ChatGPT, Claude, Gemini a Copilot: v čem se liší

Když si kupuješ auto, nevybíráš jen motor. Stejný motor může sedět v několika různých vozech, a ty se přesto liší výbavou, prostorem, servisem i cenou. U AI asistentů je to podobné. Lidé se ptají „Co je lepší, ChatGPT, nebo Claude?“, jako by šlo o jednu věc. Ve skutečnosti porovnávají celé „vozy“: model uvnitř, aplikaci kolem něj, tarif, ve kterém ho používají, a to, s čím je propojený. Tahle lekce ti dá mapu, podle které se v nabídce vyznáš, a hlavně kritéria, podle kterých nástroj vybereš pro firmu.

Model, produkt a firma: tři různé věci

V kurzu Jak funguje AI ses dozvěděl, jak vzniká jazykový model: obrovská síť naučených čísel, která předpovídá další token. Samotný model je ale pro běžného uživatele nepoužitelný. Nemá okno, kam psát, nepamatuje si historii, neumí si otevřít soubor ani vyhledat nic na webu. To všechno dodává produkt postavený kolem modelu.

Model vs. produkt(model vs. product)

Model je naučená neuronová síť, která z textu na vstupu generuje text na výstupu (například GPT od OpenAI, Claude od Anthropicu, Gemini od Googlu). Produkt je aplikace, kterou používáš: chatovací okno, historie, nahrávání souborů, vyhledávání, propojení s dalšími službami a nastavení pro firmy. Jeden produkt může využívat několik modelů a jeden model může pohánět několik produktů.

Velcí výrobci typicky prodávají tentýž model třemi cestami:

1. Chatovací aplikace pro jednotlivce (web, mobil, počítač), zdarma i za předplatné.
2. Firemní tarify stejné aplikace, které spravuje organizace: správa uživatelů, smluvní ochrana dat, zapínání a vypínání funkcí.
3. API, tedy přímé napojení modelu na software, který si firma postaví nebo koupí od někoho jiného. Pojem API znáš z lekce Kam putují tvoje data.

Z toho plynou dvě praktické věci. Zaprvé, model jednoho výrobce se často dostane k tobě přes produkt jiného výrobce. Microsoft například v dokumentaci Copilotu uvádí, že ve výchozím režimu vybírá model automaticky podle tvého dotazu a že ve vybraných firemních licencích nabízí i modely Claude od Anthropicu. Zadruhé, produkt může model pod sebou kdykoli vyměnit. Aplikace se jmenuje pořád stejně, ale odpovídá jí jiný model než před půl rokem. Proto věty typu „ChatGPT neumí počítat“ nebo „Gemini je slabé v češtině“ rychle stárnou: platily pro určitý model v určité době.

Hlavní obecní asistenti

Obecný asistent je chatovací aplikace, která zvládne širokou škálu úloh: psát, shrnovat, překládat, radit, analyzovat. Na trhu jich je víc, ale ve firmách se v době psaní potkáš hlavně se čtyřmi. Co je u kterého „silnou stránkou“, je částečně věc pověsti a osobní zkušenosti a s každou novou verzí modelu se to posouvá. Ber to jako výchozí orientaci, ne jako verdikt.

ChatGPT (OpenAI)

Nejznámější asistent, se kterým spousta lidí s AI začínala. Je to univerzál s velmi širokou nabídkou funkcí. Kolem modelu OpenAI postupně přidalo například vlastní asistenty (custom GPTs), vyhledávání na webu, paměť, do které si můžeš nechat uložit informace o sobě, hloubkový výzkum (deep research), generování obrázků, hlasový režim, propojení s dalšími službami a agentní funkce, které samy plní vícekrokové úkoly. ChatGPT nesedí uvnitř žádného kancelářského balíku, je to samostatná aplikace, která se k ostatním službám připojuje.

Claude (Anthropic)

Asistent od firmy Anthropic, kterou v roce 2021 založili bývalí výzkumníci OpenAI. Mezi uživateli má pověst dobrého pisatele a pomocníka při práci s dlouhými dokumenty a s kódem. Nabízí například projekty, tedy pracovní prostory s vlastními podklady a instrukcemi, vyhledávání na webu, hloubkový výzkum, spouštění kódu a vytváření souborů a konektory k dalším službám. Anthropic také v roce 2024 představil otevřený standard MCP, přes který se dnes AI aplikace propojují s jinými systémy (podrobněji v příští lekci). Stejně jako ChatGPT je Claude samostatná aplikace.

Gemini (Google)

Google má výhodu, kterou ostatní nemají: vlastní vyhledávač a vlastní kancelářský balík. Gemini existuje jako samostatná aplikace a zároveň je zabudovaný do Google Workspace. Google na stránkách Workspace popisuje, že v Gmailu shrnuje vlákna a navrhuje e-maily, v Dokumentech připravuje první verze textů, v Tabulkách pomáhá s daty, v Meetu dělá poznámky ze schůzek a na Disku hledá a shrnuje napříč tvými soubory. Pokud firma žije v Google Workspace, Gemini má k jejím dokumentům nejkratší cestu.

Microsoft Copilot

U Microsoftu je nejvíc zmatku v názvech, protože „Copilot“ se jmenuje celá rodina produktů. Pro firmu jsou důležité tři situace:

• Copilot s osobním účtem (soukromý účet Microsoft) je spotřebitelská aplikace, obdoba osobního ChatGPT.
• Copilot Chat s pracovním účtem je podle Microsoftu součástí vhodných licencí Microsoft 365. Odpovídá hlavně z webu a z toho, co mu sám dáš (nahraný soubor, otevřený e-mail), a vztahuje se na něj podniková ochrana dat.
• Microsoft 365 Copilot je placený doplněk, který Copilot zabuduje hluboko do Wordu, Excelu, PowerPointu, Outlooku a Teams a navíc mu dá přístup k firemním datům přes Microsoft Graph: k tvým e-mailům, souborům, schůzkám a kalendáři.

Ten poslední bod má důležitý důsledek. Copilot vidí to, k čemu má přístup přihlášený uživatel. Pokud jsou ve firmě sdílené složky nastavené příliš volně (třeba tabulka s platy, kterou omylem vidí celá firma), Copilot ji klidně najde a použije v odpovědi. Problém tu nevytvořil, jen ho zviditelnil. Microsoft proto k Copilotu nabízí nástroje na úklid nadměrného sdílení. Před zavedením je dobré zkontrolovat, kdo co vidí.

Další možnosti: evropská firma a modely, které si spustíš sám

Mistral AI je francouzská firma, která vyvíjí vlastní modely a vlastního asistenta. Ten se dlouho jmenoval Le Chat, v roce 2026 ho Mistral přejmenoval na Vibe. Pro některé evropské firmy je zajímavý proto, že dodavatel sídlí v EU. Kde přesně se data zpracovávají a za jakých podmínek, si ale ověř ve smlouvě stejně jako u kohokoli jiného.

Druhá cesta jsou modely s otevřenými vahami. Výrobce zveřejní samotný natrénovaný model ke stažení a ty ho můžeš provozovat na vlastním počítači nebo serveru.

Model s otevřenými vahami(open-weight model)

Model, jehož natrénované parametry (váhy) výrobce zveřejní ke stažení, obvykle pod licencí s určitými podmínkami. Můžeš ho spustit na vlastním hardwaru, takže data nemusí opustit firmu. Neznamená to nutně, že jsou zveřejněná i tréninková data nebo postup tréninku, proto se neříká „open source“, ale „open-weight“.

Příklady jsou rodiny modelů Llama od Mety, Gemma od Googlu nebo některé modely Mistralu. Výhoda je zřejmá: nic neodchází k cizímu poskytovateli. Cena za to je jinde. Potřebuješ hardware (velké modely chtějí výkonné grafické karty), někoho, kdo provoz zajistí a udržuje, a všechno, co ti hotová aplikace dává zadarmo (vyhledávání, správa uživatelů, nahrávání souborů), si musíš postavit nebo poskládat sám. Modely, které se vejdou do běžného počítače, navíc obvykle nedosahují kvality nejlepších placených modelů. Pro firmu s citlivými daty a vlastním IT to ale může být rozumná volba, aspoň pro část úloh.

Zdarma, za předplatné a ve firmě

U všech velkých asistentů najdeš podobné tři úrovně. Liší se ve dvou věcech, které se snadno pletou: v tom, co nástroj umí, a v tom, jak chrání tvoje data.

	Bezplatná verze	Placený osobní tarif	Firemní tarif
Schopnosti	přísnější limity, někdy slabší model nebo méně funkcí	vyšší limity, nejlepší modely, pokročilé funkce	obvykle jako placený, plus funkce pro týmy
Ochrana dat	spotřebitelské podmínky, trénink často podle tvého nastavení	stále spotřebitelské podmínky	smlouva, trénink na datech obvykle vyloučený
Kdo to řídí	ty	ty	správce ve firmě
Pro firemní data	ne	ne	ano, pokud ho firma schválila

Podrobně jsme ochranu dat probrali v lekci Kam putují tvoje data, tady jen to podstatné: placený osobní tarif tě posune ve schopnostech, ale ne v ochraně dat. Firemní tarif k tomu přidává věci, které jednotlivec nepotřebuje, ale firma ano: jednotné přihlašování firemním účtem (SSO), centrální správu uživatelů, možnost vypnout rizikové funkce, přehledy o využití a smluvní záruky.

Jedna praktická poznámka k bezplatným verzím. Když někdo vyzkouší AI v bezplatné verzi a odnese si dojem „nic moc“, mohl narazit na slabší model nebo omezené funkce. Než tým udělá závěr, že „AI na naši práci nefunguje“, vyplatí se zkusit stejnou úlohu i v placené nebo firemní verzi.

Jak vybrat nástroj pro firmu

Nejčastější chyba je vybírat podle toho, co je zrovna „nejlepší model“ podle novinových titulků. Za půl roku bude nejlepší jiný a firma mezitím vybuduje návyky, školení a propojení s konkrétním produktem. Vybírej proto podle kritérií, která se mění pomalu.

Kritérium	Na co se zeptat	Proč na tom záleží
Ochrana dat a smlouva	Trénuje se na našich datech? Je k dispozici zpracovatelská smlouva (DPA)? Kde se data zpracovávají?	Bez toho nesmí do nástroje nic interního ani osobního.
Kde už žijí vaše dokumenty	Používáme Microsoft 365, Google Workspace, nebo něco jiného?	Asistent zabudovaný do vašeho balíku vidí dokumenty bez kopírování a lidé nemusí měnit zvyky.
Integrace	Připojí se k našemu e-mailu, disku, CRM, interním systémům? Podporuje otevřené standardy jako MCP?	Asistent, který nevidí vaše podklady, zůstane chytrým, ale izolovaným pomocníkem.
Správa a kontrola	Máme SSO, správu uživatelů, vypínání funkcí, přehled o využití, audit?	Bez toho nemáš jak pravidla vynutit ani vyhodnotit.
Cena a model účtování	Platí se za uživatele měsíčně, podle spotřeby, nebo kombinací? Co je v ceně a co navíc?	Licence pro celou firmu je velká položka a účtování podle spotřeby se špatně odhaduje.
Kvalita na vašich úlohách	Jak si nástroj vede na našich skutečných textech, datech a v češtině?	Obecné žebříčky to neřeknou, viz níže.

Kritéria nejsou stejně důležitá pro každou firmu. Pro advokátní kancelář je ochrana dat podmínka, bez které se dál nebaví. Pro malou marketingovou agenturu může rozhodnout spíš kvalita psaní a cena. Často ale padne rozhodnutí přirozeně: firma, která má všechno v Microsoft 365, začne nejspíš u Copilotu, firma v Google Workspace u Gemini. Není to povinnost. Řada firem nakonec používá dva nástroje, jeden zabudovaný v kancelářském balíku a druhý samostatný na náročnější práci.

Proč žebříčkům věřit jen napůl

Výrobci u každého nového modelu ukazují tabulky s výsledky v benchmarcích, tedy standardizovaných testech: sady otázek z matematiky, programování, přírodních věd nebo porozumění textu, u kterých se dá automaticky ověřit správná odpověď. Je to užitečné měřítko pokroku, ale pro tvoje rozhodnutí má tři slabiny:

1. Měří něco jiného než tvoji práci. Vyřešit olympiádní úlohu z matematiky je jiná dovednost než napsat zdvořilou odpověď na reklamaci v češtině.
2. Testové otázky mohou prosáknout do tréninku. Benchmarky jsou veřejné a modely se trénují na obrovském množství textu z internetu (viz trénink modelů). Když se otázky nebo jejich řešení dostanou do tréninkových dat, model je může „znát“, místo aby je řešil. Je to jako student, který viděl písemku předem.
3. Výrobce vybírá, co ukáže. Do tiskové zprávy se dostanou testy, kde nový model vychází dobře.

Jiný přístup zvolil žebříček LMArena (v době psaní přejmenovaný na Arena, arena.ai). Lidé tam zadají vlastní dotaz, dostanou odpovědi od dvou anonymních modelů a hlasují, která je lepší. Z obrovského množství takových soubojů vzniká pořadí. Autoři v odborném článku z roku 2024 popisují, že hlasy veřejnosti dobře odpovídají hodnocení odborníků. Je to blíž skutečnému používání než automatický test, a přesto to není tvoje práce: hlasují dobrovolníci na svých vlastních otázkách a nikdo neověřuje, jestli odpověď byla pravdivá, jen jestli se líbila. Jiní výzkumníci v roce 2025 upozornili, že někteří velcí výrobci si mohli před vydáním soukromě otestovat víc variant modelu a zveřejnit jen tu nejúspěšnější, a že modely uzavřených výrobců dostávaly víc soubojů než otevřené. Žebříček tak může zčásti měřit i to, kdo se na něj umí lépe připravit.

Žebříčky tedy ber jako hrubé síto: řeknou ti, které modely patří ke špičce, ale ne který z nich je nejlepší pro tebe.

Vlastní test: jediné měření, které platí pro tebe

Nejspolehlivější způsob, jak nástroje porovnat, je vyzkoušet je na vlastní práci. Nemusí to být vědecký projekt, stačí kázeň.

1. Vyber 5–10 skutečných úloh, které lidé ve firmě opravdu dělají: odpověď zákazníkovi, shrnutí smlouvy, výtah z porady, rozbor tabulky prodejů, překlad technického textu. Použij data, která do nástrojů smíš vložit (anonymizovaná nebo veřejná).
2. Napiš ke každé úloze jeden prompt a zadej ho stejně do všech porovnávaných nástrojů. Každou úlohu zkus aspoň dvakrát, protože odpovědi se kvůli náhodnosti generování liší (vzpomeň si na teplotu).
3. Výstupy anonymizuj (odstraň stopy, ze kterého nástroje jsou) a dej je ohodnotit kolegům, kteří danou práci dělají. Hodnoťte věcnou správnost, použitelnost bez úprav a kvalitu češtiny.
4. Fakta ověř. Pěkně napsaná odpověď s vymyšleným číslem je horší než strohá pravdivá.
5. Zapiš si výsledky i datum. Za půl roku test zopakuješ a uvidíš, jak se nástroje posunuly.

Výsledek často překvapí. Rozdíly mezi špičkovými asistenty bývají na běžných úlohách menší, než by člověk čekal podle titulků, a větší rozdíl udělá to, jak dobře je napsaný prompt (o tom je modul o promptingu) a jestli má nástroj přístup ke správným podkladům. Právě proto často rozhodnou spíš kritéria z tabulky výše než pár procent v benchmarku.

Do hloubkyJak z testu udělat pilotní projekt+

Pokud firma vybírá nástroj pro desítky nebo stovky lidí, vyplatí se jít o krok dál než jedno odpoledne:

• Pilotní skupina. Dej vybraný nástroj (nebo dva) na několik týdnů skupině lidí z různých oddělení. Zahrň nadšence i skeptiky, protože skeptici najdou slabiny, které nadšenci přehlédnou.
• Měř, co se dá měřit. Kolik času zabere úloha s AI a bez ní, kolik výstupů šlo použít bez úprav, kolik chyb se našlo při kontrole. Odhady typu „cítím se produktivnější“ si zapiš taky, ale neber je jako jediný důkaz.
• Sleduj skutečné používání. Firemní tarify obvykle nabízejí přehledy o využití. Nástroj, který lidé po druhém týdnu přestanou otevírat, nejspíš neřeší jejich problém.
• Prověř správu dřív, než nástroj rozšíříš. Nastav SSO, rozhodni, které funkce (konektory, agentní režimy, sdílení) zapneš, a u asistentů napojených na firemní dokumenty zkontroluj oprávnění ke sdíleným složkám.
• Rozhoduj podle celku. Kvalita výstupů, ochrana dat, integrace a cena dohromady. Nástroj, který vyhraje o kousek v kvalitě, ale nemá potřebnou smlouvu, nevyhrál.

Co si odnést

• Model a produkt jsou dvě různé věci. Produkt (aplikace, tarif, integrace) může model pod sebou měnit, proto soudy typu „ChatGPT neumí X“ rychle zastarávají.
• ChatGPT a Claude jsou samostatné aplikace, Gemini je zabudovaný v Google Workspace a Microsoft 365 Copilot v Microsoft 365. Kde už žijí vaše dokumenty, je jedno z nejsilnějších kritérií výběru.
• Placený osobní tarif přidá schopnosti, ale ne firemní ochranu dat. Tu dává až firemní tarif se smlouvou a správou.
• Pro firmu vybírej podle trvanlivých kritérií: ochrana dat, integrace, správa, model účtování a kvalita na vašich vlastních úlohách.
• Benchmarky a žebříčky (třeba LMArena) jsou jen hrubé síto. Rozhodující je vlastní test na vlastní práci, opakovaný v čase.

Zdroje a další čtení

• Microsoft Learn: What is Microsoft Copilot? – rozdíly mezi Copilot Chat a Microsoft 365 Copilot, přístup k firemním datům přes Microsoft Graph, výběr modelu a nástroje pro správce.
• Google Workspace: AI in Google Workspace – jak je Gemini zabudovaný do Gmailu, Dokumentů, Tabulek, Meetu a Disku a co Google slibuje o firemních datech.
• Chiang a kol.: Chatbot Arena (2024) – jak funguje žebříček založený na hlasování lidí ve dvojicích.
• Singh a kol.: The Leaderboard Illusion (2025) – kritický rozbor toho, jak mohou výrobci žebříček ovlivnit.
• Mistral: Le Chat is now Vibe – oznámení o přejmenování asistenta Mistralu.