Jak se proměňuje redakční práce.
Generativní AI neznamená automatický konec žurnalistiky jako profese. Mění však podobu redakční práce. Nejde jen o otázku, zda stroje nahradí část úkolů, ale také o to, kde redakce připustí jejich asistenci a kde trvají na výhradně lidské odpovědnosti.
V tomto smyslu je užitečný pojem exo-žurnalistika. Nejde o popis ustálené praxe ani o teorii, která by sama vysvětlovala budoucnost médií. V této kapitole slouží jako pracovní označení pro model, v němž část rutinních, datově náročných a podpůrných procesů přebírají technologické nástroje, zatímco odpovědnost za zjišťování, ověřování, interpretaci a zveřejnění zůstává na lidech (tejedor-vila-2021).
AI práci přímo nebere, ale výrazně ji proměňuje
Debata o AI bývá často spojována s představou masového nahrazování novinářů. Dostupná data ukazují složitější obraz. V médiích sice dochází k propouštění a restrukturalizaci, příčiny těchto kroků jsou však širší a zahrnují pokles příjmů z reklamy, proměnu publika i celkový ekonomický tlak na vydavatele. Výzkum zároveň nenaznačuje, že by po nástupu generativních modelů jednoznačně zmizela potřeba psaní a editace jako takových (zhao-berman-2025).
Výrazněji než samotný počet pracovních míst se mění denní náplň redakční práce. AI se nejčastěji nabízí pro úkoly podpůrného nebo rutinního charakteru: přepisy, třídění dokumentů, práci s metadaty, základní orientaci ve velkém množství podkladů, shrnování dlouhých materiálů nebo rešeršní přípravu. Právě zde se výzkumy newsroomů a oborové analýzy shodují nejvíce (wu-2024; cools-diakopoulos-2024; newman-2026).
Bezpečné použití je hlavně asistenční, ne autorizační
Kvalitativní studie z redakcí ukazují, že novináři zpravidla přijímají AI tam, kde funguje jako pomocník, nikoli jako autonomní autor. Relativně bezpečná zóna zahrnuje zejména administrativní a postprodukční úkoly: transkripce, překlady, kontrolu jazyka, práci s kódem, základní strukturování textu nebo monitoring velkého množství vstupů (wu-2024; cools-diakopoulos-2024).
Největší odpor naopak panuje vůči tomu, aby AI samostatně psala finální texty, rozhodovala o významu zdrojů nebo přebírala verifikaci. Ověřování faktů, kontextu a relevance je v redakcích vnímáno jako nepřenositelná lidská role. Tady se ukazuje princip human-in-the-loop: člověk ve smyčce není jen technická pojistka, ale garance institucionální důvěry. Tím se exo-žurnalistika liší od běžného „AI assisted writing”. Nejde jen o použití nástroje, ale o udržení lidské autority v klíčových bodech workflow.
Value-motivated use: redakce neodmítají AI z konzervativnosti
V této souvislosti je přesný koncept takzvaného value-motivated use. Popisuje situaci, kdy novináři neomezují AI proto, že by byli technologicky zaostalí, ale proto, že při jejím používání chrání profesní hodnoty jako přesnost, ověřitelnost, transparentnost a integritu (wu-2024).
Tento koncept koriguje zjednodušený obraz, podle nějž budou redakce pod tlakem produktivity automaticky předávat stále více práce strojům. Kvalitativní výzkum Wu ukazuje spíše opak: novináři aktivně vymezují hranice, za které AI pustit nechtějí, a to i tehdy, když by jim technologie mohla ušetřit čas. Mapování redakčních percepcí u Cools a Diakopoulos tento obraz podporuje (cools-diakopoulos-2024).
Roste hodnota původní práce i důvěryhodných autorů
Mediální domy proto přehodnocují, do jakých formátů investovat. U servisního a snadno shrnutelného obsahu je stále obtížnější konkurovat odpovídacím systémům. Naopak roste význam investigativy, terénní práce, odborného kontextu a interpretace. Právě tyto oblasti v průzkumech mediálních lídrů dlouhodobě získávají nejvyšší prioritu, zatímco rutinní servisní obsah ztrácí váhu (newman-2026).
V prostředí, kde AI rozhraní stírají rozdíl mezi zdroji a kde publikum stále častěji vstupuje do zpráv přes platformy nebo asistenty, roste i význam konkrétních autorů a důvěryhodné redakční identity. Nejde o okrajový marketingový prvek, ale o způsob, jak udržet vazbu mezi médiem a publikem v době, kdy článek přestává být jedinou vstupní branou.
Rizikem je oslabení úsudku a homogenizace
Exo-žurnalistika nese i vlastní rizika. Pokud redakce deleguje příliš velkou část poznávací práce na jazykové modely, může postupně oslabovat vlastní úsudek, paměť a schopnost originální interpretace. Tento problém v různých obměnách zachycují studie ze vzdělávacího prostředí i výpovědi samotných novinářů. Barcaui upozorňuje na slabší dlouhodobou retenci znalostí při spoléhání na ChatGPT (po pětačtyřiceti dnech 57,5 oproti 68,5 procenta u kontrolní skupiny) (barcaui-2025). Benedek a Sziklai k tomu doplňují širší problém over-reliance ve vzdělávacím prostředí a kvalitativní redakční výzkum ukazuje, jak novináři sami vnímají riziko oslabení úsudku (benedek-sziklai-2025; cools-diakopoulos-2024).
Dalším rizikem je homogenizace. Doshi a Hauser ukazují, že AI může zlepšovat individuální výkon méně zkušených autorů, ale současně snižovat kolektivní rozmanitost výstupů, pokud podobné nástroje používá větší skupina lidí zároveň (doshi-hauser-2024). Pro redakce to znamená nebezpečí stylistického splývání a ztráty vlastního hlasu. Human-in-the-loop je proto důležitý nejen kvůli opravě faktických chyb, ale i kvůli zachování interpretační a autorské odlišnosti.
Rozhraní mezi médiem a publikem se mění i uvnitř redakcí
Proměna redakční práce souvisí i se změnou rozhraní mezi médiem a publikem. Některá média experimentují s vlastními chatboty nad archivem, dostupné případové studie však ukazují, že jde zatím spíše o ranou a omezenou praxi než o nový standard. V případech El País a El Espectador studie tyto nástroje popisuje jako asistenty pro vyhledávání a výběr obsahu daného média, nikoli jako masový nástroj, který by nahradil tradiční článek nebo homepage (sanchez-munoz-2026).
Pro redakce je proto podstatnější chápat AI jako změnu workflow a distribuční logiky než jako povinnost vybudovat vlastního chatbota. Strategická otázka zní, zda dokážou vytvářet rozpoznatelný obsah a udržet kontrolu nad jeho interpretací v cizích rozhraních.
České prostředí: automatizace i pravidla
České prostředí ukazuje, že automatizace sama o sobě není novým fenoménem. Česká tisková kancelář využívá poloautomatické generování některých typů textů už řadu let, například u volebních výsledků, počasí nebo popisků fotografií. Tyto příklady ilustrují rozdíl mezi bezpečnou automatizací strukturovaných úloh a rizikovým nasazením generativních nástrojů v citlivých zpravodajských nebo publicistických formátech.
Na úrovni pravidel patří mezi nejviditelnější příklady Seznam Zprávy a Český rozhlas. Obě redakce poměrně brzy zveřejnily interní mantinely pro použití AI, zejména v oblasti generování textu a práce s obrazovým materiálem. U části dalších velkých vydavatelů podobně jasná veřejná pravidla stále chybějí a roste tím význam sdílených oborových standardů.
Česká perspektiva: Pavel Kasík a AI jako oponent
V debatě NFNZ nabídl Pavel Kasík ze Seznam Zpráv praktický, ale stále opatrný pohled na to, jak může AI do redakce vstupovat. Nevidí ji jako bezpečného autora finálního textu, ale jako nástroj pro přípravnou fázi práce: pro hledání protiargumentů, odhalování slabých míst v textu nebo testování toho, co autor nevysvětlil dostatečně srozumitelně.
Kasíkova zkušenost převádí obecný model exo-žurnalistiky do konkrétní redakční praxe. Smyslem není předat stroji odpovědnost za článek, ale využít ho jako oponenta před psaním nebo při revizi argumentace. V tomto omezeném režimu může AI pomáhat, aniž by přebírala roli autora, editora nebo ověřovatele faktů.
Pokračovat: Co dál: doporučení → · zpět na úvod reportu