Dobre, karty na stôl – táto otázka sa objavuje všade. Na technických stretnutiach, v práci pri prestávkach na kávu a áno, dokonca aj v tých zdĺhavých vláknach na LinkedIn nikto neprizná, že ich číta. Obava je dosť priamočiara: ak umelá inteligencia dokáže zvládnuť toľko automatizácie, znamená to, že dátová veda je akoby... jednorazová? Rýchla odpoveď: nie. Dlhšia odpoveď? Je to komplikované, chaotické a oveľa zaujímavejšie ako strohé „áno“ alebo „nie“.
Články, ktoré by ste si mohli prečítať po tomto:
🔗 Dátová veda a umelá inteligencia: Budúcnosť inovácií
Skúmanie toho, ako umelá inteligencia a dátová veda formujú inovačnú krajinu zajtrajška.
🔗 Nahradí umelá inteligencia dátových analytikov: Skutočná diskusia
Pochopenie vplyvu umelej inteligencie na úlohy dátových analytikov a potreby odvetvia.
🔗 Správa údajov pre nástroje umelej inteligencie, ktoré by ste si mali pozrieť
Kľúčové postupy správy údajov na maximalizáciu potenciálu nástrojov umelej inteligencie.
Čo v skutočnosti robí dátovú vedu hodnotnou 🎯
Ide o to, o čo ide – dátová veda nie je len matematika a modely. To, čo ju robí silnou, je tento zvláštny koktail štatistickej presnosti, obchodného kontextu a štipky kreatívneho riešenia problémov . UI dokáže vypočítať desaťtisíc pravdepodobností v okamihu, to je isté. Ale dokáže rozhodnúť, ktorý problém je dôležitý pre hospodársky výsledok spoločnosti? Alebo vysvetliť, ako tento problém súvisí so stratégiou a správaním zákazníkov? Tu prichádzajú na rad ľudia.
Dátová veda je vo svojej podstate niečo ako prekladač. Berie surový neporiadok – škaredé tabuľky, protokoly, prieskumy, ktoré nedávajú zmysel – a premieňa ho na rozhodnutia, na základe ktorých môžu bežní ľudia konať. Ak odstránime túto vrstvu prekladu, umelá inteligencia často chrlí sebavedomé nezmysly. HBR to hovorí už roky: tajnou omáčkou nie sú metriky presnosti, ale presviedčanie a kontext [2].
Realita: štúdie naznačujú, že umelá inteligencia dokáže automatizovať množstvo úloh v rámci pracovného miesta – niekedy viac ako polovicu . Ale vymedzenie rozsahu práce, rozhodovanie o jej rozsahu a zosúladenie s chaotickou vecou nazývanou „organizácia“? Stále ide do značnej miery o ľudské územie [1].
Rýchle porovnanie: Dátová veda vs. umelá inteligencia
Táto tabuľka nie je dokonalá, ale zdôrazňuje rôzne úlohy, ktoré zohrávajú:
| Funkcia / Uhol | Dátová veda 👩🔬 | Umelá inteligencia 🤖 | Prečo na tom záleží |
|---|---|---|---|
| Primárne zameranie | Prehľad a rozhodovanie | Automatizácia a predikcia | Dátová veda formuluje otázky „čo“ a „prečo“ |
| Typickí používatelia | Analytici, stratégovia, obchodné tímy | Inžinieri, prevádzkové tímy, softvérové aplikácie | Rôzne publikum, prekrývajúce sa potreby |
| Nákladový faktor 💸 | Platy a nástroje (predvídateľné) | Cloudové výpočty (variabilné v závislosti od rozsahu) | UI sa môže zdať lacnejšia, kým sa používanie nezvyšuje |
| Sila | Kontext + rozprávanie príbehu | Rýchlosť + škálovateľnosť | Spolu sú symbiotické |
| Slabosť | Pomalý pri opakujúcich sa úlohách | Bojuje s nejednoznačnosťou | Presne prečo jeden nezabije druhého |
Mýtus o „úplnej náhrade“ 🚫
Predstava, že umelá inteligencia pohltí každú dátovú úlohu, znie síce úhľadne, ale je založená na nesprávnom predpoklade – že celá hodnota dátovej vedy je technická. Väčšina z nej je v skutočnosti interpretačná, politická a komunikačná .
-
Žiaden manažér nepovie: „Prosím, dajte mi model s 94 % presnosťou.“
-
Hovoria: „Mali by sme expandovať na tento nový trh, áno alebo nie?“
Umelá inteligencia dokáže vygenerovať prognózu. Čo však nezohľadní: regulačné problémy, kultúrne nuansy ani chuť generálneho riaditeľa riskovať. Analýza, ktorá sa premení na čin, je stále ľudská hra plná kompromisov a presviedčania [2].
Kde už umelá inteligencia mení veci 💥
Buďme úprimní – časti dátovej vedy už zaživa požiera umelá inteligencia:
-
Čistenie a príprava údajov → Automatizované kontroly zisťujú chýbajúce hodnoty, anomálie a posunujú sa rýchlejšie ako ľudia, ktorí sa namáhajú v Exceli.
-
Výber a ladenie modelu → AutoML zužuje výber algoritmov a spracováva hyperparametre, čím šetrí týždne experimentovania [5].
-
Vizualizácia a reportovanie → Nástroje teraz dokážu vytvárať dashboardy alebo textové súhrny z jednej výzvy.
Kto to pociťuje najviac? Ľudia, ktorých práca sa točí okolo opakovaného vytvárania grafov alebo základného modelovania. Cesta von? Posunúť sa vyššie v hodnotovom reťazci: klásť ostrejšie otázky, rozprávať jasnejšie príbehy a formulovať lepšie odporúčania.
Rýchly prehľad prípadu: maloobchodník testuje AutoML na odchod zákazníkov. Vygeneruje solídny základný model. Veľké víťazstvo však prichádza, keď dátový vedec preformuluje úlohu: namiesto „Kto bude odchádzať?“ sa pýta „Ktoré intervencie skutočne zvyšujú čistú maržu podľa segmentu?“. Táto zmena – plus partnerstvo s finančným oddelením na stanovenie obmedzení – je to, čo poháňa hodnotu. Automatizácia veci zrýchľuje, ale rámcovanie odomyká výsledok.
Úloha dátových vedcov sa vyvíja 🔄
Namiesto toho, aby táto práca zanikla, nadobúda nové tvary:
-
Prekladatelia s umelou inteligenciou – sprístupnenie technických výstupov pre lídrov, ktorým záleží na peniazoch a rizikách značky.
-
Vedenie a etika riadenia – zavedenie testovania zaujatosti, monitorovania a kontrol v súlade so štandardmi, ako je napríklad AI RMF od NIST [3].
-
Produktoví stratégovia – prepájajú dáta a umelú inteligenciu do zákazníckych skúseností a produktových plánov.
Je iróniou, že keďže umelá inteligencia preberá viac technickej a náročnejšej práce, ľudské zručnosti – rozprávanie príbehov, úsudok v danej oblasti, kritické myslenie – sa stávajú súčasťou, ktorú nemožno ľahko nahradiť.
Čo hovoria odborníci a dáta 🗣️
-
Automatizácia je reálna, ale čiastočná : Súčasná umelá inteligencia dokáže automatizovať množstvo úloh v rámci mnohých pracovných pozícií, ale to zvyčajne umožňuje ľuďom presunúť sa k práci s vyššou hodnotou [1].
-
Rozhodnutia potrebujú ľudí : HBR poukazuje na to, že organizácie sa nehýbu kvôli hrubým číslam – hýbu sa, pretože príbehy a naratívy nútia lídrov konať [2].
-
Dopad na pracovné miesta ≠ hromadné prepúšťanie : Údaje WEF ukazujú, že spoločnosti očakávajú, že umelá inteligencia zmení úlohy a zníži počet zamestnancov tam, kde sú úlohy vysoko automatizovateľné, ale zároveň zdvojnásobujú úsilie o rekvalifikáciu [4]. Tento vzorec vyzerá skôr ako redizajn než nahradenie.
Prečo strach pretrváva 😟
Titulky v médiách prosperujú vďaka zániku. „AI nahrádza pracovné miesta!“ predáva. Ale seriózne štúdie neustále ukazujú nuansy: automatizácia úloh, redizajn pracovných postupov a vytváranie nových rolí [1][4]. Analógia s kalkulačkou funguje: nikto už nerobí delenie s dlhým číslom ručne, ale stále musíte rozumieť algebre, aby ste vedeli, kedy použiť kalkulačku.
Zostať relevantný: Praktická príručka 🧰
-
Začnite s rozhodnutím. Ukotvte svoju prácu v obchodnej otázke a v cene, ktorú prináša chyba.
-
Nechajte umelú inteligenciu navrhnúť, vy ju dolaďte. Jej výstupy berte ako východiskové body – vy prinášate úsudok a kontext.
-
Zabudujte riadenie do svojho postupu. Jednoduché kontroly skreslenia, monitorovanie a dokumentácia prepojené s rámcami ako NIST [3].
-
Presuňte sa na stratégiu a komunikáciu. Čím menej ste viazaní na „stláčanie tlačidiel“, tým ťažšie je vás to automatizovať.
-
Poznajte svoje AutoML. Predstavte si to ako brilantného, ale bezohľadného stážistu: rýchly, neúnavný, niekedy sa úplne mýli. Vy poskytujete zábradlie [5].
Takže… Nahradí umelá inteligencia dátovú vedu? ✅❌
Priama odpoveď: Nie, ale pretvorí ho . UI prepisuje súbor nástrojov – znižuje namáhavú prácu, zvyšuje rozsah a mení najdôležitejšie zručnosti. Čo však neodstraňuje, je potreba ľudskej interpretácie, kreativity a úsudku . Dobrí dátoví vedci sú skôr cennejší ako interpreti čoraz komplexnejších výstupov.
Zhrnutie: AI nahrádza úlohy, nie povolanie [1][2][4].
Referencie
[1] McKinsey & Company – Ekonomický potenciál generatívnej umelej inteligencie: Ďalšia hranica produktivity (jún 2023).
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
[2] Harvard Business Review – Dátová veda a umenie presviedčania (Scott Berinato, január – február 2019).
https://hbr.org/2019/01/data-science-and-the-art-of-persuasion
[3] NIST – Rámec riadenia rizík umelej inteligencie (AI RMF 1.0) (2023).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf
[4] Svetové ekonomické fórum – Zatvára umelá inteligencia dvere pracovným príležitostiam na vstupnej úrovni? (30. apríla 2025) – postrehy z publikácie Budúcnosť pracovných miest 2025.
https://www.weforum.org/stories/2025/04/ai-jobs-international-workers-day/
[5] He, X. a kol. - AutoML: Prehľad najmodernejších technológií (arXiv, 2019).
https://arxiv.org/abs/1908.00709