Jak se vyznat v pojmech jako syntetický panel, LLM, RAG nebo multiagentní simulace?

💡 V AI výzkumu nestačí mít správnou otázku. Potřebujete i správné pojmy. Tento přehled klíčových termínů vám pomůže rozlišit, co skutečně patří do výzkumu s umělou inteligencí a co je jen dobře napsaný marketingový slib.

Syntetický panel

Digitální alternativa ke klasickému výzkumnému panelu, kde místo lidí odpovídají modelované „syntetické osoby“ (tzv. agenti). Tyto modely jsou navrženy tak, aby reprezentovaly různé typy zákazníků podle demografie, znalostí nebo chování. Používají se ke zrychlení testování konceptů, cen a komunikačních strategií bez nutnosti náročného sběru dat.

✅ Lakmoos využívá neuro-symbolickou AI, díky čemuž může vytvářet syntetické panely, které simulují rozhodování, nikoli jen generují text.

LLM (Large Language Model)

Model umělé inteligence trénovaný na obrovském množství textu (např. GPT-4). Umí generovat jazyk, odpovídat na otázky, navrhovat hypotézy – ale neumí predikovat chování. LLM generuje pravděpodobný text, ne nutně realistickou odpověď zákazníka.

⚠️ LLM je skvělý pomocník pro psaní, ne pro rozhodování.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Technika, která kombinuje LLM s vyhledáváním, nejprve se dohledají dokumenty, které pak model „přežvýká“ a vygeneruje odpověď. Hodí se pro shrnutí dat nebo tvorbu reportů. Nevhodné pro behaviorální simulace.

🔎 Příklad: AI shrne výstup z výzkumu, ale není schopna simulovat, jak by různé typy zákazníků volily mezi variantami nabídky.

Generativní AI (GenAI)

Širší pojem pro modely, které „generují“ výstupy – text, obrázky, zvuk. LLM je jedním z typů GenAI. Výhodou je kreativita a rychlost, nevýhodou nedostatek přesnosti při simulaci lidského chování.

⚠️ GenAI = výstup vypadá věrohodně, ale nemusí být věcně správný.

Multi-agentní simulace

Přístup, kde se modeluje více „agentů“. Každý má paměť, demografické rysy, schopnost reagovat na situaci. Tato metoda je základem behaviorálních simulací. Umožňuje například testovat, jak různé skupiny (např. mladí rodiče vs. senioři) reagují na změnu ceny nebo nové funkce produktu. Pozor, vždy se ale ptejte, jaký typ AI stojí za agenty, abyste nekupovali sadu GPT.

📊 Tato metoda stojí za nejpokročilejšími systémy jako Lakmoos, kde agenti simulují reálné rozhodování, ne jen jazykové odpovědi.

GPT wrapper

Nástroj, který „obalí“ LLM jako GPT do přívětivého rozhraní. Nejde o nový model, ale o způsob, jak zabalit prompt do pěkného rozhraní. Používá se často u AI panelů, které jsou ve skutečnosti jen ChatGPT s kostýmem.

⚠️ Pokud AI panel vždy „odpovídá“ krásnou větou, ale nikdy nezmění názor, možná nemáte model ale velmi drahý prompt.

Behaviorální simulace

Proces, při kterém se nesimuluje jen jazyk (co by někdo řekl), ale rozhodovací logika (co by někdo udělal). Používá se např. pro testování adopce produktu, citlivosti na cenu nebo variant messagingu. Cílem je předpověď, ne popis.

🎯 Rozdíl mezi „řekni mi, co si myslí“ a „ukaž mi, jak se rozhodne“.

Neuro-symbolická AI

Kombinace dvou typů AI: neuronové sítě (pro učení a generalizaci) a symbolická logika (pro vysvětlitelnost a strukturu). Tato architektura umožňuje simulovat chování zákazníků s důrazem na konzistenci, auditovatelnost a replikovatelnost.

✅ Základ pro vysvětlitelné a auditovatelné rozhodovací modely – využíváno např. u Lakmoos.

Všechny pojmy

• Agent (AI agent) – Virtuální jednotka s cíli, pamětí a logikou, která simuluje chování konkrétního typu spotřebitele.

• Agent-based simulation / Multi-agentní simulace – Metoda modelující rozhodování tisíců různých agentů napříč segmenty a situacemi.

• Auditovatelnost (Auditability) – Možnost zpětně dohledat, proč AI vydala konkrétní rozhodnutí.

• Behaviorální simulace – Simulace založená na tom, jak lidé reálně rozhodují, ne jen jak mluví.

• Bias (Zkreslení) – Systematická chyba ve výstupech AI způsobená tréninkem nebo výběrem dat.

• Kausalita (Causality) – Zachycení příčinných vztahů v rozhodování uživatelů.

• Churn (Odchod zákazníka) – Změna poskytovatele, často simulovaná pro předvídání loajality.

• Convenience sampling – Nereprezentativní, snadný výběr odpovědí (např. “zeptali jsme se ChatGPT”).

• Decision logic (Rozhodovací logika) – Pravidla, podle kterých agent dělá rozhodnutí.

• Demografická variace – Rozdíly mezi agenty podle věku, příjmu nebo lokality.

• Explainability (Vysvětlitelnost) – Schopnost porozumět, proč model došel ke konkrétnímu výsledku.

• Fluency vs. Fidelity – Rozdíl mezi plynulostí textu a věrností modelovaného chování.

• Generative AI (GenAI) – AI, která generuje text, ale nemusí chápat chování nebo rozhodování.

• GPT wrapper – Nástroj obalující ChatGPT prompty bez hlubší logiky nebo modelování.

• LLM (Large Language Model) – Jazykový model trénovaný na velkých textech, např. GPT-4.

• Memory (Paměť agenta) – Schopnost uchovávat předchozí rozhodnutí a učení.

• Neuro-symbolic AI – Kombinace neuronových sítí a symbolické logiky pro chytřejší chování.

• Niche audience (Niche segment) – Specifická, těžko dosažitelná cílová skupina.

• Prompt-based AI – AI řízená zadáním (promptem), obvykle bez samostatné logiky.

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) – AI, která nejprve hledá dokumenty a pak generuje odpověď.

• Sampling (Výběr vzorku) – Proces volby reprezentativní skupiny pro výzkum.

• Segment-level simulation – Simulace rozdílů v chování mezi různými cílovými skupinami.

• Syntetický panel – Panel složený z umělých agentů místo živých respondentů.

• Syntetický respondent – Virtuální účastník výzkumu, který odpovídá podle logiky a profilu.

• Traceability (Sledovatelnost) – Možnost zpětné analýzy, jak výstup vznikl.

• Validation (Validace) – Ověření, že model dává realistické nebo historicky odpovídající výsledky.

• Wrapper – Povrchová vrstva nad LLM, která vytváří zdání komplexního nástroje.

  
  

Pojmů v oblasti AI výzkumu rychle přibývá, ale rozdíly mezi nimi nejsou jen kosmetické. Pokud máte rozhodovat podle AI výstupů, musíte rozumět tomu, odkud pochází.

🧭 Chcete vědět víc? Transparentně odpovídáme 20 otázek pro bezpečný nákup AI podle ESOMAR standardu.