Součástí publikace jsou také hotové prompty, praktické pomůcky a krátká výuková videa dostupná přes QR kódy.
Vytvořte si čas a prostor na to podstatné a zbytek delegujte na AI. Tato kniha Vám poradí, jak na to.
Co můžete očekávat? Především:
- praktického a návodného průvodce, který vás seznámí se základními principy využívání AI a nabídne sadu užitečných nástrojů pro zefektivnění vaší praxe
- konkrétní postupy vysvětlující, jak AI zapojit do jednotlivých personálních procesů a řešit situace efektivněji a rychleji
- součástí jsou krátká výuková videa s ukázkami použití AI v praxi dostupná přes QR kódy precizně definované prompty umožní začít využívat AI okamžitě a na profesionální úrovni
- upozornění, jak pracovat s citlivými HR údaji, co do AI nezadávat a jak respektovat pravidla stanovená AI Actem
- nemusíte studovat od první stránky do poslední. Stačí otevřít si kapitolu, která právě odpovídá problému, který řešíte.
Autoři
Autory publikace jsou Mgr. Petra Šimková a Mgr. Daniel Vejsada.
Mgr. Petra Šimková
Petra Šimková se už více než dvě desetiletí věnuje vzdělávání dospělých ve firmách (od menších týmů až po velké korporace). Školí měkké dovednosti a práci s umělou inteligencí, kterou považuje také za měkkou dovednost, protože je z 90 % o mindsetu, postoji a myšlení a jen z 10 % o technologii. Její přístup je lidský a praktický, složité věci umí zjednodušit tak, aby je šlo hned použít v praxi.
Mgr. Daniel Vejsada
Daniel Vejsada je advokátem ve společnosti PRK Partners, kde působí již od roku 2012, a ve své advokátní praxi se dlouhodobě zaměřuje na oblast pracovního práva. Věnuje se zejména zastupování klientů v soudních řízeních v pracovněprávní oblasti. V posledních letech se intenzivně zabývá moderními trendy v pracovním právu, zejména pak jeho elektronizaci a digitalizaci. Daniel je členem Kolegia expertů při Asociaci pro kolektivní vyjednávání.
Obsah
1.PROČ TÉMA AI DO HR PATŘÍ
1.1 Co AI znamená v praxi a jak ji pojímáme v této knize
1.2 Přínosy a limity AI v personalistice prakticky
1.2.1 Co AI reálně přináší
1.2.2 Limity a rizika, která v HR nesmíte podcenit
1.3 Proč je ideální čas s AI začít, i když nevíte odkud
1.3.1 Od papírování ke strategii
1.3.2 „Ale já nejsem technik!“
1.3.3 Jak zadat AI úkol, aby opravdu pomohla aneb Umění promptování v praxi
2.PERSONÁLNÍ PROCESY POD LUPOU AI
2.1 Nábor od A do Z s pomocí AI
2.1.1 AI jako pomocník při zadání pozice
2.1.2 AI jako váš osobní headhunter
2.1.3 Jak díky AI napsat inzerát, který zaujme
2.1.4 Co si pohlídat při použití AI při výběru kandidátů
2.1.5 Behaviorální otázky pro výběrový rozhovor?
2.1.6 Testy a případové studie na míru s pomocí umělé inteligence
2.1.7 E-maily a nabídky kandidátům
2.1.8 AI v náboru je obrovský pomocník
2.2 Onboarding s AI aby start dával smysl
2.2.1 Kde AI přebírá rutinu a zrychluje adaptaci
2.2.2 Přidaná hodnota pro HR tým
2.2.3 Lidský faktor, který AI nenahradí
2.2.4 Limity a rizika, která mohou uškodit
2.2.5 Tipy pro HR profesionály
2.2.6 Pohled do budoucna
2.3 AI a rozvoj zaměstnanců aneb Učení, které sedí lidem i byznysu
2.3.1 AI jako diagnostický nástroj
2.3.2 Personalizace vzdělávání
2.3.3 Microlearning a učení za pochodu
2.3.4 Jak posunout hromadné kurzy na vyšší úroveň
2.3.5 AI jako součást růstu
2.3.6 Rizika a hranice
2.3.7 Umělá inteligence pomůže ve skutečném rozvoji
2.4 Jak využít AI pro objektivnější hodnocení výkonu
2.4.1 Jak vznikají předsudky v hodnocení a proč se jim těžko bráníme
2.4.2 Co AI v hodnocení výkonu umí a kde má své limity
2.4.3 Co AI neumí a ani byste to od ní chtít neměli
2.4.4 Jak AI prakticky zapojit do hodnocení výkonu
2.4.5 Na co si dát pozor aneb Rizika a etické pasti
2.4.6 Tipy, jak AI do hodnocení zavést s rozumem
2.4.7 AI jako spojenec, ne šéf
3.KDYŽ HR PŘESAHUJE PROCESY A AI POMÁHÁ
3.1 Jak vám AI pomůže v HR marketingu a employer brandingu
3.1.1 Proč se AI stává klíčovým tématem HR marketingu
3.1.2 Jak AI mění HR marketing
3.1.3 Praktické příklady, kde můžete v HR marketingu začít s AI ihned
3.1.4 Jak dělat HR marketing v souladu se značkou
3.1.5 Začněte s málem a postupně přidávejte
3.1.6 Jaká bude budoucnost HR marketingu aneb
Pohled do křišťálové AI koule
3.2 Interní komunikace s AI
3.2.1 Co je v interní komunikaci jinak než dříve
3.2.2 Kde AI v interní komunikaci pomůže nejvíc?
3.2.3 Jak začít malými kroky a jednoduše
3.2.4 Co ohlídat, aby bylo využití AI férové a funkční
3.2.5 Vaše první kroky
3.3 Jak si ulevit od HR administrativy pomocí AI
3.3.1 Tvorba HR dokumentace aneb Od smluv po směrnice
3.3.2 Právní rešerše a compliance monitoring
3.3.3 Každodenní agenda
3.3.4 AI Act a povinnosti HR v ČR
3.3.5 Jak na využití AI v HR administrativě aneb Best practices a návrat k základům
4.OD NÁSTROJŮ K MISTROVSTVÍ A ZODPOVĚDNOSTI
4.1 Odvrácená strana používání AI aneb AI Slop
4.1.1 Past dokonalosti aneb Jak AI ohrožuje autenticitu značky zaměstnavatele
4.1.2 Továrna na prázdnotu aneb Když AI zahlcuje fi rmu zbytečnou prací i obsahem
4.1.3 AI není viník, je pouze zesilovač
4.1.4 Obrana a ochrana proti AI Slopu
4.1.5 Oslavujte svou lidskou nedokonalost
4.2 Budoucnost: kam AI v HR může směřovat
4.2.1 Trend č. 1: Neviditelná AI aneb Od nástrojů k procesům .
4.2.2 Trend č. 2: Vzestup HR „Kentaura“
4.2.3 Trend č. 3: Hyperpersonalizace prostoru/zážitku pro zaměstnance
5.AI ACT A JEHO DOPADY DO HR PRAXE
5.1 Úvod
5.2 Regulace umělé inteligence v EU – AI Act
5.3 Klasifi kace AI systémů v oblasti zaměstnávání
5.4 Zakázané využití AI v pracovněprávních vztazích
5.5 Vysoce rizikové systémy v oblasti HR
5.6 Připravovaná česká právní úprava
5.7 Nízkorizikové systémy – požadavky na transparentnost
5.8 Ochrana soukromí a osobních údajů při používání AI
5.9 Nastavení pravidel pro zaměstnance při používání AI
5.10 Povinnost školit zaměstnance v oblasti AI
5.11 Doporučení pro praxi a závěr
6.ZÁVĚR
6.1 Tipy, jak si na spolupráci s AI vytvořit návyk
6.2 Příloha
Ukázka
Přínosy a limity AI v personalistice prakticky
Jako každá technologie i AI přináší do personalistiky řadu přínosů, ale také rizika a limity, o kterých byste měli vědět – a hlavně je aktivně řídit. Ještě před pár lety jste digitalizovali hlavně administrativu: docházku, smlouvy a podobně. AI je oproti tomu úplně jiná liga. Nejenže zrychluje práci, ale „přemýšlí“ s vámi. Vytváří texty, shrnuje, hledá souvislosti, navrhuje varianty a další.
Tady se dostáváme k tzv. augmentaci. V praxi to znamená, že AI lidem práci nebere, ale posiluje jejich schopnosti. Podle studie společnosti McKinsey může správné nasazení AI uvolnit zaměstnancům 20–30 % času, který dříve trávili rutinními úkoly, a umožnit jim věnovat se strategičtějším činnostem[1].
Co AI reálně přináší
Jedním z nejviditelnějších přínosů je vyšší efektivita a automatizace rutinní práce. AI dokáže převzít mnoho časově náročných a opakujících se úkolů – a nástrojů i firem, které to umí, rychle přibývá.
Dalším plusem je vyšší kvalita a konzistence. AI pomáhá standardizovat HR procesy a dokumenty, jako jsou popisy pracovních míst nebo interní směrnice. Dokáže hlídat, aby komunikace byla jednotná, profesionální a v souladu s firemní kulturou i právními požadavky.
Nábor je díky AI rychlejší a konzistentnější – a může být i férovější, pokud ji používáte odpovědně. Skvěle pomůže třeba s popisy pozic, oslovováním kandidátů, prohledáváním databází i s prvním screeningem životopisů. Podle analýz z praxe může zavedení AI zkrátit čas potřebný na screening životopisů až o 70 %, což u stovek uchazečů měsíčně znamená úsporu desítek hodin práce[2].
Zaměstnanecká zkušenost může být díky AI výrazně lepší. Zaměstnanci dostávají srozumitelné odpovědi na své „normální lidské“ otázky. Místo „Kde najdu směrnici 42 B?“ se ptají: „Jaké mám možnosti volna, když se mi narodí dítě?“ AI dokáže hledat odpovědi v interních dokumentech, složitosti vysvětlit lidsky, přidat odkaz na formulář a podobně. Rychle a kdykoli je potřeba. Na HR se pak valí méně rutinních dotazů, a vy máte víc času na to, co vyžaduje lidský přístup: konflikty, změny, nejistoty, vztahy.
Onboarding má zásadní vliv na to, zda nováček ve firmě zůstane. Podle výzkumu Brandon Hall Group dokážou organizace s propracovaným procesem onboardingu zvýšit retenci nových zaměstnanců až o 82 %[3].
Ve vzdělávání AI podá pomocnou ruku při přípravě školení, micro-learningu a školicích materiálů, ale zvládne i složitější věci, například připraví personalizovaný plán vzdělávání na základě výstupů z hodnotících rozhovorů nebo výsledků development centra.
AI pomáhá i tam, kde pracujete s velkým objemem dat. Třeba z průzkumů spokojenosti umí vytáhnout opakující se témata a problémy, stejně jako z dalších statistik z interních systémů, jejichž analýza by jinak trvala hodiny.
Velký přínos je také lepší podpora rozhodování. AI dokáže analyzovat data bez lidských emocí a předsudků – pokud je správně nastavená. Může například ukázat, že nejúspěšnější obchodníci ve firmě nepocházejí z ekonomických škol, jak si lidé často myslí, a že mají společné i jiné dovednosti.
AI umí s překvapivou přesností predikovat například fluktuaci. Známým příkladem je nástroj společnosti IBM, který dokázal s přesností 95 % identifikovat zaměstnance, u kterých hrozil odchod[4]. Na základě analýzy anonymizovaných dat (např. délka dojíždění, počet přesčasů, frekvence povýšení apod.) můžete proaktivně zasáhnout a klíčové lidi si udržet.
Limity a rizika, která v HR nesmíte podcenit
Nejčastěji diskutovaným tématem je zkreslení (bias) a diskriminace. AI se učí z dat a data, internetová i firemní, mohou obsahovat historické a společenské předsudky a stereotypy. Známým odstrašujícím příkladem je náborový nástroj společnosti Amazon. Protože byl trénován na životopisech z minulosti, kde převažovali muži, začal systematicky znevýhodňovat kandidátky, i když byly plně kvalifikované. Amazon musel celý projekt zrušit[5]. Tenhle případ ukazuje, jak snadno může AI existující předsudky nejen kopírovat, ale dokonce je automatizovat a zesilovat.
Ochrana dat, soukromí a bezpečnost je další oblast, které byste měli věnovat zvýšenou pozornost. Paradoxně to nebývá technologie, která je hlavním problémem. Tím bývá často člověk, který ve spěchu nebo z neznalosti vloží do veřejného nástroje citlivé informace: mzdy, hodnocení výkonu, osobní údaje kandidátů, interní strategie, know-how a podobně. Proto potřebujete jasná pravidla, co do AI nikdy nevkládat a co je naopak bezpečné. A také firemní licence, které zaručí, že data nebudou zneužita ani použita k trénování veřejných modelů.
Další riziko jsou tzv. „halucinace“. Vznikají proto, že AI nabízí odpovědi na základě nejpravděpodobnějšího vzorce z dat, na kterých byla trénována. AI se vyvíjí rychle, takže halucinací ubývá, nicméně je to vlastnost generativní AI a musíte s ní počítat.
Jak se halucinacím vyhnout? Stoprocentně se jim nevyhnete, ale můžete udělat maximum, abyste je snížili na minimum. Základem je kvalitní zadání (prompt) a u klíčových informací také ověřování z externích důvěryhodných zdrojů.
Ztráta lidského kontaktu je odvrácená strana AI. AI je dobrý sluha, ale může se stát zlým pánem ve chvíli, kdy některé činnosti automatizujete příliš často, zejména citlivá témata, která by se nikdy neměla řešit s chatbotem.
Velké riziko je také kvalita vstupních dat. Platí staré pravidlo informatiky: „Garbage In, Garbage Out“ (odpad na vstupu, odpad na výstupu). Jak trefně poznamenává článek v časopise Forbes, důvěra v AI se odvíjí od důvěry v data, na kterých je trénována[6]. Pokud kvalitu dat podceníte, lidé AI rychle odsoudí jako „neschopnou“, přestože problém není v technologii, ale v podkladech, které dostala.
Limitem bývají i náklady a složitost implementace. Zavedení AI není zadarmo a využívání AI služeb stojí peníze jako ostatně všechny služby, které ve firmě využíváte. Proto zvažte, jaká řešení pořídit, aby se vložené peníze staly investicí, nejen nákladem.
Do složitosti implementace počítám i změnu myšlení zaměstnanců. Bývá časově náročná a můžete narazit na negativní postoje, které budete jako firma překonávat. Je dobré s tím dopředu počítat. AI je obrovská změna, která hýbe prakticky každou činností i profesí.
Využívání AI v personalistice je vysoce citlivé téma, a proto je potřeba se seznámit s evropským nařízením AI Actem, které tyto rizikové oblasti definuje a určuje, co se v Evropské unii smí a co ne v souvislosti s AI.
[1] https://morphis-ai.com/2025/12/09/ai-is-giving-teams-2030-more-time-for-high-value-work/
[2] https://mihcm.com/resources/blog/how-ai-resume-screening-is-transforming-candidate-selection/
[3] https://www.strongdm.com/blog/employee-onboarding-statistics
[4] https://www.cnbc.com/2019/04/03/ibm-ai-can-predict-with-95-percent-accuracy-which-employees-will-quit.html
[5] https://www.reuters.com/article/world/insight-amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK0AG/
[6] https://www.forbes.com/sites/joemckendrick/2025/04/22/garbage-in-garbage-out-trust-in-the-data-behind-ai-is-vanishing/
Vaše otázky ohledně tohoto produktu zodpoví:
Věra Šimonová - simonova@dashofer.cz