Jak je to u vás? Měříte reálné využití AI nástrojů ve vašem týmu, nebo se spoléháte na pocity? Jaké metriky jsou pro vás klíčové? 👇

Cílem není špehovat, ale optimalizovat. Odstranit překážky v adopci, ukázat best practices a zajistit, že se investice do AI reálně vrací v podobě vyšší produktivity a kvality. 🚀

Pro lídry v IT a agenturách to znamená novou zodpovědnost. Nestačí nástroj koupit. Musíte sledovat data a ptát se "proč". Proč někdo nástroj nepoužívá? Chybí mu školení? Nevidí hodnotu? Je to pro jeho typ práce nevhodné?

Google to chápe. Proto v Gemini for Google Cloud nabízí detailní monitoring adopce. Sleduje denní aktivní uživatele, počet přijatých návrhů, a dokonce i počet přijatých řádků kódu. To jsou tvrdá data, ne dojmy. 📊

Co neměříš, to neřídíš. Platí to i pro AI nástroje. Potřebujete znát odpovědi na základní otázky: - Kolik developerů nástroj reálně používá? - Jak často? - Přijímají navrhovaný kód? - Kde jsou největší přínosy?

Většina firem, co "adoptuje AI", dělá jednu zásadní chybu. Koupí licence (Copilot, Gemini) a tím to hasne. 🤷‍♂️ Ale skutečná adopce začíná až měřením. Bez dat jen hádáte a pálíte peníze.

Éra "prostě to zapneme a uvidíme" končí. Nastupuje systematická, měřená a řízená adopce AI. Už měříte, jak vaši developeři používají AI nástroje? Nebo to stále necháváte na náhodě?

Díky těmto metrikám můžete konečně začít řídit AI adopci systematicky. Identifikujete šampiony i ty, co potřebují pomoct. Můžete začít měřit reálný dopad na produktivitu a konečně vyčíslit ROI. 💼

Co konkrétně sledovat? 📊 - Počet denně aktivních uživatelů - Počet přijatých návrhů kódu - Počet přijatých ŘÁDKŮ kódu - Využití chatu pro komplexnější problémy Tohle už jsou data, se kterými se dá pracovat.

Google u Gemini Code Assist ukazuje směr. Přímo v Google Cloud máte k dispozici dashboard, kde sledujete klíčové metriky adopce. To je ten správný přístup.

Bez dat jen hádáte. Nevíte, kdo nástroje skutečně používá, jakým způsobem, a jestli to vůbec přináší nějakou hodnotu. Je to jen drahá hračka.

Koupili jste týmu Copilot nebo Gemini a myslíte si, že máte AI adopci vyřešenou? 🤖 Spoiler: Nemáte. Skutečná adopce není o nákupu licence. Je o měření reálného využití a dopadu.

So, what's the situation at your company? Are you measuring the real-world usage of AI tools, or just relying on gut feelings? What metrics matter most to you? 👇

The goal isn't to spy on your team; it's to optimize. It's about removing adoption barriers, highlighting best practices, and ensuring the investment in AI actually pays off in productivity and quality. 🚀

For leaders in IT and agencies, this means a new responsibility. It's not enough to just buy the tool. You have to track the data and ask 'why'. Why is someone not using it? Lack of training? No perceived value? Is it unsuitable for their type of work?

Google gets this. That's why Gemini for Google Cloud offers detailed adoption monitoring. It tracks daily active users, number of suggestions accepted, and even lines of code accepted. That's hard data, not just feelings. 📊

What you don't measure, you can't manage. This applies to AI tools too. You need answers to basic questions: - How many devs actually use the tool? - How often? - Are they accepting the suggested code? - Where are the biggest benefits?

Most companies doing 'AI adoption' make one crucial mistake. They buy licenses (Copilot, Gemini) and call it a day. 🤷‍♂️ But real adoption only begins when you start measuring. Without data, you're just guessing and burning cash.

Tohle je směr, kterým se bude ubírat celé odvětví. Otázka není, jestli AI regulovat, ale JAK to udělat chytře. SB 53 je solidní základ. Co myslíte vy? Je tohle správná cesta?

I když je federální úroveň lepší než mozaika státních zákonů, Anthropic chápe, že AI nepočká, až se Washington shodne. Je to pragmatický krok k zodpovědné inovaci, ne k jejímu brzdění. 🚀