Ko se s svojima najstniškima hčerkama pogovarjam o prihodnosti in karieri, ugotavljam, da govorimo v različnih jezikih. Odraščata v tehnološko najnaprednejšem obdobju v zgodovini planeta, uporabljata orodja, ki še pred enim letom niso obstajala, čez nekaj mesecev pa bodo ta že "starejši modeli"; medtem ko moj referenčni okvir še vedno izhaja iz izobraževanja kot stabilne forme: dokončaj šolo, pridobi znanje in nato gradi kariero. V luči dejstva, da se njihov svet spreminja hitro, skoraj intuitivno, in da mu komaj sledimo, se mi zdi, da se moja logika vse težje ujema z realnostjo trga dela in povpraševanja po novih kompetencah – kompetencah s področja umetne inteligence.
Kako se dopolnjujeta generacija Z in GenAI?
Generacija Z je trenutno najštevilčnejša na trgu dela in vstopa v svet profesionalnih izzivov prav zdaj, ko umetna inteligenca postaja ključno orodje v številnih industrijah. Ker so odraščali ob tehnologiji, pripadniki te generacije umetno inteligenco že intuitivno uporabljajo v vsakdanjem življenju, zdaj pa se postavlja vprašanje, kako bo to vplivalo na njihove veščine in način dela. Zaradi visoke digitalne pismenosti je generacija Z pripravljena oblikovati prihodnost dela in pokazati, kako se lahko umetna inteligenca uporablja za povečanje produktivnosti in razvoj.
Raziskava Competitiveness in the age of GenAI and Generation Z. Economics of Enterprise prinaša naslednje podatke: 94 odstotkov pripadnikov generacije Z uporablja umetno inteligenco, 66 odstotkov jo uporablja vsakodnevno, 65 odstotkov pa se jih ni formalno izobraževalo o umetni inteligenci – niti na fakulteti niti na delovnem mestu.
Kljub očitnemu pomanjkanju institucionalnega izobraževanja vse več mladih pričakuje, da bodo delali v organizacijah, ki uporabljajo umetno inteligenco, hkrati pa navajajo, da med izobraževanjem niso bili deležni sistematičnega usposabljanja za njeno uporabo. To postavlja vprašanje, ali izobraževalni sistem dovolj hitro sledi spremembam na trgu dela. Raziskava kaže tudi, da GenAI najbolj pomaga pri tehničnih in raziskovalnih nalogah, medtem ko bistveno manj prispeva k razvoju komunikacijskih in pogajalskih veščin. Prav te veščine pa se še vedno štejejo za ključne za dolgoročno konkurenčnost na trgu dela, kar dodatno poudarja pomen izobraževalnega sistema pri njihovem razvoju. Zanimivo je, da mladi strokovnjaki ob soočanju z negotovostjo pri delu še vedno pogosteje poiščejo pomoč pri sodelavcih in nadrejenih kot pri sistemih umetne inteligence. To kaže, da je umetna inteligenca lahko močno orodje za učenje, ne nadomešča pa vloge mentorjev in izobraževalnih institucij.
Kaj pravi svetovna statistika?
Svetovni gospodarski forum v poročilu Future of Jobs Report navaja, da se bo približno 39 odstotkov veščin, ki so danes relevantne na trgu dela, do leta 2030 spremenilo zaradi avtomatizacije in uporabe tehnologij umetne inteligence. To potrjuje tudi podatek, da polovica kadrovikov pravi, da ne bi zaposlila nekoga brez znanj s področja umetne inteligence, hkrati pa zaposleni širijo svoj nabor kompetenc, zlasti na tem področju. Od leta 2023 se je število takšnih veščin, ki so jih člani LinkedIna dodali v svoje profile, povečalo za kar 177 odstotkov.
Še en podatek, ki govori v korist nujnosti poznavanja umetne inteligence in GenAI, prihaja iz lanskega LinkedInovega poročila Work Change Report, ki navaja, da je 51 odstotkov podjetij, ki so uvedla GenAI, poročalo o povečanju prihodkov za 10 odstotkov ali več. Na podlagi vpogledov več kot milijarde strokovnjakov in 69 milijonov podjetij na LinkedInu poročilo razkriva, da val sprememb, ki ga prinaša umetna inteligenca, že močno narašča: stopnja, s katero člani LinkedIna dodajajo nove veščine v svoje profile, se je povečala za 140 odstotkov, medtem ko 88 odstotkov članov najvišjega vodstva meni, da je pospešitev uvajanja umetne inteligence v poslovanje izjemno pomembna v naslednjem letu.
Srbija: število oglasov za delo, v katerih se zahtevajo znanja s področja umetne inteligence, se je povečalo za 81 odstotkov
Spremembe v strukturi zaposlitvenih oglasov jasno kažejo, da je trg dela v Srbiji v zgodnji, a stabilni fazi preobrazbe z umetno inteligenco, ta faza pa ima neposredne posledice za izobraževalni sistem, sporočajo iz Infostuda, ene največjih platform za zaposlovanje v Srbiji.
Na podlagi analize oglasov, objavljenih na platformi Infostud v letih 2024 in 2025, se je število oglasov, v katerih se zahtevajo znanja s področja umetne inteligence, povečalo s 192 na 347, kar pomeni rast za 81 odstotkov. Hkrati se je skupno število oglasov na letni ravni zmanjšalo, zato se je delež AI-oglasov povečal z 0,26 odstotka na 0,55 odstotka. To pomeni, da povpraševanje po teh kompetencah raste tudi v razmerah upočasnjevanja trga, hkrati pa gre še vedno za trend v zgodnji fazi, daleč od množične uporabe.
"Umetna inteligenca se za zdaj največ išče v IT-sektorju, kjer se je delež takšnih oglasov povečal s 3,37 odstotka na 7,04 odstotka, vendar je enako pomemben signal, da rast ni več omejena le na tehnološka podjetja. Več oglasov beležijo tudi finančni sektor, zavarovalništvo in telekomunikacije, kar kaže, da umetna inteligenca postaja orodje za izboljšanje poslovanja tudi v panogah, ki tradicionalno niso bile nosilke digitalne preobrazbe. S tem se prav tako spreminja narava zahtevanih kompetenc – poleg klasičnih razvojnih položajev so vse bolj iskane vloge, povezane z analizo podatkov, BI-jem in razvojem v Pythonu, torej delovna mesta, kjer se umetna inteligenca uporablja kot del vsakodnevnega dela, ne kot ločena specializacija," je za Bloomberg Adria povedal Miloš Turinski, senior PR menedžer v Infostudu.
Dodaja, da je še zlasti pomembno, da so se v letu 2025 v večjem številu pojavili specializirani položaji, kot so AI-inženirji in ML-inženirji, ki jih leta 2024 tako rekoč ni bilo, kar je jasen signal, da trg prehaja iz faze eksperimentiranja v fazo sistemske uporabe. Hkrati poudarja, da bo preobrazba v največji meri potekala skozi spremembo obstoječih poklicev, ne le skozi odpiranje povsem novih.
"Razkorak med izobraževalnim sistemom in potrebami trga dela obstaja že dlje časa, z pospeševanjem tehnoloških sprememb pa postaja še bolj viden. Delodajalci danes vse redkeje iščejo ozko profilirane strokovnjake, vse pogosteje pa kombinacijo različnih znanj in sposobnosti dela s podatki, avtomatizacijo in sodobnimi digitalnimi orodji. Ta razkorak se lahko zmanjšuje z bolj fleksibilnimi modeli učenja, programi izpopolnjevanja skozi kariero in intenzivnejšim sodelovanjem med gospodarstvom in izobraževalnimi institucijami. Pismenost na področju umetne inteligence ima potencial, da postane eden ključnih dejavnikov konkurenčnosti celotnega gospodarstva, saj njena uporaba ni več omejena na IT-sektor. Ko se ta orodja uvajajo v vsakodnevne poslovne procese, bo razlika med podjetji in trgi v hitrosti in kakovosti njihove uporabe, ne pa v sami dostopnosti tehnologije," poudarja Turinski in dodaja, da tudi v scenariju upočasnjevanja globalnega trga umetne inteligence težko pričakujemo vrnitev v prejšnje stanje glede zahtevanih veščin. "Oglasi že kažejo, da umetna inteligenca postaja del standardnih zahtev v številnih IT- in podatkovnih vlogah, kar pomeni, da se struktura zahtevanih kompetenc trajno spreminja."
Infobip, izkušnje podjetja: zakaj je prihodnost v pristopu AI-first?
Ker umetna inteligenca vse močneje oblikuje trg dela in spreminja način, kako se učimo, delamo in razvijamo kariere, je postalo jasno, da izobraževalni sistemi ne morejo delovati ločeno od poslovnega sektorja. Prav na stičišču izobraževanja in prakse nastajajo najbolj relevantni vpogledi v to, katere kompetence so v dobi umetne inteligence dejansko potrebne. V tem kontekstu so lahko izkušnje podjetij, ki aktivno uvajajo umetno inteligenco v svoje poslovanje, pokazatelj smeri, kamor se bosta razvijala trg dela in izobraževanje. Eden takšnih primerov je Infobip. Marin Bezić, podpredsednik za človeške vire, pojasnjuje, da se je uporaba AI-orodij v podjetju v zadnjih nekaj letih bistveno razvila. Čeprav so se z umetno inteligenco ukvarjali že prej, je danes njihov strateški cilj postati podjetje s pristopom AI-first , v katerem tehnologija in človeški potencial delujeta v sinergiji.
"Zagnali smo tudi program AI-ambasadorjev, da lahko vsak zaposleni sčasoma postane ambasador naše kulture AI-first. Poleg tega smo v zadnjih šestih do osmih mesecih močno povečali uporabo orodja Claude v vseh funkcijah – od inženiringa, upravljanja produktov in prodaje do podpore, marketinga in drugih področij. Učinek je že jasno viden: pri številnih nalogah dosegamo več kot desetkratne prihranke časa, hitrejše inovacije in kakovostnejše odločanje," poudarja Bezić.
Tak pristop neposredno vpliva tudi na to, kakšne profile kandidatov podjetje išče. Danes so vse bolj cenjeni posamezniki, ki umetno inteligenco ne le razumejo, temveč jo aktivno uporabljajo pri vsakodnevnih nalogah. Ključne kompetence vključujejo sposobnost hitrega učenja, prilagodljivost in proaktiven pristop k delu ob enakovrednem pomenu mehkih veščin in tehničnega znanja. Spremembe so že vidne v profilih, ki jih zaposlujejo, poudarek pa se premika s formalnih kvalifikacij na praktično uporabo znanja in način razmišljanja.
"Hkrati je realnost taka, da je mladih talentov objektivno premalo, njihove možnosti izbire pa so danes bistveno večje kot v preteklosti, zlasti v IT-sektorju. Prav zato postaja znamka delodajalca strateško vprašanje – podjetja morajo jasno sporočati svoj namen, razvojne priložnosti in kulturo, če želijo pritegniti in zadržati vrhunske kadre," menijo v Infobipu.
To še zlasti velja, ker GenAI spreminja načine dela znotraj ekip: bistveno povečuje produktivnost, saj pospešuje razvoj, prodajo in marketing – kar je nekoč trajalo mesece, je danes mogoče doseči v dneh. Učinke merijo prek konkretnih primerov uporabe (use cases), pri čemer se osredotočajo na prihranke časa, rast prihodkov in boljšo uporabniško izkušnjo ob agilni organizaciji po modelu ekip Unfix.
Glede na te informacije se postavlja logično vprašanje: kje najti kandidate z ustreznimi kompetencami in ali formalni izobraževalni sistemi v regiji Adria in na Hrvaškem sledijo potrebam trga dela? Izkušnje podjetja kažejo, da formalni izobraževalni sistemi v regiji pogosto ne sledijo dovolj hitro razvoju tehnologije, zlasti na področju umetne inteligence. Čeprav zagotavljajo dobro teoretično osnovo, obstaja opazen razkorak med akademskim znanjem in konkretnimi veščinami, ki jih zahteva trg dela.
"V prihodnosti bo sposobnost uporabe umetne inteligence enako pomembna kot poznavanje dela z računalnikom ali internetom. Tisti, ki bodo imeli to kompetenco, bodo konkurenčnejši na trgu dela. Dodatni izziv pa je, da se umetna inteligenca razvija zelo hitro – znanja, pridobljena pred dvema ali tremi leti, so lahko že delno zastarela. Pojavljajo se tudi novi poklici, kot so podatkovni inženirji, AI-inženirji ali specialisti za integracijo modelov, za katere izobraževalni sistemi pogosto nimajo dovolj agilnih učnih programov. Zato je ključno tesnejše povezovanje akademskega in poslovnega sektorja," je za Bloomberg Adria povedal Marin Bezić.
Poudarja tudi, da lahko podjetja, kot je Infobip, prispevajo k znanju mladih z nenehnimi izobraževanji, nadgrajevanjem znanj na področju umetne inteligence (AI upskilling), mentorstvom in programi mobilnosti, ki razvijajo praktične veščine. S kakovostnimi pripravniškimi programi mladim ne ponujajo le izkušenj, temveč tudi dolgoročni razvoj in začetek kariere.
Raven pismenosti na področju umetne inteligence neposredno vpliva na konkurenčnost gospodarstva, menijo pri Infobipu, in dodajajo, da ima Evropa kljub počasnejšemu tempu inovacij zaradi regulacije prednost v kakovostnem izobraževanju in strokovnem kadru. Razkorak v primerjavi z ZDA in Kitajsko se postopno zmanjšuje zaradi rasti zagonskega ekosistema ter vlaganj v umetno inteligenco, polprevodnike in oblačne storitve v okviru pobud, kot je IPCEI.
Dodajajo tudi, da Infobip aktivno sodeluje pri oblikovanju evropske strategije umetne inteligence prek delovnih skupin EU in projektov, kot je EDIH Adria, ki so usmerjeni v digitalno preobrazbo podjetij in javnega sektorja.
"Izobraževanje na področju umetne inteligence je danes ključni strateški dejavnik gospodarskega razvoja. Umetna inteligenca ne spreminja le tehnologije, temveč tudi strukturo dela in načine, kako podjetja in celotno gospodarstvo ustvarjajo vrednost – z večjo produktivnostjo, inovativnostjo in globalno konkurenčnostjo. Globalne raziskave potrjujejo pomen AI-izobraževanja v tem kontekstu. Analiza Svetovnega gospodarskega foruma, ki zajema več kot 10 milijonov delovnih mest, kaže, da kandidati z AI-veščinami v povprečju prejmejo 23 odstotkov višjo ponujeno plačo kot kandidati brez teh veščin, kar pomeni, da trg dela že zdaj višje vrednoti znanje umetne inteligence kot formalne kvalifikacije. Poleg tega njihova analiza kaže, da je nadgrajevanje znanj (upskilling) najpogostejša strategija, ki jo organizacije nameravajo izvajati – kar 85 odstotkov delodajalcev načrtuje usmerjanje virov prav v to. Avtomatizacija procesov in nalog je druga najpogostejša strategija, večina delodajalcev pa načrtuje tudi zaposlovanje ljudi z novimi, zahtevanimi veščinami."
Pri Infobipu poudarjajo, da aktivno sodelujejo z akademsko skupnostjo, da bi zmanjšali razkorak med izobraževanjem in trgom dela. Sodelujejo z domačimi fakultetami, tudi prek projektov s tehničnimi fakultetami, kot je FER, kjer so študenti v sodelovanju z njihovimi ekipami razvijali konkretne rešitve, vključno s sistemi klepetalnih botov. Takšni projekti študentom omogočajo delo na resničnih izzivih, podjetju pa olajšajo prepoznavanje mladih talentov.
"Verjamemo, da je model sodelovanja, ki vključuje skupne projekte, gostujoča predavanja, mentorstvo in prakso, najučinkovitejši način povezovanja izobraževanja in trga dela," zaključuje Marin Bezić, podpredsednik za človeške vire pri Infobipu.
Kako se uči uporaba umetne inteligence?
OECD navaja, da več kot 70 odstotkov mladih, starejših od 16 let, že uporablja generativna AI-orodja pri učenju ali vsakodnevnih dejavnostih, čeprav izobraževalni sistemi še nimajo jasnih smernic, kako jih vključiti v pouk. Generativna umetna inteligenca tako ni več zgolj tehnološki dodatek, temveč že oblikuje izobraževalne prakse po vsem svetu.
Kljub temu raziskava OECD Digital Education Outlook 2026 kaže, da uspešno opravljanje nalog s pomočjo generativne umetne inteligence ne pomeni nujno tudi napredka v znanju. AI-orodja lahko izboljšajo kakovost učenčevih izdelkov, vendar ta prednost izgine, ko učenci na izpitih ostanejo brez dostopa do umetne inteligence. Do težave pride, ker se kognitivni napor prenaša na klepetalne robote, kar lahko vodi v "metakognitivno lenobo", torej slabši razvoj samostojnega razmišljanja.
Vendar ni vse tako črno. Raziskava kaže tudi, da kadar je GenAI vključen z jasno pedagoško namembnostjo, to vodi k boljšim učnim rezultatom ter razvoju kritičnega mišljenja, ustvarjalnosti in sodelovanja. Zato OECD državam in njihovim izobraževalnim sistemom priporoča spodbujanje razvoja GenAI-orodij, zasnovanih za izobraževanje, oblikovanje zaupanja vrednih in etičnih politik, ki varujejo zasebnost, ter zagotavljanje pravične infrastrukture.
Ne obstaja "download" znanja
Umetna inteligenca je torej lahko močan zaveznik v izobraževanju, lahko pa ustvari tudi iluzijo znanja. Prof. dr. Danijela Ljubojević, znanstvena sodelavka na Inštitutu za pedagoške raziskave v Beogradu, mi je pomagala razlikovati med obema.
Tehnologija je pospešila številne procese, vendar pa ne more pospešiti kognitivnih procesov: mišljenja, učenja in čustev. Ne obstaja '’download'’ znanja, poudarja Ljubojević, in dodaja, da sta za učenje potrebna čas in razmislek, kar ni hiter proces.
"Iluzija znanja nastane, ko učenec hitro dobi končne informacije, ne da bi razumel, kako je do njih prišel, ko ne sodeluje v procesu in ko ne zna z lastnimi besedami, z razumevanjem, pojasniti, kaj se je zgodilo. Hitra in že pripravljena rešitev vodi v površinsko znanje, medtem ko sta za globlje razumevanje potrebna čas in premišljena uporaba orodij."
Dodaja, da vključevanje orodij umetne inteligence v izobraževalni sistem danes ni več vprašanje izbire, temveč pedagoške odgovornosti, saj šola ne more ostati zunaj realnosti, v kateri učenci že živijo in se učijo.
"Ignoriranje njihove prisotnosti ne pomeni njihove odsotnosti, temveč prepuščanje prostora nenadzorovani (zlo)uporabi. Dober meč v rokah slabega gospodarja – zlo dela. Ta ljudska modrost nas v sodobnem tehnološkem kontekstu spominja na bistveno resnico: orodje samo po sebi ni ne dobro ne slabo; njegova vrednost in posledice so odvisne od tistega, ki ga uporablja. Umetna inteligenca ni ne grožnja ne rešitelj izobraževanja, temveč zgolj sredstvo. Prav zato je ključno, da izobraževalni sistem prevzame pobudo: da prepozna potencial umetne inteligence, pa tudi njena tveganja; da zagotovi sistematično usposabljanje učiteljev; da ponudi jasne smernice, pedagoške modele in etične standarde uporabe. Nikoli ne smemo pozabiti, da so orodja umetne inteligence – orodja. Njihov namen je, da so premišljeno vključena v učni proces pod vodstvom kompetentnega učitelja, ki ostaja nosilec odgovornosti, avtoritete in izobraževalnega cilja."
Za učitelje je največji izziv hitrost sprememb, kot dodaja Ljubojević, saj umetna inteligenca ni bila uvajana postopoma, temveč se je pojavila nenadoma in tako rekoč čez noč vstopila v učilnice. AI je prišla kot val, ki ga je težko nadzorovati. Če ga ne usmerimo, lahko povzroči resen kaos v načinu, kako učenci pridobivajo znanje.
Vprašanje pa je, koliko so učitelji pripravljeni na še eno veliko transformacijo. "Tisti, ki se slabše znajdejo s tehnologijo, se zdaj soočajo z učenjem nečesa, kar jim morda ni blizu – a izbire ni. To ni enostavno. Številni so že utrujeni od reform, administracije in nenehnih sprememb, zato se jim nova tehnološka revolucija zdi kot dodatno breme. Po drugi strani pa učitelji, ki so začeli uporabljati umetno inteligenco, pogosto hitro prepoznajo njeno praktično vrednost. Ta lahko bistveno olajša administrativne naloge, pospeši pripravo gradiv in pusti več prostora za bistvo učiteljskega poklica – delo z učenci."
"Umetna inteligenca je postala 'skriti' svetovalec za številne vidike življenja, ne le v učilnici. Učenci jo pogosto uporabljajo namesto iskalnikov. Google ni več '’in'’. Prva stvar, na katero se obrnejo, ko iščejo odgovore, je ChatGPT. Na žalost pa ChatGPT učencem pogosto služi kot vir informacij, pri čemer vemo, da so te lahko tudi netočne," poudarja prof. dr. Danijela Ljubojević.
Dodaja, da obstaja realno tveganje, da učenci, če niso sposobni kritično presojati odgovorov, začnejo fikcijo dojemati kot dejstvo, kar vodi v 'fikcionalizirano resničnost'.
"V takšnem simuliranem svetu je prihodnost precej nestabilna in ontološko kompromitirana. Prihodnost, zgrajena na nepreverjenih podatkih, ni le nestabilna, temveč tudi problematična, saj postavlja pod vprašaj naše razumevanje tega, kar imamo za resnično in zanesljivo."
Ali lahko umetna inteligenca razvija kritično mišljenje? "Ko učenca postavimo v situacijo, da analizira, presoja (evalvira) in ustvarja – torej združuje elemente v novo celoto, oblikuje nekaj novega in generira nove ideje – razvijamo tudi kritično mišljenje. Z drugimi besedami: kritično mišljenje se ne razvija takrat, ko učenec s pomočjo umetne inteligence le dobi odgovor, temveč ko ga mora razčleniti, oceniti njegovo vrednost in na njegovi podlagi ustvariti nekaj novega. Šele ko združuje elemente v novo celoto, preizprašuje argumente in oblikuje lastne ideje, govorimo o resničnem učenju."
Če želimo sistemski, in ne stihijski pristop, so nacionalni okvir in jasne smernice za šole nujni, kot pravi Ljubojević. "V mednarodnem prostoru že obstajajo različni okviri in priporočila za odgovorno uporabo umetne inteligence v izobraževanju, etične standarde in varstvo podatkov. Vendar ima vsak izobraževalni sistem svoje posebnosti – od učnih načrtov in načinov vrednotenja do institucionalne kulture in tehničnih zmogljivosti – zato je pomembno, da se mednarodni modeli prilagodijo nacionalnemu kontekstu. Brez jasnih smernic so šole prepuščene lastnim interpretacijam, kar vodi v neenotno prakso: nekje se GenAI popolnoma prepoveduje, drugod se uporablja brez meril. Nacionalni okvir ne bi smel biti restriktiven dokument, temveč strateški vodnik, ki določa načela, odgovornosti in pedagoške cilje, hkrati pa šolam omogoča fleksibilno uporabo. Način, kako mlade učimo razumeti, uporabljati in kritično presojati umetno inteligenco, neposredno vpliva na prihodnjo konkurenčnost gospodarstva, odpornost proti dezinformacijam in kakovost demokratičnih procesov. Če družba razvija le tehnične veščine, zanemari pa etično, kritično in informacijsko dimenzijo, tvega, da bo ustvarila generacije uporabnikov tehnologije, ne pa tudi njenega premišljenega oblikovanja. Po drugi strani pa sistem, ki sistematično vlaga v AI-pismenost – tako pri učencih kot učiteljih – gradi človeški kapital, sposoben inovacij, hkrati pa tudi prepoznavanja tveganj. Z drugimi besedami: vprašanje ni, ali bomo imeli tehnologijo, temveč ali bomo imeli družbo, ki jo razume. To pa je že vprašanje dolgoročne strategije, ne zgolj šolske reforme."
Zakaj je Slovenija vodilna na področju AI-izobraževanja in kje se sistem zatika?
Umetna inteligenca je v Sloveniji trenutno najgloblje integrirana v visokošolsko izobraževanje v primerjavi z drugimi državami regije Adria, medtem ko je na nižjih ravneh šolanja še vedno v fazi razvoja. Profesor Sašo Džeroski, tehnični koordinator projekta SLAIF in vodja Odseka za tehnologije znanja na Institutu Jožef Stefan v Ljubljani, meni, da ima država dobro osnovo, da umetno inteligenco razvije v pomemben steber svoje gospodarske konkurenčnosti – vendar le, če ji uspe znanje razširiti tudi zunaj akademskih krogov.
"Teme umetne inteligence so dobro zastopane v visokošolskem izobraževanju prek posebnih predmetov in študijskih programov s področja računalništva, podatkovne znanosti in inženirstva ter prek raziskovalno usmerjenega poučevanja. Raziskovalci z Instituta Jožef Stefan aktivno prispevajo k temu ekosistemu z izvajanjem pouka na univerzitetni ravni (dodiplomski, magistrski in doktorski študij) pa tudi z mentorstvom študentom pri zaključnih nalogah, praksah in raziskovalnih projektih. Posebej pomemben steber predstavlja Mednarodna podiplomska šola Jožef Stefan, ki zagotavlja močno interdisciplinarno okolje in vključuje umetno inteligenco v magistrske in doktorske programe s področij informacijsko-komunikacijskih tehnologij, nanotehnologije, senzorskih tehnologij in ekotehnologije."
Po drugi strani so v osnovnih in srednjih šolah aktivnosti, povezane z umetno inteligenco, še vedno razdrobljene in se večinoma izvajajo prek pilotnih programov, obšolskih dejavnosti in posameznih pobud šol, ne pa kot sistemski del učnih načrtov.
Tako v Sloveniji kot širše po Evropi narašča zavedanje, da bodo AI-kompetence postale ključne veščine za prihodnji trg dela pa tudi za družbo kot celoto. Kljub temu profesor Džeroski meni, da je bolj realistično, da se AI-pismenost vključuje skozi več predmetov ob podpori sodobnih digitalnih izobraževalnih okvirov:
"Trenutno potekajo pomembne projektne aktivnosti na področju AI-izobraževanja, kot je demokratizacija podatkovne znanosti in strojnega učenja z uporabo dostopnih programskih orodij z vizualnimi vmesniki. Ključni izziv ni le oblikovanje učnih načrtov, temveč tudi usposabljanje učiteljev, kakovostni učni materiali in dolgoročna institucionalna podpora. Raziskovalne institucije in univerze lahko igrajo pomembno vlogo s svojim znanjem in viri, vendar širša uporaba zahteva stalno koordinacijo na nacionalni ravni."
Mednarodni raziskovalni center za umetno inteligenco (IRCAI) prav tako aktivno podpira razvoj mladih talentov, med drugim z organizacijo Mednarodne olimpijade iz umetne inteligence (IAIO 2026), ki združuje 105 nadarjenih srednješolcev iz 26 držav. Takšne pobude imajo ključno vlogo pri razvijanju zanimanja in kompetenc na področju umetne inteligence že precej pred vpisom na univerzo.
Vse to je pomembno, saj je izobraževanje na področju umetne inteligence neposredno povezano z gospodarsko konkurenčnostjo, zlasti za manjša gospodarstva, kot je slovensko. Prispeva k večji produktivnosti, učinkovitejšemu uvajanju novih tehnologij v podjetjih in javnem sektorju ter povečuje sposobnost države za privabljanje mednarodnih naložb.
"Za Slovenijo AI-izobraževanje ni le vprašanje ustvarjanja strokovnjakov za umetno inteligenco. Enako pomembno je razvijati široko AI-pismenost v različnih poklicih in sektorjih, da se umetna inteligenca uporablja odgovorno in v velikem obsegu v vseh segmentih družbe. V tem kontekstu se Institut Jožef Stefan ukvarja tudi s potrebo po industrijsko relevantnih AI-veščinah. V okviru projekta SLAIF – slovenska AI-tovarna – bodo razvijali tečaje in programe usposabljanja za pripravo nove generacije delovne sile z AI-kompetencami, relevantnimi za različne segmente slovenskega gospodarstva in družbe."
Čeprav je Slovenija trenutno prišla najdlje pri vključevanju AI-izobraževanja v regiji, še vedno obstaja razkorak med potrebami trga dela in veščinami, ki jih lahko ponudi delovna sila. Profesor Džeroski poudarja, da tega izziva ne more rešiti noben akter sam:
"Potrebno je usklajeno sodelovanje univerz, raziskovalnih institucij in industrije. Univerze zagotavljajo formalno izobraževanje in študijske programe, raziskovalne institucije prinašajo vrhunsko znanje in mentorstvo, industrija pa realne izzive in okolje za uporabo znanja. Učinkovito sodelovanje ima lahko različne oblike – skupne raziskovalno-razvojne projekte, prakse, industrijske doktorate, somentorstvo zaključnih nalog in skupno oblikovanje učnih načrtov. Takšni mehanizmi zagotavljajo, da izobraževalne vsebine ostajajo usklajene s hitrim znanstvenim razvojem in spreminjajočimi se potrebami trga dela. Pobude, kot je SLAIF, imajo prav zato cilj okrepiti povezavo med raziskovalno odličnostjo in praktičnim usposabljanjem."
Dodaja tudi, da ima regija Adria realen potencial za razvoj skupnega okvira AI-izobraževanja: "Države regije si delijo podobne strukturne pogoje – relativno majhna gospodarstva, omejen domači trg in potrebo po krepitvi konkurenčnosti ob hkratnem preprečevanju bega talentov. Ti skupni izzivi so dobra osnova za sodelovanje. Skupni okvir bi lahko uskladil standarde kompetenc, olajšal regionalno mobilnost študentov in strokovnjakov ter izmenjavo izobraževalnih virov in usposabljanje učiteljev. Prav tako bi okrepil prepoznavnost regije in njeno vlogo v pobudah EU na področju umetne inteligence. Vendar pa takšna pobuda zahteva dolgoročno politično zavezanost, institucionalno koordinacijo in stalna vlaganja."
Hitrejši od izobraževanja
Ob zbiranju podatkov za to besedilo in razmišljanju o izobraževanju, ki ne dohiteva niti sedanjosti, začenjam razumeti, da ključ nesporazuma, ki ga čutim v pogovorih s svojimi otroki, morda ni v tem, da vedo več ali manj, temveč v tem, da živijo v svetu, ki ne deluje več po 'starih' pravilih.
Medtem ko sem se jaz učila, da je znanje nekaj, kar se pridobi, zaokroži in nosi skozi kariero, ga moji hčeri doživljata kot nekaj, kar se nenehno spreminja, nadgrajuje in deli z napravami. Razumem, da odgovor ni v izbiri med tema dvema svetovoma, temveč v tem, da se naučimo, kako ju povezati: ohraniti globino razmišljanja in smisel za učenje ter hkrati sprejeti hitrost, orodja in negotovost, ki jih prinašajo.
Vprašanje namreč ni več, ali bo njihova prihodnost drugačna od naše, temveč ali jo bomo znali skupaj razumeti. Zato izobraževalni sistemi ne smejo ostati zaprti ali počasni, saj v nasprotnem primeru prihodnjim generacijam ne bodo pomenili ničesar več.
.webp){kind=icon}
