pracovní kontrakt pro AI. Včetně zdrojů, hranic, výstupního formátu a kontroly výsledku.
PROMPTING / 2026
Co dnes odlišuje použitelné zadání od dlouhého dotazu.
Principy vycházejí z aktuálních doporučení pro práci s moderními reasoning modely, multimodálními vstupy a agentními nástroji.
Kontrakt místo přání
Cíl popisuje změnu nebo rozhodnutí, ne jen obecné téma.
Zdroje mají hranice
Podklady jsou oddělené od instrukcí a mají určenou prioritu.
Příklad ukazuje standard
Dobré a různorodé příklady často řídí formát lépe než další přídavná jména.
Výstup má kontrakt
Struktura, rozsah a schéma jsou součást zadání, ne následná oprava.
Autonomie má hranice
Je jasné, co může AI udělat sama a kdy se musí zeptat člověka.
Kvalita se ověřuje
Důkazy, testy a podmínky selhání patří do promptu už před prvním během.
Metodika: OpenAI, otevře se v novém okně, Anthropic, otevře se v novém okně a Google, otevře se v novém okně.
Interaktivní Prompt Lab se připravuje.
[ 005 / QUESTION TO DEPLOYMENT ]
Z otázky vznikne příběh. Z příběhu nasazené řešení.
Data storytelling a forward deployed přístup spojují porozumění, rozhodnutí, rychlou stavbu a zpětnou vazbu ze skutečného provozu.
01 / OTÁZKA
Začít rozhodnutím, ne technologií.
Pojmenujeme, co má být po projektu jinak, kdo rozhoduje a jak bude vypadat použitelný výsledek.
- OBLAST
- Kontext a poznání problému
- VÝSTUP
- Jasná otázka a kritéria kvality
02 / SIGNÁL
Oddělit podstatné od hlučného.
Data připravím tak, aby odpověděla na konkrétní otázku a ukázala nejen co se děje, ale také proč na tom záleží.
- OBLAST
- Příprava dat
- VÝSTUP
- Zjištění s dohledatelným kontextem
03 / PŘÍBĚH
Převést zjištění do porozumění.
Argument, vizualizace a dramaturgie povedou publikum od kontextu přes důkaz ke konkrétnímu rozhodnutí.
- OBLAST
- Data storytelling
- VÝSTUP
- Prezentace nebo interaktivní příběh
04 / DEPLOY
Proměnit rozhodnutí ve funkční změnu.
Prototyp nebo AI workflow ověříme v klientském prostředí a poznatky z používání vrátíme do produktu.
- OBLAST
- Realizace v prostředí klienta
- VÝSTUP
- Ověřené řešení v reálném provozu
[ 006 / SLUŽBY ]
Od nejasné otázky k rozhodnutí a funkčnímu řešení.
01
Data storytelling a prezentace
Máte data, ale chybí společný význam a jasné rozhodnutí pro publikum.
- ZÁSAH
- Připravím data, argument a vizuální dramaturgii pro konkrétní rozhodovací situaci.
- VÝSTUP
- Datový příběh, prezentace pro vedení nebo interaktivní vizualizace.
- PODMÍNKA
- Potřebujeme dohledatelná data a člověka, který vlastní rozhodnutí.
02
Prompt a AI workflow
Tým používá AI nahodile a kvalita výsledku závisí na jednotlivci.
- ZÁSAH
- Zmapuji úlohu, kontext, příklady, kontroly a místo pro lidské rozhodnutí.
- VÝSTUP
- Prompt systém, testovací případy a opakovatelný pracovní postup.
- PODMÍNKA
- Předem stanovíme pravidla pro data, oprávnění a měřitelnou kvalitu.
03
AI prototypy a mini aplikace
Nápad vypadá slibně, ale není jasné, zda pomůže lidem v jejich skutečné práci.
- ZÁSAH
- Postavím nejmenší funkční artefakt a ověřím jej na realistickém scénáři.
- VÝSTUP
- Mini aplikace, demonstrátor a plán další validace.
- PODMÍNKA
- Prototyp není produkční vývoj. Před škálováním řešíme bezpečnost, integrace a vlastnictví.
04
Forward deployed delivery
Obecné řešení naráží na skutečná data, workflow a provozní omezení.
- ZÁSAH
- Pracuji v kontextu klienta, propojuji produkt, tým a technické možnosti a vracím poznatky do roadmapy.
- VÝSTUP
- Ověřený postup, prioritizovaný backlog a rozhodnutí o nasazení.
- PODMÍNKA
- Produkční realizace vyžaduje součinnost interního technického týmu nebo implementačního partnera.
05
Zavedení AI a práce s týmem
Nástroj existuje, ale lidé nevědí, kdy mu věřit a jak jej bezpečně používat.
- ZÁSAH
- Vybereme role a případy použití, nastavíme pilot, pravidla a zpětnou vazbu.
- VÝSTUP
- Plán zavedení, pilotní workflow a praktická bezpečnostní pravidla.
- PODMÍNKA
- Úspěch vyžaduje podporu vedení, vlastníka procesu a dohodnutá pravidla práce s daty.
[ 007 / OVĚŘENÁ PRÁCE ]
Nejen strategie. Funkční výstupy.
Veřejné AI produkty ukazují způsob práce od problému po provoz. Enterprise zkušenost popisuji bez důvěrných detailů.
[ 008 / PROOF OF WORK ]
Nejen doporučení. Funkční artefakt.
AI HITCH je moje laboratoř pro veřejné AI produkty, experimenty a technické důkazy. rumbuRAG je způsob, jak tento přístup přinést přímo do vašeho prostředí.
Prozkoumat AI produkty na AI HITCH, otevře se v novém okně01Otázkacíl · kontext · publikum
02Důkazdata · story · prototyp
03Provozadopce · měření · rozvoj
[ 009 / PROCES ]
Spolupráce bez mlhy.
Každá fáze končí výsledkem, který lze posoudit, ukázat uživatelům a použít pro další rozhodnutí.
Kontext
Pochopím práci lidí, dostupná data, omezení a rozhodnutí, které má projekt umožnit.
Signál
Oddělíme podstatnou otázku od šumu a určíme, podle čeho poznáme hodnotný výsledek.
Příběh
Data, argumenty a zkušenost uživatelů spojím do směru, kterému rozumí byznys i technický tým.
Prototyp
Nejdůležitější předpoklady převedu do prezentace, mini aplikace nebo funkčního workflow.
Nasazení
Řešení ověříme v realitě, propojíme se systémy a zpětnou vazbu vrátíme do produktu.
[ 010 / SPOLUPRÁCE NA IČO ]
Začněme formátem, který odpovídá vašemu rozhodnutí.
Rozsah a rytmus stanovíme podle problému, dostupných lidí, dat a provozních omezení. Bez vymyšlené univerzální délky.
[ 011 / ČLOVĚK V SYSTÉMU ]
Stavět více. Specifikovat méně. Zůstat až do výsledku.
Jsem Daniel Stržínek. Vedu softwarové, hardwarové a datové týmy, připravuji datové příběhy a stavím vlastní AI produkty. Do spolupráce přináším produktový úsudek, schopnost vysvětlit složitost a odvahu ověřit myšlenku ve skutečném provozu.
ROLEData Storytelling & Forward Deployed Product Manager
ZKUŠENOSTProduktové role od roku 2005
ZAMĚŘENÍData · Story · AI · Delivery
SPOLUPRÁCECZ / EU · IČO 17053421
[ 012 / KONTAKT ]
Máte data, nápad nebo problém. Začněme správnou otázkou.
Pošlete mi současný kontext, dostupné podklady a rozhodnutí, které potřebujete udělat. Navrhnu nejmenší krok, na kterém lze ověřit skutečnou hodnotu.