Povídání s Bárou Soukupovou a Šimonem Podhajským, Data & AI profesionály, o jejich zapojení v komunitě. Ale třeba i o tom, jak AI ovlivňuje výuku, studium i hledání práce z pohledu juniora
Bára se jako malá chtěla stát generální ředitelkou ČEZu. Šimon hokejistou nebo vynálezcem. Dnes se oba věnují práci s daty a umělou inteligencí. Svoje zkušenosti i nadšení pro tuhle oblast už nějakou dobu předávají studentkám Czechitas. Společně jsme si povídali o tom, jak může vypadat cesta k IT, dobrovolnictví i novým začátkům.
Jsme rádi, že po delší době můžeme blog obohatit o příběhy těch, kteří za výukou a aktivitami Czechitas stojí. Tentokrát jsme se potkali primárně v datové sestavě, když jsme s Terezou Szkatulovou zpovídali Báru Soukupovou a Šimona Podhajského. Oba patří mezi Data & AI profesionály, kteří se věnují výuce i rozvoji kurzů těchto oblastí. V textové formě přinášíme souhrn toho, o čem jsme se v rámci hodinové diskuze bavili. Doporučujeme poslechnout si bohatší a uvolněnější audio verzi. Stylem je to neformální povídání z večerní kanceláře s lehce koupelnovou akustikou a nepotlačovaným smíchem. Prostě ten osvěžující pocit návratu ke kořenům.
Celý rozhovor najdeš na YouTube nebo v audio verzi.
Jaká byla vaše životní cesta do dat?
Baru: Byla jsem vždycky dobrá studentka, ale vlastně nikoho nenapadlo, že bych mohla studovat něco technického. Všichni říkali, že když jsem chytrá, tak půjdu studovat práva nebo budu doktorka. Na gymplu jsem si uvědomila, že to nebude ten správný směr, protože mám paměť jako zlatá rybička. Nakonec jsem se spíš souhrou náhod dostala k Fakultě aplikovaných věd v Plzni a v seznamu oborů mě zaujala Kybernetika. Ani jsem se nepodívala na předměty, programování jsem viděla poprvé až na první hodině semestru.
Šimon: Já chtěl být hokejista nebo vynálezce, potom právník díky účasti na modelech OSN a politických debatách. Nakonec jsem vyrostl z deziluzí a chtěl jsem se dozvědět více o lidském chování a o tom, jak ho modelovat. Postupně jsem se skrze behaviorální ekonomii dostal k neurovědám. K datům jsem se dostal už v maturitním ročníku, když jsem doma dělal analýzu spotřeby rohlíků. Díky tomu jsem si uvědomil, že spoustu socioekonomických otázek je možné zodpovědět pomocí datové analýzy.
Jak vypadá vaše zapojení v Czechitas?
Baru: Myslím, že teď jsem tu už tři roky a postupně jsem vystřídala skoro všechny role. Takže jsem lektorovala, občas koučuju, jednou jsem porotcovala na galavečeru Digitální akademie. Moje srdce má ale pořád mentorování studentek v rámci datové akademie.
Šimon: Já jsem během svého prvního roku lektoroval kurzy datových věd a AI v datové analýze. Už jsem také něco koučoval a porotcoval s Bárou. Mimo to jsem pomáhal s grantovým řízením a rozvojem osnov. Jenom to mentorování mě ještě čeká.
Co vás motivovalo k tomu se do komunity přidat?
Baru: Hlavní důvod je, že nikoho vůbec nenapadlo, že bych jako holka mohla dělat něco technického. Zpětně mi to připadá fakt hloupý. Druhý důvod je možná trochu sobecký, ale mám prostě dobrý pocit, když něco předávám dál a někomu tím pomáhám. Zároveň se tím člověk naučí výrazně víc než dá účastnicím. Mám ráda i to, že se člověk potká se špičkami ve svých oborech. A vlastně poslední moje dvě práce jsem si našla přes Czechitas komunitu.
Šimon: Souhlasím s tím, co říkala Bára. Původně mi zapojení doporučila na Hacker Campu Anička Mai a poté spolužák ze střední, který už tou dobou lektoroval. Přišlo mi to obecně jako dobrá věc, ke které by bylo super se přidat. Jenom mi nějakou dobu trvalo udělat ten poslední krok.
Co byste doporučili potenciálním studentkám? Proč by to měly vyzkoušet?
„Já bych jim vzkázala, ať to vyzkouší, protože najdou přátelství na celý život.“
Baru: I když to samozřejmě zní jako klišé. Spoustu holek, které jsem mentorovala, je pořád v komunitě. Některé z nich učí, spousta si našla lepší práci. Strašně ráda vidím, že to těm lidem reálně pomůže změnit život k lepšímu.
Šimon: Protože jim to změní život, pokud budou chtít. Samozřejmě jde v první řadě o studium a případně lepší práci. Zároveň je to zábavná komunita, kde mají možnost potkat spoustu zajímavých lidí.
Trh se hodně mění a vyvíjí, zvlášť směrem k juniorním pozicím. Vnímáme, že je tu obava, jestli má stále smysl jít do takové změny. Jak se na to koukáte vy?
Šimon: Poslední dobou hodně přemýšlím, jestli se dají učit seniorní schopnosti lidi, kteří nemají tu seniorní hloubku znalostí. Snažím se to probírat s lidmi, kteří se zabývají didaktikou nebo najímají juniory. Myslím, že Czechitas se snaží aktivně reagovat na to, že situace na trhu práce se mění. Ale osobně moc zatím nevím, jak moc se tomu dá aktuální kurikulum přizpůsobit. Zároveň si myslím, že díky AI je i potenciál nabrat znalosti docela rychle. Díky ní může člověk urychlit smyčku zpětné vazby, tedy učit se rychleji po vlastní ose a tím pádem být juniorem kratší dobu.
Baru: Já k tomu mám pořád pozitivní přístup. Firmy si začínají uvědomovat, že seniorní vývojář nebo datař bude vždycky potřeba. I když tu třeba bude možnost nahradit juniorní pozice skrze AI, tak ten o něco schopnější člověk bude vždycky potřeba. A ty si firmy prostě musí vychovat. Přijde mi, že absolventky akademií si pořád nachází práci relativně stejně rychle, zhruba 4 až 5 měsíců po jejím skončení, pokud se o to aktivně snaží. Zároveň vnímám, že absolventky kurzů Czechitas mají tu výhodu, že už mají spoustu pracovních zkušeností z jiných oborů a pracovního prostředí obecně.
Pojď učit
Chceš také předávat svoje znalosti, zkušenosti a nadšení? Udělej první klik na cestě ke smysluplnému zapojení.
K čemu používat nebo nepoužívat AI přímo ve výuce?
Šimon: Nemám na to zatím dobrou odpověď. Myslím si, že se musíme rozhodnout, které schopnosti jsou natolik klíčové, že potřebujeme, aby je lidi měli vždycky v podvědomí. Potom, které znalosti nás spíše brzdí a můžeme je přenechat AI. V neposlední řadě jsou znalosti nebo schopnosti, které jsou úplně nové. Třeba jak ověřovat výstup, který nám AI dá jako svoje řešení.
Baru: Já na tohle mám kontroverzní názor, že bychom měli psát testy základních znalostí na papír. A to včetně programování. Prostě základy SQL a základy Pythonu hezky na papír. Samozřejmě tím netestujeme to, jestli lidi napíšou správně každou dvojtečku, ale že zvládnou nějakým způsobem ten algoritmus napsat bez nápovědy a možnosti ho okamžitě spustit.
Šimon: My jsme se to vlastně učili podobně. Záměrně v jazyku, který nikdo neznal. Pointou bylo, aby nikdo neměl náskok a všichni se naučili základní koncepty práce s kódem. Cílem papírových testů pak byl ověřit, že vím, co se v tom kódu děje. Ale já teď nemůžu říct, jestli tahle schopnost identifikovat, co každá řádka kódu obsahuje, je klíčová. Nebo jestli už to radši outsourcovat nějakému stroji.
„Problém je tedy určit kritérium, podle kterého budeme rozhodovat, co je klíčová schopnost a co ne.“
Jak konkrétně k tomu přistupuje ve svých kurzech nebo mentoringu?
Šimon: V obou mých kurzech máme předpromptovaného pomocníka v ChatGPT, který nedá účastnicím rovnou řešení úloh, ale zároveň má všechny potřebné informace k jejich vyřešení. Rozhodně to není konečná situace. Myslím si, že jsme v začátcích.
Baru: Já jsem v tomhle spíše konzervativnější. Myslím si, že ty základy jsou o tom si to trošku protrpět. Když pracujeme s mentees na projektu v rámci akademie, tak ze začátku pomoc AI úplně nezvládnou. Nemají dostatečné znalosti na to, jak úkol AI správně zadat. Obecně jim v tom ale nechávám volnou ruku. Naopak když lektoruju lidi, kteří začínají s SQL nebo Pythonem, tak chci, aby to pochopili sami, než začnou dělat něco s AI.
Myslíte si, že programátoři a programátorky jsou nejohroženější skupina ve smyslu nahrazení pomocí AI?
Šimon: Skoro určitě nejsme nejohroženější, ale ohrožení také. Zároveň většina programátorů jako já jsme příliš domýšliví, abychom si to připustili. Stále si myslíme, že toho víme o programování i o doméně, na kterou je aplikováno, příliš mnoho na to, abychom dokázali celý kontext předat AI a nechat se automatizovat.
„Zároveň se většina programátorů snaží automatizovat sama sebe. Otázka je, co se stane, až se nám to podaří.“
Baru: Já jsem osobně přesvědčená, že nejsme nejohroženější skupina. I když nám lidi rádi říkají, že jsme na ráně. Možná i proto, že jsme vnímáni jako zpovykaní a zhýčkaní ajťáci.
Máte pocit, že se v IT pohybujete jenom mezi lidmi, kteří hoří láskou pro to, co dělají?
Šimon: Mám pocit, že pro práci v některých firmách je těžké nehořet láskou a jít si práci “jenom odkroutit”. Ve firmách, které mají nadstandardní benefity, mají většinou mechanismy, jak takové lidi vyselektovat.
Baru: Mně přijde jako legitimní důvod jít do IT, protože vidím, že lidi tam mají průměrně vysoké platy. Takže bych neodrazovala lidi jenom kvůli tomu, že pro to nemají vášeň. Jenom toho člověk nedosáhne hned.
Terez: Zároveň se často stává, že člověk tu vášeň probudí až časem. Neřekla bych, že spoustu našich studentek hoří vášní na prvním kurzu.
S ostychem nepřichází jenom studentky, ale i potenciální vyučující. Co byste doporučili těm, kteří o tom už přemýšlí, ale stále váhají?
Baru: Já jsem si ze začátku myslela, že toho ještě nevím dost, ale to se mi podařilo rychle překonat. Osobně jsem už přivedla k výuce dva lidi a oba jsou nadšení. Dobře učit lidi je těžký, ale strašně moc to člověku dá.
Šimon: Já už jsem dříve absolvoval kurz, jak učit IT skrze Software Carpentry. Organizaci, která učí lidi, jak správně učit akademiky programování. Tím pádem jsem už neměl v Czechitas úvodní ostych. Spíše jsem měl problém s tím učit česky. Vždycky na začátku kurzu upozorňuju, ať mě neváhají poprosit o zpomalení nebo zopakování.
„Takže rada pro potenciální studentky i dobrovolníky je stejná. Prostě to pojďte zkusit!“
Celý rozhovor si pusť na YouTube nebo v audio verzi.
💭 Přemýšlíš o zapojení v komunitě, ale váháš stejně jako Šimon? Níže se můžeš na mrknout krátké představení rolí, o kterých jsme v podcastu mluvili. Pokud jsi spíš střelec jako Baru, pokračuj rovnou na stránku Pojď učit.
.png)
