Rozmach nástrojov umelej inteligencie výrazne zmenil spôsob, akým ľudia pracujú s informáciami, tvoria obsah a vykonávajú výskum. Štúdia spoločnosti Website Planet, ktorá porovnávala viaceré AI modely z hľadiska spoľahlivosti pri práci so správami a výskumnými otázkami, však poukazuje na to, že otázka „ktorý AI model je najlepší”, je v praxi zavádzajúca.
Omnoho dôležitejšie je pochopiť, ktorý model je najvhodnejší pre konkrétnu profesiu a pracovné prostredie.
ChatGPT: Pre a proti
Niektoré modely, ako napríklad ChatGPT, vynikajú schopnosťou produkovať jasné, dobre štruktúrované a aktuálne texty. To z nich robí veľmi silný nástroj pre pedagógov, študentov, marketérov či ľudí pracujúcich s obsahom. V reálnom pracovnom prostredí, kde ide najmä o vysvetľovanie, formulovanie myšlienok, návrhy textov alebo internú komunikáciu, je takýto model mimoriadne efektívny. Problém však nastáva v momente, keď sa od AI očakáva výskumná práca v akademickom alebo novinárskom zmysle. Absencia zdrojov a referencií výrazne znižuje jeho použiteľnosť pre vedcov, analytikov alebo novinárov, ktorí musia pracovať s overiteľnými faktami.
Zdrojovanie a informácie
Na opačnej strane spektra sa nachádzajú nástroje ako Perplexity AI, SearchGPT alebo Gemini Deep Research, ktoré kladú dôraz na uvádzanie zdrojov a umožňujú používateľovi dohľadať pôvod informácií. Tieto modely sa v praxi ukazujú ako vhodnejšie pre výskumníkov, analytikov, konzultantov či odborníkov pracujúcich s dátami, kde je transparentnosť kľúčová. Najmä Gemini Deep Research sa v štúdii javí ako nástroj schopný simulovať reálny výskumný proces, nielen odpovedať, ale aj porovnávať rôzne pohľady, uvádzať protichodné názory a odkazovať na externé zdroje. Zároveň však naráža na obmedzenia v politicky citlivých témach, čo môže byť v určitých profesiách zásadná prekážka.
Prečítajte si: Ako sa mení zákazník v roku 2026? Slovenskí a českí marketingoví experti hovoria o autenticite, AI aj pamäti značky
Zlatá stredná cesta
Modely ako Bing (Copilot) predstavujú kompromis medzi vyhľadávačom a generatívnou AI. V pracovnom prostredí môžu pomôcť technickým pracovníkom a IT špecialistom. Alebo ľuďom, ktorí sledujú aktuálne trendy. A to preto, že často poskytujú odkazy na relevantné zdroje a reflektujú najnovší vývoj. Aká je ich slabina? Opatrnosť až vyhýbanie sa niektorým témam. V praxi to znamená, že AI nemusí byť vždy schopná odpovedať na otázky, ktoré sú pre danú profesiu kľúčové.
Profesionálna zodpovednosť
Zaujímavý kontrast tvoria open-source modely ako DeepSeek a Qwen 2.5, ktoré poskytujú veľmi jasné, systematické a detailné odpovede, no úplne zlyhávajú v oblasti citácií. V prostredí, kde ide o interné analýzy, brainstorming alebo technické návrhy, môžu byť veľmi užitočné a zároveň nákladovo efektívne. Pre právnikov, akademikov či novinárov sú však prakticky nepoužiteľné, pretože bez zdrojov nemožno niesť profesionálnu zodpovednosť za výsledky ich práce.
Prečítajte si: Umelá inteligencia vstupuje do škôl. Onedlho bude súčasťou výučby
Výsledky porovnania?
Z celej analýzy tak vyplýva, že neexistuje univerzálne „najmúdrejšie” alebo „najspoľahlivejšie” AI. Každý model sa optimalizuje na iný typ úloh a iné riziká. V reálnom pracovnom prostredí však nie je rozhodujúce, ktorý model dosiahol najvyššie skóre v porovnaní. Ale skôr to, či jeho spôsob práce zodpovedá požiadavkám danej profesie. Iné potreby má novinár, iné vývojár, iné učiteľ a iné marketingový špecialista.
Schopnosť pracovať s AI sa preto čoraz viac stáva kompetenciou výberu správneho nástroja, nielen jeho používania. Profesionálna práca s umelou inteligenciou totiž nespočíva v slepom preberaní odpovedí. Ale v pochopení limitov konkrétneho modelu, jeho silných stránok a rizík. Práve toto porozumenie rozhoduje o tom, či AI zostane len pomôckou, alebo sa stane skutočným partnerom v reálnej práci.
