Technologie, která umožňuje počítačům vykonávat úkoly, které normálně vyžadují lidskou inteligenci — rozpoznávání řeči, rozhodování, překlad jazyka nebo generování textu. Není to jeden program, ale celý obor, pod který spadá všechno ostatní v tomhle slovníčku.

Podmnožina AI, která umí vytvářet nový obsah — text, obrázky, video, kód, hudbu. Když se řekne „ChatGPT" nebo „Claude", myslí se tím právě generativní AI. Na rozdíl od klasické AI, která data třídí nebo analyzuje, tady AI přímo tvoří.

Velký jazykový model — typ AI natrénovaný na obrovském množství textu, který díky tomu rozumí jazyku a dokáže generovat smysluplné odpovědi. Příklady: GPT-4 (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google). Slovo „velký" se vztahuje k počtu parametrů — tedy k tomu, kolik věcí se model naučil.

Konkrétní „mozek" AI, který zpracovává vaše zadání a generuje odpověď. Když si v ChatGPT vybíráte mezi GPT-4o a GPT-4o mini, vybíráte si model. Různé modely se liší ve schopnostech, rychlosti a ceně. Výběr modelu je jako výběr auta — záleží, jestli potřebujete formuli nebo dodávku.

Situace, kdy AI sebejistě tvrdí něco, co není pravda — vymyslí si fakta, citace, statistiky nebo celé osoby. AI „neví, že neví" a místo toho doplní mezeru v informacích přesvědčivě znějící odpovědí. Proto je vždy nutné výstupy AI ověřovat, zvláště u faktů a čísel.

AI, která umí pracovat s více typy vstupu a výstupu — nejen text, ale i obrázky, audio, video nebo soubory. Když do Claude nahrajete fotku a zeptáte se, co je na ní, nebo do Gemini nahrajete video a chcete shrnutí — to je multimodalita v praxi. Různé modely podporují různé kombinace formátů, žádný zatím neumí úplně všechno.

Základní jednotka, kterou AI „čte" a „píše". Není to celé slovo — jedno české slovo je typicky 1–3 tokeny. Tokeny jsou důležité, protože určují, kolik toho AI najednou zvládne zpracovat, a v API za ně platíte. Představte si to jako stavební kostky textu.

Množství textu, které AI dokáže mít „v hlavě" najednou — tedy váš dotaz, předchozí konverzace, nahrané dokumenty i odpověď. Měří se v tokenech. Když AI „zapomene", co jste říkali na začátku chatu, vyčerpali jste kontextové okno. U moderních modelů se pohybuje od desítek tisíc po milion tokenů.

Rozhraní, které umožňuje dvěma programům komunikovat mezi sebou. Když nějaká aplikace „zavolá" Claude a dostane odpověď, děje se to přes API. Je to jako tlumočník mezi dvěma systémy, které by si jinak nerozuměly. Díky API můžete AI integrovat do vlastních nástrojů, webů, aplikací nebo automatizací.

Otevřený standard, který umožňuje AI propojit se s externími nástroji a datovými zdroji — kalendářem, e-mailem, databází, CRM, čímkoli. Představte si to jako univerzální konektor: místo toho, abyste pro každý nástroj stavěli vlastní napojení, MCP nabízí jeden společný jazyk, kterým AI mluví se vším ostatním. V praxi to znamená, že AI může nejen odpovídat na otázky, ale přímo pracovat s vašimi systémy — číst data, vytvářet záznamy, spouštět akce. Právě MCP je to, co z AI asistenta dělá AI agenta.

Technika, která AI nejdřív nechá vyhledat relevantní informace ve vaší znalostní bázi a teprve potom generuje odpověď na základě těchto dat. Řeší problém halucinací — AI nemusí „hádat", protože má přístup k aktuálním a ověřeným zdrojům. Základ většiny firemních AI řešení, kde přesnost odpovědí je klíčová.

Strukturovaná sbírka informací (dokumenty, FAQ, interní návody, produktové listy), kterou AI používá jako zdroj dat pro své odpovědi. Místo toho, aby AI odpovídala z obecných znalostí, čerpá z vašich konkrétních materiálů. Díky tomu jsou odpovědi relevantní a přesné pro váš kontext.

Umění a dovednost správně formulovat zadání pro AI. Čím přesnější prompt, tím lepší výstup. Zahrnuje techniky jako zadání role, kontextu, příkladů nebo požadovaného formátu. Rozdíl mezi „napiš mi článek" a dobrým promptem je jako rozdíl mezi „udělej mi něco k jídlu" a receptem.

Sada instrukcí, kterou vývojář nebo tvůrce AI aplikace nastaví ještě předtím, než s ní začnete komunikovat. Určuje, jak se AI chová, jaký má styl, v jakém jazyce odpovídá, co smí a nesmí. Například Anthropic má system prompt pro Claude, OpenAI pro ChatGPT. Když si někdo vytvoří vlastního chatbota pro svou firmu, píše si vlastní system prompt. Běžný uživatel ho nevidí, ale výrazně ovlivňuje každou odpověď.

Způsob programování, kdy místo psaní kódu řádek po řádku popisujete AI v přirozeném jazyce, co chcete vytvořit, a AI generuje kód za vás. Programátor se posouvá z role „pisatele kódu" do role „architekta a kontrolora". Funguje v AI-powered IDE nástrojích jako Cursor, Windsurf nebo Claude Code.

Program, se kterým komunikujete textově ve formátu konverzace přes chatovací rozhraní. Může být jednoduchý (odpovídá podle přednastavených pravidel) nebo poháněný AI (rozumí kontextu a generuje odpovědi). Když otevřete ChatGPT, Claude.ai nebo Gemini v prohlížeči a píšete do textového okna — to je chatbot. Stejně tak zákaznická podpora na webu, která vám odpovídá na dotazy. Klíčové je to chatovací okno — jakmile AI ovládáte jinak (např. terminálem), už to chatbot není.

Pokročilejší chatbot, který je navržený jako váš osobní pomocník — pomáhá s psaním, plánováním, analýzou, programováním nebo vyhledáváním. Na rozdíl od jednoduchého chatbotu zvládá složitější úkoly a reaguje na kontext. Příklady: ChatGPT, Copilot.

AI, která nejen odpovídá, ale sama aktivně jedná — plánuje kroky, používá nástroje, přistupuje k externím systémům a plní složité úkoly autonomně. Zatímco asistent čeká na váš dotaz, agent dostane cíl a sám najde cestu k jeho splnění. Například: agent, který sám přečte e-mail, najde v kalendáři volný termín a naplánuje schůzku.

Digitální postava generovaná umělou inteligencí — může mluvit, gestikulovat a vypadat jako skutečný člověk. Používá se ve videích, prezentacích, zákaznické podpoře nebo marketingu. Nástroje jako HeyGen nebo Synthesia umí vytvořit realistický mluvící avatar z textu během minut.

Propojení AI s opakovanými úkoly tak, aby běžely automaticky bez lidského zásahu. Repetitivní činnosti, které vám zabírají čas, můžete zautomatizovat pomocí nástrojů jako např. Make, Zapier nebo n8n — a do těchto automatizací zapojit AI, která jim dodá „rozum". Ve firmě to může být třídění e-mailů, zpracování faktur nebo generování reportů. V osobním životě třeba automatické třídění poznámek, plánování příspěvků na sociální sítě nebo organizace fotek. Šetří čas, snižuje chybovost a uvolňuje ruce na to, co má větší hodnotu.

Přístup k tvorbě aplikací a automatizací bez psaní (nebo s minimem) programového kódu. Místo toho pracujete s vizuálním prostředím — přetahujete bloky, nastavujete parametry, propojujete služby. Nástroje jako Make, Zapier nebo n8n jsou typické příklady. Ideální pro rychlé prototypy a automatizace bez potřeby vývojáře.

Definovaný sled kroků, které vedou od vstupu k výstupu — v kontextu AI automatizací jde o vizuálně navrženou sekvenci akcí, kde jeden krok spouští další. Například: přijde e-mail → AI ho analyzuje → vytvoří úkol v projektovém nástroji → pošle notifikaci na Slack.

Koncept osobního znalostního systému, kde si ukládáte myšlenky, poznámky, zdroje a nápady na jedno místo — a AI vám pomáhá je organizovat, propojovat a využívat. Není to jen „složka s dokumenty", ale aktivní systém, který vám pomáhá myslet, plánovat a tvořit efektivněji.

Vývojové prostředí — program, ve kterém programátoři píšou kód. Moderní IDE jako Cursor nebo Windsurf mají přímo zabudovanou AI, která pomáhá psát, opravovat a vysvětlovat kód. Důležité pro pochopení vibe codingu — je to „dílna", ve které se programuje.