Studie Preply zjistila, že AI rozšiřuje učení—ale ne skutečné zvládnutí v reálném světě

Preply uvádí, že umělá inteligence učinila profesionální vzdělávání rychlejším a snáze přístupným, ale její první výroční Zpráva o pokroku naznačuje, že přístup není konzistentně překládán do použitelné dovednosti.

Společnost prověřila 5 050 pracujících profesionálů v devíti zemích a zjistila, že 88 % používá AI jako součást svého učení. Sedmdesát šest procent uvedlo, že věnuje učení více času než před dvěma lety, zatímco průměrný respondent využíval téměř tři učební metody.

Přesto větší aktivita nutně nevedla k vyšší sebedůvěře. Téměř polovina respondentů—49 %—uviedla, že po měsíce udržovala učební rutinu, ale stále měla potíže uplatnit dovednost v reálném životě. Dalších 52 % řeklo, že věnuje učení více času, aniž by vždy vidělo lepší výsledky, a 63 % se popisovalo jako zaneprázdněné učením, aniž by skutečně pokročilo.

Preply tuto mezeru nazývá „Mezera v pokroku“: vzdálenost mezi pokrokem dosaženým během učení a sebedůvěrou při používání dovednosti v reálné situaci.

AI se stává výchozím bodem

Průzkum ukazuje, jak rychle se AI stala součástí učebního stacku. Třiatřicet procent označilo AI nástroje jako primární učební metodu, před firemním školením (34 %) a online kurzy (33 %).

Respondenti nejčastěji používali AI k získání vysvětlení nebo definic, shrnutí materiálu, překladu obsahu, získání oprav a strukturování svého učení. Denní uživatelé AI také téměř dvakrát častěji uváděli, že se učí rychleji, než očekávali, než lidé, kteří AI nikdy nepoužívají—60 % oproti 31 %.

Tyto výsledky pomáhají vysvětlit přitažlivost AI. AI dokáže okamžitě odpovědět na otázku, zjednodušit obtížný materiál a umožnit cvičení mezi formálními lekcemi. Tyto schopnosti také pohánějí širší posun směrem k AI agentům, kteří personalizují vzdělávání a zároveň pomáhají učitelům.

Ale rychlost a dostupnost řeší jen část učebního procesu. V průzkumu Preply 66 % souhlasilo, že přístup k informacím automaticky nevede k pokroku. Více než polovina—55 %—řekla, že je těžší než kdy předtím identifikovat, co je skutečně pomáhá zlepšovat se. To odráží širší obavu, že bezproblémový přístup k odpovědím není totéž jako hlubší učení.

Rozlišení je důležité jak pro jednotlivé studenty, tak pro zaměstnavatele. AI může usnadnit získávání informací, ale výkon na pracovišti závisí na paměti, úsudku, praxi, zpětné vazbě a schopnosti jednat v reálných podmínkách. Stejný princip podporuje rostoucí zaměření na AI gramotnost jako praktickou pracovní schopnost, spíše než na počet dokončených školení či používání nástrojů.

Učenci chtějí, aby AI podporovala—ne vedla

Zpráva neukazuje odmítnutí AI. Naopak poukazuje na preferenci kombinovat automatizaci s lidskou odborností—přístup, který Preply také popsal ve svém vlastním vyprávění o spojení lidských tutorů s AI-poháněnými učebními nástroji.

Devadesát procent respondentů chtělo, aby AI hrála podpůrnou roli místo vedení jejich učení. Sedmdesát pět procent důvěřovalo kombinaci AI a lidské odbornosti pro dlouhodobý pokrok, oproti 14 % preferujícím tradiční přístup bez AI a 11 % upřednostňujícím zcela samostatnou AI zkušenost.

Lidská zpětná vazba nebo odpovědnost byla nejčastěji uváděným faktorem konzistence učení, vybraná 46 % respondentů. Jasné cíle následovaly s 44 % a schopnost využít učení v reálných situacích s 42 %. AI připomínky nebo nástroje byly hodnoceny podstatně níže, jen 18 %.

„Lidé oceňují AI, protože jim usnadňuje učení,“ řekl v zprávě CEO Preply Kirill Bigai. „Lidé oceňují lidi, protože zajišťují, že se učení usadí, a převádějí znalosti na reálnou schopnost.“

Toto rozdělení práce naznačuje praktický model pro učení s podporou AI. AI může snížit tření na začátku procesu tím, že vysvětluje, shrnuje, překládá a vytváří cvičení. Lidské instruktoři, manažeři a kolegové mohou vytvářet odpovědnost, zaznamenávat nedorozumění, přizpůsobovat praxi kontextu a hodnotit, zda se student dokáže samostatně uplatnit.

Generace Z uvádí největší mezeru

Nejvyšší míry adopce ne vždy odpovídaly nejlepším výsledkům.

Generace Z zaznamenala nejvyšší adopci AI ze všech generací – 92 %, ale také uváděla největší potíže s přeměnou učení na akci. Sedmdesát jedna procent respondentů z generace Z řekla, že se cítí zaneprázdněná učením bez zlepšování, oproti 56 % generace X. Padesát sedm procent uvedlo, že nedokáže použít to, co se naučilo, v reálném životě, oproti 40 % generace X, zatímco 68 % přerušilo učení během minulého roku, oproti 38 % generace X.

Zpráva nestanovuje, že AI způsobila tyto rozdíly. Preply výslovně uvádí, že její průzkum nedokáže vysvětlit, proč vztah existuje. Výsledky naopak ukazují, že skupina nejvíce zapojená do moderních učebních nástrojů je také skupinou nejvíce si vědomou mezery mezi získáváním znalostí a sebejistým výkonem.

Přijetí se také lišilo podle seniority a země. Čtyřicet sedm procent seniorních vedoucích používalo AI pro učení denně, ve srovnání s 35 % juniorních nebo středních manažerů a 31 % nevedoucích zaměstnanců. Argentina a Polsko hlásily nejvyšší celkové přijetí na úrovni 93 %, zatímco Spojené státy a Japonsko byly mezi devíti trhy nejnižší s 85 % — stále však velká většina.

Co to znamená pro firemní vzdělávání

Pro zaměstnavatele zpráva argumentuje proti tomu, aby se čas strávený, dokončené kurzy nebo řetězce učení považovaly za dostatečná měřítka pokroku. Pokud je cílem lepší výkon, musí vzdělávací programy testovat, zda zaměstnanci dokážou dovednost použít v realistických situacích.

To by mohlo znamenat spojení AI‑generovaných vysvětlení se simulacemi, dozorovanou praxí, zpětnou vazbou od manažerů nebo živým koučováním. Také to znamená hodnotit výsledky blíže samotné práci: zda někdo dokáže vyřešit problém, komunikovat jasně, učinit rozhodnutí nebo dokončit úkol s menší pomocí.

Studie vychází z online průzkumu provedeného společností Dynata a dokončeného 26. června 2026. Respondenti byli zaměstnaní nebo samostatně výdělečně činní dospělí ve věku 18 až 55 let, kteří během posledních 12 měsíců aktivně usilovali o naučení dovednosti související s kariérou. Vzorek zahrnoval Spojené státy, Spojené království, Španělsko, Francii, Německo, Itálii, Polsko, Japonsko a Argentinu. Vzhledem k tomu, že výsledky jsou sebehodnocené, popisují vnímání a zkušenosti respondentů spíše než nezávisle měřené zisky dovedností.

I přes toto omezení je hlavní výsledek těžko přehlédnout: AI snížila náklady na získání informací, ale učení stále musí přežít kontakt s reálným světem. Další fáze vzdělávání umožněného AI bude posuzována méně podle toho, kolik obsahu dokáže dodat, a více podle toho, zda se studenti dokážou sebejistě uplatnit v tom, co se naučili.