Na jakou vysokou poslat dítě? AI změní práci dřív, než dostuduje

Výběr vysoké školy míří k práci za sedm či osm let. Co dnes poradit dětem a proč riziko změn s AI nemohou nést jen rodiny?

Středoškolačka s rodiči nad materiály pro výběr vysoké školy při dni otevřených dveří.
Vizualizace vytvořená pomocí AI.

Dítě je v prváku nebo ve druháku na střední. Začíná se mluvit o vysoké škole. Co mu jde, co ho baví, čím se jednou uživí. Když připočteme zbytek střední a pětileté vysokoškolské studium, rozhodujeme se v roce 2026 o vstupu do práce někdy kolem let 2033 a 2034.

A teď mu máme poradit obor, který bude mít budoucnost.

Informatiku? AI už píše kód. Práva? Umí procházet dokumenty a připravovat návrhy textů. Ekonomii, marketing, jazyky? Také tam vstupuje do činností, za které dosud dostávali zaplaceno lidé. Celé profese se kvůli tomu automaticky neruší. Jen přestává stačit podívat se na dnešní prestiž oboru a jeho současné nástupní platy.

Výběr vysoké školy se odehrává mezi dvěma různými světy: podle jednoho vybíráme, do druhého dítě za několik let nastoupí. A přesnou podobu toho druhého neumíme slíbit. Rodiny přesto musí rozhodnout, školy učit a mladí lidé věnovat studiu kus života. Na další prognózu se čekat nedá.

První může zmizet místo, na kterém se člověk teprve učil

Nejcitlivější změna nemusí začít výpovědí zkušeného zaměstnance. Může začít tím, že firma nevezme jeho mladšího kolegu.

Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar a Ruyu Chen ve srpnové aktualizaci studie Stanford Digital Economy Lab pracovali s americkými mzdovými daty do června 2026. Zaměstnanost lidí ve věku 22 až 25 let v profesích silně vystavených AI byla přibližně o 19 procent níž, než kdyby rostla stejně jako zaměstnanost jejich vrstevníků v méně vystavených profesích. Rozdíl se podle autorů projevoval především slabším náborem. U zkušenějších pracovníků obdobnou mezeru nepozorovali.

Je to relativní rozdíl mezi skupinami, nikoli zpráva, že AI vyhodila každého pátého absolventa. Studie popisuje vývoj; sama nedokazuje, jakou část způsobila právě AI. Přesto ukazuje místo, které si zaslouží pozornost: začátek kariéry.

První rešerše, jednoduchý kód, základní analýza nebo příprava podkladů nejsou jen levnější práce. Člověk se na nich učí poznat chybu, rozumět zadání a postupně nést větší odpovědnost. Když je převezme software, firma může ušetřit. Současně musí vyřešit, jak si vychová příštího zkušeného zaměstnance.

Pro výběr vysoké školy je proto důležité i něco, co se do žebříčku prestiže nevejde: jak se student dostane k opravdové práci ještě během studia. Kdo ho povede, kdo mu opraví chyby a kde dostane příležitost, kterou samotný diplom nezařídí.

Rada „nauč se programovat“ potřebuje pokračování

Programování má dál smysl studovat. Slibovat, že znalost psaní kódu sama zajistí bezpečnou kariéru, je ale čím dál odvážnější obchod s důvěrou rodičů.

Mezinárodní organizace práce v analýze z května 2025 odhadla, že čtvrtina světové zaměstnanosti připadá na povolání s nějakou mírou vystavení generativní AI. Nejvyšší expozici mají administrativní profese; zásah se rozšiřuje také do digitalizované odborné práce. Převládajícím očekávaným dopadem je proměna zaměstnání, protože řada úkolů nadále potřebuje lidský vstup.

Rozdíl mezi napsáním funkce a vývojem spolehlivého systému tím získává na významu. Někdo musí pochopit problém zákazníka, rozhodnout o návrhu, prověřit bezpečnost a poznat, že výsledek sice běží, ale řeší špatnou věc. Stejný rozdíl existuje mezi vytvořením právního textu a odpovědným právním poradenstvím.

Ani dnešní měření výkonu neposkytují jednoduchou nálepku pro celý obor. Výzkumná organizace METR v únoru 2026 popsala, proč pokračování jejího experimentu s programátory neposkytuje spolehlivý odhad současného zrychlení: část vývojářů se nechtěla účastnit práce bez AI a některé vhodné úkoly do pokusu vůbec neposílala. Technologie mění i podmínky, za kterých ji dokážeme měřit.

Výběr vysoké školy podle schopností jednoho dnešního modelu by byl stejně krátkozraký jako výběr podle představy, že software zůstane navždy jen poslušným editorem. Smysl má zkoumat, co škola naučí člověka chápat a rozhodovat, až se nástroje znovu změní.

Výběr vysoké školy začíná kvalitou studia, ne věštěním profesí

Vzdělání má pořád měřitelnou hodnotu. Education at a Glance 2026 uvádí v průměru zemí OECD zaměstnanost 87 procent u lidí ve věku 25 až 64 let s terciárním vzděláním. U lidí s vyšším sekundárním nebo postsekundárním neterciárním vzděláním činí 78 procent. Jsou to výsledky širokých skupin, nikoli záruka pro konkrétní fakultu a rok 2034.

Panické „na vysokou už nemá cenu chodit“ tedy nemá oporu. Stejně málo pomůže poslat všechny děti k řemeslu bez ohledu na jejich schopnosti a zájem. Špatně zvolený obor nezachrání ani módní představa jeho nezničitelnosti.

OECD v přehledu AI and skills z června 2026 zdůrazňuje, že potřebné dovednosti sahají daleko za programování. Patří k nim práce s daty a jejich výklad, řešení problémů i schopnost řídit práci. Specializované dovednosti pro vývoj a údržbu AI potřebuje jen malá část pracovníků. Pro ostatní bude podstatné umět technologii použít ve svém oboru a posoudit výsledek.

Pro výběr vysoké školy z toho vycházejí docela konkrétní otázky:

  • Co student skutečně pochopí? Naučí se principy oboru, nebo hlavně obsluhovat jeho současný software a reprodukovat předepsané odpovědi?
  • Co během studia opravdu udělá? Dostane se k praxi, laboratoři, terénu či projektu, jehož výsledek musí obstát před někým mimo učebnu?
  • Jak škola pracuje s AI? Učí ověřovat výstupy a vysvětlit vlastní postup, nebo jen rozdává zákazy a doufá, že se změna fakultě vyhne?

UNESCO ve svém rámci AI kompetencí pro studenty spojuje technické znalosti s etikou a kritickým posuzováním řešení. To se dá přeložit bez školského slovníku: student má umět říct, proč výsledku věří, kde může selhat a kdy ho odmítne použít. Samotná rychlost výroby odpovědí už bude slabé vysvědčení.

Nové pracovní místo nemusí čekat na člověka ze zrušeného místa

Optimistické prognózy mají jednu nepříjemnou slabinu: celkový počet pracovních míst neříká, kdo je získá a za jakých podmínek.

World Economic Forum ve Future of Jobs Report 2025 odhadovalo do roku 2030 vznik 170 milionů míst a zánik 92 milionů. Tento výhled vychází z průzkumu zaměstnavatelů a zahrnuje technologické, demografické i další hospodářské změny. Není to čistá bilance AI. I kdyby se kladný výsledek naplnil, nezaručuje konkrétnímu absolventovi práci ve městě, kde bydlí, a v oboru, kterému věnoval pět let.

AI přitom může začátečníkům výrazně pomoci. Studie Brynjolfssona, Danielle Li a Lindsey Raymond publikovaná v Quarterly Journal of Economics sledovala 5 172 pracovníků zákaznické podpory. Přístup k AI asistenci zvýšil počet vyřešených požadavků za hodinu v průměru o 15 procent. Méně zkušení pracovníci získávali zvlášť výrazně a výzkumníci našli také známky učení.

Dánský výzkum Anderse Humluma a Emilie Vestergaard zase propojil průzkumy 25 tisíc pracovníků s administrativními daty do konce roku 2024. Autoři v říjnu 2026 shrnuli, že nezjistili dopad chatbotů na průměrné výdělky a odpracované hodiny větší než dvě procenta. Pokles míst pro mladé v jejich datech netáhly firmy zavádějící generativní AI. Práce se přesto uvnitř podniků měnila.

Budoucnost tedy není předem rozhodnutá ve prospěch propouštění. Záleží také na tom, k čemu firma nástroj použije. Může pomoci mladého člověka rychleji vyučit. Může být i důvodem, proč ho vůbec nepřijme. Tohle rozhodnutí žádná rodina svým správným výběrem fakulty neovládá.

Pokrok si může dát na čas. Člověk má jen jeden pracovní život

Historie průmyslové revoluce poskytuje dobrý důvod k technologickému optimismu a velmi špatný důvod k lhostejnosti vůči přechodu.

Ekonomický historik Robert C. Allen ve studii o takzvané Engelsově pauze porovnával britskou výrobu a mzdy. Podle jím použitých historických řad vzrostl mezi lety 1780 a 1840 produkt na pracovníka o 46 procent, ale reálné mzdy jen o 12 procent. Růst mezd se s produktivitou sblížil později. O přesných historických řadách existuje odborná debata; samotný rozdíl mezi růstem hospodářství a životní úrovní pracovníka tím nezmizí.

Šedesát let je na grafu úsek. V rodině jsou to celé pracovní životy.

Analýza autorů Mezinárodního měnového fondu z roku 2024 ukazuje ještě další rozdíl: vyšší produktivita může zvednout příjmy většiny lidí, ale výnosy z kapitálu mohou současně posilovat majetkovou nerovnost. Kdo vlastní technologii nebo podíl ve firmě, stojí jinde než člověk, který prodává svůj pracovní čas. Výsledek ovlivní i veřejná politika.

Výběr vysoké školy proto nemůže být jedinou společenskou odpovědí na AI. Nestačí rodičům doporučit lepší orientaci a absolventům větší pružnost. Pokud firmy získají produktivnější práci, mají nést také část nákladů na její nové uspořádání: výcvik začátečníků a dostupné vzdělávání zaměstnanců. Veřejná podpora má sledovat, zda člověk skutečně získal využitelnou dovednost a práci. Počet vydaných certifikátů je pohodlnější ukazatel, ale sám rodinu neuživí.

Česko potřebuje víc než přístup k cizímu chatbotu

Vedle rozdílů mezi lidmi vzniká i rozdíl mezi zeměmi, které rozhodující technologii vytvářejí, a těmi, které ji hlavně nakupují.

Stanfordský AI Index 2026 uvádí, že průmysl vytvořil přes 90 procent významných špičkových modelů roku 2025. Popisuje také těsné soupeření amerických a čínských modelů. Vývoj nejvýkonnější AI tedy není rovnoměrně rozdělená příležitost, do které každý stát vstupuje ze stejné pozice.

To ještě neznamená, že kvalitní práce zůstane jen v Kalifornii a Šen-čenu. Světová banka ve zprávě Strengthening AI Foundations rozlišuje přínosy vývoje, přizpůsobování a používání AI. Zdůrazňuje připojení a energii, dostupný výpočetní výkon, místně relevantní data a dovednosti. I menší země může vytvářet užitečné služby bez vlastního největšího modelu. Musí ale mít lidi a podmínky, které to umožní.

Rozdíly jsou vidět i uvnitř Evropy. Podle Eurostatu používalo v roce 2025 AI 42 procent sledovaných podniků v Dánsku, ale jen 5,2 procenta v Rumunsku. ČSÚ pro Česko uvádí přibližně 18 procent podniků s alespoň deseti zaměstnanci; generování textů nebo kódů využívalo 13 procent. Jde o sledovaná odvětví a firmy, nikoli o všechna česká pracoviště. Vzděláváme tak děti pro ekonomiku, v níž už dnes firmy postupují různým tempem.

České školy mohou vychovat skvělé absolventy. Pokud zdejší firmy nabídnou jen práci, která postupně ztrácí hodnotu, a příležitosti k odbornému růstu vzniknou jinde, samotná kvalita diplomu problém země nevyřeší. Politika vzdělávání a politika hospodářská se tady potkávají velmi konkrétně: u první pracovní smlouvy.

Dětem dlužíme poctivější radu a skutečnou příležitost

Poctivá rada rodiče může znít: vyber si obor, ke kterému máš předpoklady a chuť mu rozumět. Hledej školu, kde budeš také něco dělat. Nauč se používat AI a ověřovat, co ti předkládá. První zkušenosti sbírej průběžně, až to obor umožní. O tom, jak svou znalost použiješ, budeš rozhodovat víckrát než jednou při podání přihlášky.

Taková rada neslibuje nemožné. Dává dítěti lepší možnost jednat.

Výběr vysoké školy však nesmí být zkouška, ve které šestnáctiletý člověk nese odpovědnost za to, že správně odhadne svět roku 2034. Tu odpovědnost s ním mají nést školy, zaměstnavatelé a stát. Připravit mladé lidi na změnu znamená také zachovat jim možnost začít.

AI může výrazně rozšířit to, co lidé dokážou. O hodnotě toho pokroku rozhodne i to, jestli naše děti dostanou příležitost něco dokázat samy.

Kam dál

Zdroje a rešerše

Štítky