VJEŠTINE KOJE SE ODMAH KORISTE

Digitalne vještine 50+: Trendovi i alati koji se zaista koriste

VJEŠTINE KOJE SE ODMAH KORISTE 27.02.2026. 2 min čitanja

Analiza 12 tjedana praćenja: koji alati rastu najbrže, kako se razlikuje učenje po dobnim skupinama i što govore podaci o produktivnosti.

Dvanaest tjedana. Više od 200 čitatelja koji su redovito pratili sadržaj. Evo što podaci zaista govore — bez pretjerivanja, bez motivacijskih govora.

Koje vještine rastu najbrže? #

Pogledaj linije u grafu ispod: AI alati eksplodiraju, Python stalno raste (sporo, ali sigurno), a Excel ostaje temelj. LinkedIn je zanimljiv slučaj — čitatelji ga otvaraju kad počnu razmišljati o karijeri, ne kad uče vještinu.

TRENDOVI

Rast interesa po vještinama — 12 tjedana

Indeks relativnog rasta čitanja i primjene (baza = 100)

Izvor: Nakon50 interno praćenje, veljača 2026

Ono što odmah upada u oči: AI alati imaju najstrmiji rast, ali i najveće oscilacije — čitatelji ih probaju, pa zaborave, pa se vrate. Excel i Python pokazuju stabilniji, linearniji rast koji sugerira stvarnu primjenu, ne samo znatiželju.


Koji alati se zaista koriste? #

Popularnost alata mjerena anketom od 200 čitatelja (odgovorilo 148, stopa odgovora 74%).

ALATI U PRAKSI

Alati koje korisnici aktivno koriste

% korisnika koji su alat koristili barem jednom u zadnja 4 tjedna

Izvor: Nakon50 anketa, veljača 2026 · n=148

Excel pobjeđuje — ali to ne iznenađuje. Što iznenađuje jest da Claude ima viši postotak redovitih korisnika od ChatGPT-a, unatoč manjoj ukupnoj bazi. Razlog koji čitatelji najčešće navode: “ChatGPT pretpostavi odgovor, Claude pita back.”


Učenje po dobnim skupinama #

Najzanimljiviji nalazi: zadovoljstvo procesom učenja nije linearno s godinama. Grupa 65+ ima najviše zadovoljstvo, ali najmanje sati tjedno — što sugerira selektivniji, mirniji pristup. Grupa 50–54 je najaktivnija.

DOBNA ANALIZA

Sati učenja tjedno vs. zadovoljstvo — po dobnoj skupini

Mjehurić prikazuje samoprocjenu zadovoljstva procesom (0–100)

Izvor: Nakon50 anketa · n=148

Ključna poruka: nema “prekasno”. Podaci to ne podržavaju. Ono što podaci podržavaju jest da starija dobna skupina treba manje materijala, bolje strukturiranih — a ne više sadržaja.


Što nam ovo govori za sljedeće korake #

Tri zaključka koja direktno utječu na sadržaj koji planiramo:

  1. Fokus na AI alate u praksi — rast je tu, interes je tu, ali nedostaje struktura i primjeri iz HR konteksta
  2. Python dobiva više vodiča za početnike — linearni rast sugerira da čitatelji napreduju, ali polako
  3. Segment 65+ zaslužuje poseban format — kraći, fokusiraniji sadržaj s jednom vještinom po tjednu

Podaci u ovom članku generiran su interno kroz praćenje čitanosti i dobrovoljnu anketu. Nije reprezentativni uzorak — ali jest naš uzorak, i dovoljno je za informirane odluke.