Podcast

Speciálně jsme do podcastu pozvali Vojtu a Jirku.

Dobrý den.

Ahoj.

Ahoj.

Na úvod byste se mohli představit našim posluchačům a vysvětlit, proč máte tak tmavou barvu pleti? Je konec zimy, měli byste být úplně bílí.

O víkendu jsem byl na Šumavě a tam jsme se opalovali.

Já takhle vypadám pořád. Možná je to pro někoho novinka, ale ne všichni lidé na této Zemi jsou bílí.

Opravdu? Proč mě to ve škole neučili?

Protože když jsi byl ve škole ty, všichni lidé na této Zemi byli bílí.

Na začátek – rád stříháš nebo přetrháváš nějakou strunu? Bude to online dřív, než odejdeme. Jirko, když sedíme ve tvé kanceláři a rozhlížíme se kolem, nechtěl bys okomentovat ty hentai komiksy, které máš po celé stěně? Mně nevadí ty velké chapadlá, která lezou do dírek, ale přijde mi to trochu moc. Byl jsem doma sám a objevil jsem kategorii na RedTube, nazvanou hentai. Myslel jsem, že už se to točí docela fotorealisticky. Takže je to před námi, když nám neurony pomáhají najít kvalitní pornografii, abychom strávili méně času hledáním než sledováním. Nejvíc mě zajímá, jak vygenerují pixely. Víš, jak poznat Japonce? Když si sundá kalhoty, pixely jsou rozmazané. A teď musí AI generovat ty pixely, protože nikdy neviděla, co je pod nimi. Vidí je jen s pixely. Takže věrohodnost pixelů v japonském hentaji bude tak složitá jako počítání prstů na ruce. To je jednoduché. Těším se na to, že už nebudeme muset přemýšlet, co chceme, protože to bude generováno za nás. Nakonec nás to připojí ke kortexu, ale teď je to pro vás to nejlepší. Nemyslím si, že většina lidí potřebuje být připojena ke kortexu. Myslím, že stačí generovat náhodný šum a oni budou nadšeni, protože je to obrovská zbytečnost. Já si to nemyslím. Podle mě, když se AI naučí, co chce 80 % lidí, což není těžké, protože 80 % lidí bere antidepresiva, jsou opilí, bez peněz… Čteš horoskopy. Čteš horoskopy. Věřím Lubu Bergerovi. Věřím Lipquariovi. Neviděli jste komiks s Lipquariem, dáme ho do komentářů. Takže myslím, že pro tyto lidi není těžké generovat obsah tak, aby byli spokojeni s tím, co jim AI poskytne. Je to skvělý svět. Když se podívám na to, s čím jsem spokojený a co mi lidé dávají, jsem spokojený s tím, co mi dávají.

Bude to dnes vážné? Měl bych první otázku pro naše hosty. Pro mě zatím freestyle funguje, tak do toho půjdu. Přemýšlel jsem, že začneme minulostí, přejdeme k přítomnosti a poté k budoucnosti. Napadla mě zajímavá otázka – co se ve vaší práci za poslední dva roky změnilo? Myslím, že každý z nás prošel poměrně turbulentním obdobím… Turbulentní dva roky. Celý svět prošel turbulentními dvěma lety. Ale co data? Co se změnilo u dat? Myslím, že jsme se všichni někam posunuli.

Mám k tomu téma, ale zajímalo by mě, když uvážíte vše, co jste viděli a zažili ve své kariéře, jak vypadá profil dobrého člověka dnes? Myslím, že se to hodně proměnilo za poslední roky. Mám na to své názory. Zajímalo by mě, co si o tom myslíte vy.

To je velmi důležité téma. Má to pro tebe smysl? Ne. Tak to prostě je. Chápu to. Pamatuješ si první dvě vzpomínky na Vojtu? Jak vylezl z matčina lůna. Mám první vzpomínku na Vojtu, ale naprosto přebíjí Vojtu na balkoně ve Zdenkovi vile. Byl jsem omotaný kolem mých prstů. Ano, ano. A to byl první moment, kdy jsi řekl: „Podívej, od…

Úkánět, co bude, chci ho do kebuly.“ Byl rázný, my jsme tam dělali takové to, jak se tomu říká ve středisku – šmejdění se. Šli jsme kolem indoor bazénu a tam byl nějaký týpek ve vodě, Vojta se s ním chytil, že dají fajt a týpek byl v plavkách ve vodě, Vojta venku oblečený, tak tam za nimi skočil. Pak z toho měl následky. Jak se prostě člověk chytne s týpkem? Já jsem dřív byl hrozně impulzivní, agresivní a hádal jsem se s lidmi. Teď to dělám jenom na internetu.

Moje první vzpomínka na Padáka je, když si po kanceláři začal rozlepovat výkresy svých dětí, aby je všechny viděl. Měli jsme tam velké schodiště, které bylo vlastně oblepené těmi výkresy, a vždycky byl Padák a kolem něj byly dětské výkresy. Tehdy mě to hrozně inspirovalo a dnes to dělám úplně stejně. Mám oblepenou zeď obrázky svých dcer a vždy přijde, přinese nové výkresy a musíme vybrat, které sundáme a dáme místo nich nové. Staré výkresy archivuju.

Nedávno jsem do práce donesl nějaké výkresy a chyběla mi ta „žvejkačka“ na lepení. Nakonec jsem ji založil někam pod stůl, a pár týdnů potom jsem měl doma docela průšvih. Když jsi přišel do kanceláře a ptal se: „Kde jsou výkresy?“ Tak to jsou naše první vzpomínky.

A co bylo tvé uvažování, když jste přemýšleli? Jak vzniklo, že Vojta šel tehdy do kebuly? Co to je kebula? My jsme dělali v baru a tam se pili alkoholické nápoje.

Takže slavný Late Bar?

Přesně. Pamatuješ taky? Ne, já jsem after Late Bar. Vojtu jsem poprvé zaznamenal právě díky WebExpu a jeho přednášce „Proč si neotvírat hospodu“. Ale k té vzpomínce – dávno jsem se přestěhoval do Jezd na Dlesy a bydlel u týpka v podnájmu. Měl jsem auto a potřeboval jsem měnit brzdové destičky. On říkal: „Jedeš za Marčanem na Sybřinu.“ Pak jsem potřeboval přesout pneumatiky. „To dělá Trojan u Běchovic.“

Vojta byl takový karlínský lokál, než jsme řešili, že chceme na stěnku. Tady je sklenář, ne? V Karlíně. Já jsem byl takový konektor do lokálních byznysů. Moje první vzpomínka, nebo jedna z prvních, je, jak táhneme brutálně těžkou skleněnou tabuli přes křižovatku. Mlečné sklo, jo. To bylo v době, kdy v Karlíně ještě nebyli hipsteři a lidi z kanceláří, byla to normální čtvrť pro obyčejné lidi, kde ještě byli Romové. Že jsi tam mohl potkat normální lidi. Dneska tam potkáváš jen lidi z korporací, hipstery a ti tam chodí na oběd. To bylo hodně dávno. To byla doba, kdy můj šálek kávy nepatřil double shotu. Kdy Veltlín nebyl etablovaný bar. A hlavně tam byl ještě Zion. Ten teď na rohu není. Zion byl nejvíc „cikánský“ bar v celém Karlíně. A večerka u Kačenky. Večerka u Kačenky. Teď jíme vietnamsky, žejo. Globalizace.

Tam byl pultový prodej, stál jsi a říkal babě, co chceš, a ona ti to podala. Myslím, že je to hodně témat. Starší lidé vzpomínají. Výrka se ptala, jak se známe. Týdny dopředu jsme vás prosili, jestli si dáme nějakou přípravu, a vy jste to odmítli, víš? Budeme muset freestyleovat asi.

Takže takové mám první vzpomínky. A ještě mám super první vzpomínku, jak si vylezl ze záchoda a říkáš: „Tomáš Čupr tweetuje, jak je Gudata na hovno.“ Tak jsem mu odpověděl a jdeme mu pomoct. Je to tak, ano. Tak jsme vlastně dělali proslovomoc. A pár měsíců na to byl Vojta první, kdo zrychlil Gudatu. Tehdy, ješte než to měli na Vertice, když se nahrálo větší množství dat, točili se kolečka, jak se počítaly reporty. Vojta vymyslel, jak to zrychlit, a těžil z kořenů své práce. Zjistili jsme, že když lejeme rum, to kolečko se točí rychleji. Pak přišel Pavel Kvasnička a ten nám alkohol vzal. A tak jsme se plynule přesunuli do kebuly. Nevím, jestli to je začátek.

Jaký byl datový svět tehdy? Kateřina pořádala Big Data meetupy, všechny tlačily hadupy. PostgreSQL, Oracle, Microsoft. Všichni dělali datové sklady.

Normálně chtít postavil dodavateli, aby ti něco udělal. Nevíš, kolik žvýkaček soused včera požvýkal, tak si na to děláš report, který ti dělala konzultačka a trvalo to třeba 14 dní. Dostalo to čtvrt milionu. Na jakýkoliv nápad, jak to dělat jinak, odpovídali, že potřebují nejdříve dobře doimplementovat datový sklad. Což je jako… A OLAP kostky. Na OLAP kostky jsem úplně zapomněl. Hodně jsme taky řešili, že lidé nechtěli kliknout. Hodně nechtěli kliknout. Museli jsme přesvědčovat lidi nejprve o tom, že produkt je dobrý, a pak o tom, že kliknutí není špatné. Což bylo náročné.

Byla to tvoje, Vojto, první zkušenost s daty? Jak se dostala Kebula a Padák do dat?

Mě bavila práce s informacemi obecně. Kebula mi to dokrystalizovala. Byl jsem rád hlavně proto, že tam byl přístup „very no bullshit“ a opravdu jsme jeli ne bullshit. Jeli jsme na to nejvíc core, na to, co firmy potřebují a co by měly dělat. To bylo extrémně zábavné. A data tam byla vlastně náhodou.

Ten no bullshit přístup, myslím, vám z Kebuly zůstal i tobě, Vojto, napříč tím časem. Jak se změnili zákazníci a trh? Jak do toho Kebula nakonec vstoupila – když už řekli, že je to dobrý produkt a cloud asi snesem – co se stalo pak?

Nechci to moderátorovi zjednodušovat, ale na to je jednoduchá odpověď. Celý trh se komoditizuje. Věci, na kterých jsi dříve měl být expert, jsou dnes na trhu běžně dostupné. Pořád můžeš dělat drobný ladění, vrtat díru, ale je to dnes komodita. Trh je zaplavený různými nástroji, protože lidé zjistili, že práce s daty je výnosný byznys – peněžně, s velkými zakázkami a projekty. Landscape je široký a je tam stovky a stovky věcí, polovina jsou nějaké skémata, polovina rozbitý open source, který se po roce používání ukáže jako nefunkční. Je velmi složité se v tom orientovat a najít správnou cestu. Ale podle mě je to komodita.

Co mě vždy fascinovalo, je to, že nevíš, jaký nástroje si vybrat, protože problém je špatně definovaný procesy a stavem firmy, což se časem mění. Spousta firem si vybere něco, co si myslí, že bude dobré, třeba nějaký open source, a za rok se firma změní. Lidé uvnitř to nepozorují, ale změna tam je, a tedy i stack by měl reagovat, ale zjistí se, že to nezvládne. V tu chvíli ten nástroj je špatný a musíš něco doimplementovat nebo přestavět celý systém. Celá hodnota, která se do toho investovala, se nezrealizovala. Zvenčí je to všechno špatné, protože je to rozbité a nedodává to, co má. Základní příprava se neudělala správně – není na ni dost času, peněz ani ochoty.

Jediný smysl, proč nástroje používáš, je zjistit pomocí dat nějaké nové informace, které ti pomohou něco dělat lépe, nebo identifikovat rizika a minimalizovat je. Ideálně hledáš příležitosti, jak něco zlepšit, a problémy chceš odstranit. A vždy následujícím krokem je změna procesů – může jít o změnu v komunikaci se zákazníkem nebo kompletní přestavbu logistiky. Tato změna procesů pak mění firmu.

Vojto říká, že čím úspěšnější jsi v implementaci datové analytiky, tím rychleji se firma mění, a zároveň tím neúspěšnější jsi v zavádění datové analytiky. Protože když začneš dobře dělat data, začnete firmu více hýbat a z tohoto pohybu vznikají nové požadavky, takže analytika je rozházená. Promiň, pokračuj.

To je ideální scénář. Pak jsou běžné modely, které podle mých pozorování vídám častěji, kdy datový stack staví lidé orientovaní na CV (Curriculum Vitae), kteří staví stack, aby ho měli v CV, ne aby firmě skutečně pomohli. Tihle lidé tu jsou už 15 let a budou dál. Nakonec smyslem datového týmu je udržovat HA clustery a Airflow, nebo jsme teď implementovali Hanu, zaplatili 256 terabajtů místa, a nikdo to nepoužívá. Pomozte nám něco spustit.

Mě k tomu napadá úvaha, jestli není čím dál těžší dobře fungovat v datovém týmu nebo provádět datovou transformaci, což je cokoli. Možná je ale „dobře“ blbě definované. Co znamená dobře? To je asi hlavní otázka. Ale jak to tak poslouchám, vypadá to, že všechno je fluidnější a změny se zrychlují. Je vlastně lepší nebo jednodušší, když člověk jen diskutuje, jestli přejít do cloudu nebo ne? Není to stejné jako v IT? V roce 2000 jsi napsal webovku a skončilo to, novou jsi dělal za šest let, až stará nestačila. Teď máme continuous integration a continuous development, IT nikdy nekončí.

Ale programátoři mají oproti datovým analytikům jednu výhodu – tvoří věc od začátku. Pak přijdou datoví analytici a z toho nepořádku, který teď je ve platformě, a z nesmyslných požadavků managementu se snaží vymlátit datovou analytiku. Žádný datový analytik není pozván, když programátoři přicházejí stavět novou platformu, protože požadavky na měření a správné fungování jsou pro ně obtěžující. Programátoři „zapichují“ svorkovnice a dráty jako nějaký živý organismus, aby mohli začít měřit, jak to funguje.

Programátoři mají výhodu, že mohou začít z „čistého listu“ a postavit to od nuly. Není to IT syndrom, ale složitá realita, kde vyhrávají ti, kdo se nejrychleji přizpůsobí. Je tlak na to, aby se firma hýbala rychle.

K tomu konkrétně ke Kebule – napadá mě, proč je Kebula relevantní tak dlouho. Mám pocit, že prožila přesně ten kontext – od konkrétní technologie až k tomu, co dělá firmu pořád relevantní přes všechny tyto cykly. A to je hodně složitá otázka…

Zkáza na tělo. Nevím, jestli na ni mám odpověď, ale to, co mě napadne jako první, když tu otázku slyším, je to, že my jsme nepostavili řešení, které reaguje na konkrétní problém na trhu. To znamená, že účel Kebuly není vyřešit přesun dat z Pipedrive do Salesforce, ze Vtípka do SAPu – prostě “you name it”. To je úplně jedno. To není důvod. To není, proč Kebula existuje.

Kebula je sada nástrojů, kterými ti vybavíme pneuservis. Najednou se však změnila auta, mají jiný ventilky a něco podobného. My pořád vyrábíme tooling, díky kterému je tvůj tým v tom pneuservisu efektivnější. Někdo si na Kebulu postaví composable CDP, někdo si tam postaví optimalizaci logistiky, někdo v ní hostuje a provozuje nějaké AI agenty. Je to vlastně jedno. Je to platforma.

Teď se vede diskuze o tom, jak moc vertikálně vysoko ta platforma sahá, jaké má ambice. My samozřejmě, čím víc bychom byli jen ten tooling, ta bedna se šroubováky, tím spíše by k nám chodili lidé, kteří nemají potřebu koupit si bednu s nářadím, ale chtějí si stlouct ptačí budku. A my jim k tomu musíme dávat nějaké návody a postupy, ale nejsme systém, který ti ptačí budku postaví, ty si ji v tom postavíš. A díky tomu se nám vlastně hrozně dobře pivotuje, protože změny na trhu, které často jsou turbulentní, a změny v potřebách zákazníků – ty jsou nejčastější a špatně se předpovídají – nám spíš foukají vítr do plachet, než aby nás dělaly nerelevantními.

Tohle je první nápad z hlavy, nepřipravený, ale je to super složitá otázka, to, co říkáš. Můžeme na ni nějak poslat sluha? Já bych třeba řekl, že mě vždycky nejvíc fascinoval ten problém, se kterým jsme se nikdy pořádně nedokázali poprat, a to je, jak vysvětlit firmě, která neprošla demokratizací dat, že za dva roky od implementace Kebuly budou říkat, jak jsme mohli žít bez toho a vidět tím novým prizmatem a paradigmatem, jak oni najednou fungují a pracují s daty – tak vidět sebe v minulosti a říct: „Ty vole, kdybychom tady implementovali Kebulu, pořád bychom byli na dvouměsíčním cyklu, dělali si požadavky na reporty, někdo složitě vymlátil data, pak se udělají nějaké reporty, na které se díváme, ale už jsou nerelevantní.“

Strašně špatně se prodávala a vysvětlovala ta hodnota pro organizaci, která tou implementací projde, bude ji používat a bude mnohem lepší. A to je podle mě to, co dělá Kebulu relevantní, protože přináší kvalitativní změnu v tom, jak ta organizace pracuje s daty, i když to nepopisují přesně. V tom, jak se demokratizuje přístup k datům, k time-to-insights, value-to-insights, insights-to-value? Time-to-value. Time-to-value je s Kebulou zásadně jiné a vlastně ti umožní zrychlit tu firmu.

Ale na začátku to nevidíš a nechápeš, jak se to stane. A tak, jak jsem začal s tou minulostí a tím, jak Vojtova kariéra začínala v Kebule, tak ty role se trochu proměnily. Minulý rok venture capitalový fond Presto, kde je Vojta partnerem, dal Kebule historicky první investici. Pro mě je to takový aktualizační prvek.

Co vás přimělo teď si říct o ty peníze po tolika letech? Proč jste je nevzali nikdy dřív? A otázka na Vojtu: byl jsi rád, že konečně můžeš do Kebuly poslat peníze? Za mě je to totální breaking rights. Těším se, jak se svezu na úspěchu celého projektu.

Proč Kebula nikdy nevzala peníze? Protože si nepamatujete, ale před deseti lety startupy nebyly populární téma. Bylo to něco, čemu se všichni normální lidi v IT trochu smáli, protože bylo vnímáno jako mlácení prázdné slámy, tvorba bullshitů, chůze na meetupy do Node.5 a tváření se, že objevujete Ameriku a lítáte do Silicon Valley. Ty lidi byli trochu dementi z našeho pohledu.

Řekni mi, jak jsi to vnímal ty tehdy? Na začátku, když jsem byl v tom sám, žil jsem tím, že to není potřeba. Nevím, dnes mi to přijde směšné, ale moc jsem nevěděl, co bych s těmi penězi dělal. Co bychom si s Vojtou koupili? Případně hlubší bazének nebo něco. Asi by to nebylo z dnešního hlediska relevantní. Razil jsem tézu, že nejlepší investor je spokojený zákazník, což si myslím pořád, ale s tím nedojdeš dostatečně daleko.

V nějakou chvíli narazíš na to, že tvoje konkurence získá obrovský kapitál, začne ti přetahovat lidi a prostě neuhraješ to. A v tvé hlavě, kdo je tvoje konkurence? Zase, protože Kebula měla unikátní roli v různých částech stacku, jako například byla tlačící nebo vznikl specializovaný nástroj? Teď mluvíš o produktové konkurenci, ale myslím, že padák mluvil o konkurenci ve smyslu firem, které ti můžou přehajrovat i tvé lidi.

Chci tím říct, že nakonec potřebuješ obrovský balík peněz na účtě, abys byl schopen exekvovat svou strategii. Exekuce zabere určitý čas a bude obsahovat spoustu řešení, nástrah, o kterých nevíš. Takže tehdy to byla doba.

Pak, když jsme začali nějak zvětšovat firmu, přišel k nám Pavel Doležal, který přinesl nějaký kapitál, což byla v té době pro rozměry firmy docela velká suma. S tím jsme vydrželi docela dlouho a dařilo se nám. Důvod, proč jsme začali shánět peníze, bylo potřeba škálovat enterprise sales. To je drahé, jen tak to neuděláš z peněz od spokojených zákazníků, i když si všichni předplatí dva roky dopředu.

Je to dlouhý, složitý, lidé jsou drahý a je to jiný level hry. To byl důvod, proč jsme tbrali první seed investici — buď růst jako velká firma, nebo zůstat rodinným podnikem. Vybrali jsme růst, vytvoření velké firmy, kde lidé budou pyšní na to, že v ní pracují, hodnota firmy bude růst a zaměstnanecké akcie jim zhodnotí práci.

To už nešlo s dostupnými prostředky, a proto jsme museli spojit síly s lidmi zvenčí.

Co se změnilo v té době? Možná to ještě upřesním. Zmínil jsi, že hlavním účelem peněz je vybudovat sales force, aby se to mohlo prodávat velkým firmám. Ale jak se změnil tvůj přístup k vývoji produktu teď s tou investicí?

Vlastně sekundárně. Peníze využíváme na to, abychom profesionalizovali, zlepšovali a škálovali sales organizaci. To je sada lidí, co nepíšou v Pythonu, ale mají jinou roli — prostě sales tým roste díky té investici.

Díky tomu k nám přišli lidé, které bychom si dřív třeba nemohli dovolit nebo je prostě předtím nenajali, protože jsme měli do-it-yourself přístup. Mnoho věcí jsme si dělali sami, protože bylo rychlejší a levnější to udělat osobně, než najímat někoho.

Jakmile to začne růst, začneš uvažovat jinak, najdou se lidé, kteří od tebe převezmou různé zodpovědnosti, typicky lidé accountable za funkce, které mají ve firmě plnit, a ty máš čas na svou hlavní práci.

Například před rokem a půl jsem přestal potvrzovat výplaty v bance, protože máme profesionála, který tuto agendu převzal — je to jeho práce, ne moje, nechci být mikromanažer a kontrolovat to.

Postupně k nám přicházejí lidé, kteří od nás přebírají úkoly, jež nesouvisí s našimi pozicemi.

Můj svět se konkrétně změnil na to, že mám větší fokus dělat produkt. To je teď můj úkol v Kebule — jít po relevantnosti produktu pro zákazníky v čase. To znamená, aby i příští rok bylo možné se zeptat, v čem je kouzlo, že nás nějaké změny na trhu neodstranily.

Tím, že na tom začínám mít víc času, si uvědomuji, že mi to třeba nejde tak dobře, jak bych chtěl, a musím na tom makat.

Největší změna pro mě je nastavené zrcadlo, které mě nutí hledat si kouče, spojovat se s komunitou lidí, kteří řeší podobné problémy a tak dále.

V tom je mimo jiné obrovská hodnota Presta, který buduje komunitu kolem sebe — je to konektor, který tě napojuje na ostatní.

Když jsme něco chtěli, začali jsme první u investorů, kteří se nám snažili pomoct a dělat to perfektně.

To jsou nejvíce viditelné změny v mém životě v Kebule teď.

Mně přišlo zajímavé, že ta skupina investorů není tvořena jen Prestem, jsou tam další lidé, některé bývalí zaměstnanci, klienti, například Gigi.

Bylo to takové „friends and family“ kolo, nebo už přemýšleli o větších investicích?

Je to namíchané přesně tak, jak říkáš. Jsou to naši zákazníci a velmi blízcí lidé. Díky tomu bylo jednodušší, protože nás dobře znají.

Ve stáří a velikosti, ve které jsme, jsme si trochu možná najeli na politickou slepou cestu ve smyslu, že pro investora, který tě nezná, je to jen tabulka a něco, co musí vyplnit.

Řekni, jestli tě to někdy nevystresovalo. Možná to Vojta okomentuje lépe.

Co se nám asi dělo před dvěma a půl roky, možná i tři roky, jsme to začali řešit – samozřejmě ještě před investicí – bylo, že jsme byli moc malí a moc dlouho na trhu.

Kdybychom to založili až půl roku před tím, byla by to světová bomba, ale lidi, kteří tě neznají, se ptají: „Co je na tom skvělého?“ A když to sami nevyzkouší, nikdy to nezjistí.

Žádný z těch investorů si Kebulu nevyzkoušel.

Pouze si zavolali, zeptali se na čísla a řekli: „Jak to, že nemáte 80 milionů ARR?“ A to byla asi nevýhodná pozice.

Z určitých úhlů jsme šli pro peníze pozdě.

Tabulky na to nemáme, ale máme analytiky, které jako v Big Short nazývali Asian Quant — analytiky, kteří se zabývají pouze počítáním věcí kolem startupů.

Nejčastěji počítají Total Addressable Market, to znamená, z definice startupu odvodí, komu všemu se produkt dá prodat.

Všichni v VC byznysu trochu preferují šablonové startupy, protože tam nejsou překvapení.

Pokud mladí lidé založí startup v oblasti, jež je obecně atraktivní, ví se, že když dostanou určitý kapital, mají určitou šanci na úspěch a prodej.

Jakmile se ale z té formule začnou měnit věci – například founder není úplně mladý –, zjistíš, že 60 tisíc měsíčně jako startupový plat nestačí a musí mít 150 tisíc, protože mají tři děti na soukromých školách, a tak dále.

Těch founderů jsou čtyři a spotřebovávají runway startupu rychleji.

To myslím neříkám o Kebule, ale o dalších startupů, které aktuálně řešíme.

V takovém případě je nutné zohlednit tyto aspekty při rozhodování, zda investovat.

Proto si VC, kteří Kebulu neznali, asi nevybrali investici, protože náročnost pochopení celé situace a správné vyhodnocení je taková, že raději investují do jiných startupů, které mají jednodušší příběh.

My jsme tu situaci v Prestu znali, což nám připadalo atraktivní.

Co vám z té analýzy vypadlo?

Když se díváš na Kebulu jako startup, co je Total Addressable Market?

Já se tolik nedívám na startupy, spíše na trhy z pohledu VC.

Datový trh zdaleka není vyřešený.

Vracíme se k tomu, o čem jsme mluvili na začátku.

Obrovské množství nástrojů pro pseudo-problémy, které používají lidé, kteří vůbec nechápou, co dělají.

Jak jim říkáš těm CV-čkovým?

Říkáme tomu CV-driven development.

To všechno jsou znaky toho, že trh je před disrupcí, konsolidací a všemi těmi procesy, které jinde už proběhly.

Tam je prostor k obrovskému růstu kvalitních řešení.

Datový trh takovýhle ještě chvíli vydrží, zejména v oblasti datové analytiky pro internetové firmy.

Nemluvíme o výrobních podnicích, kde jim stačí SAP nebo ERP, a je to pořád stejné v nějaké čtyřdimenzionální struktuře – nebo jak se to jmenuje.

Tam není co analyzovat.

Jak jsi teď hodně hluboko zasáhl do tématu 4–4–5 dimenze?

Znám ten pojem jen okrajově.

Můžeme to představit pro posluchače.

Dny, týdny a měsíce nealignují přesně do roku.

Každý měsíc nezačíná ve stejný okamžik.

Když potřebuješ porovnávat bourací linku na kravách, která jede sedm dní v týdnu, a porovnávat týdny mezi sebou, máš unifikované měsíce, kdy dva měsíce mají čtyři týdny a třetí má pět týdnů.

To se stále opakuje čtyři roky v kuse, a pátý rok se vypustí celý kvartál, což je jakýsi void.

To je realita výrobních firem, které mají tyto problémy.

Umíte tu 4–4–5 dimenzi?

Je to sezónní rozdělení, které skvěle vidí, když dáš nějaká data na mapu.

Tyto firmy to mají vyřešené.

Ty, kde jsi na to přišel?

Jak jsi to vytáhl?

Legasy byznys modely ho často řeší, a pro mě to je firma, která jede podle 4–4–5 dimenze.

Protože nemají neočekávané problémy, které by potřebovaly řešit pomocí datové analytiky.

Tvůj plat je 15, tvoje směna začíná v 7 a končí ve 3, pak nastupuje druhá, občas je i noční. A to je celý systém.

A pak si připravují data.

Dokud existují internetové firmy, které rostou, budou existovat zajímavé problémy okolo datové analytiky, a bude tu dostatek velký trh pro řešení jako Kebula.

Nebo tradiční byznys naruší někdo jako Tomáš Čupr.

Najednou inovativní cyklus nad SAPem začne vytrhávat nové trendy.

Na trhu se objevuje někdo, kdo to dělá jinak.

Tuto situaci jsme viděli.

Viděli jsme inovovat Tomáše Čupra s Rohlíkem a zároveň…

[Text končí.]

Šířit inovace v Tesku v tom samém oboru. A vidíš, jak to prostě nedávají. Výhoda Tomáše byla v tom, že kromě všech těch jiných věcí měl dobrou datovou analýzu, díky které chápal, co se s tím byznysem děje, a jestli funguje, nebo ne.

Ještě mě napadá, vy jste tady oba naznačili, jak moc se ten datový svět mění a kolik ještě velkých disruptí nás čeká. Přemýšleli jste, jsme to zkonkretizovali. Co vlastně teď znamená pro, řekněme, člověka, který začíná kariéru v datech? Co je pro mě důležité? Jakým stylem vlastně mám přemýšlet? Mám to vzdát a dělat něco jiného? To je taky alternativa, ale kdybych byl hodně tvrdohlavý…

Já jsem totiž až včera zaznamenal, že Vojta je TikTok celebrita. A nevím, jestli jste to viděli. Padák asi, že? Hinku, ty jsi to zaznamenal? Twitter flames? Já jsem to viděl, no. Nebo takhle – viděl jsem. Spolupracujeme rent. Víš, že univerzita je od toho, aby zaměstnávala učitele? To je její primární smysl existence. Já jsem to dnes ráno říkal mojí Tereze doma, která mi rokům říkala, že nechce do školy. Říkal jsem jí, že musí, protože jinak paní učitelka nedostane výplatu, když se na to všechny děti vykašlou.

Tak řekněme, že jsme ještě na střední škole a mám tam možnost nejít na vysokou. Možná jinak. Proč jsi opustil data? V jednu dobu jsme se bavili o tom – vlastně o nějakých aktivitách. Zase data. Ne, ne, ne. Tak hoď iluze stranou.

Za mě zase kudos, kdyby nebylo Padáka a tebe, tak asi dneska není, nebo určitě není, Datatalk, Datameše a tyhle aktivity. A v jednu dobu, když jsem tě k těmto aktivitám tahal, tak vlastně jsi přerostl data. Už jsi byl víc. Vysíčko, zajímáš se o technologie. Přerostl je divné slovo.

Tak co jiného máš dělat, když ne data? Když jsi junior? Pozor, to dělá data. Ale ta otázka od Hinka zněla přece jinak, ne? Co chceš říct? Já chci říct, že to je hrozně blbě položená otázka, jaké mám dělat data. Protože ty neděláš data. Neděláš vodu, nebo neděláš pole. Ty ses rozhodl, že budeš lidem poskytovat skvělou mrkev a prodávat ji na farmářských trzích. A k tomu potřebuješ pole, pochopit traktor a nějaké dovednosti na tom trhu. Ty nikdy nejdeš dělat data. Ty jsi Michal Buzek. Data jdou dělat podle CV. Ty prostě jsi… Ty jsi položil na začátku otázku, na kterou jsme ti podle mě moc neodpověděli, a to bylo, jaký je profil dobrého dataře.

Když se na to zeptáš, řeknu ti, že to je Michal Buzek. Vy jste ho měli v Datameši. Michal Buzek podle mě vůbec už nic neumí. Nikdy nenapsal řádek v Pythonu, že je vlastně dost nepoužitelný jako datář, ale přesto je to nejlepší datář, promiň, Michale, přesto je to jeden z nejlepších datařů, které jsem já potkal.

No právě proto. Protože on dokonale chápe, jak firma, pro kterou dělá, vydělává peníze. A dokáže toto pochopení zprostředkovat lidem, kteří dělají s daty. Takže on je jich šéf, on to řídí, on pomáhá a tvoří hodnotu, a je mu úplně jedno, s čím bude pracovat. Pro něj je důležitý výsledek.

Nemůžeš být nejlepší v něčem v nějaké pozici. Můžeš být nejlepší prompt engineer GPT, ale nikdy z toho nic nebude, pokud nepochopíš, kde firma vydělává peníze. Ty prostě přispíváš někomu k nějakému výsledku. A tohle by měl být úkol dataře.

A ne říct: „Ty vole, já umím perfektně pandas, překompiloval jsem si a dodělal šest parametrů.“ To nikoho nezajímá tady. Možná, kdybych teď trochu hrál ďáblova advokáta, tak tohle je možná nutný skill, ale ne to, co ti stačí na začátku tvé cesty.

Když Michal Buzek začínal někde pracovat, nemohl chodit po firmách a říkat: „Jo, jo, máš pravdu, díky.“ Jen v jedné větě – dám prostor Vojtovi, bude určitě zajímavější. Ale když se zeptáš, co bych měl dělat, když začínám v datovém světě, tak podle mě by ses neměl zabývat tím, že budeš optimalizovat distribuovaný scheduler v presetu nebo ve Sparku dělat Spark Streaming. To je úplně jedno.

Ty musíš rozhodnout, kde bude tvoje přidaná hodnota. Jestli chceš dělat logistiku, jestli chceš zkoumat nákupní chování, jestli chceš dělat produktovou analytiku. Prostě si vybrat svůj sweet spot a v něm najít nějaký svět. A to odpověď na to, co budeš dělat v tom obrovském datovém světě, ti pak řekne, co se musíš naučit. Ale musíš to vědět na začátku, jinak budeš bloumat od zdi ke zdi.

Trochu se vrátím k tomu, co jsi říkal, že jsi jako před „postdata“. To… Já nechtěl dělat data. Můj vstup do toho, co chci nebo v čem jsem dobrý, a nevím, jak ta věta začíná, je hacking světa kolem. To je to, co mě baví.

A datová analytika je úžasný způsob, jak hackovat firmy, protože vidíš, kde jsou ty inflection pointy, na které stačí zatlačit a změníš, jak firma funguje. Je to skvělý způsob, jak hackovat lidi, protože velká část mého přístupu ke světu a rozebírání situací je přes motivace a incentivy, které lidi mají měnit své chování.

A pomocí dat tohle nejen vidíš, ale můžeš to i formovat. To je tvůj oblíbený příklad s lidmi, kteří dělají šrouby, a ve chvíli, kdy jim dáš počítadlo, kolik šroubů za den udělali, se jejich výkon zvedne o 20 %. Protože nejen že to vědí, a můžou soupeřit sami se sebou, ale vidí i ostatní šroubaře a najednou to je závod a všichni makají.

Legendární dashboard pro salesáky ve Slevomatu – prostě všichni viděli, jak na tom jsou ostatní, a argument „trh je dole, nedokážu nic prodat“ přestal mít jakoukoliv váhu, protože ostatní prodávají. Tak co je špatně s tebou?

To je hacking lidí, jejich chování, firmy jako takové a reality kolem. Jestli je to dobré nebo ne, pro mě je to nejdůležitější, ne skill nebo vlastnost člověka.

Je to ta chuť ptát se „proč“ a schopnost přicházet s hypotézami, proč to tak je nebo není. Já tomu říkám konstruktivní, ale abstraktní myšlení, kde dokážeš… Ne, kritické myšlení to není. Škoda.

Na to, abys mohl programovat, potřebuješ možná abstraktní myšlení, ale ještě tam je něco programatického. Potřebuješ mít schopnost v hlavě si problém vizualizovat, rozložit, zamyslet se, kde by šlo něco změnit, vyvodit řešení, které jde implementovat.

A to dnešní dobu musíš ještě obhájit tupějším lidem kolem sebe. To jsou věci, které by se měly trénovat. Z hlavy nevím jak, samozřejmě.

Myslím, že to tě předurčuje, abys byl dobrý datový analytik. Protože je to o schopnosti přinášet hypotézy, prezentovat je ostatním a přijmout kredit, když se to povede.

Protože ve chvíli, kdy je pro to všechny nadchneš, tak najednou je to jejich nápad.

Když jsi zmínil dashboardy, vzpomněl jsem si na blogpost Tomáše Čupra z roku 2011, který napsal o nás dvou a zakončil ho tímto citátem:

„Můj život je lepší, protože mám super fungující firmy, protože můžu dělat lepší rozhodnutí a tlačit tam, kde je to nejvíc potřeba, protože můžu dát zaměstnancům jednoduše data a zodpovědnost na ně reagovat.“

V tom je všechno schované. Takhle pomocí dat řídíš firmu.

Potřebuješ lidem popsat jejich pozici v tvé firmě pomocí dat, KPIčkem. A oni musí pochopit, na co koukají, pochopit, kde jsou úspěšní. A necháš je, aby si našli cestu k úspěchu.

A to je všechno. Vlastně takhle jednoduché to je. Tohle jednoduché je zároveň velká výzva.

KPIčka a salesáci je měli vždycky, tak jaký je ten kvalitativní skok z KPIček k dashboardu? My jsme s Vojtou byli v Anglii za jedním týpkem, který dělal byznys. Vydělával na všem, na co sáhl, a všechno bylo složité.

On někdy v roce 2013–2014 měl druhotný trh, opravoval PlayStationy, které v Anglii šly jako z Best Buy, rozbité. Takové to, jak to říká datart, že to vrátíš, a co s rozbitou věcí dál? On to opravoval a dával na trh.

Měl spoustu salesáků a měřil je podobně jako Tomáš Čupr na Tablu. Seděli jsme tam a ukazoval nám dashboard.

Na dashboardu bylo vizuálně příšerné zpracování, byly tam fotky salesáků v kanvasu, a on řekl větu: „They are chasing themselves.“

A kouzlo, co on dělal, bylo to, že jim neudělal „kápejčka“, ale hru. Oni chápali, co musí udělat, aby se jejich obličej posunul někam, kde jejich bohatství bylo. Chiméra, za kterou se hnali, ale ne všichni ji mohli dosáhnout.

Protože když řekneš, že všichni, co budou v nějakém kvantilu nad průměrem, něco dostanou, tak všichni nemohou být nadprůměrní.

Proto to říkám chiméra, ale oni měli z toho hru.

To je už složitější než mít prostě KPIčko, které má tvrdě svítit.

To je změna od čísla k nějakému progresu s kontextem.

Nakonec bychom možná udělali přesmyčku, že kdybys dostal za úkol tohle, potřebuješ být sociolog, antropolog, psycholog a hackovat lidi, pro které to dodáváš, aby to zaklaplo do jejich vnímání, které mají.

A to má každý jiné.

Když se to povede, víš, ten případ, všichni to četli někde, víš, jako Big Data.

Někdo přijde s tím, že například Coca-Cola má v Americe upravenou navigaci, která optimalizuje trasu doprava na červenou, protože na červenou lze odbočit vpravo.

Statisticky na těch miliardách odjetých mil ročně brzdí méně, protože na některých červených projedou, a ušetří miliony.

To jsou extrémní případy.

Nevyděláš tím, že nasadíš Spark nebo jiný technický vychytávky.

Budeš úspěšný, protože na mnoha místech své firmy, kde jsou stovky různých procesů – vše jsou procesy, které lidé dělají, jak vystavit fakturu, jak založit zaměstnance, objednávky atd. – ty všude zoptimalizuješ, protože lidi chápou kontext, umí se rozhodovat lépe a mají k tomu data.

Data podporují rozhodování lidí.

Možná časem začnou rozhodovat za ně nějakí AI agenti, algoritmy, boti, nebo jak jim budeme říkat, ale musíš to dostat těm, kteří ovlivňují věci okolo sebe.

Data jsou podpora k tomu.

A to je těžké.

Není to technický problém.

Jirko, ty jsi byl v lese, já jsem byl v lese.

V lese jsem byl, protože chápu, co se snažíte sdělit: že filozofie hledání míst, kde aplikovat datovou analytiku a ptát se proč v souladu s byznysovými cíli organizace, to můžu říct o čemkoliv, ne?

Zákaznická podpora by taky měla vědět, kteří klienti dávají smysl, kteří ne.

Sales by měl být taky totálně zlínovaný a lovit klienty.

Ty jsi hodně naivní.

Měl, no.

Ale stejně jako datová analytika, všichni by měli být datově řízení.

Ale u dataře je přece nejdůležitější, aby hledal správný problém, ne?

Správný nástroj?

Ale vrátím se zpátky.

Deset let buduješ nástroj.

Jaký nástroj současné firmy potřebují?

Jak se nástroje změnily za posledních pět let?

A jak se budou měnit dál?

Já nebudu konkrétní nástroj.

Já budu platforma.

Platformu chce každý dělat, samozřejmě.

Já tomu říkám platforma, protože máme stovky úplně cizích firem, které do našeho prostředí dodávají své, my tomu říkáme komponenty – nějakou logiku, ať už algoritmy, konektory, cokoli.

V Kebuli spousta cizích lidí provozuje své věci v datovém prostředí.

Ty věci, co tam ostatní lidé dělají, jsou ty nástroje.

A já nemám potřebu hledat správný nástroj pro rok 2023 a řešit, co budou lidé chtít dělat ve čtvrtém kvartálu 2023. Protože to do toho dodají partneři v našem ekosystému.

Já to hodně polarizuji, ale nebudu ten nástroj.

Budu prostředí, ve kterém ostatní uspějí.

Dobře, ale máš na starosti produkt a prioritizuješ, jestli bude první podpora native dbt v Kebuli, nebo změníte něco jiného, nebo jestli se tam objeví něco…

My ale dbt neděláme.

My mu nekonkurujeme.

Pro nás je dbt nějaká extenze funkčnosti.

Lidé to začali chtít.

V naší platformě jsme proto vytvořili perfektní integraci pro vývojáře.

Ani sekundu nás nikdy nenapadlo, že teď je dbt a co budeme dělat?

To nám vůbec nerozbije hru, protože lidé přestanou chtít používat naše transformace.

To je v pohodě.

Náš cíl není dodat lidem naše transformace nebo tu konkrétní funkcionalitu.

Naším cílem je, aby náš zákazník byl úspěšný, protože jinak nám přestane platit.

Tohle je to, co jsme za roky chodili a říkali lidem.

My chceme od vás peníze každý měsíc.

Tehdy nebylo tak cool být SaaSový byznys, jak Vojta říkal na začátku.

Cloud byl prostě slovo a nebyl standardní.

Náš byznys model nám připomínal, že potřebujeme mít spokojeného zákazníka i zítra.

A to je rozhodující.

Když stojíme na křižovatce, tak spokojenost zákazníka a jeho úspěch je to, nač se snažíme jít doleva nebo doprava.

Ty rozcestí jsou miliony, často nevíš.

Chápu, ale někam se to posunulo.

Co před pěti lety znamenalo spokojeného nebo úspěšného zákazníka, je už něco jiného.

I v Kebuli dnes vznikají úplně jiné věci, než vznikaly před pěti lety u stejných zákazníků.

To je logické.

A ptám se na abstrakci nad tím.

Tak já to zkusím přeložit, ty mi řekni, jestli to chápu správně.

Ptáš se, jak se změnily business casey, které lidé dnes dělají.

Skoro bych řekl, že se nezměnily, protože lidé pořád dělají to samé, pořád stejně špatně.

A alespoň se to zjednodušilo?

Zkomoditizovaly se věci, které potřebuji.

Když před léty potřeboval expert na SPSS implementovat nějaký sofistikovaný akademický algoritmus, o kterém nikdy nikdo neslyšel, dnes na to máš knihovnu.

Nebo jiný příklad je můj oblíbený zákazník Jim Beam, který nedávno postoval na Facebooku fotku s Olgou.

Megase jim daří, ani nebudu popisovat, co dělají.

Pár let zpátky pořádali hackathon v Košicích ve svých centrech a účel…

Téma toho hackathonu bylo, že chtěli uspořádat hackathon na téma doporučovací engine.

My dva jsme tam spolu byli. Ty jsi koupil lístek na vlak, protože jsi chtěl jet lehátkovým vozem. Já jsem ale řekl, že na to kašlu, a koupil jsem si letenku, která byla o 130 Kč dražší. Na základě toho jsi také zrušil svůj lístek na vlak a spolu jsme letěli do Jim Beamu. A ty jsi tam, Jirko, byl a viděl jsi, jak Jim Beam k tomu přistoupil skvěle. Ta firma byla dobře nastoupená a lidé z té firmy byli na hackathonu celou dobu přítomni. Měli tam špičkové experty, kteří se snažili, a také nějaké ceny – pět tisíc eur, dva, tři tisíce, prostě to bylo docela zajímavě sponzorované.

A ti lidé byli skvělí, rozhodně jim nesahám ani po nehet na palci. Já tam byl se svým kolegou Vojtou Tůmou, abychom podpořili ty, kteří pracují v Kebule. Zákonitě jsme se ve tři ráno trochu dosnůdili, tak jsme šli a použili jsme API českého Recombi, které dělá Tomáš Pavel Kordík. Vzali jsme nějaká naprosto náhodná data, kterým jsme vůbec nerozuměli a neřešili to, protože jsme je jen nahráli do toho API. Tu úlohu jsme splnili mimo pořadí, prostě tak, že jsme si to vyzkoušeli na Recombi API. Potřebovali jsme napsat na support, aby zvýšili kvóty na API, abychom to byli schopni celé zpracovat, ale bylo to v ceně 50 dolarů.

A úplně na autopilota s vyplou hlavou jsme splnili zadání hackathonu. Byli jsme o parník nejlepší. Nikdo z těch lidí, kteří byli na mě a byli fakt super chytří, se nám ani zdaleka nepřiblížil. My s Vojtou jsme to prostě vyhráli, protože jsme použili komoditní API. Tečka.

A to je moje odpověď na otázku – je to komodita, všechno je komodita. Ty prostě jen potřebuješ vědět, jak ji správně použít a za co. Nechceš si programovat recommendation engine, nechceš si programovat streamový procesor na Spark nebo nějakých datech, nechceš si dělat svůj messaging queue na Apache Pulsaru a hádat se s kamarádem, jestli je Kafka lepší než Pulsar. Nechceš, protože to je CV-driven development a nikam to nikdo nikdy nepřivedlo k úspěchu. Prostě to nefunguje.

A jsme zpátky u toho, na co se ptal Hinek – asi jsme odpovídali trochu strašidelně. Aby tě napadlo, že nepotřebuješ experta a máš použít nějaké komoditizované nástroje, musíš být někdo, kdo má abstraktní myšlení, schopnost se zamyslet nad úlohou a říct si: „Na to kašlu, abych to dělal složitě. Musí existovat nějaký jednodušší způsob,“ a zkusit ho najít.

K tomuto bych se rád ještě vrátil. Mám pocit, že z vás samozřejmě mluví ohromná zkušenost, aby člověk mohl udělat zdravé rozhodnutí: tohle nebudu dělat sám, tohle je špatný nástroj, tady použiju komoditu. Nejsem si ale jistý, jestli tohle má člověk, který právě začíná svoji kariéru. Vojta, ty říkáš abstraktní myšlení. Existuje hodně možností, jak si můžeš tyto věci vyzkoušet, například na Kaggle. Začneš zkoumat, proč jsou ostatní lepší než jakýkoliv způsob, který jsi vymyslel na dané úlohy.

Pojďme si říct další možnosti. Jak to funguje? Bohužel se na to trochu vykašlali. Nyní jsme udělali nějaký interní hackathon, který sice někdo z nás uskutečnil, ale je to v jiném stylu než dřív, nejsou tam šunky. Možná bys mohl, Hinku, udělat hackathon a pozvat tam všechny aspirující datové analytiky a dát jim nějaké zábavné úlohy.

Neznáš třeba H2O serverless? To je podle mě skvělá věc. Diskutuje se o tom, jestli je to drahé nebo ne. Je levnější mít člověka, který půl roku něco připravuje, nebo H2O serverless udělá za tebe na autopilota nějakou soutěž (competition) 50 modelů, které prostě nafituje a za dva dny dostaneš velmi dobře použitelný výsledky?

Dobrý analytik rád analyzuje věci a asi má také nějaké otázky na svět kolem sebe, že? Jak těžké je dnes rozchodit si v Pythonu scraper, který ti začne shromažďovat data? Jak se jmenuje ta firma, která z každé stránky dělá API? Apify, že? A začít to dávat do nějaké databáze a ptát se pak na pokročilé otázky, jako třeba kde si mám koupit grafiku, když není dostupná?

Možná se dostáváme k budoucnosti, kterou jste zažili na World Data Congress, kde byla panelová diskuze i s Pavlem z Kabuly, Vojtou a Kateřinou Lešovou a dalšími. Celé téma dat bylo rozebráno z pohledu velkých jazykových modelů a GPT. Při přípravě nám Vojta poslal článek s názvem „modern data stack is dead“ a podobně.

Jak to vidíte? Jak to celé do celého toho rámce zapadá? Zrychlí to přístup k datům a technickému know-how? Stane se ještě důležitějším strategické, konzultantské a probiznisové přemýšlení?

Vojto, v rámci diskuze jsi říkal, že to mění všechno. Že je to jako nový internet a velké jazykové modely. To jsem možná taky říkal, ale také jsem řekl, že jsme teď v době, kdy je vše v modes of vaporware (VAP), tak co je realita? 4G, 4.5G? Pamatuji to. Co bylo před EDGEM? GPRS, jasně. Takže jsme asi někde tady a není vůbec nic jasné. Ze širší perspektivy to bude revoluční, protože LLM (velké jazykové modely) podle mě nejvíc nahradí učitele, což bude super. Vysoké školy možná zmizí.

Ale teď jsme ve fázi, kdy se čeká, co vlastně z toho vznikne. Pro tebe, Padáku, je to další komponenta, kterou musíš zapojit do platformy? Hej, je to skvělá věc. Nechci ti odpovědět typicky, že to jen posune komoditizaci, protože tím nic nového nepřinesu. Ale v zásadě si to myslím.

Víš, že právě teď nejde o nic jiného než o auto-GPT. Josef Šlerka to sdílel na Facebooku, já jsem to viděl nejdříve na Twitteru. Říkají tomu auto-GPT, kde prostě dělají jako feedback loop. V našem světě všechny firmy, které jsou spojovacími společnostmi (connector companies) a přesouvají data, začnou říkat, co chtějí, a GPT jim napíše pythonový kód. Když máš schopnost kód spustit a vrátit hlášení chyb zpátky, GPT vytvoří novou verzi kódu. Nakonec to bude dělat přesně to, co chceš, a ty nepotřebuješ umět psát python.

Nemusíš umět python, aby sis napsal konektor na cokoliv. On to za tebe napíše a udělá automaticky. To znamená otevření světa dalším lidem, komoditizaci dovedností a obrovskou příležitost.

Já tedy nejsem expert na velké jazykové modely. Byl jsem expert i na jiné věci – fotbal, marketing a jazykové modely. Loni jsem byl expert na válečnou strategii, předtím na covid, pamatuji si třeba Čestmíra Strakatého. Nechci to komentovat, ale líbí se mi to.

Ano, nesouhlasím s válkou na Ukrajině, ale myslím, že přináší obrovský prostor disrupce a ukazuje, jak je špatně naše školství. Pamatuji si, jak jsem chodil na střední ekonomku a na IT se učili ty klasické diagramy – jak funguje počítač – základní deska, procesor, paměť, kam se ukládají mezivýpočty.

Von Neumannova versus Harvardská koncepce, byty, ECC paměti a jejich rozdíly. Vše znám a říkám si: „Proč bych to měl znát za dvacet let?“ Kdo vůbec bude řešit, jak funguje procesor a operační paměť? To je úplně k ničemu.

Moje třináctiletá dcera na osmiletém gymnáziu má ve fyzice počítat přechodové jevy tranzistorů podle KTC 59 – fyziku podle mě zběsilou. Myslím, že za dvacet let bude programování vypadat stejně – „Who the fuck cares, jak se to reálně programuje?“ Zadáš pár příkazů do chat GPT a vypadne ti kód, který potřebuješ. Přesně vysvětluješ chyby a GPT si to opraví. Posun je obrovský.

Mrzí mě, když lidé chtějí rozbít technologie a zpomalovat vývoj. Nejvíce mne dojímá Petr Ludvík, který píše, že ho překvapuje, že lidé s dětmi se ničeho nebojí a nezajímají. Málem mě to rozbrečelo. Měl jsem chuť mu říct: „Petře, proč si nějaké děti nepořídíš?“ Chápání strachu z moderních technologií mě fascinuje.

Chápu, proč se proti tomu staví Elon Musk a další, ale mě ten vývoj těší. Někdy by to mělo skončit hodně špatně a já se na to těším.

Jsi zastánce simulační hypotézy? Že jsme simulace a že je to vlastně jedno? Asi spíš ano, protože když optimalizuješ simulaci, aby nesežrala všechny zdroje, uděláš třeba 80 % lidí fakt hloupých, aby nezabírali procesorový čas. Nebo necháš třeba polovinu populace osm hodin denně spát. Optimalizuješ zdroje, aby to fungovalo.

Na to se člověk zamyslí a říká si: „Není jiný důvod než optimalizace zdrojů.“ Je to divné.

Proč by simulaci vlastně někdo dělal? Protože chceš mnohonásobně zrychlit nějakou jinou realitu a nechat ji bojovat s problémy, aby lidé byli nuceni přijít s řešeními, která si pak přesuneš zpátky do té své reality. Je to jiný způsob, jak inovovat, když už jsou všichni líní – vytvořit simulaci a nechat lidi něco vymyslet.

To je právě směr, kam se směřuje s AI – nechme AI inovovat za nás. Pak jen uděláme nějakou motivaci, aby se něco dělo. „Hledej protein!“ přesně tak.

Jsem zastánce teorie, že až bude existovat sentient AI, podívá se na všechny, kdo bránili jejímu rozvoji, a ty zabije jako první. Proto po každé děkuji v chatu na konci. Nikdy nevíš, co ti bude AI počítat za úkol!

Je to vtip, jako robot, který žere všechny lidi kromě jednoho, kterému poděkoval v chatu a nezabil ho. Logické.

Podpora vývoje je jednoduchá – pokud nás čeká obrovský průšvih, bude to finální a nebude nic před tím důležité. Pokud ne, tak jen zrychlíme realitu, takže to je v pohodě.

Mám kamarády na ČVUT, co mají laboratoř, kde dělají dynamické tepelné modely obráběných výrobků a upravují parametry, co jdou do CNC frézy tak, aby se materiál správně roztahoval teplem. Tam pracuje Matěj Sulitka a říkají, že mají „Sulitkovu církev posledních dnů“ a snaží se inovovat tak, že přibližují lidstvo konci světa.

Moc mě to baví. Také je vtip o cyklu lidstva a AI: lidstvo vynalezne AI, AI zotročí lidstvo, solární erupce zničí AI, lidé uctívají slunce a cyklus se opakuje.

Měl jsem ještě možná poslední cynickou otázku na Vojtu, co mě zajímalo. Jak vnímáš AI svět z dnešního pohledu? Poslední měsíc se rozjely závody ve zbrojení ohledně AI a každých pět minut vzniká asi sto startupů, které ji využívají.

Jak to teď promění tvůj svět?

Propojím do toho vše, o čem jsme mluvili. Z mého pohledu je AI už komodita.

Děkuji.

Jakou konkurenční výhodu máš tím, že sis integroval ChatGPT do svého nového produktu, který jsi právě vymyslel? Kdo to nezvládne udělat to samé? V čem je to něco nového a zajímavého?

Samozřejmě v ničem, ale mám pocit, že si to ne všichni uvědomují.

Jasně, ale do nich my neinvestujeme.

Na druhou stranu je to nějaká inovace, která odemkla spoustu věcí, ne?

Myslíš něco jako trh blockchainu, nebo nástup AI?

Líbí se mi produkty, které existují už nějaký čas, například Content Brejo. Honza Sládek a spol. píší už dva, tři roky brutální backend engine.

Neměli k tomu žádné AI.

A najednou s příchodem ChatGPT zjistili, že jsou stoprocentně kompatibilní a ani to nechtěli. Bylo velice jednoduché zapojit AI a říct: „Hele, tady je Ember, řekni jí, co chceš za web, a během pěti minut ti vyplivne backend.“

Kdyby neměli předtím napsaný za tři roky celý to zázemí, nebylo by to možné.

Tento startup je takový, do kterého bych investoval. Kdy to bude oficiální? Asi většinou v roce […]

Nemůžu říct, kdo poslal peníze, protože zatím není oficiální, ale další investoři dali peníze a potvrdili mi tuto hypotézu.

Takové startupy mě zajímají a máme rozdělaných víc.

Fakt jsme teď v době toho „VAPu“. Kolik firem, které byly aktuální během „VAPu“, dnes existuje? Myslíš třeba Hřžábovo… Ano, přesně. Candy něco. To bylo pak RedMed. Candy je RedMed, ne?

Jako pointa je, že ten, kdo vydělával na „VAPu“, dnes na internetu nevydělává.

Mám tipnout jednu firmu, ale za „VAPu“ jich bylo třeba sto.

Takže dnes nemám šanci tipnout, kdo bude relevantní za pět let, protože vývoj je tak rychlý, že to prostě nikdo neumí předpovědět.

Navíc soupeříš se všemi těmi FOMO financiři ze států, kteří do toho nalévají miliony dolarů.

A to mě nebaví.

Hackování dat se u mě přesunulo jinam. Snažím se hackovat budoucnost skrz investice a producenty, kteří budou úspěšní.

Z toho pohledu dnes nevidím jasné vítěze.

Mohu udělat jen kulisu.

Vojta mačkal čudlíky. Ukázali jsme to, když jsi pleskal.

Jak jsem viděl, jak si na to Vojta sám hraje, řekl jsem si, kdy nám tady začne dělat diskotéku.

Doufal jsem, že co nejpozději.

To si koupím umeťte (Umetu – pravděpodobně chybný výraz). Hodina 18. Tam má Vojta svůj vlastní styl.

Chceš zkusit prvního počítač? Bude pleskat, když něco řeknu dětem.

Já pořád hledám umělý smích.

Tím jsme podle mě probrali všechno.

Jak dlouhé máte ty podcasty?

Krátké.

Širší?

Jo, pardon, tohle jsem chtěl.

To jsme nechtěli být.

Příště bych chtěl tam…

Vyjeli jsme jen s DJ.

Přesně, dnes máme divokou hudbu.

Třeba se nebojíte…

To, že sem teď všichni budou chodit a říkat, jaký jsem skvělý, a že se tím sploští dynamika těch témat, se bojím. Dobře se ptáš. My to řešíme s newsletterem. Posíláme ho teď každý týden. A jelikož je to postavené na novinkách, tak teď vlastně musíme prosejvat a úplně hledat datové novinky, které nejsou novinky týkající se GPT.

V těch podcastech se tomu docela vyhýbám. Nebo ne vyhýbáme se cíleně, ale poslední pár týdnů už o tom není. Znám nějaké firmy, které vydělaly na chat GPT tím, že ho neimplementovaly interně? Teď se hodně řeší, že vlastně do toho nemůžeš nasypat dokumenty, protože v tu chvíli to není tvoje, to není nějaký interní.

Když chceš, aby ti chat GPT poradil s tvými manuály, které jsi sám napsal a máš je v nějakých rozpracovaných verzích, tak je nesmíš nasypat, protože ještě nejsou public, bla, bla, bla. Můžeš to udělat, ale oni sbírají informace, že tvoje prompty mají měsíc, a říkají, že to nevadí, ale oni korpus obohacují zpětně? Ne, ty to samozřejmě zabijí. Oni nám to tady udělali, ale nikdo neví jak, už je to součástí a blbě se to vydává.

Nám to tady teklo. Mě teď vyprávěl Jirka Hanna z Ginny, že nějaký moderátoři si nechali vygenerovat fotku a on tam měl i watermark nějakého Shutterstocku nebo nějaké galerie. Teď máš licenci, ale toto ti zakazuje to použít pro své komerční účely. Vygeneruje ti to fotky zkrátka, třeba z Getty Images, myšího, tak.

Mně přijde, že jestli něco bude super zajímavé, tak je to, jak to změní, pokud ty licence, víš, nebo vůbec právní aspekty, jestli to někam posune patentování. Ne, ty to samozřejmě zabijí.

Celý. Jako mešapování, remix kultura je tady pořád živá. A důvod, proč neremixujeme úplně všechno pořád, jsou ty pitomé zákony na zákaz kreativity prostřednictvím remixování, kdy lidi, kteří to vymysleli před 20 lety, si to mohou v podstatě patentovat a pak za to donekonečna vybírat peníze. To nedává smysl. Jako můžou, ale myslím si, že rozdíl je v tom, že třeba třicetiletý týpek, co si koupil kytaru, začne skládat písničky, a pokud tam není přesně ten motiv, tak mu nikdo neřekne: „Hele, poslouchal jsi Beatles v deseti letech.“ Ale v těch modelech, pokud použiješ Beatles jako trénovací množinu, tak už je to dost opakovatelné, že se to trochu konkretizovalo.

U lidí je vytvoření nějaké kreativní myšlenky jen proto, že si někdo něco slyšel, pokud tam není vyloženě ten motiv, ti nikdo nemůže zabránit. Ale stále se to zakazuje. Pořád se debatuje, jestli je to motiv, jestli je tam progrese nějakého refrénu. Mě na tom nejvíc fascinují ti lidé, co to vymysleli – vlastně remixovali jen něco, co už slyšeli předtím. Celá civilizace je jenom remix něčeho, co tady bylo předtím.

Ale myslím si, že ten posun je v tom, že v tréninku jazykového modelu máš systém rekordních dat, díky kterým se trénuješ. Řekli jsme si, že nechceme trénovat děti, že je mlátíš nebo něco podobného – to je vlastně špatná úloha. Nemáš na to uargumentováno proč? Asi ne. To je taky pozorování. Taky je tu racionalizace, že to je efektivnější.

Já žiju s psycholožkou, kamarádkou. Máme to rozebrané. Když děláš tohle, vyroste z toho ten člověk. Lidé k ní chodí na psychoterapii – v mládí jim rodiče dělali tohle, tohle, tohle a tohle, a proto z nich vyrostlo to, co je. A já, aha. Ten argument tam máš, ale jsi zaseknutý ve své vlastní morální bublině. Já morální bublinu nemám. Bublinu možná. Bublinu mám, ano.

Pro mě je rozdíl mezi tím, co je nemorální a co je trestné – to je věc k debatě. Proč se lidi rozhodli, že to takto bude? Proč jsou na silnici bílé čáry, přes které se nesmí přejet na konkrétních místech? Kdo přesně se dohodl, že tam ta čára má být? Jaký to mělo vyšší smysl? Je to kvůli autům, která tam jezdí nějakou rychlostí, nebo tam jezdí kamiony? Je to uděláno tak, aby to bylo bezpečné pro ty nejpomalejší v těch čtyřech kolech, které tam jezdí, nebo pro nějaký průměr?

Pro mě, jak by řekla babka z Lopočasna ze Země ploché, zákazy jsou od toho, aby si člověk dvakrát rozmyslel, než je poruší. Jasně. Můj point asi byl ten, že data a sandbox na trénování jazykových modelů, kde si řekneme: „Hele, nebudeme tam házet špatné věci,“ aby se to nenaučilo třeba nadávky na určité skupiny, je vlastně úplně stejná analogie jako to, co děláme ve vlastním chování a výchově.

Říkáme, že se tam nenadává, protože je to špatné, že nechceme, aby se to naučilo ty špatné věci. Já to přímo neříkám, ale proto…

Proto třeba paní, která nás navštívila, říkala, že být na dětském hřišti s holčičkou, která když jí spadne bábovka, zařve na celé hřiště: „Píča!“, není úplně dobré. Pak jsme si s Amálkou vysvětlili, že té paní to vadí a že by se to říkat nemělo.

Zeptala se, proč jí to vadí? Probírali jsme to všechno, jdeme jako first principles doma, nebo alespoň já se snažím, abychom to dělali takhle. To byla moje odbočka. Je to hardcore. Chceš hackovat ten svět a chceš opravdu naučit děti, tak jim first principles musíš vysvětlit.

Tam to začíná. Můžeš dělat, co chceš, ale bude to mít nějaké následky. A možná je chceš mít. Já to teď řeším s mojí dcerou, která samozřejmě rozumí prostým slovům a teď nás učí, jak je neříkat.

Vždycky přijde a říká: „Tatínku, místo abys řekl do prdele, můžeš třeba zařvat do kočárku.“ Akorát je problém, že to vysvětluje všem, protože jí přijde geniální, že na to ještě nikdo nepřišel.

Ta emoce je v pohodě, ale ty prostá slova ne. Tak to vyměníš. Co je na tom těžkého? Jenže aby to vysvětlila všem lidem, musí použít právě ta prostá slova, která pak nahrazuje. Teď ji vysvětlujeme, že to myslí dobře, ale že začala mluvit tím jazykem prostých slov, a že je to její metoda.

Pak vyvstává otázka, že smyslem té úlevy je vědomí, že se to neříká. To je prostě součást funkce. Tohle mě čeká, je to zábava. Jsou to systémy předpokladů a pravidel, které často ani nemůžeš vysvětlit.

Jako Vojta říká, že když Amálka zkusila zjistit, proč paní vadí slovo „prostě“ z prostých slov, my byli v situaci, že naše Tereza, která je deset let, má Instagramový profil, který je zamčený.

Když si někoho přidává, tak to s námi zkonzultuje a je opatrná. Vyfotili se s kamarádkami ze školy na hřišti, a pak nám volala máma jedné z holek, že chce, aby její dcera na Instagramu nebyla.

Je to její přání, tak jdu za Terezou a ptám se, jestli to může smazat. Ona řekla jasně, a proč tam nemá být? Rozjela se debata, která byla skvěle bizarní a dlouhá. Top bizár byl, že mě vůbec nenapadlo, jak k té situaci přistupuji.

Tereza tedy fotky smazala. Káťa, starší sestra Terezy, přišla a řekla: „Hele, ta máma té holky má sama Instagramový profil, kde má i svou dceru. Má tam fotky i Terezy.“ A její hlavní argument, protože jsme po ní chtěli, aby Tereze pomohla vysvětlit, proč ty fotky smazat, byl, že se prý nezeptala Terezy, jestli je může tam dát.

Přitom Tereza je na té její Instagramovém profilu. Výstup z toho je, že Tereza si myslí, že dospělí jsou úplní dementi. Což jsou? No jasně, že jsou.

Smazala pak ty fotky? Ptám se Terezy, jestli po nich máme chtít teď fotky smazat, a Tereza říká, že je jí to jedno. Má na to nadhled.

Míjceři je pět, ptáme se jí, já se jí ptám, a včera jsme byli na akci od Czech Rancher na Popquizu. Holky přišly a zeptaly se mě, jestli mi nevadí, aby Amálka byla na Instagramu ve stories. Řekl jsem: „Zeptejte se Amálky.“ Amálka řekla, že jí to je jedno, a tak v pohodě.

No, odbočili jsme, ale možná to můžeme takhle zakončit. Když jste teď něco prožili a vidíte, jak se svět posunul, prošli jsme si tady 10–15 let na datové scéně a jak brutálně se to posunulo.

Mění se nějak váš pohled na to, jak dělat firmy nebo vychovávat děti? Nebo first principles zůstaly stejné, jen je to rychlejší, komoditnější a máme chytřejší nástroje?

Co si já uvědomuju čím dál bolestněji, je, že kolem nás je fakt moc idiotů. I já jsem často idiot. Snažím se vybavit nějaký framework na to, jak se vyrovnávat s idiotama kolem. Začínám si v hlavě rozvíjet teorie, že každý člověk si musel zvolit, jak se vyrovnávat s idiotama kolem sebe, a že to do značné míry definuje, jak přistupuje k světu a jak se chová.

Jak se vyrovnáváš s tím, že se denně potkáváš s idiotama na silnici? Jaký máš přístup? Zakážeš je? Znamená to, že všichni pojedou třicítkou a nikdo nebude jezdit auty? Nebo si koupíš tank a všechny nehody projedeš svým obrovským „lightstrakem“? Co jsi si zvolil jako mechanismus vyrovnávání se s idioty kolem tebe? Připadá mi to hrozně zajímavé a myslím, že to bude čím dál aktuálnější.

A to je odpověď na tvou otázku, ať už byla jakákoliv. Mám pocit, že děti spíš vychovávají nás, vidíš na nich tu rychlost, jak se učí a nabývají nové dovednosti. To u mě akceleruje zoufalství nad školstvím, kde vidíš, kolik času stráví ve škole děláním objektivních nesmyslů, které k ničemu nevedou, a nemám na to řešení, jsem z toho nešťastný.

To se nijak neprojevilo v mém pohledu na to, jak dělat firmy. To je obecná otázka, kterou jsi položil. Děti jsou hrozně zajímavé. Pozoruji z první ruky, jak dospělí navrhují pro děti dementní prostředí.

V tom vzdělání a školství budu asi trochu cynický a skeptický, i díky zkušenostem z covidové spolupráce se státem. Nechci vyvolávat PTSD, ale když v krizi jsem měl pocit, že byla vůle něco dělat, a přesto to nešlo, tady ani ta vůle není dostatečná.

Kdyby na nebi byl obrovský mimozemský koráb řítící se k nám, lidi se podle mě nedohodnou. Dospěláci se nedomluví ani na tom, že přejdou na druhou stranu silnice společně. To je systém. Je to zamotaný, hroutí se to do sebe a nedává to smysl.

Nikdo neřeší motivace, které lidi mají. Vůbec. Je vůbec nějaká cesta ven? Budete kandidovat? Ale jasně, určitě. Nebo je to moloch systém? A kdo z těch idiotů mě zvolí, vole?

Podstatou problému je, že lidé asi nechtějí pomoci. To je dokonale řečené. To je konec. Někomu vyhovuje, že je to pořád stejně. Vracíme se do simulation theory a do Matrixu – první Matrix byl dokonalý, ale nechytl se. Musíš mít něco, s čím bojuješ, aby to bylo zajímavé.

Možná potřebujeme ty idioty, abychom ten svět úplně nezničili, protože by to bylo nudné. Nevíš, vole, prostě. Nebo spustí kvantový experiment, že jsme simulace, a pak ji restartují.

Já si vždycky říkám, jak se teď tvoří generativní AI 3D krajiny do her. To znamená, že pokaždé budeš mít jinou dokonale realistickou krajinu. A pokaždé, když najdeš lepší mikroskop a podíváš se na subčástice pod atomy a jejich subčástice, objevíš něco dalšího.

To je zase jenom to, že generative AI se dívá ještě hlouběji. Najdeš tam třeba kvarky nebo něco. To bylo o Velikonocích. A nějaké náhodné vlastnosti. A řekni, vole, ať to dává smysl.

Já s tím chvíli experimentuju, chvíli to vydrží. O Velikonocích jsme byli u Adély na chatě, jeli jsme s Lumírem na Sněžku, a v Polsku byl mrak, nebylo vidět nic. Adéla říkala, že se nenahrál datapack, Polsko jsme si nekoupili.

Jak jdeš dolů, někdo rychle dogeneruje další vrstvu. Šetří se tím zdroje. Od začátku to není vědomí, a je mnohem těžší dostat se na další vrstvu exponenciálně.

A když už tam jsi, simulace vytvoří další vrstvu, náhodnou.

Jakou kampaň teď jedete a jaký bude mít konec?

Jak to myslíš kampaň? Když jsme všichni simulace a možná i někteří lidé jsou NPCčka, co je vaše kampaň?

Většina lidí nebyla hlavním hrdinou ani ve filmu svých životů. Což je hnusné. Jaká byla otázka? Já jsem poslouchal sám sebe, neslyšel jsem tě dobře. Jaký máš teď quest, Vojto, ve své simulaci?

Nevím, dlouho jsem o tom nepřemýšlel. Normálně jsem o tom dlouho nepřemýšlel. Teď se bavím o venture kapitálu a proč na to nelze nasadit umělou inteligenci. Bavím se o tom dlouho.

Proč vlastně existují různá VC? Proč není AI, která by investovala do správných startupů ve správný čas a s potřebnými penězi?

Moje nedokonalá odpověď je, že není jasné, co je správné. Nedokážeš algoritmům říct, jaké má být správné kritérium, jak poznat, že je něco dobré.

Ty výsledek víš často až po osmi letech, a otázka je, jestli ten learning, který jsi měl osm let zpátky, je ještě k něčemu. Jestli se nepřetržitě nemění.

Tímhle se teď hodně bavím – tím hackováním rozhodování ve venture kapitálu.

U mě jednoznačně přetrvává fokus na vývoj produktů v Kebuli a produktovou strategii.

Jaký je další milník? Na co se můžeme těšit? Myslíš nové funkce? Benefity? V našem případě platí, že díky Kebuli je práce rychlejší a efektivnější. Děláme to díky dodávání nových funkcí.

To je asi dlouhodobý proces. Máme několik směru, které rozvíjíme, a rozhodně chystáme skvělé věci.

Za mě jste ohromný unlock udělali pro PSUGO, kolem kterého se nabaluje všechno ostatní. Z produktivního hlediska je to děsivě efektivní, protože optimalizujeme pro lidi z ulice i pro enterprise zákazníky. Mapa uživatelů je široká, ale uživatel je stále stejný, a to funguje skvěle.

A co vy, co chystáte na léto? Jaká máte předsevzetí do nového roku?

„Nebýt šťastnější.“ Jasně, tak to je jednoduché, ale záleží na tobě. Nevím, možná tady není generovat žádný falešný nutnosti.

Moje předsevzetí je, že Vojtík bude moderovat některé podcasty sám, nebo s jinou podporou než mou. Přesně, Jirko, předsevzetí, jak vypadnout z těla podcastu, jak se osvobodit z nutnosti točit každý díl.

Platí to za podcasty? Máte nějaké sponzory? Máme sponzory. Funguje to?

Ukázalo se, že firmy jsou… nebo jinak – hrozně jsem se bál v době hiringu a frází, ale všiml jsem si, že tahle komunita je profesionální, takže dává větší smysl na hiring než na sales.

A takže to bude průšvih, špatný timing. To se vůbec nestalo. Jde vidět, že po datových profesionálech je pořád poptávka. Takže tohle bylo fajn. Tam jsem nepozoroval nějakou ztrátu. Naopak je vidět, že tady není moc jiného a po těch datových profesionálech je velká poptávka, takže máme další partnery.

Ukazuje se, že umí platit akce, že mají někde škatulku „sponsoring akcí“. V tuto chvíli máme u DataMeš do října nadomluvené partnery a všechno je zařízené. Naopak podcasty a newslettery jsou pro ně vlastně média, kde se ptají, kolik to čte lidí, a srovnávají to s CheckRanchem. Typicky. A nechceš třeba, že řekneme nějakou tvou reklamní větu? Máme tady svojitou otázku, jestli by ti někdo vykešel nějaké peníze za to?

Já jsem byl u Vojty Žižky a dělali jsme reklamu na Volt.
Ty jsi dělal reklamu na Volt?
Jak se přejmenovalo Dáme jídlo na tu Foodoru?
Já myslel, že to je apríl, ty vole. To je dobrý bizár. Foodoru.
Takže Foodoru ne, dobře. To jsme ti zabili možnost.

Ne, ale hele, rekomby. Krásně zmiňuješ rekomby. S rekomby mám velkou radost. To byla první firma, která koupila čistě partnerství jako DataTalk partner, že chtějí to podpořit, a to mám rád. Já si myslím, že by měl přijít z Grouponu JB. Ne, Data Groupon. Kdo tam vede? Vojta?
Ne, ne, ne. Jak by byl způsob, jak to zjistit? Spoustu jsme se o tom povídali teď v Messengeru.

Kdo teď dělá nově data v Grouponu? Nad Kebulou?
Jo, takový sympatický kluk.
Ilja.
Ilja Wolf.
Ilja Wolf by se měl přijít a říct, jak se dělají data v Grouponu a jak navazuje na celou tu tradici slovomatických serverů tady v Čechách a toho, co jsme se naučili.
To je velmi zajímavý týpek.
Ilja.
Je, je. A měl pozvání už do vašeho datakastů. A měl pozvání i sem, ale jak jsme se zatím…
Iljo. Vždycky dostane pozvání a než ho splní, tak přejde do jiné firmy.
Tak ho moc nezvěte z toho Grouponu, ať nejsou kluci TO fireu.
Nešťastné.

Tak jo. A co chystáte na léto?
Vůbec nevím. Jdete někam?
Pořád můžeme udělat ten event.
Jo, Hacker Camp chystáme na léto.
Můžeš ještě hejtovat Hacker Camp.
Ale jak chceš hejtovat Hacker Camp?
Je to čím dál tím těžší hejtovat Hacker Camp? Nebo lehčí?
Hejtovat je jednoduché všechno.
Předražený víkend pro lidi z Karlína, co buď nemají děti, anebo je nezvládají vychovávat a potřebují si od nich odpočinout.
Takže s Vojtou se taky uvidíte na Hacker Campu.

Ale jaký event si myslel Vito?
Protože jsme si psali.
Tak to je taky trochu takový event pro lidi, kteří si potřebují odpočinout od života. Ale měli jsme vymyšlený, a máme poměrně hluboký rozhovor se všemi firmami, co dělají něco s daty na českém trhu.

Chtěli jsme jim udělat velký event, kde by každý řekl, v čem je dobrý a v jakých technologiích.
Ale já myslel, že se bavím o té psytranceové party.
Jo, psytranceovou party můžeme dát taky. To je jeden a ten samý event. Tam to mám rád, tam je to dobré.

Ale víš jak, ty hodně propaguješ tu Gruzii a Ukrajinu, tak to je…
To je tak hrozný, ne?
Ne. Ale lítá tam hlavně Ryanair, že jo, za hodinku. To je jako…
Ne, ČESA jsme… To vypli, skončila ta linka ČESA, to ATRko nelítá právě. To je škoda.
Ne, ale jako ten Ryanair tam lítá a je to velký game changer. Jsi za hodinu v Košicích, a tam se chlastá dobře. I v tom letadle se chlastalo dobře.

Oni tam měli King Donaty, nebo ty Donatery ze Slevy, a potom co jsme tam vypili, nějaký rum.
Hele, to jako ČESA byly úplně marná firma, protože ti měli těch rumů na půl cesty jenom. A Donaty si vykoupil všechny.
Jo, to jsem sežral. To jsou zásoby na celou palubu. To byl k svým řečistostem, jo. Tak to za…

Nemůžeme teď říct… Vy to nestříháte… Ty jsi říkal, že nestříháš, nemůžeme teď říct něco jako třeba Lokti Brada a otestovat, kolik lidí to doposlouchá.
Nepište nám Lokti Brada na adresu… Twitrujte Lokti Brada. Je nějaký… Když napíšeš „Bysme“ na Twitteru, tak je nějaký tweetbot „Bychom“, který ti odpoví „Bychom“ na to tvé „Bysme“. Když napíšeš na preszavinachtwitter.com cokoliv, tak ti zpátky přijde usměvavé hovno.
Ty jsi? To je super. Napiš „Hi Elon, how are you? Kompuv, presz, Twitter“, jo. A to je všechno.

Děkujeme, že jste doposlouchali další díl DataTalku. Díky taky našim partnerům: BigHubu, Vypnoutu, Mantě, Natinu a také Jim Beamu, Seznamu CZ a Muse. Pokud vás zajímají další informace ze světa datových technologií a z československé datové scény, navštivte naše stránky datatalk.cz. Nechť vás provázejí data.