48 % zaposlenih pretirava o znanju UI, ko vodstvo nima načrta

Visierjeva raziskava, objavljena 23. septembra 2026, je zajela 1.000 redno zaposlenih v ZDA: 48 % jih je priznalo, da so vsaj občasno pretiravali o uporabi ali znanju umetne inteligence (UI), 45 % jih čuti pritisk, naj UI uporabljajo tudi brez zaupanja v svoje znanje, 32 % jih pravi, da delodajalec nima jasnega načrta za njen vpliv na delo, 27 % pa ne ve, ali tak načrt obstaja. Zadnji skupini opisujeta različni izkušnji zaposlenih.

TechSpotova analiza z dne 10. oktobra 2026 ob istih izsledkih navaja, da le 28 % vprašanih meni, da vodstvo povsem razume sedanjo uporabo UI pri delu. Za delodajalce je posledica merilna: izjave zaposlenih o uporabi lahko ustvarijo boljšo sliko od njihove dejanske usposobljenosti in učinka orodij na delo. Anketa opisuje odgovore zaposlenih v ZDA, zato njenih deležev ni mogoče pripisati slovenskim podjetjem.

Pritisk povečuje razkorak med vtisom in znanjem

Priznano pretiravanje je lahko odziv na pričakovanje, da mora biti uporaba UI vidna. V Visierjevem zapisu z intervjuji vodja razvoja programske opreme pritisk ponazori z vprašanjem »why didn’t you just have AI do it«; isti zapis navaja, da le 21 % vprašanih odločno pritrjuje trditvi, da jim delodajalec zagotavlja dovolj usposabljanja, virov in podpore za spremembe zaradi UI. Pričakovanje hitre uporabe lahko tako prehiti čas, ki ga človek potrebuje za učenje in presojo rezultatov.

Anketno vprašanje združuje pretiravanje o uporabi in pretiravanje o znanju. Nekdo lahko orodje uporablja, a preceni svojo usposobljenost; drugi lahko uporablja UI redkeje, kot pove sodelavcem ali vodji. Ugotovitve zato ne pomenijo, da vsi ti zaposleni uporabo zgolj hlinijo. Prav tako anketa ne pokaže, da je odsotnost jasnega načrta povzročila pretiravanje pri vsakem posamezniku, pokaže pa, zakaj je treba izjave o uporabi razumeti v okviru pritiska in podpore pri delu.

Samoprijavljena uporaba ne opiše opravljenega dela

Vprašanje »Ali uporabljate UI?« lahko razkrije, kako zaposleni predstavljajo svoje navade, vendar ne pove, pri kateri nalogi so orodje uporabili ali kaj so z njegovim odgovorom naredili. Med občasnim poskusom, redno pomočjo pri ozkem opravilu in samostojnim preverjanjem zahtevnejšega rezultata so velike razlike. Vse se lahko v kratki anketi spremenijo v enak pritrdilni odgovor, še posebej kadar zaposleni slutijo, da je pritrditev zaželena.

Koristneje je ločeno vprašati po vrsti naloge, zaznani zmožnosti in končnem izidu. Anonimni odgovori po ekipah lahko na primer pokažejo, pri katerih opravilih UI pomaga in kje je treba njen predlog pogosto popraviti ali zavreči. Tak popravek je pomemben del dejanske uporabe, čeprav ne poveča števila navidez uspešnih poskusov. Primerjava izidov mora ostati vezana na primerljive naloge, sicer razlika odraža predvsem zahtevnost dela.

Število pozivov meri dejavnost, ne izboljšanja

Štetje pozivov deluje natančnejše od ankete, vendar odgovarja na drugo vprašanje: koliko interakcij je bilo z orodjem. Veliko pozivov lahko nastane pri koristnem raziskovanju naloge ali pri večkratnem popravljanju neuporabnega odgovora. Malo pozivov lahko pomeni redko uporabo ali dobro pripravljeno nalogo, rešeno z enim ustreznim odgovorom. Iz samega obsega prometa zato ni mogoče sklepati, da je zaposleni bolj spreten ali da je ekipa delo opravila bolje.

Za presojo učinka je pomembnejša celotna pot do sprejemljivega rezultata. Čas, porabljen za oblikovanje poziva, preverjanje dejstev in popravljanje izhoda, sodi v isti delovni proces kot priprava končnega izdelka. Če se meri samo dejavnost v orodju, lahko delo, ki ga UI prenese na pregledovalca, izgine iz evidence. Nevtralna primerjava bi zato spremljala čas do dokončanja, obseg popravkov in kakovost pri isti vrsti nalog, ne pa lestvice posameznikov po številu pozivov.

Udeležba na usposabljanju še ni dokaz znanja

Evidenca usposabljanja pokaže, koliko zaposlenih je program dosegel. Ne pokaže pa, ali znajo pridobljeno znanje uporabiti pri svojem delu, prepoznati neustrezen odgovor ali pojasniti, zakaj so ga zavrnili. Ta razlika je posebej pomembna tam, kjer zaposleni čutijo pritisk po uporabi UI: opravljena učna ura lahko ustvari videz pripravljenosti, medtem ko pri konkretni nalogi še vedno potrebujejo podporo.

Preverjanje znanja bi lahko izhajalo iz običajnih nalog posamezne ekipe. Skupni rezultati lahko pokažejo, pri katerih vrstah opravil zaposleni pravilno uporabijo predlog UI in kje se težave ponavljajo, brez javnih lestvic ali spremljanja posameznih pozivov. Udeležba ostane uporaben podatek o dosegu programa, praktična naloga pa pove več o tem, kaj se je zaposleni naučil. Pri obeh je treba upoštevati, ali je imel za učenje dovolj časa in primerne primere iz svojega dela.

Za slovenska podjetja šteje učinek na primerljive naloge

Ameriški deleži ne povedo, koliko zaposlenih v Sloveniji olepšuje svoje znanje UI. Pokažejo pa tveganje pri merjenju sprejetja orodja: samoprijava, promet s pozivi in udeležba na usposabljanju lahko rastejo, medtem ko učinek na delo ostaja nejasen. Vsak od teh kazalnikov ima svoj pomen, če je poimenovan natančno. Težava nastane, ko podjetje iz dejavnosti sklepa na usposobljenost ali iz usposobljenosti samodejno na boljši rezultat.

Merjenje po ekipah in primerljivih vrstah nalog lahko poveže uporabo UI s kakovostjo, trajanjem dela in potrebnimi popravki. Pri tem je pomembno ohraniti isto merilo sprejemljivega rezultata pred uvedbo orodja in po njej. Če UI skrajša pripravo osnutka, a podaljša pregled, mora primerjava zajeti oboje. Tako vodstvo dobi podatek o spremembi delovnega procesa, zaposleni pa manj razloga, da bi svojo vrednost dokazovali zgolj z vidno uporabo orodja.

Preberite tudi:

• 80 % zaposlenih želi več UI, kot jim delo dopušča
• 61 % zaposlenih brez vodstvene vloge ni usposobljenih za grožnje UI
• Workable ali Greenhouse: javna cena proti strukturiranemu zaposlovanju