Studiul Preply constată că AI extinde învățarea—dar nu stăpânirea în viața reală

Preply spune că inteligența artificială a făcut învățarea profesională mai rapidă și mai ușor de accesat, dar primul său Raport anual de Progres sugerează că accesul nu se traduce în mod constant în competențe utilizabile.

Compania a sondat 5,050 de profesioniști activi în nouă țări și a constatat că 88% utilizează AI ca parte a învățării lor. Șaptezeci și șase la sută au raportat că petrec mai mult timp învățând decât acum doi ani, în timp ce respondentul mediu a folosit aproape trei metode de învățare.

Totuși, o activitate mai mare nu a produs neapărat o încredere mai mare. Aproape jumătate dintre respondenți — 49% — au spus că au menținut o rutină de învățare timp de luni, dar încă se luptau să aplice abilitatea în viața reală. Alți 52% au declarat că petrec mai mult timp învățând fără să vadă întotdeauna rezultate mai bune, iar 63% s-au descris ca fiind ocupați cu învățarea fără a se îmbunătăți cu adevărat.

Preply numește această deconectare „Găurirea progresului”: distanța dintre progresul experimentat în timpul învățării și încrederea în utilizarea abilității într-o situație reală.

AI devine punctul de plecare

Sondajul arată cât de repede AI a devenit parte a ecosistemului de învățare. Treizeci și șapte la sută au numit instrumentele AI ca metodă principală de învățare, depășind instruirea oferită de angajator (34%) și cursurile online (33%).

Respondenții au folosit cel mai frecvent AI pentru a obține explicații sau definiții, a rezuma materialul, a traduce conținutul, a primi corecții și a-și structura învățarea. Utilizatorii zilnici de AI aveau, de asemenea, aproape de două ori mai multe șanse să spună că învață mai repede decât se așteptau, comparativ cu persoanele care nu au folosit niciodată AI — 60% față de 31%.

Aceste rezultate ajută la explicarea atractivității AI. Poate răspunde imediat la o întrebare, simplifica material dificil și pune la dispoziție exerciții între lecțiile formale. Aceste capacități contribuie, de asemenea, la schimbarea mai largă spre agenți AI care personalizează educația în timp ce asistă profesorii.

Însă viteza și disponibilitatea abordează doar o parte a procesului de învățare. În sondajul Preply, 66% au fost de acord că accesul la informații nu duce automat la progres. Mai mult de jumătate — 55% — au declarat că este mai greu ca niciodată să identifice ce îi ajută cu adevărat să se îmbunătățească. Aceasta reflectă o preocupare mai largă că accesul fără frecare la răspunsuri nu este același cu învățarea profundă.

Distincția este importantă atât pentru cursanții individuali, cât și pentru angajatori. AI poate facilita dobândirea informațiilor, dar performanța la locul de muncă depinde de reamintire, judecată, practică, feedback și capacitatea de a acționa în condiții reale. Același principiu susține interesul tot mai mare pentru fluența AI ca o capacitate practică a forței de muncă, mai degrabă decât pentru numărul de finalizări de training sau utilizarea instrumentelor.

Cursanții doresc ca AI să susțină — nu să conducă

Raportul nu arată o respingere a AI. În schimb, indică o preferință pentru combinarea automatizării cu expertiza umană — o abordare pe care Preply a descris-o și în propria sa relatare a împerecherea tutorilor umani cu instrumente de învățare alimentate de AI.

Nouăzeci la sută dintre respondenți au dorit ca AI să joace un rol de susținere, nu să conducă învățarea lor. Șaptezeci și cinci la sută au avut încredere într-un amestec de AI și expertiză umană pentru progres pe termen lung, comparativ cu 14% care au preferat o abordare tradițională fără AI și 11% care au preferat o experiență AI complet auto-dirijată.

Feedback‑ul uman sau responsabilitatea a fost factorul cel mai frecvent menționat ca motor al consistenței în învățare, selectat de 46% dintre respondenți. Obiectivele clare au urmat la 44%, iar capacitatea de a utiliza învățarea în situații reale la 42%. Mementourile sau instrumentele AI au ocupat un loc considerabil mai jos, la 18%.

„Oamenii apreciază AI pentru că îi ajută să învețe mai ușor”, a declarat în raport CEO‑ul Preply, Kirill Bigai. „Ei apreciază oamenii pentru că fac ca învățarea să rămână, și transformă cunoștințele în abilități reale.”

Această diviziune a muncii sugerează un model practic pentru învățarea susținută de AI. AI poate reduce frecarea la începutul procesului prin explicare, rezumare, traducere și generare de exerciții. Instructorii, managerii și colegii umani pot crea responsabilitate, pot observa concepții greșite, pot adapta practica la context și pot evalua dacă un cursant poate performa în mod independent.

Generația Z raportează cea mai mare diferență

Cele mai mari cifre de adoptare nu au corespuns întotdeauna cu cele mai bune rezultate.

Generația Z a înregistrat cea mai mare adoptare a AI dintre toate generațiile, la 92%, dar a raportat și cea mai mare dificultate în transformarea învățării în acțiune. Șaptezeci și unu la sută dintre respondenții din Gen Z au declarat că se simt ocupați să învețe fără să se îmbunătățească, comparativ cu 56% din Gen X. Cincizeci și șapte la sută au spus că nu pot aplica ceea ce au învățat în viața reală, comparativ cu 40% din Gen X, în timp ce 68% au abandonat învățarea în anul precedent, față de 38% din Gen X.

Raportul nu stabilește că AI a cauzat aceste diferențe. Preply subliniază explicit că sondajul său nu poate explica de ce există această relație. Constatările arată, în schimb, că grupul cel mai implicat în instrumentele moderne de învățare este și grupul cel mai conștient de diferența dintre dobândirea cunoștințelor și performanța cu încredere.

Adopția a variat, de asemenea, în funcție de nivelul ierarhic și de țară. Patruzeci și șapte la sută dintre liderii seniori au folosit zilnic AI pentru învățare, comparativ cu 35 % dintre managerii juniori sau de nivel mediu și 31 % dintre angajații fără rol de conducere. Argentina și Polonia au raportat cea mai mare adoptare generală, de 93 %, în timp ce Statele Unite și Japonia au înregistrat cele mai scăzute valori dintre cele nouă piețe, de 85 % — totuși o mare majoritate.

Ce înseamnă acest lucru pentru învățarea la locul de muncă

Pentru angajatori, raportul susține că nu trebuie să se considere timpul petrecut, finalizarea cursurilor sau succesiunile de învățare ca măsuri suficiente ale progresului. Dacă obiectivul este o performanță mai bună, programele de învățare trebuie să testeze dacă angajații pot utiliza o competență în situații realiste.

Aceasta ar putea însemna combinarea explicațiilor generate de AI cu simulări, practică supravegheată, feedback din partea managerului sau coaching în direct. De asemenea, înseamnă evaluarea rezultatelor mai apropiate de munca propriu-zisă: dacă cineva poate rezolva o problemă, comunica clar, lua o decizie sau finaliza o sarcină cu mai puțină asistență.

Studiul se bazează pe un sondaj online realizat de Dynata și finalizat pe 26 iunie 2026. Răspunzătorii erau adulți angajați sau lucrători independenți, cu vârste cuprinse între 18 și 55 de ani, care încercaseră activ să învețe o competență legată de carieră în ultimele 12 luni. Eșantionul a cuprins Statele Unite, Regatul Unit, Spania, Franța, Germania, Italia, Polonia, Japonia și Argentina. Deoarece rezultatele sunt auto-raportate, ele descriu percepțiile și experiențele respondenților, nu câștiguri de competențe măsurate independent.

Chiar și cu această limitare, rezultatul central este greu de ignorat: AI a redus costul accesului la informație, dar învățarea trebuie să reziste contactului cu lumea reală. Următoarea etapă a educației susținute de AI va fi evaluată mai puțin în funcție de cantitatea de conținut pe care o poate furniza și mai mult în funcție de capacitatea cursanților de a utiliza cu încredere ceea ce le învață.