16. 7. 2026↻ Aktualizováno 9. 10. 2026

ChatGPT Work, Claude Cowork a Gemini: AI přebírá průběžnou práci

Realistický cover sjednocené AI pracovní aplikace

Aktualizace 9. října 2026: Gemini dostává týmovou roli

Google 8. října oznámil Gemini agent: cloudový agent pro dlouhé úlohy, propojený s Workspace. Týmová varianta má vlastní účet, e-mail, kalendář a úložiště. Google popisuje samostatnou identitu a audit akcí. Oznámení samo nepotvrzuje dostupnost všech funkcí v konkrétním českém firemním účtu.

Pro mě je podstatná změna v odpovědnosti. Agent s vlastní schránkou už potřebuje vlastníka procesu, pravidla pro příchozí požadavky a jasné předání rozpracované práce. Nestačí mu dát jméno a pozvat ho do týmového chatu.

Pilot: příprava na obchodní schůzky

Začal bych jedním týmem a dvaceti schůzkami. Agent by směl číst vybranou složku na Drive a podklady k daným zákazníkům. Výstupem by byl brief s odkazy na zdroje, seznam neověřených údajů a návrh dalších kroků. Změny CRM i odesílání zákazníkům bych ponechal ke schválení.

V n8n nebo Make bych vedl samostatný záznam úlohy: identifikátor schůzky, stav, odkaz na brief, schvalujícího člověka a potvrzení provedeného zápisu. Opakovaný požadavek nesmí založit druhý follow-up. Jde o návrh architektury pilotu, ne o zde ověřený konektor nebo hotovou integraci Gemini.

Měřil bych počet věcných oprav a minuty práce obchodníka po odevzdání briefu. Součástí testu by bylo odebrání přístupu ke složce, zrušená schůzka a chybějící CRM záznam. Agent má v takové situaci práci zastavit nebo označit mezeru; nemá si podklady doplnit odhadem.

Před zapnutím bych v konkrétním účtu ověřil tarif, region, správu oprávnění a způsob ukončení běžící práce. Týmová identita je užitečná jen tehdy, pokud dokážeme dohledat a zastavit její akce. Následující datované části zachovávají historii Work, Dots a Cowork.

Aktualizace 30. září 2026: Dots a průběžná odpovědnost

DevDay z 29. září přinesl Dots. Jirka Herník a Marek Bartoš byli signálem; funkce potvrzuje oficiální týdenní přehled. Agent dostává průběžnou oblast práce a může zadávat úlohy Work či Codexu. Praktická změna je v kontinuitě: nečekat, až člověk každý den znovu sestaví stejné zadání.

Dostupnost Dots je nutné číst podle tarifu. Pro 100/200/500 se zavádí uživatelům nad 18 let mimo EHP, Británii a Švýcarsko. Business Premium a Enterprise se zavádějí globálně; v Enterprise je funkce ve výchozím stavu vypnutá. Zkratka „v EU nejsou“ z videa tedy neplatí plošně. Rollout navíc není záruka okamžitého přístupu.

Jedna odpovědnost místo deseti otevřených experimentů

První pilot bych zadal takto: každé pracovní ráno připrav podklady k obchodním schůzkám, uveď zdroje a chybějící údaje, návrhy změn CRM odlož ke kontrole. Po týdnu bych měřil opravy v briefu a skutečně ušetřený čas obchodníka. To je návrh nasazení, ne náš dokončený test.

Nastavení odděluje připojené aplikace, komunikační kanál a přístup k počítači. Zpráva přes Slack sama neuděluje přístup do CRM. Pro práci na lokálním zařízení musí zůstat počítač online a aplikace otevřená.

Pause není centrální vypínač

Ovládání Dots rozlišuje pauzu hlavní úlohy, zastavení delegované práce a zrušení plánu. Při incidentu je potřeba zkontrolovat Activity i Scheduled; pauza sama nezruší vše. Nastavil bych také pravidlo pro schvalování zpráv zákazníkům. Vlastní pravidla jsou instrukce, ve kterých agent může chybovat, proto musí odpovídat i oprávnění připojených systémů.

U content pipeline bych dovolil rešerši a draft, ale publikaci bych zpočátku nechal za editorem. U faktur bych oddělil extrakci od schválení platby. Dlouhodobý agent potřebuje stejně jasného vlastníka procesu jako běžná automatizace v n8n nebo Make.

Historie: následující části zachovávají dřívější stav Voice, Scheduled a Work/Cowork; dostupnost Dots se řídí touto aktualizací a aktuální dokumentací.

Aktualizace 10. září 2026: Voice je ovládací vrstva pro agenty, ne jen diktování

OpenAI začalo zavádět ChatGPT Voice přímo do Chatu, Work a Codexu v desktopové aplikaci. Nejde jen o převod řeči na text. Hlasová relace běží nad kontextem a zvoleným modelem konkrétního úkolu, takže se lze ptát na průběh, přerušit odpověď a změnit směr bez zakládání nové konverzace.

Prakticky je důležitější koordinace. Voice může spustit samostatný delší úkol, zkontrolovat existující úkoly, poslat jim doplňující instrukce a přepnout konverzaci k jinému Codex úkolu na připojeném hostu. Po spárování telefonu s desktopem funguje i přes Remote na iOS. Hlas se tak mění z pohodlného vstupu na ovládací panel pro práci, která mezitím běží na počítači.

Ve firemním workflow bych hlas použil hlavně ve třech situacích: rychlá změna priority během cesty, kontrola blokérů bez otevírání notebooku a doplnění kontextu k rozpracovanému reportu, analýze nebo coding úkolu. Například: „zastav nasazení, nejdřív spusť integrační testy“, „ukaž mi, co blokuje zpracování faktur“, nebo „přidej do briefu poslední komentáře ze Slacku a připrav novou verzi k review“.

Hlas ale nemění oprávnění úkolu. OpenAI uvádí, že Voice používá stejné permission hranice jako řízený Chat, Work nebo Codex úkol. To je správný model: hlas smí měnit směr práce, ale nemá obcházet schválení pro odeslání e-mailu, zápis do CRM, publikaci nebo produkční změnu. Na macOS lze navíc zapnout Screen context; appshot může obsahovat obraz i přístupný text mimo viditelnou část okna, takže citlivé aplikace patří mimo sdílený kontext.

Dostupnost se stále zavádí. Voice je určený pro desktopovou aplikaci a plány Plus, Pro, Business, Edu a Enterprise; u Edu a Enterprise začíná dvoutýdenním early access. Současně může běžet jen jedna hlasová konverzace, má vlastní limit v klouzavém pětihodinovém okně a spuštěné Codex úkoly dál čerpají Codex budget.

Pro firmy je tedy pointa jednoduchá: voice zkracuje vzdálenost mezi záměrem člověka a běžícím agentem, ale audit, rozpočet, oprávnění a schvalovací brány musí zůstat součástí workflow.

Zdroj této aktualizace: OpenAI ChatGPT Voice; praktický signál a ukázka od AI s rozumem.

Aktualizace 29. srpna 2026: z „naplánuj mi to“ je event-driven workflow

Nejnovější dokumentace OpenAI zpřesňuje, co dnes umí Scheduled v ChatGPT a ChatGPT Work: nejde už jen o připomínku nebo pravidelný souhrn. U podporovaných účtů mohou event-triggered úlohy ve Work reagovat na nový e-mail v Gmailu, novou zprávu ve Slack kanálu nebo vybranou aktivitu pull requestu v GitHubu. Podmínku a prompt si uživatel před spuštěním zkontroluje; akce, které vyžadují schválení, se zastaví a čekají na člověka.

To je praktický posun. Místo dalšího izolovaného bota lze popsat malý pracovní tok: „když přijde e-mail od tohoto zákazníka, připrav shrnutí, zkontroluj CRM a vytvoř návrh odpovědi“, „když se v support kanálu objeví incident, vytřiď ho a připrav eskalaci“, nebo „když vznikne PR, zkontroluj checklist a nachystej review podklady“. Neznamená to, že agent má e-mail automaticky odeslat nebo sám mergovat kód. Právě naopak: první nasazení by mělo končit návrhem, ticketem nebo schvalovacím krokem.

Důležité jsou i limity. Event-triggered úlohy vyžadují Work a způsobilý placený plán; Free a Go je nemají. Gmail umí reagovat na novou zprávu a filtrovat odesílatele či předmět, Slack sleduje nové zprávy v autorizovaném kanálu (s @ChatGPT) a GitHub podporované PR události. Admini v Enterprise/Edu je musí povolit. To je dobrá připomínka, že oprávnění konektorů, audit a provozní vlastnictví nejsou detail k vyřešení až po pilotu.

Pro firmu bych zavedl jednoduché pravidlo: trigger čte úzký, výstup je dohledatelný a akce navenek má schválení. Zapisovat do CRM, posílat zákazníkovi e-mail, měnit produkční data nebo mergovat PR nechte nejdřív za člověkem. Teprve až máte měřitelné výsledky a jasný rollback, dává smysl hranici automatizace posouvat.

Zdroj této aktualizace: OpenAI Scheduled Tasks in ChatGPT; nový týdenní přehled od Zaujaloma AI byl signálem k ověření.

AI nástroje se poslední dva roky tvářily jako spousta samostatných aplikací. Chat na otázky. Codex nebo Claude Code na kód. Canvas nebo artifacts na psaní. Agenti v oddělených oknech. Konektory někde v nastavení. Automatizace ještě jinde.

Teď se směr mění. OpenAI 9. července 2026 představilo ChatGPT Work a novou desktopovou aplikaci, která spojuje Chat, Work a Codex. Anthropic mezitím staví Claude Cowork jako pracovní režim vedle chatu: agent, který pracuje se soubory, nástroji, pluginy, naplánovanými úkoly a delšími výstupy. YouTube signály od AI s rozumem a Zaujaloma AI to dobře vystihly: lidé neřeší jen "nový model", ale to, kam mizí hranice mezi chatem, aplikací, agentem a pracovním prostředím.

Podle mě je to důležitější než samotný redesign. AI aplikace se začínají měnit v pracovní operační vrstvu.

Diagram: AI aplikace jako pracovní operační vrstva

Co je nového u OpenAI

OpenAI v release notes popisuje ChatGPT Work jako agenta pro delší a složitější úkoly. Má umět zkoumat a analyzovat informace, pracovat přes připojené aplikace a soubory a vytvářet hotové dokumenty, tabulky, prezentace, reporty a Sites. Uživatel může sledovat průběh, odpovídat na otázky, měnit směr a schvalovat důležité akce.

Nová desktopová aplikace pro macOS a Windows k tomu přidává jasnou produktovou změnu: Chat je pro otázky a konverzaci, Work pro výzkum a hotové deliverables, Codex pro software. Dřívější Codex app se aktualizací mění na novou ChatGPT desktop app. Starší ChatGPT desktop může zůstat jako ChatGPT Classic, ale nové agentní funkce jsou v nové aplikaci.

Důležitý detail: Work na webu a mobilu běží v cloudu. Work v desktopové aplikaci může s povolením používat lokální soubory a desktopové aplikace. OpenAI zároveň říká, že při startu se cloudové Work konverzace neobjeví v desktop Work a desktopové Work thready s lokálními soubory zůstávají na daném počítači. Tedy: sjednocení je strategický směr, ale technicky to ještě není jedna dokonale propojená paměť.

Do stejného směru zapadá ChatGPT Sites. Web nebo lehká interní aplikace už není samostatný produkt bokem; vytváří se z Work na webu nebo z Work/Codex v desktop app. OpenAI zároveň ukončuje Atlas jako samostatný browserový experiment a přesouvá browser-based agentic capabilities do ChatGPT a Codexu.

Co ukazuje Claude Cowork

Anthropic popisuje Claude Cowork jednoduše: když chcete úkol předat, přepnete z Chatu do Cowork. Cowork má pracovat přímo ve vybraných složkách a nástrojích, dělat práci end-to-end a dodat výsledek k review. Umí běžet na webu, desktopu a mobilu, má podporovat naplánované úkoly a u větších projektů rozdělit práci na části, které běží současně.

Oficiální produktový guide z června říká ještě praktičtější věc: Claude Cowork je pro knowledge work, ne jen pro programátory. Pracuje s lokálními soubory, připojenými aplikacemi typu Slack a Google Drive, subagenty, dlouho běžícími úkoly, scheduled tasks a pluginy. Anthropic k tomu zveřejnil data z 1,2 milionu anonymizovaných Cowork sessions z května 2026. Největší kategorie byla business process and operations: reporty ze scattered updates, onboarding checklisty, reconciliace tabulek. Další velká kategorie byla content creation and copywriting.

To je podstatné. Claude Code je pro kód. Claude Cowork je pro práci okolo práce: reporty, decky, checklisty, dokumenty, CRM přípravu, audit složek, meeting prep. Tedy přesně pro věci, které ve firmě často zabíjejí čas, protože vyžadují kopírování mezi e-maily, tabulkami, Slackem, CRM a dokumenty.

Nejde o jednu super aplikaci. Jde o tři režimy práce

V praxi bych to nečetl jako "všechno bude v jedné appce". Lepší mentální model jsou tři režimy.

První režim je Chat. Rychlá otázka, brainstorming, vysvětlení, hledání, rozhodnutí, krátká iterace. Výstup může zůstat v konverzaci.

Druhý režim je Work / Cowork. Tam už nechci jen odpověď. Chci hotový artefakt: dokument, tabulku, prezentaci, report, brief, interní web, onboarding checklist, meeting prep nebo CRM shrnutí. Agent potřebuje zdroje, plán, průběžné otázky, možnost běžet déle a jasné review.

Třetí režim je agent runtime. Codex, Claude Code, browser, terminal, lokální soubory, repo, testy, tool calls. Tady už agent nejen píše text, ale sahá do systémů. To vyžaduje přísnější oprávnění, izolaci, audit a schvalování.

Když tohle firma nerozliší, skončí ve zmatku. Lidé budou dělat těžké úkoly v běžném chatu, agenti budou mít moc široká oprávnění, výstupy se nebudou ukládat tam, kde mají, a nikdo nebude vědět, co se vlastně stalo.

Jak to zavést ve firmě

Začal bych úkoly, které jsou drahé kvůli přepínání kontextu, ne kvůli genialitě. Třeba:

  • obchodní příprava před schůzkou: CRM, e-maily, call notes, web zákazníka, poslední support tickety,
  • týdenní status report: Slack, Linear/Jira, GitHub, tabulka metrik, komentář od team leadů,
  • content pipeline: brief, zdroje, draft, review, lokalizace, publikace,
  • support classification: ticket, historie zákazníka, návrh odpovědi, escalation path,
  • dokumentová extrakce: smlouvy, faktury, auditní checklist, rizika, lidské schválení.

Pro každý proces bych definoval pět věcí.

Za prvé, zdroje. Které složky, aplikace a datové typy smí agent číst? Potřebuje CRM, Gmail, Drive, Slack, lokální složku, nebo jen nahrané soubory?

Za druhé, akce. Smí jen vytvořit návrh, nebo může i zapisovat do CRM, poslat e-mail, publikovat Site, změnit soubor, vytvořit PR?

Za třetí, schvalování. Co je automatické a co vyžaduje člověka? U odesílání e-mailů, změn zákaznických dat, právních závazků a produkčního kódu bych approval nechal povinný.

Za čtvrté, audit. Uložit prompt, zdroje, výstup, změny, schválení a případný rollback. Bez toho bude těžké řešit chyby i důvěru.

Za páté, měření. Ne "kolik lidí používá AI", ale jestli se zkrátil čas do výstupu, zlepšila kvalita CRM, snížil počet ručních přepisů, zrychlil support triage nebo ubylo chyb ve fakturách.

Proč je to silný trend

ArXiv studie nad Codexem popisuje, že počet aktivních uživatelů agentické AI v první polovině roku 2026 vzrostl více než pětkrát a růst šel nejrychleji mimo původní skupinu vývojářů. Více než deset procent uživatelů v některém týdnu spravovalo tři nebo více paralelních Codex agentů a 26,6 % použilo skills pro sdílení instrukcí ke složitějším workflow.

Jinými slovy: agenti se netýkají jen programování. Programování bylo první dobré testovací prostředí, protože má soubory, testy, git, diffy a jasný review proces. Teď se stejný vzorec přesouvá do knowledge work. Jen místo pull requestu vzniká report, deck, tabulka, interní web, CRM update nebo auditní složka.

WorkBench Revisited zároveň připomíná druhou stranu. Workplace agenti se výrazně zlepšili, ale pořád umí udělat škodlivou chybu, například poslat e-mail špatnému člověku. Proto bych z konsolidace AI aplikací nedělal závěr "pusťte agenty do všeho". Správný závěr je: začněte stavět pracovní procesy, kde je jasné, co agent smí, co musí doložit a co musí schválit člověk.

Kam to směřuje

Za rok nebude nejdůležitější otázka, jestli používáte ChatGPT, Claude, Gemini nebo něco dalšího. Důležitější bude, jestli máte promyšlenou pracovní vrstvu pro agenty.

Ta vrstva bude řešit:

  • jednotný přístup ke zdrojům,
  • oddělení rychlého chatu od delších pracovních úkolů,
  • specializované agenty pro kód, data, dokumenty, support a obchod,
  • firemní pluginy a skills,
  • auditní stopu,
  • náklady a limity,
  • a lidské schvalování tam, kde akce může něco rozbít.

OpenAI a Anthropic k tomu jdou trochu jinak, ale cíl je podobný. Chat už není hlavní produkt. Chat je vstupní režim. Skutečná hodnota se přesouvá do pracovních agentů, kteří umí z konverzace, souborů a aplikací udělat hotový výstup.

Pro firmy je to dobrá zpráva, pokud k tomu nepřistoupí jako k další ikoně na ploše. Je to příležitost přepsat několik konkrétních workflow: méně copy-paste, méně ztracených poznámek, méně ručních reportů, lepší audit a rychlejší follow-up. Ale jen v případě, že agenti dostanou správné hranice.

Zdroje: OpenAI ChatGPT release notes, OpenAI ChatGPT Work and Codex, OpenAI Moving to the new ChatGPT desktop app, OpenAI Creating and managing ChatGPT Sites, Claude Claude Cowork produktová stránka, Claude How people are using Claude Cowork, Claude The Claude Cowork product guide, Axios Finding your goldilocks GPT-5.6 model, arXiv The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex, arXiv WorkBench Revisited, YouTube signály AI s rozumem a Zaujaloma AI.