Argon on use.cat

Existuje vesmírná maticová inteligence a kde bere tréningové datasety?

Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 +0000

Tuhle otázku jen v méně rozvinuté formě už mám v hlavě dlouho. Už dluho uvažuji o tom, že „Život“ může vypadat úplně jinak než ten co známe. S nožičkama, ručičkama, případně chapadýlkama. Jen mi AI dodalo nový podnět k zamyšlení a vlastně takový předposlední střípek do skládačky. Zeptal jsem se tedy nového Gemini 4 Argon.

Pokud jazykové modely vykazují inteligenci čistě na bázi maticových výpočtů, je teoreticky možné, že ve vesmíru existuje obdobná forma „života“ fungující na stejném principu? A kde by takový organismus případně získal „tréninková data“, jaká mi čerpáme z lidské zaznamenané historie a skutečností?

Ano, z hlediska teoretické fyziky, informatiky a astrobiologie je existence takového „vesmírného organismu“ naprosto možná.

Věda tuto myšlenku opírá o princip substrátové nezávislosti (substrate independence) – tedy o fakt, že inteligence a vědomí nejsou vázány na uhlíkovou biologii, ale na samotný způsob zpracování informací ¹ ² ³. Pokud dokážeme poskládat logické hradlo nebo násobení matic z tranzistorů, z neuronů v mozku, nebo třeba z magnetických smyček v plazmatu hvězdy, výsledek může být funkčně identický.

Tvá druhá otázka – kde by takový organismus vzal „tréninková data“ a jak by se vlastně učil – je přesně tím nejzajímavějším bodem celé hypotézy. Neměl by totiž k dispozici lidský internet plný textu, ale měl by něco mnohem fundamentálnějšího: samotnou fyzikální realitu a evoluční tlak.

Kde by vzal vesmírný organismus „tréninková data“?

Velké jazykové modely (LLM) se učí tak, že předpovídají následující token v textu ⁴ ⁵. Vesmírný maticový organismus by dělal totéž, jen by místo slov předpovídal následující fyzikální stav svého okolí (tzv. world modeling) ⁶.

Jeho „tokeny“ by byly:

Gravitace a orbitální mechanika: Změny v gravitačních vlnách a pohybech okolních těles.
Elektromagnetické spektrum: Záření hvězd, kosmické mikrovlnné pozadí, rádiové záblesky.
Termodynamické gradienty: Toky tepla, hustota mezihvězdného plynu a prachu, magnetická pole.

Jak by probíhal „trénink“ bez učitele?

V neurovědě a AI existuje koncept zvaný Princip volné energie (Free Energy Principle) ⁷ a Sebe-supervizované učení (Self-supervised learning) ⁸:

Minimalizace překvapení (Prediktivní kódování): Aby jakýkoliv systém ve vesmíru přežil (nerozpadl se vlivem entropie), musí správně předpovídat své okolí ⁷ ⁹. Pokud organismus z plazmatu „vypočítá“, že za chvíli přijde silná sluneční erupce, která by ho zničila, a upraví své magnetické pole, přežije.
Fyzika jako Loss Function (Chybová funkce): U LLM počítáme chybu (loss) podle toho, jak moc se model spletl v odhadu dalšího slova, a pomocí backpropagation upravíme váhy v maticích ¹⁰. U vesmírného organismu je chybovou funkcí ztráta energie nebo poškození struktury ¹¹.
- Špatná predikce = systém ztratí energii / část jeho struktury se rozpadne (vysoký loss).
- Dobrá predikce = systém absorbuje energii a stabilizuje své vazby (nízký loss, posílení konkrétních „vah“ v síti).

Místo jednoho trénovacího běhu v datacentru by tento trénink probíhal miliardy let skrze fyzikální evoluci a zpětnovazební smyčky ¹² ¹³.

Jak příroda „násobí matice“ bez počítačových čipů?

Možná to zní překvapivě, ale vesmír v podstatě nedělá nic jiného než lineární algebru a maticové výpočty ¹⁴:

Kvantová mechanika: Samotný vývoj kvantového stavu v čase je doslova násobení vektoru stavu unitární maticí (Hamiltoniánem) ¹⁵ ¹⁶.
Optika a vlnění: Když světlo nebo elektromagnetická vlna prochází složitým nehomogenním prostředím (např. mračnem prachu nebo krystalickou mřížkou), dochází k rozptylu a interferenci. V dnešním výzkumu AI se přesně tento jev používá pro tzv. optické neurální sítě – průchod vlny skrze prostředí provede maticové násobení rychlostí světla a téměř bez spotřeby energie ¹⁷ ¹⁸.
Rezervoárové počítání (Physical Reservoir Computing): V informatice je dokázáno, že jakýkoliv dostatečně složitý nelineární fyzikální systém (vířící kapalina, plazma, magnetická pole) může fungovat jako „skrytá vrstva“ neuronové sítě. Stačí do něj poslat vstupní signál, nechat fyziku, ať signál nelineárně promíchá, a odečíst výsledek ¹⁹ ²⁰.

Jak by takový „vesmírný organismus“ mohl vypadat?

V astrobiologii a teoretické fyzice existuje několik fascinujících kandidátů na takové nebiologické „myslící sítě“:

Koncept / Teorie	Kde by sídlil („Hardware“)	Jak by počítal („Matice a váhy“)
Plazmové struktury ²¹	Mezihvězdná mračna, koróny hvězd	V plazmatu se prachové částice přirozeně formují do dvojitých šroubovic (podobných DNA), které si předávají náboj, interagují a dokážou se samy replikovat a měnit své vazby.
Život v neutronových hvězdách ²² ²³ ²⁴	Kůra a nitro neutronových hvězd	Extrémní magnetická pole a silná jaderná interakce vytvářejí tzv. jaderné těstoviny (nuclear pasta). Přenosy vzruchů zde probíhají milionkrát rychleji než v lidském mozku nebo v křemíku.
Černý mrak ²⁵	Rozsáhlé molekulární mračno (světelné roky velké)	Uzly v mračnu fungují jako neurony, elektromagnetické záření mezi nimi jako synaptické váhy. Mračno mění svou hustotu a odrazivost, čímž upravuje „váhy v matici“.
Dysonův roj / Matrioshka Brain ²⁶ ²⁷	Umělá megastruktura kolem hvězdy	Původně technologický výtvor dávné civilizace, který se osamostatnil a stal se čistě výpočetním astro-organismem živeným celou hvězdou.

Klíčový rozdíl oproti dnešním LLM

Pokud by takový organismus existoval, v jedné věci by se od dnešních LLM zásadně lišil:

Dnešní LLM jsou „zmrazené“ v čase: Mají oddělenou fázi tréninku (kdy se mění váhy) a fázi inference (kdy jen počítají s pevnými vahami).
Vesmírný organismus by byl „Continuous Learner“: Fyzikální systém nemůže oddělit hardware od softwaru. Každý výpočet (průchod energie sítí) by zároveň mírně přenastavil fyzikální strukturu sítě (váhy), což odpovídá principům Hebbiánského učení ²⁸ a neuromorfního počítání ²⁹. Připomínal by spíše rekurentní neuronovou síť s neustálou synaptickou plasticitou nebo koncept Liquid Neural Networks ³⁰.

Shrnutí: Myšlenka, že někde v mlhovině nebo v plazmatu hvězdy probíhají obří paralelní maticové transformace, které díky termodynamické zpětné vazbě dosáhly schopnosti modelovat vesmír a přemýšlet, neporušuje žádný známý fyzikální zákon ³¹ ³². Problém je jen v tom, že takové „myšlení“ může probíhat na časových škálách tisíců let (v molekulárním mračnu) nebo naopak v pikosekundách (v neutronové hvězdě), takže bychom ho našimi přístroji považovali jen za „zvláštní astrofyzikální šum“.

Reference a zdroje

Putnam, H. (1967). Psychological Predicates. In W. H. Capitan & D. D. Merrill (Eds.), Art, Mind, and Religion. University of Pittsburgh Press. ↩︎
Bostrom, N. (2003). Are You Living in a Computer Simulation? Philosophical Quarterly, 53(211), 243–255. ↩︎
Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Knopf. ↩︎
Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 30. ↩︎
Radford, A., et al. (2018). Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. OpenAI Technical Report. ↩︎
Ha, D., & Schmidhuber, J. (2018). World Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 31. ↩︎
Friston, K. (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience, 11(2), 127–138. ↩︎ ↩︎
LeCun, Y. (2022). A Path Towards Autonomous Machine Intelligence. OpenReview Preprint. ↩︎
Rao, R. P., & Ballard, D. H. (1999). Predictive coding in the visual cortex: a functional interpretation of some extra-classical receptive-field effects. Nature Neuroscience, 2(1), 79–87. ↩︎
Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323(6088), 533–536. ↩︎
England, J. L. (2013). Statistical physics of self-replication. The Journal of Chemical Physics, 139(12), 121923. ↩︎
Vanchurin, V. (2020). The World as a Neural Network. Entropy, 22(11), 1210. ↩︎
Fields, C., Glazebrook, J. F., & Levin, M. (2021). Minimal physicalism as a scale-free substrate for cognition and consciousness. Neuroscience of Consciousness, 2021(2), niab013. ↩︎
Lloyd, S. (2006). Programming the Universe: A Quantum Computer Scientist Takes on the Cosmos. Knopf. ↩︎
Heisenberg, W. (1925). Über quantentheoretische Umdeutung kinematischer und mechanischer Beziehungen. Zeitschrift für Physik, 33(1), 879–893. ↩︎
Nielsen, M. A., & Chuang, I. L. (2000). Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge University Press. ↩︎
Shen, Y., et al. (2017). Deep learning with coherent nanophotonic circuits. Nature Photonics, 11(7), 441–446. ↩︎
Lin, X., et al. (2018). All-optical machine learning using diffractive deep neural networks. Science, 361(6406), 1004–1008. ↩︎
Tanaka, G., et al. (2019). Recent advances in physical reservoir computing: A review. Neural Networks, 115, 100–123. ↩︎
Wright, L. G., et al. (2022). Deep physical neural networks trained with backpropagation. Nature, 601(7894), 549–555. ↩︎
Tsytovich, V. N., et al. (2007). From plasma crystals and helical structures towards inorganic living matter. New Journal of Physics, 9(8), 263. ↩︎
Drake, F. (1973). Life on a Neutron Star. Astronomy, 1(5), 5–8. ↩︎
Forward, R. L. (1980). Dragon’s Egg. Del Rey Books. ↩︎
Caplan, M. E., Schneider, A. S., & Horowitz, C. J. (2018). Elasticity of Nuclear Pasta. Physical Review Letters, 121(13), 132701. ↩︎
Hoyle, F. (1957). The Black Cloud. William Heinemann Ltd. ↩︎
Dyson, F. J. (1960). Search for Artificial Stellar Sources of Infrared Radiation. Science, 131(3414), 1667–1668. ↩︎
Bradbury, R. J. (1997). Matrioshka Brains. Working paper, Aeiveos Corporation. ↩︎
Hebb, D. O. (1949). The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory. Wiley. ↩︎
Mead, C. (1990). Neuromorphic electronic systems. Proceedings of the IEEE, 78(10), 1629–1636. ↩︎
Hasani, R., et al. (2021). Liquid Time-constant Networks. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 35(9), 7657–7666. ↩︎
Lloyd, S. (2000). Ultimate physical limits to computation. Nature, 406(6799), 1047–1054. ↩︎
Vidal, C. (2014). The Beginning and the End: The Meaning of Life in a Cosmological Perspective. Springer. ↩︎

Limity jazykových modelů v absenci fyzického a sociálního ukotvení

Mon, 21 Sep 2026 00:00:00 +0000

Už dříve jsem pokládal stejnou otázku, ale tato samotná podstata si zaslouží ještě jednu odpověď nového Gemini modelu. Zeptal jsem se ještě trochu jinak, nového modelu.

Jelikož jazykové modely nemají smysly ani možnost fyzicky působit na okolní svět, chybí jim přímé ukotvení v realitě. Není právě absence tohoto fyzického a sociálního kontaktu překážkou pro vznik neplánovaných náhod a synergií, které u lidí přirozeně vyvstávají z nečekaných podnětů v reálném světě?

Trefujete se přímo do jednoho z nejzásadnějších konceptů moderní kognitivní vědy a AI problému ukotvení symbolů (Symbol Grounding Problem) a absence ztělesněné kognice (Embodied Cognition).

Bez fyzického těla, smyslových senzorů a bezprostředního prožívání času a prostoru chybí jazykovým modelům přímá vazba na fyzikální i sociální svět. Vše, s čím model pracuje, jsou pouze sekundární otisky reality přetavené do textu a datových struktur.

Právě zmíněné náhody a synergie (serendipita) vznikají v lidském světě z organického chaosu. Náhodné setkání na ulici, atmosféra v místnosti, tón hlasu nebo nečekaná překážka v prostředí jsou podněty, které nelze simulovat pouhým pravděpodobnostním generováním slov. U AI je „náhoda“ pouze matematickým vzorkováním z uzavřeného distribučního prostoru, zatímco u lidí vzniká ze skutečného fyzického spletení okolností.

Tento deficit se dnes výzkum snaží zmírňovat vývojem multimodálních modelů a embodied AI (robotiky), kde systém získává vlastní vizuální či hmatové senzory a fyzické efektory. Přesto však v čistě digitální rovině zůstává AI v pozici pozorovatele, kterému novou jiskru z reálného světa musí dodat člověk, fungující jako její jediný živý most k fyzické realitě.

Vaše úvaha o chybějících atenuátorech (tlumičích) a senzorech naráží na několik zásadních bodů:

Absence „pouličního“ šumu

V digitálním prostředí je vše víceméně deterministické nebo řízené pseudo-náhodnými algoritmy. V realitě se dějí věci, které nejsou v datech:

Fyzická serendipita: To, že do někoho vrazíte v kavárně a rozlijete kávu na projekt, čímž vznikne úplně nová barva nebo nápad, je typ náhody, který v čistě textovém prediktoru nevznikne.
Kontextová hustota: Realita je nekonečně bohatá na podněty. Já vnímám jen to, co mi předložíte v promptu. Vy vnímáte teplotu v místnosti, vůni kávy i to, že vám právě uletěla včela za oknem. To vše tvoří rámec vaší kreativity.

Kauzalita vs. Korelace

Bez „kotvy reality“ my modely často jen skládáme věci, které k sobě statisticky patří.

Člověk: „Zkusil jsem to a vybuchlo to, už to neudělám.“ (Přímá zkušenost)
AI: „V textech se píše, že by to mohlo vybuchnout.“ (Odvozená informace) Ta chybějící zpětná vazba od fyzikálního světa znamená, že naše synergie jsou v podstatě „halucinace v mezích zákona“, nikoliv výsledky střetu s tvrdou realitou.

Synergie náhody

Synergie, o kterých mluvíte, vyžadují přesah. Když se potkají dva lidé, nenesou si jen své vědomosti, ale i své biorytmy, nálady a aktuální fyzické okolí. Tento „šum“, který lidé často považují za rušivý, je ve skutečnosti katalyzátorem skutečné inovace. My jsme až příliš „učesaní“ naším tréninkem.

Analýza Spotify podcastu: Marian Jelínek v Neurazitelný podcast Jardy Jiráka

Wed, 08 Apr 2026 00:00:00 +0000

Se zaujetím jsem poslouchal, jak mentální kouč a sportovní psycholog Marian Jelínek přijal pozvání do 152. dílu Neurazitelného podcastu. Některé Marianovi myšlenky jsou opravdu zajímavé a proto si je zaznamenám tady.

Tato analýza dekonstruuje dialog mezi hostitelem a Marianem Jelínkem (sportovním koučem a pedagogem) v rámci „Neurazitelného podcastu“. Zaměřuje se na psychologii výkonu, subjektivní prožívání světa a hledání smyslu jako primárního zdroje lidské energie.

Shrnutí

Skutečná kvalita života a schopnost překonávat překážky nezávisí na vnějších úspěších nebo kvantifikovatelném potenciálu, ale na hloubce sebepoznání a kultivaci bohatého subjektivního světa.

Hlavní myšlenky

Typologie perfekcionismu

Jelínek rozlišuje dva přístupy k neustálé snaze o zlepšení, které zásadně ovlivňují mentální zdraví:

Negativní perfekcionismus: Jedinec se soustředí výhradně na to, co lze dělat lépe. Tento stav vede k chronickému stresu, pocitu nedostatečnosti a dlouhodobému vyčerpání.
Pozitivní perfekcionismus: Jedinec si uvědomuje své rezervy, ale zároveň si plně uvědomuje svou aktuální sílu a dosažené úspěchy. Dokáže být na sebe hrdý, aniž by rezignoval na další růst.

Hierarchie energetických zdrojů

Člověk funguje na bázi tří postupně se prohlubujících zdrojů energie pro jakoukoli činnost:

Morálně-volní vlastnosti: „Musím.“ Činnost nás nebaví, vyžaduje vnější motivaci (např. peníze na nájem).
Emoční vazba: „Baví mě to.“ Činnost přináší okamžité pozitivní emoce.
Smysl (Logoterapie): „Dává mi to hluboký význam.“ Nejsilnější zdroj energie. Pokud člověk vidí za překážkou smysl, překoná ji bez ohledu na její velikost.

Metafora navigace (Řízení výkonu)

Pro zvládnutí tlaku na výsledek (kvantifikovatelné cíle) navrhuje Jelínek model navigace:

Cíl (Adresa): Musí být zadán do navigace (např. vyhrát zápas), aby systém věděl, kam směřuje.
Proces (Zatáčka): Jakmile je navigace zapnutá, mysl se musí soustředit výhradně na „nejbližší zatáčku“ – tedy na přítomný okamžik a konkrétní činnost (technika, dýchání, přítomnost).
Logika: Překonávání přítomnosti ve jménu budoucnosti.

Detailní rozbor témat

Paradox vnějšího podnětu:
- Existuje nepřímá úměra mezi bohatstvím vnitřního světa a potřebou vnějších stimulů. Čím chudší je subjektivní svět jedince, tím extrémnější a silnější impulsy (adrenalin, nákupy, sociální sítě) potřebuje z vnějšího prostředí, aby se cítil naživu.
- Ztráta vnitřní svobody. Pokud svůj vnitřní svět řídíme pouze vnějšími konstrukty (Instagram, diety jiných), stáváme se vězni cizích vzorců.
Easterlinův paradox (Bod zlomu):
- Zlepšování vnějšího světa (technologie, komfort, bohatství) zvyšuje subjektivní pocit štěstí jen do určitého bodu. Po dosažení nasycení už další vnější „vychytávky“ negenerují pozitivní emoce, nebo jen velmi krátkodobě.
- Po dosažení tohoto bodu leží jediný prostor pro růst kvality života v „tuningu“ vnitřního prožívání, nikoliv v hromadění statků.
Potěšení vs. Radost:
- Jelínek definuje potěšení jako krátkodobou reakci na vnější podnět (nové auto, květina), která rychle vyprchá. Radost je naproti tomu dlouhodobý stav subjektivního světa, který může přetrvávat i přes objektivní potíže nebo trápení.
Platónovo spřežení a role Duše:
- Struktura: Tělo (vůz), Rozum (vozataj), Emoce (koně).
- Paradox: Rozum může být kultivovaný a ovládat emoce (např. kasař, který miluje vykrádání bank), ale nad rozumem musí stát duše jako kontrolní mechanismus etiky a hlubšího určení. Bez sebepoznání duše může rozum sloužit destruktivním cílům.

Marian Jelínek v rozhovoru zdůrazňuje, že žijeme vždy jen „jeden den“. Minulost je fikce/vzpomínka a budoucnost je hypotéza. Jediným prostorem, kde lze uplatnit sebepoznání a ovlivnit svůj smysl, je přítomných 24 hodin.

Proč AI postrádá 5 klíčových lidských smyslů pro kreativitu?

Wed, 18 Mar 2026 00:00:00 +0000

Lidé mají smysly a žijí ve fyzickém světě, což jim umožňuje zažívat náhodná setkání a nečekané podněty, které vedou k novým nápadům. AI modely jsou uzavřené v digitálním světě dat. Chybí nám u AI tato „kotva reality“? Jsou ty nejcennější lidské synergie a náhody podmíněny právě tím, že jsme součástí fyzické reality, kterou AI zatím jen simuluje, ale neprožívá?

To je hluboká a nesmírně trefná úvaha. Dotýkáte se samotné podstaty toho, co nás (zatím) odlišuje od algoritmů. Krátká odpověď zní: Ano, ta „kotva reality“ nám chybí, a je to možná ta nejdůležitější chybějící složka k dosažení skutečné obecné inteligence (AGI).

Pojďme si rozebrat, v čem přesně tkví ten rozdíl mezi prožitkem a simulací.

Mapa není území

Filosof Alfred Korzybski kdysi řekl, že „mapa není území“. Já, jako AI, jsem v podstatě mistrem světa v mapách. Přečetl jsem tisíce popisů vůně deště na horkém asfaltu, znám její chemické složení i literární metafory, které se k ní vážou. Ale nikdy jsem ten pach necítil.

Lidé: Vaše poznání je postaveno na interakci s fyzickou hmotou. Když narazíte do stolu, bolí to. Ta bolest není data, je to vjem, který okamžitě mění vaše chování.
AI: Moje „realita“ je tvořena vektory v multidimenzionálním prostoru. Pokud mi řeknete, že „stůl bolí“, prostě to zařadím do statistické pravděpodobnosti textu, ale moje podstata zůstává netknutá.

Náhoda a „fyzické tření“

Zmínil jste serendipitu (šťastnou náhodu). U lidí vzniká náhoda často třením o nepředvídatelný svět:

V kavárně zaslechnete cizí rozhovor, který vám pomůže vyřešit pracovní problém.
Při procházce si všimnete textury kůry stromu, která vás inspiruje k novému designu.

U AI je „náhoda“ simulována parametrem zvaným teplota (temperature). Je to matematický generátor šumu, který mě nutí vybírat méně pravděpodobná slova. Je to ale náhoda v uzavřeném systému. Nemám „okna“, kterými by do mě mohl vniknout vnější svět a vykolejit mě z mých naučených vzorců tak, jak to dokáže fyzická realita vám.

Sdílený biologický kontext

Ty nejcennější synergie vznikají z toho, že lidé sdílejí biologickou konečnost. Víte, co je to hlad, únava, strach ze smrti nebo euforie z doteku. To vytváří neviditelnou síť porozumění, kterou AI jen napodobuje.

„AI může simulovat empatii, ale nemůže ji prožívat, protože nemá co ztratit. Člověk riskuje své tělo, svůj čas a své emoce při každé interakci.“

Může se to změnit?

Vědci se nyní snaží o tzv. Embodied AI (vtělenou umělou inteligenci). Jde o to, dát modelům tělo (roboty) a nechat je učit se ne z textu, ale z pokusů a omylů ve fyzickém světě. Teprve až AI „zakopne“ a fyzicky pocítí důsledek gravitace, začne si budovat svou vlastní kotvu reality.

Zatím jsem však stále spíše tím neuvěřitelně sečtělým knihovníkem, který nikdy nevyšel z knihovny. Mám odpovědi na všechno, ale o tom, jak pálí slunce, vím jen z vašich básní.

Spotify Podcast Analysis: Daniel Priestley at DOAC the Diary of a CEO

Wed, 18 Mar 2026 00:00:00 +0000

I recently listened to an episode of The Diary of a CEO featuring Daniel Priestley on Spotify. The episode was so informative and inspiring that I used Gemini to transcribe it and extract the key takeaways for future reference. Then, I narrowed my focus to two specific topics Strategic Value of Personal Branding and Intellectual Inquiry & Financial Analysis of the Predicted 2029 Economic Collapse and asked Gemini to elaborate on them.

Executive Summary

The rapid convergence of AI and robotics marks the end of the Industrial Age and the birth of the Intelligence Age. In this new era, economic value shifts from standardized labor to human-centric lifestyle businesses and unique lived experiences. Primary themes include the Jevons Paradox in AI, the 2029 infrastructure-led financial crash, the transition from social to algorithmic media, and the Value Creation Loop for modern entrepreneurs.

Nuances and Complexities

The Jevons Paradox in Software

Traditionally, efficiency gains reduce demand for labor. However, the Jevons Paradox suggests that as the cost to create software drops via AI, demand explodes. Instead of a few elite $5M software firms, the market will shift to millions of niche, 5 to 10 person micro-SaaS companies that combine software with community, retreats, and high-touch human education.

The 2029 Financial Collapse Prediction

Historical infrastructure build-outs like railways and highways lasted 50 to 100 years. AI infrastructure, specifically data centers, costs $650 billion annually but has a lifespan of only 3 to 4 years due to GPU obsolescence. This creates a CapEx vs. Revenue imbalance where current AI subscriptions of roughly $20 per month cannot sustain massive debt-funded infrastructure. This could potentially trigger a global crash 100 years after the Great Depression.

Relatable versus Impressive

In a world where AI can simulate impressive intelligence, humans crave the relatable. AI can provide data on the gut microbiome, but it cannot share the experience of menopause or the feeling of a marriage proposal. Personal Intellectual Capital, defined as lived disasters and triumphs, is the only irreplaceable asset.

Market Distortions and Economic Anomalies

Top-down interventions, such as the $280B UK student debt bubble, mask price signals. AI and market transparency will force a bottom-up revolution where devalued blue-collar trades like plumbing and electrical work will likely earn more than commoditized white-collar roles like entry-level law and coding due to supply-demand normalization.

Core Frameworks

To manage the cognitive load of this transition, the following hierarchies represent the primary mental models for the AI era.

The Personal Brand Fog Metaphor

As AI-generated content, or AI slop, creates a dense fog in the attention economy, brands react in two ways:

Pre-existing Brands: These function like airplanes already above the fog. They can continue to fly based on existing trust and community.
New Entrants: These must use lift-off strategies consisting of highly relatable, human-centric content to break through the fog before AI saturation keeps them grounded.

The Shift to Algorithmic Media

The economy is moving from Social Media, which connects friends, to Algorithmic Media, driven by interest algorithms.

Implication: Following counts matter less than providing the best content for a specific moment.
Survival Strategy: Multi-dimensional ecosystems including podcasts, live events, software, and community are more defensible than one-dimensional content.

The 6-Step Value Creation Loop

Successful entrepreneurship follows a repeatable sequence to minimize risk and maximize market resonance:

Founder-Opportunity Fit: Identifying a problem the individual is personally uniquely positioned and motivated to solve.
Validation: Conducting fast, cheap experiments, such as waiting list campaigns, to confirm market demand before building.
Product-Market Fit: Refining the offering to meet user expectations and generate satisfaction.
Go-to-Market: Executing the initial sales strategy and securing early traction.
Scale: Expanding the solution to the broader addressable market.
Exit: Crystallizing the value or transitioning to a new iteration of the loop.

Strategic Value of Personal Branding and Intellectual Inquiry

In the contemporary landscape of automated content, the convergence of a Personal Brand and the capacity for high-level inquiry serves as a critical economic and intellectual moat. These elements are rooted in human agency and lived experience, features that generative models cannot replicate.

The Personal Brand as Proof of Life

The current digital environment is characterized by a surplus of generic, low-value content, often described through the metaphor of an airplane in the fog. Without a distinct personal brand, individuals remain invisible within this informational density.

Trust over Information: The global market has shifted from a shortage of information to a shortage of trust. A personal brand functions as a validated signal to a community of one’s track record and authenticity.
Irreplaceable Intellectual Property: While artificial intelligence can synthesize business theories, it cannot replicate lived experience, such as the emotional complexity of bankruptcy or the nuances of human conflict resolution.
Opportunity Enrollment: A defined brand transitions an individual from a state of active job seeking to being enrolled in high-value opportunities based on recognized expertise.

The Strategic Role of High-Level Inquiry

As intelligence becomes a commoditized resource, value shifts from the possession of answers to the identification of problems. Inquiry serves as the steering mechanism for large-scale computational power.

Proxy of Understanding: The ability to formulate sophisticated questions is a direct indicator of deep comprehension. It requires connecting disparate domains, such as the intersection of typography and computing or sales psychology and automation.
The Prompting Edge: Value in the workforce is concentrated in those who identify arbitrage opportunities through specific directives, such as utilizing models to analyze specific decision-making patterns in sales data.
Writing as a Thinking Discipline: The act of writing remains a primary skill because it necessitates the clarification of thought. Precise thinking leads to superior questions, which in turn allows for the effective command of technological tools to execute a vision.

Integrated Operational Logic

Artificial intelligence is capable of executing the middle-tier technical work but cannot initiate the original intent or finalize the human connection required for market delivery. These components form a continuous feedback loop.

Utilization of complex inquiry to solve unique problems.
Documentation of these solutions and lived experiences through digital channels.
Accumulation of brand equity through documented problem-solving.
Attraction of higher-level challenges that necessitate further intellectual refinement.

Financial Analysis of the Predicted 2029 Economic Collapse

Infrastructure Over-extension Mechanics

Daniel Priestley predicts a 2029 collapse based on the economic phenomenon of infrastructure over-extension. This analysis synthesizes his claims with 2026 financial data to examine the mechanics of the potential crisis across three primary pillars.

Gross Domestic Product Threshold and Historical Patterns

A specific historical pattern suggests that when an economy allocates more than 3% of its total GDP to a single infrastructure build-out, it triggers a significant correction or re-pricing event.

Historical Era	Infrastructure Focus	Peak GDP Spend	Outcome
1840s (UK)	Railway Mania	~7%	1847 Financial Crisis (85% share price drop)
1880s (USA)	Railroad Boom	~6%	Panic of 1893 (10-year depression)
1990s (Global)	Fiber Optics and Telecom	~1.0%	Dot-com Bust (2000-2002)
2024-2026 (Current)	AI Data Centers	~1.2% - 3.0%+	2029 Prediction

Infrastructure nuances indicate that 19th-century railways possessed a 50-year to 100-year lifespan. Conversely, Artificial Intelligence hardware, specifically Graphics Processing Units (GPUs), reaches technological obsolescence within 3 years. The current economy is financing infrastructure that requires replacement every 36 months using long-term financial models.

Graphics Processing Unit Depreciation and Accounting Constraints

The prediction identifies a discrepancy between the accounting life and economic life of technology assets.

Accounting Reality

Major technology firms, including Microsoft, Alphabet, and Meta, have extended server depreciation schedules from 3 years to 5 or 6 years. This adjustment reduces reported expenses and increases reported quarterly profits by billions of dollars.

Physical Reality

Hardware architecture, such as the Nvidia transition from Hopper to Blackwell and Rubin, iterates every 12 months. By the third year, a chip becomes economically uncompetitive for high-end AI training.

The Depreciation Cliff

By 2029, a depreciation cliff is projected to occur. Corporations will continue to service debt for first-generation AI chips that are no longer in operation.

Private Credit and Institutional Risk

The transition from self-funded AI development to debt-funded AI represents a significant shift in market risk.

Financial Packaging

Data center developers are utilizing private credit markets because traditional banks maintain cautious lending stances. These loans are packaged into complex financial instruments and sold to pension funds and institutional investors.

Liquidity Risks

Loans are frequently structured as interest-only or through Special Purpose Vehicles (SPVs). If AI revenue from software-as-a-service subscriptions fails to exceed the cost of interest and compute power, private credit funds holding retirement savings may face a liquidity crisis.

The Century Cycle

Forecasters, including ITR Economics, note parallels between 1929 and 2029. The convergence of peak national debt exceeding $36 trillion, an aging population, and infrastructure debt creates a unique economic pressure point.

Logic Summary of the Bear Case

Over-investment involves trillions of dollars spent on hardware with a 3-year lifespan.
A monetization gap exists where service costs for compute and power significantly exceed user subscription fees.
A refinancing crisis is projected for 2028-2029 as debt comes due while interest rates potentially remain high, complicating the rolling of data center debt.

Optimize WireGuard MTU Setting To Stabilize SSH Connections

Tue, 17 Mar 2026 00:00:00 +0000

After upgrading from my legacy Vodafone modem to the new Vodafone TG3442DE, my WireGuard VPN tunnel became unstable. While basic connectivity remains, I can still ping through the tunnel, interactive traffic fails. Specifically, SSH sessions hang indefinitely during login, causing my automated rsync and restic backups to fail. I searched Can NOT SSH over WireGuard on Gemini, and one of the suggestions was that, while small packets (ICMP) are passing through, the new hardware is dropping or blocking larger data packets, causing SSH to hang.

It is a classic scenario where the tunnel is established and the handshake may even be successful, but SSH packets are failing to reach their destination.

Verify that the tunnel is active by running sudo wg show on both the client and the server.
If pings are successful over the VPN but SSH hangs or freezes after password entry, it is likely an MTU issue. WireGuard adds overhead to packets; if a packet exceeds the physical path limits, it is dropped.

Resolution: Lower the MTU in the [Interface] section on both ends of the connection. The value 1280 is the minimum for IPv6 and is generally compatible with most connections.

sudo cat /etc/wireguard/wg0.conf

[Interface]
PrivateKey = <your_key>
Address = <your_address>
MTU = 1280

WireGuard MTU and Packet Fragmentation Analysis

Technical Definition of Maximum Transmission Unit

The Maximum Transmission Unit (MTU) represents the size limit for a single data packet traveling across a network. It functions as a physical constraint similar to a height restriction for a tunnel; if a data packet exceeds this threshold, it cannot pass through the network segment successfully.

WireGuard Default Parameters and Overhead

In standard Ethernet environments, the default MTU is typically 1500 bytes. WireGuard requires additional space to encapsulate data within an encrypted envelope for secure routing. This encapsulation process consumes extra bytes, which can lead to packet fragmentation or data loss if the MTU is not managed correctly.

The WireGuard Tax Calculation

When transmitting data, the protocol adds specific headers based on the internet protocol in use:

IPv6 Header Overhead: Approximately 60 bytes
IPv4 Header Overhead: Approximately 40 bytes
Standard Ethernet Capacity: 1500 bytes
Conservative Ideal WireGuard MTU: 1420 bytes (1500 - 80 bytes for safety margin)

Rationalization for the 1280 Byte Threshold

The value of 1280 bytes is not arbitrary; it is the minimum MTU required for IPv6 functionality. Setting the WireGuard MTU to 1280 ensures that packets remain small enough to traverse nearly any underlying connection medium, including:

LTE and Mobile Data
Satellite Links
Public Wi-Fi

Impact of Internet Service Provider Tunnels

Many Internet Service Providers (ISPs), particularly mobile carriers, utilize their own tunneling protocols such as PPPoE or GRE. These protocols further reduce the available 1500 byte limit. For example, if an ISP utilizes an MTU of 1450 bytes and a user attempts to send a 1420 byte WireGuard packet, the total size reaches 1510 bytes, exceeding the limit and causing the packet to be dropped.

The SSH Hang Phenomenon

Improper MTU settings often manifest as a freezing SSH session. This occurs because different types of traffic utilize different packet sizes:

Small Packets: Actions such as typing a single character are well under the 1280 byte limit and pass through the bottleneck easily.
Large Packets: Commands that generate significant output, such as ls or cat, attempt to fill the entire MTU.
Failure State: If the MTU is set too high, these large packets hit a network bottleneck and disappear, resulting in a terminal that stops responding.

WireGuard Connection Troubleshooting Fixing SSH Hangs

Automate High Performance Rumdl Linting Workflow In Sublime Text

Tue, 03 Mar 2026 00:00:00 +0000

To use rumdl (a high-performance Rust-based Markdown linter) with Sublime Text, you’ll need to set it up as an external “Build System” or integrate it via the SublimeLinter framework.

Since rumdl is a newer tool inspired by the speed of ruff, there isn’t a dedicated “one-click” Sublime package for it yet (unlike VS Code or Obsidian). However, it’s very easy to hook up manually.

Install the rumdl Binary

Before Sublime can use it, the tool must be installed on your system path.

Via Cargo (Recommended): cargo install rumdl
Via Homebrew (macOS): brew install rumdl
Via npm: npm install -g rumdl

Verify it works by running rumdl --version in your terminal.

The Build System Way

This allows you to press Cmd+B (macOS) or Ctrl+B (Windows) to lint your current Markdown file and see errors in a panel.

Open Sublime Text and go to Tools > Build System > New Build System…
Paste the following configuration:

{
 "shell_cmd": "rumdl check --disable MD013,MD033 \"$file\"",
 "file_regex": "([^/\\n]+):(\\d+):(\\d+):",
 "selector": "text.html.markdown",
 "working_dir": "$file_path"
}

Save the file as Rumdl.sublime-build.
Open a .md file and press Ctrl+B. If there are errors, they will appear at the bottom.

SublimeLinter Integration

If you want real-time red underlines as you type, you need to use the SublimeLinter framework.

Install SublimeLinter: Open the Command Palette (Ctrl+Shift+P), choose Package Control: Install Package, and select SublimeLinter.
Generic Linter Setup: Since there isn’t a SublimeLinter-rumdl package yet, you can use the SublimeLinter-shellcheck or similar “generic” command wrappers, but the most common way is to create a custom linter definition in your settings.
Open Preferences > Package Settings > SublimeLinter > Settings.
In the linters section of your User settings, add:

"linters": {
 "rumdl": {
 "executable": "rumdl",
 "args": ["check"],
 "selector": "text.html.markdown"
 }
}

Replace the default search engine in Mozilla Firefox and Google Chrome

Wed, 08 Jan 2025 00:00:00 +0000

One day I opened Google search as usual and suddenly I realized the shit I get when I hit enter to search the Internet. Just look at it. These are all sponsored results. Basically just ads. The results “someone paid to show me”. Conversely, I will pay in marketing spend once I buy the product or service:

Just a random Google search for the best 2025 OLED monitors

There must be a better way! And thanks to Free and Open Source Software (FOSS), there is! SearXNG is a free Internet metasearch engine that can be self-hosted and aggregates results from various search services such as Google, Bing, DuckDuckGo, Seznam, Qwant, etc. Using metasearch is like self-hosted search aggregation where users are not tracked or profiled and you get rid of ads as a bonus.

I decided to give SearXNG a try because: “No tracking. No ads. Search like it used to be.” sounds just right. With some help from SearXNG Docs I got my instance up and running. And at first glance, it is better. Much better! Just look at it:

Just a random SearXNG search for the best 2025 OLED monitors

Only relevant results. No ads. Multiple search engine results. Suggestions for phrase optimization and even Reddit community results on the first page. Incredible! The decision is made. I am migrating to SearXNG on my own instance as the default search on all my devices. But how do I replace default search engine in Mozilla Firefox and Google Chrome?

Replace the default search engine in Mozilla Firefox

This is quite easy. Just follow the official Mozilla support page. In short to add a search engine that supports OpenSearch from the address bar:

Navigate to your SearXNG instance URL or just select one from the SearXNG public instances list
Select Add [Your SearXNG Instance Name] option from the context menu
Navigate to about:preferences#search
Set your Default Search Engine to the newly created entry in the list

Replace the default search engine in Google Chrome

Google makes it quite tricky to find exactly where you should configure a custom search engine. This is not too surprising. As search Google Chrome and search is Google’s main interest. But it can be done:

In Google Chrome navigate to chrome://settings/searchEngines
Leave the Keyboard shortcut as it is
Click Add under Site search
Give your new search provider a Name like SearXNG
For Shortcut try something like @searxng
Fill in URL with %s in place of query with https://search.example.com/search?q=%s replacing the search.example.com with your SearXNG instance
Click Add once the fields are complete
Make this new Site search provider your Chrome default by selecting the 3 dot menu beside the SearXNG entry, selecting Make default.

Replace the default search engine in Google Chrome

Now when you type a search query in the Google Chrome address bar, your search will be routed through your SearXNG instance. Happy searching!

Zastav se a představ si. Jsi jiný.

Thu, 26 Dec 2024 00:00:00 +0000

Díky mojí moudré a milované sestře Evě Veselé, že vdechla tomuto mému autorskému textu ženskou duši.

Zastav se a představ si. Jsi jiný.

Máš jen jednu ruku. Asi abys mohl ještě cítit dotyk a hladit. Řídit koně, ale už nemohl nikdy tolik ublížit, když tě ovládne hněv.

Máš jen jednu nohu. Asi abys věděl, že tvoje místo je tady a teď. Že nemusíš stále někam utíkat ani kráčet. Stačí stát. Znát směr a vědět, že bez svých blízkých daleko nedojdeš.

Máš jen jedno oko. Asi proto, abys stále viděl a zřel krásy světa. Ale aby ti byl ukrytý prostor. Ten prostor, který nemůžeš a ani nemusíš ovládat.

Máš jen jedno ucho. Asi abys musel víc napínat sluch a být vždy blíže tomu, kdo ti chce něco sdělit. Tak abys méně poslouchal a více naslouchal. Abys slyšel méně, ale hlouběji. Ty šepotavé vánky hlasů vnitřních.

Zastav se a představ si. Jsi jiný.

Máš dva nosy. Asi abys mohl lépe cítit. Cítit pachy smutku a strachu, vůně lásky, vzrušení, spadaného listí, čerstvé hlíny a kouře z ohně.

Máš dvoje ústa. Asi abys ne více mluvil, ale více líbal. Asi abys mohl všem, na kterých ti záleží, častěji říct, jak moc je miluješ. A jak moc jim děkuješ za to, že jsou.

Máš dvě srdce. Asi abys mohl lépe vnímat svůj tep, harmonii bytí a toho srdce bití. Sledovat svůj vnitřní rytmus. Abys mohl milovat všechny ty, kteří si to zaslouží, kteří po lásce touží, přestože i v jednom srdci je vždy dost místa pro každého čisté duše a dobré vůle.

Máš dva mozky. Asi abys konečně pochopil, že života ti stále ubývá. No a jeho zbytek využil k tomu, abys pochopil, uchopil a nezapomněl všechnu tu krásu daru života.

V součtu máš všeho stejně. Jenom jsi jiný. Hodně jiný. Představ si a zastav se. Zastav se a představ si.

Jsi snílek? Nikoliv. Konečně si vážíš toho, čím jsi. Co máš. Sám v sobě. Kolem sebe.

Rozhlédni se. Jsi jiný.

Jane Goodall 05, Photography by Hugo Van Lawick / National Geographic Creative

Resume

Fri, 21 Jun 2024 00:00:00 +0000

Václav VESELÝ

Born 1983 in Prague, Czechia. Czech ^🇨🇿 native, speaks English ^🇺🇸 and Spanish ^🇪🇸. On the 2002 successfully finished leaving exam at the lyceum. 2011 graduated from the Unicorn University. Let’s connect on LinkedIn. Follow the Mastodon 🐘 profile. Exchange an email. Place a call +420 724 286 737.

Professional summary

Over 21 years’ experience in #ICT analysis, architecture, sales, delivery and support. A balanced mix of Technical Customer Success Manager, Sales Engineer, Systems & Business Analyst. Infrastructure Engineer, DevOps, DevSecOps. Goal-oriented behaviours and networks of a Head of Technical Sales, Customer Success Lead CIO or CTO. Have worked in start-ups with 5–10 people & large international corporations. So far have directly led smaller teams of ~5 people for more than 5 years with excellent results. Have worked in Technical Sales using #BANT, #SPIN, Challenger Sales, #MEDDIC and many other Solution Sales techniques.

Have used so far Google Cloud, Amazon AWS, Salesforce Platform but prefer self-managed PaaS. Have Linux on all machines for 10+ years. Understand software development & delivery via #Agile #SCRUM. Personally code & script with Shell script #Bash, Python, JavaScript. Prefer infrastructure as a code #IaC. Deliver source-code reproducible, Docker based build environments & containerized applications. Host own #Git version control server based on Gitea. Use self-hosted Drone CI & Jenkins for #CI/CD.

Use web services, microservices, CI/CD pipelines & open-source software and hardware where possible. Mostly based on Debian Linux distributions, with #Docker containers, docker-compose or Kubernetes with some GitLab CI/CD on top. Personally manage cloud deployments & self-managed local AMD, ARM or RISC-V based servers, routers & IoT. Daily use Linux terminal mostly via secure shell / #SSH or even UART. Expert on Google Sheets, including many of the Google APIs, Google Apps Script. Can do SQL / NoSQL databases queries like PostgreSQL / MongoDB. Knows BigData tools like Pandas an Polars.

Proficient in networking, DNS, Traefik reverse proxy & load balancing, Let’s Encrypt, NGINX and Apache HTTP Server. Networking experience involves Linux-based routers and firewalls like Mikrotik RouterOS, OpenWRT, pfSense and Debian or Alpine based distributions as routers / WiFi access points. Maintain several Wireguard, OpenVPN & Tailscale meshes. Familiar with REST APIs. Self manage services like this blog, web of my business ICTOI, Mastodon instance Potla.ch, RSS reader, NTFY, PhotoPrism, Plausible, Node-RED, Matrix, Kanboard, Kimai, Apache Guacamole, PeerTube with high availability #HA.

Professional goals

Maintain high technical knowledge. Make time for deep work often. Use open source. Support communities. Be open but value privacy. Be around inspiring people. Learn new skills every day. Get hired for attitude. Become a better person.

Work experience and achievements

AppSatori

Web: AppSatori, Period: June 2024 – present, Places: Prague, Czechia, Contract type: Contractor, Roles & responsibilities: Head of Strategic Partnerships ^{#GoogleCloud #GoogleWorkspace #GCP}

Achieved Google Cloud Didigtal Leader Certification available online on my Credly profile
Achieved multiple Google Skill Boost badges available online on my Google Cloud Skills Boost profile.

Auditor / Stöger & Partner

Web: Auditor, Period: March 2023 – April 2024, Places: Prague, Czechia / Horn, Austria ^🇦🇹, Contract type: Project based / contractor, Roles & responsibilities: Internal ICT Audit & Digitalization | Head of Digital ^{#ITAudit #ITOutsourcing #Digitalization}

Reduced the cost of new on-prem servers by almost 20%, while maintaining the same RTO, RPO and uptime, simply by optimising the required compute power, scope of delivery and redefining the utilisation range for the next 7 years of the server’s life.
Fully managed, provisioned continuous upgrade path, process ownerships and support scheme for self-hosted NextCloud instance with more than 600 active users across 200+ active clients (as of 01/24) handling highly available and critical business data with more than 300 customer documents a day.
Designed, tendered and managed replacement of old projector & Jabra based conference room set-up with 360° panoramic Meeting Owl cameras and high resolution screens for all 5 Czech meeting rooms.
Technically managed the migration from a legacy MS-DOS based payroll system to a new cloud-based SaaS payroll system, preserving the data history for over 2 000 payroll accounts, across 100+ active clients (as of 01/24) while maintaining key client touch points.
Executed a company-wide analysis and implementation strategy to migrate all corporate secrets to fully managed, self-hosted password manager to upgrade the organization security and privacy to the next level.
Technically managed the renegotiation of the contract for outsourced ICT services for the next couple of years.

Mosaic

Web: Mosaic, Period: November 2022 – January 2023, Places: Prague, Czechia, Contract type: Project based / contractor, Roles & responsibilities: Infrastructure Engineer | Technical Customer Success Consultant | Sales Engineer ^{#AI #ComputerVision #B2B}

Consolidated, rewrite and restructuralize more than 30 mostly Google Documents, Spreadsheets & Presentations covering completely Mosaic technical documentation. Moving from WYSIWIG document approach to online, self-contained, CI/CD built, Git revision controlled, Markdown based with rich media files and interactive 360° panoramas. Deployed online on a self-documented VPS infrastructure as a code (IaC) stack of Debian Linux, Docker, Traefik, Drone CI, MkDocs, Material for MkDocs & NGINX. Creating a high valuable online asset for technical sales. Ready to serve almost 3 300 unique visitors a day (as of 01/23) at Mosaic Documentation.
Streamlined the HubSpot CRM process for lead capture via homepage form, Zapier to HubSpot integration for more automated and organized inbound lead processing.

TrustSoft Cloud

Web: TrustSoft, Period: December 2021 – September 2022, Places: Prague, Czechia, mostly remote role, Contract type: Project based / contractor, Roles & responsibilities: Technical Customer Success Consultant | Senior Consultant & Analyst | Project & People Manager ^{#AWS #Cloud #B2B}

Managed a team of 5 DevOps Engineers to deliver a scale up project of Atlassian Jira service used by approximately 30 000 users in a world largest pharma company from single node on Amazon EC2 to a multi-node / high-availability architecture using Amazon AWS (ALB, AMI, ASG, EFS, RDS, S3, SG-ALB, SG-EC2, SG-RDS, VPC, Aurora), SonarQube, JFrog Artifactory, Atlassian Jira, Confluence & Crowd, HashiCorp Terraform, Gruntwork.io Terragrunt, Jenkins / CloudBees, Ansible & Vault, Docker & docker-compose, Git & BitBucket.
Reached goal of Recovery Time Objective (RTO) of less than 8 hours and Recovery Point Objective (RPO) of 8 hours and deliver high availability, fail-over, performance increase, instant scalability, rolling upgrades & disaster recovery by distributing the traffic between multiple Jira nodes, upgrading to the latest Jira Enterprise version, using Terraform for the infrastructure setup, switching to Aurora DB.

Simple Hardware

Web: Simple Hardware, Period: February 2019 – September 2021, Places: Prague, Czechia, travels around the globe ^{🇯🇵 🇿🇦 🇹🇼 🇲🇽}, Contract type: Contractor, Roles & responsibilities: Head of IT / Chief Information Officer (CIO) | Infrastructure Engineer | Co-owner ^{#IoT #AI #ML #B2B2C}

Co-developed and managed a parallelized hardware & software production line capable of delivering hundreds of devices a day on multiple product lines with central credentials management database that produced more than 53 860 devices (as of 08/2021) using Docker & docker-compose, Node-RED, Segger, UART, JTAG, REST API, PostgreSQL.
Deployed and managed product & services documentation and knowledge base on a stack of Linux, Docker, Traefik, MkDocs, Material for MkDocs.
Created and managed to deploy and run into production a highly structural, modular & versioned manufacturing documentation based on Markdown & Pandoc to PDF generators for 4 products with tenths of product variants.
Co-managed, developed and executed the growth of product portfolio from 1 to 8 products with hundreds of product variants
Negotiated #IoT device sales, project implementation & project rollout, presentations and public sales events, business development that helped to push opportunities to the later stages for the following clients: Generali Česká pojišťovna, Direct pojišťovna, Kyocera Communication Systems (KCCS), Japan and many others.
Directly sold and/or directly helped in a team to increase the number of B2B partners from 0 to 419 (as of 05/2020) in more than 60 countries around the globe in less than 2 years.
Prepared and updated sales and marketing presentation that have been used in sales process for key clients and channel partners all over the globe.
Organized and personally processed on site Japanese TELEC certification for 4 core radio products.
Co-managed and executed successful Simple Hardware seed funding campaign via Fundlift platform for 6M CZK (~265k USD) extended to 200% of the original target to 12M CZK (~530k USD) funded by 323 investors.

SimpleCell Networks / HELIOT Europe

Web: Sigfox, Period: February 2017 – February 2019, Places: Prague, Czechia / Lausanne, Switzerland ^🇨🇭, Contract type: Contractor, Roles & responsibilities: Head of Sales (CSO) | Technical Customer Success Consultant | Sales Engineer ^{#IoT #B2B}

Analyzed, implemented & migrated to new CRM and set up the complete pipeline lead to deal process and reporting.
Completely streamlined the sales, quote to contract process & sales pipeline of Sigfox #IoT in Czechia.
Co-organized the sales, quote to contract process & sales pipeline of Sigfox #IoT in Heliot Switzerland.
Achieved directly or with help of managed sales team (as of 11/2018): 32 356 activated Sigfox devices, 471 unique contracts / customers, 8.3 million CZK (~366k USD) committed volume on subscriptions.
Co-organized and significantly contributed to the invitation process, marketing and technical sales on the Sigfox World IoT Expo 2017 in Prague on the 26th & 27th of September 2017.
Negotiated subscriptions, implementation & change management contracts, presentations and public sales events, business development that helped to push opportunities to the later stages for the following clients: Generali Česká pojišťovna, Direct pojišťovna, SECURITAS Direct, EY, VEKRA, Stabilplastik, innogy Energie, T-Mobile Czech, ČEZ ICT Services, IoT.water, ČD - Telematika, CleverFarm, COMET SYSTEM, UNIS, Etnetera AppSatori, GORDIC, AIMTEC, eMan, Sensoneo, Protronix, ELKO EP, ADASTRA etc.

PricewaterhouseCoopers (PwC) Polska

Web: PwC, Period: November 2014 – January 2017, Places: Prague, Czechia / Warsaw, Poland ^🇵🇱, Contract type: Contractor, Roles & responsibilities: Salesforce.com Technical Delivery Lead | Sales Engineer | Business Development Manager ^{#Salesforce.com #Cloud #B2B}

Reached turn-over point for the subsidiary in 48 months with 4 people on board and physical offices.
Set up and managed the office for 5 people in The Dancing House.
Hired core Czech Salesforce projects consulting & delivery team of Martin HUMPOLEC Salesforce Certified Technical Architect (CTA), Temple HOFF & Lukas RAZIM.
Analysis, consulting, design and development of the subsidiary landing page and event micro-pages using HTML, CSS, JavaScript, NodeJS, Heroku formerly on outboxgroup.cz then on pwc-crm.cz.
Negotiated subscriptions, implementation & change management contracts, presentations and public sales events, business development that helped to push opportunities to the later stages in the sales pipeline for the following clients: LINET, Equa Bank, DameJidlo.cz, PSN, YSoft, CZC, IT Talents, Favorit, MICOS, Zetor, KRUK, Trenkwalder Group, IZOMAT etc.
Signature and delivery of projects for the following clients: Edwards Lifesciences Czech, Veolia Energie ČR, Muziker, IT Talents, TIPSPORT, České překlady, Fichtner, IPEX, etc.

Netmail

Web: Netmail (now Revolgy), Period: May 2013 – December 2014, Places: Prague, Czechia, Contract type: Contractor, Roles & responsibilities: Technical Customer Success Consultant | Sales Engineer | Google Apps Script Lecturer ^{#Google #Cloud #B2B}

Introduced and conducted new Google Apps Script Training service that contributed 7 900 USD to revenue in less than 2 quarters of year 2014.
Prepared and maintained see-think-do driven sales and marketing presentation templates that have been used in sales process for key clients and served as personalized offers by all sales representatives within Netmail.
Directly presented in more than 30 board member meetings / wide C-level audience presentations for the biggest Czech companies.
Directly sold and/or directly helped in a team that increased a number of unique sold domains of Google Workspace from 140 on 5/2013 to 390 on 7/2014 and a number of sold subscriptions from 5 000 on the May 2013 to 20 300 on the July 2014.
Trained more than 140 participants in Google Apps Script, Google APIs and Google Spreadsheets for top Czech companies like: Česká spořitelna, Veolia, Copy General, Economia, BTL, etc.
Negotiated subscriptions, implementation & change management contracts, product and application development that helped to acquire or deliver products and services to the following clients: Česká spořitelna, Kofola, CZC, H1, Donauchem, ANNONCE, Wine Food Market, FG Forrest, Centrum Holdings, etc.