Ilúzia znalosti: Prečo jednodňové AI školenia nevytvárajú skutočnú kompetenciu

Väčšina súčasných AI školení pracuje na "nástroj-centrickom" prístupe: ukáže sa ChatGPT, zopár príkladov promptov, odznie zopár tipov na efektívnejšiu prácu. Po niekoľkých hodinách účastníci odchádzajú s pocitom, že umelú inteligenciu ovládajú. V skutočnosti však iba nadobudli schopnosť využívať jeden konkrétny nástroj — bez pochopenia jeho obmedzení, princípov fungovania či etických aspektov.

Výskum publikovaný v roku 2024 v časopise Management Decision potvrdil existenciu Dunning-Krugerovho efektu v kontexte AI vzdelávania na vzorke 179 manažérov. Ľudia s nízkou úrovňou AI znalostí systematicky precenili svoju kompetenciu. Štúdia upozorňuje, že vzdelávanie musí riešiť nielen technické zručnosti, ale aj metakognitívne schopnosti — teda pochopenie vlastných limitov poznania.

Problém sa zhoršuje pri generatívnej AI. Keď ChatGPT okamžite vygeneruje sofistikovaný text, prezentáciu či analýzu dát, vytvára to ilúziu kompetencie. Výskum publikovaný v časopise Journal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons varuje pred "Dunning-Krugerovým efektom sprostredkovane" — povrchné a niekedy nepresné informácie z ChatGPT vytvárajú falošnú dôveru u používateľov.

Štúdia na Puncových zdravotníckych manažérov ukázala kľúčový problém: hoci študenti vnímali ChatGPT ako užívateľsky prívetivý nástroj, spočiatku preceňovali jeho presnosť a spoľahlivosť. Vyžadovalo si to dodatočné školenie v kritike AI výstupov — zručnosť, ktorú jednodňové kurzy zväčša ignorujú.

Nie je to iba slovenský problém. Podľa najnovšej správy Stanford AI Index Report 2025, ktorú vydal Stanford Institute for Human-Centered AI v apríli 2025, používalo v roku 2024 AI aspoň jednu obchodnú funkciu 78% organizácií — skok z 55% v roku 2023. 

Napriek tomu prieskum Randstad Global AI Skills Survey 2024 ukázal, že len 35% pracovníkov dostalo AI školenie v poslednom roku.

McKinsey vo svojom prieskume "Superagency in the Workplace" (publikovanom v januári 2025 na základe dát z októbra-novembra 2024) identifikoval nedostatok zručností ako bariéru číslo jeden pre adopciu AI. Presne 46% vedúcich pracovníkov v šiestich krajinách (USA, Austrália, India, Nový Zéland, Singapur, Veľká Británia) uviedlo, že chýbajúce AI zručnosti v ich tímoch predstavujú významnú prekážku.

World Economic Forum vo Future of Jobs Report 2025 (publikovanom v januári 2025) predpovedá, že v období 2025-2030 sa 39% existujúcich zručností pracovníkov transformuje alebo stane zastaranými. To znamená, že z každých 100 ľudí potrebuje do roku 2030 doškolenie 59 osôb — z toho 29 v rámci ich súčasnej pozície, 19 potrebuje rekvalifikáciu na inú pozíciu a 11 pravdepodobne nedostane žiadne školenie. 

OECD v správe "Bridging the AI Skills Gap: Is Training Keeping Up?" z apríla 2025 analyzuje, či vzdelávacia ponuka dokáže držať krok s potrebami trhu. Výsledky sú alarmujúce: iba 0,3-5,5% analyzovaných školiacich kurzov v skúmaných krajinách obsahuje AI obsah, hoci jedna z troch pracovných pozícií má vysokú expozíciu voči AI.

Prieskum Randstad odhalil aj ďalšie kritické problémy. Iba 29% pracovníkov so zručnosťami v AI sú ženy, čo vytvára 42-percentný rodový rozdiel. Pri Baby Boomeroch dostalo AI školenie len 22%, kým u Generácie Z to bolo 45%.

Ešte horšie je, že ženy, ktoré školenie absolvovali, sa cítia menej pripravené (30%) než muži (35%). To nie je problém iba rodovej spravodlivosti — je to hrozba pre diverzitu v technologickom sektore a riziko, že nerovnosti sa budú prehlbovať.

Tri cesty vpred

Ako sa vymaniť z tejto pasce? Výskumy a osvedčené postupy z posledných rokov naznačujú tri hlavné alternatívy:

Princíp-centrický prístup kladie dôraz na pochopenie základov pred nástrojmi. Namiesto učenia konkrétnych ChatGPT promptov učí ľudí, ako fungujú veľké jazykové modely, kde sú ich limity, aké sú etické riziká a ako kriticky vyhodnocovať výstupy. Tento prístup vyžaduje viac času — štandardom je 10-12 týždňov namiesto jedného dňa — ale vytvára skutočnú kompetenciu.

Projektovo-orientované vzdelávanie začína reálnym problémom z pracovného prostredia účastníkov a používa AI na jeho riešenie pod vedením skúseného mentora. Štúdia publikovaná v PMC v roku 2020 ukázala, že jednodenný workshop zvýšil samoúčinnosť (self-efficacy) účastníkov aj po šiestich mesiacoch — ale iba pri kontinuálnej podpore a praktickej aplikácii.

Hybridný model kombinuje intenzívny krátky workshop s povinným trojmesačným mentorovaním a pravidelnými kontrolnými bodmi. Výskum na Univerzite v Alberte potvrdil, že zatiaľ čo dvojdňové workshopy zvýšili hodnotenie inštruktorov študentmi, dlhodobý efekt sa dostavil len pri pokračujúcej praxi.

Tradičné metódy hodnotenia — spokojnosť účastníkov, počet absolvovaných hodín, subjektívne sebahodnotenie — sú v kontexte AI školenia zavádzajúce. 

 Pluralsight survey ukazuje, prečo: ľudia sú presvedčení o svojich zručnostiach aj keď objektívne zlyhávajú.

Efektívnejšie metriky zahŕňajú objektívne hodnotenie výstupov (nie promptov, ale kvality výsledkov), miera riešenia reálnych pracovných problémov pomocou AI, čas potrebný na adaptáciu pri zmene nástroja (dobrý ukazovateľ princípového pochopenia) a schopnosť identifikovať chyby a limity AI systémov.

Dôležitá je aj longitudinálna metrika: použiteľnosť zručností po šiestich mesiacoch. Výskum INNOVATE (2020) ukázal, že pri správnej podpore môžu efekty školenia pretrvať, no vyžaduje si to aktívnu aplikáciu a spätnú väzbu.

Slovenské ministerstvo školstva vytvorilo ambiciózny plán na roky 2025-2027. V roku 2025 sa majú vytvoriť metodické materiály a spustiť pilotné projekty, v roku 2026 sa má AI dostať do učebných osnov a v roku 2027 sa majú implementovať overené nástroje a monitorovať ich využívanie. Partnerstvo s Microsoft Slovakia má priniesť lokalizované nástroje v slovenčine. 

Otázkou však zostává, či tieto iniciatívy pôjdu dostatočne hlboko. Ak budú zakladať na krátkoterminných školeniach zameraných na nástroje, riziko vytvárania "certifikovanej nekompetentnosti" je reálne. Ak však budú stavať na princípoch, praktickej aplikácii a dlhodobej podpore, Slovensko môže preskočiť chyby, ktoré urobili iné krajiny.

Kľúčom je uznať nepríjemnú pravdu: nie je možné naučiť sa AI za jeden deň. Ako ukázal výskum na nigerijských molekulárnych biológoch (2011-2014), aj päťdňové intenzívne školenie nestačilo na dosiahnutie majstrovstva — iba málokto po krátkom tréningu demonštroval skutočné ovládnutie zručností. 

Slovensko sa nachádza na križovatke. Môže pokračovať v trende krátkodobých, nástroj-centrických školení, ktoré vytvárajú ilúziu kompetencie a naplnia podmienkové kritériá — "zaškolili sme X pedagógov" — alebo môže investovať do hlbšieho, náročnejšieho a časovo nákladnejšieho vzdelávania, ktoré vytvorí skutočnú expertízu.

Keď 72% slovenských učiteľov nemá žiadne AI školenie a tí nielektórí často disponujú iba povrchným poznaním jedného nástroja, nie je to len vzdelávací problém — je to problém generačnej pripravenosti. Dnešné deti budú žiť vo svete, kde AI bude všadeprítomná. Ak ich budú učiť ľudia s ilúziou znalosti namiesto skutočnej kompetencií, vytvoríme generáciu sebavedomých diletantov.

Ako to povedal jeden študent v kvalitatívnej štúdii o ChatGPT: "ChatGPT mi vlastne nepomohol zistiť, čo je dôležité." To je presne jadro problému. AI nástroje dnes dokážu veľa — ale rozlišovať podstatné od nepodstatného, pravdivé od pravdepodobného, užitočné od nebezpečného, to dokáže iba človek s kritickým myslením a hlbokým pochopením technológie. 

A práve to sa nedá naučiť za jeden deň.