AI mi přečetla 5 000 e-mailů za cenu, kterou už platím. Pak se z nich naučila, jak přemýšlím

Moje e-mailová schránka byla několik let zároveň CRM, úkolovník, archiv, klientská podpora a účetní šanon. Někde v ní žily tisíce nedovřených vláken. Nechali jsme je roztřídit AI — ale tak, aby nám za to nepřišla žádná faktura navíc. A pak jsme udělali ještě jeden experiment, ze kterého vzešel asistent, který tuší, jak bych odpověděl já.

Schránka, která už dávno nebyla schránka

Většina firem má někde takové místo. U nás to byla moje e-mailová schránka. Chodily do ní poptávky, faktury, servisní požadavky, dotazy klientů, zápisy ze schůzek a jednou za čas i obecní zpravodaj. Postupně se z ní stalo něco mezi CRM, úkolovníkem a archivem — bez toho, že by to kdy někdo takhle navrhl.

A někde mezi tím vším ležely tisíce nedovřených vláken. Některá chtěla jen archivovat. Některá ignorovat. Některá se tvářila důležitě, ale nebyla. A u některých možná ještě někdo čekal na poslední reakci od nás.

Ručně se tím projít nedalo. Ne proto, že by to bylo těžké, ale proto, že by to nikdo neudělal. Tak jsme k tomu posadili AI.

Skript, nebo úvaha?

Použili jsme Claude Code přímo v příkazové řádce, nad exportem schránky. První instinkt nástroje byl předvídatelný: napsat na to skripty v Pythonu. A napsal — na stahování, parsování, párování vláken a hromadné přesuny to je správná cesta. Skript to udělá za minutu a vždycky stejně.

Jenže část té práce potřebovala skutečnou úvahu. Co tohle vlákno vlastně je? Čeká ještě na odpověď, nebo je dávno mrtvé? Je to klient, dodavatel, nebo newsletter, který se tváří jako člověk? Tohle skriptem nenapíšete, protože pravidla neznáte — kdybyste je znali, měli byste tu schránku uklizenou.

U téhle části jsme AI nenechali psát skript. Donutili jsme ji, aby analýzu udělala sama, vlákno po vláknu, přímo. A teprve výsledek — rozhodnutí, co je co — překlopila do skriptů, které to dorovnaly ve velkém.

To rozdělení je celá pointa. Stroj na to, co se dá popsat pravidlem. Model na to, co potřebuje úsudek. A žádné pokusy nutit jedno dělat práci druhého.

Kde se schovávají peníze

Vtip je v ekonomice. Ta „přemýšlecí“ část proběhla v rámci předplatného, které už platíme. Kdybychom to postavili klasicky — skript, který pro každé vlákno zavolá API a nechá model rozhodnout — pálili bychom tokeny za každý dotaz zvlášť a platili nad rámec paušálu. Při tisících vláken to není zanedbatelná položka.

Takhle ne. Tisíce vláken, nula faktur navíc.

Není to trik ani díra v ceníku. Je to jen jiný způsob, jak stejnou práci rozdělit mezi nástroj, který máte předplacený, a kód, který běží zadarmo. Většina firem to má opačně: platí za API volání tam, kde by stačilo předplatné, a nechává lidi dělat ručně to, co by zvládl skript.

Druhý experiment: co všechno je v odeslané poště

Po vyčištění více než 5 000 e-mailů jsme zkusili ještě jednu věc. Vzali jsme několik let mé odeslané komunikace a nechali AI analyzovat ne to, co v ní je, ale jak je napsaná.

Nešlo o hledání informací. Šlo o hledání vzorců:

• jak odpovídám klientům a jak dodavatelům,
• jak řeším problémy a jaké argumenty používám,
• kdy jsem stručný a kdy naopak rozepisuju detaily,
• co považuju za důležité — a co nechávám bez odpovědi.

Výsledkem je specializovaný asistent, který překvapivě dobře odhaduje, jak bych na podobnou situaci reagoval já. Ne, není to digitální kopie člověka. Ale je fascinující sledovat, kolik know-how, zkušeností a rozhodovacích vzorců se skrývá v několika tisících odeslaných e-mailech. Nikdo je tam nezapsal. Prostě tam jsou.

Co to znamená pro firmy

Kolik znalostí je dnes uzamčeno v hlavách jednatelů, obchodníků, projektových manažerů nebo servisních techniků? Kolik času tráví opakováním stále stejných odpovědí, rozhodnutí a postupů? A co se stane, když jeden z nich odejde?

Možná největší potenciál AI není v tom, že nahradí lidi. Možná je v tom, že pomůže zachytit jejich zkušenosti, zpřístupnit je ostatním a ušetřit stovky hodin rutinní práce. A někdy k tomu stačí začít obyčejnými e-maily, které už máte.

Tohle je první díl série, ve které budeme bez příkras ukazovat, jak AI reálně používáme — u sebe i u klientů. Co fungovalo, co byla slepá ulička a kde se schovávají peníze, o kterých nikdo nemluví.

Chcete něco podobného u vás?

Interní znalostní báze, asistent nad firemní komunikací nebo automatizace agendy, kterou dnes někdo dělá ručně — to jsou AI aplikace a agenti, které stavíme klientům nejčastěji. Ozvěte se nám a projdeme, kde se u vás schovává nejvíc rutinní práce.

Souvisí: Když má firemní komunikace zůstat doma, dá se to celé provozovat i na vlastním železe — o tom je náš seriál Lokální LLM.

Držíme vás na první pozici. Teď i s AI. 💚