Claude Opus 5 a GPT-5.6: Čo nové AI modely menia v práci marketérov

Anthropic aj OpenAI v priebehu posledných týždňov predstavili svoje zatiaľ najvýkonnejšie modely, Claude Opus 5 a rodinu GPT-5.6. Pre bežného používateľa to znie ako ďalšie technické vylepšenie, no pre marketérov a majiteľov firiem prináša táto vlna nových modelov reálnu zmenu v tom, koľko práce dokážu AI nástroje prevziať samostatne. Čo presne sa zmenilo a čo to znamená pre vašu firmu?

Čo presne Anthropic a OpenAI predstavili

Anthropic uviedol Claude Opus 5 ako svoj najnovší vlajkový model, ktorý sa priblížil k výkonu najsilnejšieho modelu Claude Fable 5 pri približne polovičnej cene. Nový model nadväzuje na predchádzajúci Opus 4.8, v testoch zameraných na programovanie a znalostnú prácu dosahuje najlepšie výsledky spomedzi porovnávaných modelov a zároveň pracuje efektívnejšie pri dlhších, viackrokových úlohách. Dôraz na agentické schopnosti, teda schopnosť modelu samostatne vykonávať viackrokové úlohy bez neustáleho dohľadu človeka, je pritom kľúčový aj mimo programovania, napríklad pri automatizácii reportingu alebo prieskumu trhu.

OpenAI paralelne predstavil rodinu modelov GPT-5.6, ktorá zahŕňa vlajkový model s označením Sol, vyvážený model Terra a cenovo najdostupnejší model Luna. Sol dosahuje podľa OpenAI špičkové výsledky naprieč programovaním, znalostnou prácou, kybernetickou bezpečnosťou aj vedou, pričom prekonáva predchádzajúce aj konkurenčné modely. OpenAI zároveň v priebehu leta výrazne znížil ceny za používanie týchto modelov, čo spravidla predchádza širšiemu nasadeniu vo firemných nástrojoch a produktoch tretích strán.

Prečo je táto vlna modelov iná ako predchádzajúce aktualizácie

Za posledné dva roky sme si zvykli na pravidelné vylepšenia AI modelov, no táto aktualizácia sa líši v jednom dôležitom smere. Dôraz oboch spoločností sa presúva od čistého zlepšovania kvality textu smerom k spoľahlivosti pri dlhších, viackrokových úlohách. Inak povedané, modely sa menej často „pomýlia“ uprostred zložitejšej úlohy, ako je napríklad príprava kompletného obsahového plánu, analýza konkurencie z viacerých zdrojov naraz, alebo prevedenie väčšieho datasetu do prehľadného reportu.

Práve táto vlastnosť je dôvodom, prečo sa v marketingových kruhoch čoraz častejšie hovorí o posúne od takzvaného prompt engineeringu, teda umenia formulovať jednorazový dokonalý pokyn pre AI, k takzvanému flow engineeringu. Flow engineering znamená prepojenie viacerých AI nástrojov a krokov do jedného funkčného procesu, ktorý si udržiava kontext naprieč celým marketingovým pracovným postupom, nie len v rámci jednej konverzácie.

Čo to prakticky znamená pre marketingový tím

Spoľahlivejšie modely s lepšou pamäťou kontextu menia typ úloh, ktoré sa firmám oplatí AI nástrojom zveriť. Kým staršie modely boli najužitočnejšie pri jednorazových, dobre ohraničených úlohách, ako je preklad textu alebo návrh niekoľkých variantov reklamného slogánu, nová generácia zvláda aj úlohy, ktoré si vyžadujú udržanie kontextu počas dlhšieho procesu.

• Príprava kompletných obsahových plánov – model dokáže naraz zohľadniť tón značky, predchádzajúci obsah aj aktuálne trendy, nie len odpovedať na izolovaný pokyn.
• Analýza konkurencie naprieč viacerými zdrojmi – agentické schopnosti umožňujú modelu samostatne prprehlľadať viacero webov alebo dokumentov a zostaviť porovnávací prehľad bez potreby manuálne kopírovať dáta medzi krokmi.
• Automatizácia reportingu z viacerých kanálov – prepojenie dát z Google reklamy, sociálnych sietí a webovej analytiky do jedného zrozumiteľného zhrnutia, ktoré predtým vyžadovalo hodiny manuálnej práce.
• Dlhodobejšia práca na jednej úlohe – napríklad postupné dolaďovanie stratégie kampane cez viacero konverzácií bez straty kontextu z predchádzajúcich krokov.

Rastúca konkurencia sa prejavuje aj na cene

Zaujímavým vedľajším efektom súperenia medzi Anthropicom a OpenAI je rýchlo klesajúca cena za používanie výkonných modelov. OpenAI v auguste znížil cenu za používanie modelu Sol o viac ako 20 percent, pričom v predchádzajúcom mesiaci znížil ceny lacnejšieho modelu Luna až o 80 percent a stredne výkonného modelu Terra o 20 percent. Anthropic zároveň hlási, že jeho ročný obrat prekročil 30 miliárd dolárov, čo je výrazný nárast oproti približne 9 miliárdam dolárov koncom minulého roka.

Pre firmy to znamená, že prístup k výkonným AI modelom sa stáva dostupnejším aj pre menšie marketingové tímy, ktoré si donedávna mohli dovoliť len lacnejšie, menej spoľahlivé varianty. Klesajúca cena zároveň zrýchľuje tempo, akým sa nové modely dostávajú do bežne používaných nástrojov, od nástrojov na tvorbu obsahu až po analytické platformy prepojené s PPC reklamou.

Riziká, na ktoré netreba zabúdať

Vyššia samostatnosť AI modelov pri viackrokových úlohách neznamená, že ľudský dohľad sa stáva zbytočným. Práve naopak, čím viac krokov model vykoná bez zásahu človeka, tým dôležitejšie je mať jasne nastavené kontrolné body, kde si tím overí, či výstup zodpovedá skutočnosti a firemnému tónu komunikácie.

Osobitnú pozornosť si zaslúži aj oblasť faktickej presnosti pri agentickom vyhľadávaní a spracovaní dát z viacerých zdrojov. Model, ktorý samostatne prehľadáva viacero webov, môže naraziť na protichodné alebo zastarané informácie, a bez kontrolného kroku človeka sa nepresnosť ľahko dostane až do finálneho výstupu, napríklad do textu pripravovanej SEO stratégie alebo reportu pre klienta.

Ako sa na zmenu pripraviť bez toho, aby ste menili celý pracovný postup naraz

Firmy nemusia okamžite prebudovať celý marketingový proces okolo najnovších modelov. Rozumnejším prístupom je postupné testovanie, pri ktorom sa nové schopnosti overia najprv na menej rizikových úlohách.

1. Vyberte si jednu opakovanú úlohu, napríklad mesačný report alebo prípravu obsahového kalendára, a otestujte na nej nový model namiesto doterajšieho nástroja.
2. Porovnajte kvalitu a čas potrebný na kontrolu výstupu oproti pôvodnému postupu, nie len rýchlosť samotného generovania.
3. Definujte jasné kontrolné body, kde človek výstup pred použitím overí, najmä pri faktických tvrdeniach a číslach.
4. Postupne rozširujte využitie na ďalšie úlohy až po overení, že model v danom kontexte spoľahlivo funguje.
5. Sledujte vývoj cien a nových verzií, keďže tempo zlacňovania aj vylepšovania modelov je v súčasnosti mimoriadne rýchle.

Kam sa táto zmena posúva ďalej

Rýchlosť, akou Anthropic aj OpenAI aktuálne vydávajú nové verzie a znižujú ceny, naznačuje, že podobné aktualizácie budú v najbližšom období pravidelnosťou, nie výnimkou. Firmy, ktoré si už teraz vybudujú interné postupy na testovanie a bezpečné nasadzovanie nových modelov, budú mať oproti konkurencii výhodu zakaždým, keď sa objaví ďalšia generácia.

Širší prehľad AI nástrojov využiteľných v marketingu, vrátane odporúčaní na konkrétne nasadenie, nájdete v článku najlepšie AI nástroje pre marketérov a firmy v roku 2026.

Prečo sa oplatí sledovať tieto zmeny aj bez vlastného vývojového tímu

Nemusíte byť vývojárska firma, aby sa vás táto zmena týkala. Väčšina bežne používaných marketingových nástrojov, od nástrojov na tvorbu obsahu až po platformy na správu kampaní, postupne integruje najnovšie modely priamo do svojho rozhrania, často bez toho, aby si to používateľ výslovne všimol. Firma, ktorá rozumie, čo sa za týmito aktualizáciami skrýva, dokáže lepšie posúdiť, kedy jej nástroje reálne priniesli vylepšenie a kedy ide len o marketingové označenie „poháňané AI“ bez skutočného prínosu.

Ak zvažujete, ako AI nástroje zaradiť do vlastnej marketingovej stratégie premyslene, nie len nasadením prvého dostupného nástroja, poradenstvo v rámci SEO konzultácie alebo auditu existujúcich kampaní dokáže ukázať, kde má automatizácia najväčší potenciál a kde je naopak nutný trvalý ľudský dohľad.

Ako sa nové modely líšia od bežných chatbotov, na ktoré ste zvyknutí

Rozdiel medzi klasickým chatbotom a agentickým modelom typu Claude Opus 5 alebo GPT-5.6 Sol nie je len v kvalite odpovedí, ale v spôsobe, akým model pristupuje k zloženej úlohe. Klasický chatbot čaká na jeden pokyn, vygeneruje jednu odpoveď a úloha sa tým pre neho skončí. Agentický model dokáže úlohu rozložiť na viacero krokov, sám si naplánovať postup, priebežne si overovať čiastkové výsledky a v prípade potreby si vyžiadať doplňujúcu informáciu, než pokračuje ďalej.

Pre marketéra to v praxi znamená, že namiesto desiatich samostatných pokynov („napíš mi tri varianty nadpisu“, „teraz uprav tón“, „teraz to skráť“) stačí formulovať jeden širší cieľ, napríklad „priprav mi obsahový plán na najbližší mesiac zohľadňujúci tón našej značky a témy, ktoré sme ešte nepokryli“, a model si zvyšné kroky rozplánuje sám. Kontrola výsledku pritom zostáva rovnako dôležitá ako doteraz, mení sa len to, na akej úrovni granularity túto kontrolu vykonávate.

Čo hovoria čísla o tempe zmien

Tempo, akým sa AI modely aktuálne vyvíjajú, dobre ilustruje aj to, že OpenAI popri rodine GPT-5.6 už koncom augusta predstavil aj model s pracovným označením Jalapeño, zameraný na rýchlosť a efektivitu pri inferencii, teda pri samotnom generovaní odpovedí. Rýchlejšia a lacnejšia inferencia znamená, že AI funkcie sa dajú nasadiť aj do úloh, kde by doteraz náklady na výpočtový výkon prevážili nad prínosom, napríklad pri priebežnom monitorovaní veľkého množstva recenzií alebo správ na sociálnych sieťach v reálnom čase.

Kombinácia rastúcej spoľahlivosti, klesajúcej ceny a rastúcej rýchlosti vytvára prostredie, v ktorom sa oplatí AI nástroje pravidelne prehodnocovať, nie raz vybrať a ďalej nemeniť. Nástroj, ktorý bol pred pol rokom najlepšou voľbou pre daný typ úlohy, dnes už nemusí byť ani cenovo, ani výkonovo najvýhodnejší.

Najčastejšie otázky k novým AI modelom

Musí naša firma okamžite prejsť na najnovší model? Nie, výhodnejšie je postupné testovanie na konkrétnej úlohe, ako je popísané vyššie, než plošná výmena všetkých nástrojov naraz.

Ovplyvňujú tieto modely aj menšie firmy bez vlastného AI tímu? Áno, nepriamo, pretože bežne používané marketingové nástroje tieto modely postupne integrujú do svojho pozadia bez toho, aby si to firma musela sama nastavovať.

Je bezpečné nechať model pracovať s citlivými firemnými dátami samostatne? Odporúča sa opatrnosť a jasne definované pravidlá, ktoré dáta môže model spracovávať a ktoré nie, spolu s kontrolným bodom človeka pred akýmkoľvek výstupom smerujúcim k zákazníkovi.