Hogyan alakítja át a mesterséges intelligencia a HR-t és a munka világát?

Radikálisan változó tartalmú diskurzus: az elmúlt két évben kétségtelenül jelentősen átalakult a mesterséges intelligenciával kapcsolatos narratíva. Míg korábban elsősorban technológiai kérdésként tekintettünk rá, ma már egyre világosabb, hogy az AI valójában munkaerőpiaci, szervezetfejlesztési és vezetői kihívás. Elveszi a munkánkat vagy átalakítja azt? Mi történik a junior munkakörökkel? Ki felel a munkavállalók átképzéséért? Hogyan változik a HR szerepe? És vajon készen állnak-e a magyar vállalatok arra a munkaerőpiacra, amely már most formálódik? Ezekre a kérdésekre keresem a választ a következő blogcikkben.

AI vagy AI-washing? Valóban a mesterséges intelligencia okozza az elbocsátásokat?

Ez az egyik legtöbbet vitatott kérdés jelenleg. A nemzetközi hírekben rendszeresen olvashatunk jelentős leépítésekről olyan vállalatoknál, mint az Amazon vagy a Microsoft. A Challenger, Gray & Christmas adatai szerint 2026. első negyedévében a vállalatok a technológiai szektor elbocsátásainak 47,9%-át az AI-hoz kötötték. Ugyanakkor egy NBER (National Bureau of Economic Research) kutatás szerint a vezetők közel 90%-a azt állítja, hogy az AI eddig 0, azaz nulla mérhető foglalkoztatási hatással járt saját szervezetében.

Hogyan lehet mindkettő igaz egyszerre? Valószínűleg úgy, hogy két különböző jelenséget látunk. Az egyik az úgynevezett AI-washing. Amikor egy vállalat költségcsökkentési vagy hatékonyságnövelési programot hajt végre, befektetői szempontból sokkal jobban hangzik az „AI vezérelt szervezeti átalakítás”, mint az, hogy „túl sok embert vettünk fel a járvány után, és most csökkentenünk kell a költségeket”.

A másik viszont valódi strukturális átalakulás. A World Economic Forum „Future of Jobs” jelentése szerint 2030-ig globálisan nettó 78 millió munkahelyet érint majd az AI és az automatizáció, miközben a Boston Consulting Group becslése szerint a munkakörök 50–55%-a jelentősen átalakulhat már a következő 2–3 évben.

A magyar cégek többsége jelenleg még nem tömeges leépítésre, hanem szerepkör-átalakulásokra számít. Az AmCham AI Readiness & Maturity Survey válaszadóinak 87%-a transzformációt vár, és csak 10% számol érdemi létszámcsökkentéssel.

A valós kérdés tehát az, hogy a vállalatok időben felébrednek, újratervezik a munkafolyamatokat, a pozíciókat, vagy akár a vállalati struktúrát és fejlesztik-e az embereiket, vagy később kényszerülnek akkora már jóval fájdalmasabb korrekciókra.

Mit tanulhatunk a Klarna példájából?

Az AI-hatás egyik legismertebb esete a Klarna cég története. A világ egyik legnagyobb BNPL (vásárolj most, fizess később) szolgáltatója, amely kamatmentes halasztott fizetést biztosít, 2024-ben azt kommunikálta, hogy generatív AI-alapú ügyfélszolgálati rendszere többszáz ügyintéző munkáját képes kiváltani. Ezzel párhuzamosan befagyasztották a toborzást és engedték, hogy a természetes fluktuáció csökkentse a létszámot. Első ránézésre ez klasszikus „az AI elveszi a munkát” történetnek tűnt.

A valóság azonban árnyaltabb. A vállalat először standardizálta a folyamatokat, azaz automatizálta a gyakori tipikus területeket, gyorsította a tudásbázis elérését, és digitalizálta az első szintű ügyfélszolgálatot. Az emberek közben egyre inkább a komplexebb, ítélőképességet igénylő feladatokra koncentráltak. Amely tulajdonképpen jól hangzik. Azonban a történetben itt jött a csavar. A Klarna vezetése nyilvánosan elismerte, hogy a túlzott automatizáció minőségi problémákhoz és ügyfélélmény-romláshoz vezetett, ezért ismét növelni kezdték az emberi ügyfélszolgálat szerepét.

A tanulság egyértelmű. Az AI ott hozza a legnagyobb megtérülést, ahol a munka jól strukturált és ismétlődő. Ugyanakkor minél komplexebb a helyzet, annál nagyobb értéket képvisel az emberi ítélőképesség, empátia és tapasztalat.

Eltűnnek a junior pozíciók?

A Stanford kutatásai szerint az AI által leginkább érintett területeken a 22–25 éves korosztály foglalkoztatottsága 6–16%-kal csökkent. Ez azért különösen aggasztó, mert a legtöbb szervezetben a junior munkakörök szolgálnak tanulási terepként az eddig működő, hagyományos modell szerint. Jól ismert, bevált gyakorlat, hogy a pályakezdő elvégzi az egyszerű, ismétlődő feladatokat, közben megtanulja a szakmát, majd idővel szakértővé, majd vezetővé válik.

Azonban pontosan ezek azok a rutinjellegű feladatok, amelyeket az AI ma a leghatékonyabban automatizál. Ennek következtében három modell kezd kirajzolódni. A „replacement”, vagyis a junior pozíciók megszüntetése és AI eszközökkel helyettesítése, a „compression”, azaz kevesebb junior foglalkoztatása sokkal magasabb elvárásokkal, és a „golden middle”, azaz az AI-támogatott gyakornoki, tanulási programok.

A legtöbb szervezet jelenleg nem tudatosan tervezi ezt az átmenetet, hanem sodródik az árral. Ennek az a kockázata már közép, de hosszabb távon mindenképpen, hogy nem lesznek mediorok, akikből aztán szeniorok válhatnának, hiányozni fog a „középmezőny”. Ha a junior pozíciók tömegesen eltűnnek, akkor 2030–2035 körül komoly vezetői és szakértői utánpótlási hiány alakulhat ki.

Miért érintheti a nőket különösen az AI-forradalom?

Az International Labour Organization 2026-os jelentése szerint a vizsgált országok 88%-ában a nők jobban kitettek a generatív AI hatásainak, mint a férfiak. Ennek oka nem a képességekben keresendő. A munkaerőpiacon a nők nagyobb arányban dolgoznak olyan adminisztratív, koordinációs és támogató munkakörökben, amelyek könnyűszerrel automatizálhatók.

A probléma három területen jelentkezik. Az első az automatizációs kitettség. A leginkább veszélyeztetett munkakörökben magasabb a női foglalkoztatottság. A második az átképzési egyenlőtlenségek. Számos vállalat a tanulás felelősségét az egyénre hárítja: saját időben, saját költségen, munkaidőn kívül várják el az AI-jal kapcsolatos tudás elsajátítását. Ez eleve hátrányt jelent azoknak, akik jelentős gondozási vagy családi feladatokat látnak el, vagyis nagyobb részt a nőknek. A harmadik pedig az AI által reprodukált torzítások.

Az egyik legismertebb példa a legutóbbira az Amazon korábbi AI-alapú toborzórendszere. Az Amazon kísérleti AI-alapú toborzási rendszere a történelmi kiválasztási adatokból tanult. Mivel ezek az adatok egy férfiak által dominált technológiai munkaerőpiacot tükröztek, a modell bizonyos, nőkhöz köthető kifejezéseket tartalmazó szervezeti vagy klubtagságokat hátrányosan értékelt. A rendszer nem tudatos diszkriminációt valósított meg, hanem a múltbeli szervezeti mintázatokat reprodukálta algoritmikus formában. Többek között negatívan értékelte azokat az önéletrajzokat, amelyekben szerepelt a „women’s” szó. A legismertebb példák a Women’s Chess Club Captain vagy a Women’s Society President. Mielőtt a projektet végül leállították, eklatáns példát hozott számunkra arra, hogy az AI nem szünteti meg a múltbeli torzításokat. Sőt! Ha nincs megfelelő kontroll, képes felnagyítani azokat.

A Deloitte Magyar MI Körkép 2025 átfogó, a hazai vállalati szektort vizsgáló jelentésében olvashatjuk, hogy a felmérésben részt vevő magyarországi cégek mindössze 21%-a rendelkezik már hivatalos, írott és dedikált mesterséges intelligencia stratégiával. Valószínűsíthető, hogy a teljes itthoni cégállományra vonatkozó arányszám ennél még alacsonyabb. Az is szomorú tény, hogy a már létező vállalati AI-stratégiákban ritkán jelenik meg kifejezetten a nemek közötti egyenlőség szempontja, bár ez valószínűleg inkább az alacsony tudatosságból fakad, mint a szándékos figyelmen kívül hagyásból. A következmény azonban ugyanaz: egy olyan kockázat, amelyet kevesen kezelnek tudatosan.

A vállalatok felelőssége több területen is egyértelműen megjelenik

Elsőként a munkaerő- és a munkakör-architektúra tervezésében érzékelhető a vállalatok vezetőinek felelőssége. Ők döntenek arról, mely feladatokat és munkaköröket automatizálnak, melyek kapnak AI-támogatást, és melyeket alakítanak át. Ha az adminisztratív, koordinációs jellegű munkaköröket automatizálják anélkül, hogy az érintettek számára elérhető fejlődési lehetőségeket teremtenének, akkor gyakorlatilag a terheket áthárítják a munkavállalókra és a munkaerőpiacra.

Másodszor az átképzési és fejlesztési befektetések elosztásának kérdésénél jelenik meg a cégek felelőssége. A legtöbb vállalat hangsúlyozza, hogy invesztál a munkatársak fejlesztésébe. Ugyanakkor ritkán vizsgálja, hogy valójában kik férnek hozzá ezekhez a lehetőségekhez. Ha az AI-képzések elsősorban azokhoz jutnak el, akik már eleve közel állnak a technológiai területekhez – amelyek sok esetben férfiak által domináltak –, akkor a meglévő egyenlőtlenségek tovább mélyülhetnek.

A harmadik terület az AI-rendszerek irányítása és felügyelete. A mesterséges intelligencia által okozott torzítások jól dokumentáltak a toborzási, teljesítményértékelési és döntéstámogatási rendszerekben. Azoknak a vállalatoknak, amelyek AI-t alkalmaznak a HR-folyamatokban vagy az üzleti döntéseik támogatására feladatuk torzítás vizsgálatokat végezni, biztosítani a döntések átláthatóságát és fenntartani az emberi kontrollt.

Negyedszer az utánpótlási stratégia kialakításánál érhető tetten a cégek felelőssége. Ha a junior pozíciók száma csökken, miközben a nők továbbra is felülreprezentáltak a belépőkkel foglalkozó adminisztratív munkakörökben, akkor két, egymást erősítő tendencia találkozik és erősíti egymást. Ez aránytalanul erősebb hatást gyakorolhat a nőkre, és hosszabb távon szűkítheti az előrelépési lehetőségeiket.

Ötödször pedig a mérés és az elszámoltathatóság területét is meg kell itt említeni. Amit nem mérünk, azt nem tudjuk irányítani sem. A legtöbb szervezet nyomon követi a nemi sokszínűséget a felvételi és vezetői szinteken, ugyanakkor ritkán vizsgálja, hogy kiket érint leginkább az AI, mely munkakörök vannak kitéve az automatizáció kockázatának, vagy kik jutnak hozzá az átképzési lehetőségekhez. Pedig ezek a mutatók egyre fontosabbá válnak annak megértéséhez, hogy az AI valóban mindenki számára lehetőséget teremt-e, vagy inkább tovább növeli a meglévő különbségeket.

Ki és hogyan felel a munkavállalók átképzéséért?

Ez ma az egyik legfontosabb stratégiai kérdés. A vállalatok többsége még mindig összekeveri az AI-műveltség (AI literacy) elsajátítását célzó tanfolyamokat az átképzéssel. Az AI-műveltség azt jelenti, hogy értjük mi az AI, mire használható, milyen kockázatai vannak. Ezt a 2024-es EU AI Act, hivatalos nevén az Artificial Intelligence Act Regulation (EU) szabályozza, amely 2025. február 2-án lépett hatályba. Ez jelenleg az egyik legfontosabb, már hatályos AI-megfelelési kötelezettség minden olyan vállalat számára, amely AI-eszközöket használ a működésében.

A valós átképzés azonban ennél sokkal több. Azt jelenti, hogy a vállalat felméri és előre tudatosan meghatározza mely munkakörök tűnnek el, melyek alakulnak át, milyen új készségekre lesz szüksége már rövidtávon.

Az egyik legjobb példa erre az Orange 130.000 munkavállalót érintő programja, amelynél munkaidőben zajlott a képzés, a cég finanszírozta azt, és a résztvevők számára új pozíciót is biztosítottak a program végén. A veszélyeztetett munkakörökből stratégiailag fontos, növekvő keresletű szerepkörökbe vezették át az embereket. Az új pozíciók három feltételnek feleltek meg: a vállalat jövőbeli stratégiájához kapcsolódtak, olyan területhez, amely várhatóan növekedni fog; a meglévő munkatárs kompetenciáira építhetők, nem teljes pályaváltást jelentenek, hanem reális átmenetet; és valódi üzleti igény állt mögöttük, azaz nem „l’art pour l’art”, vagyis „képzés a képzésért” történt, hanem konkrét betöltendő szerepkörökre szabott fejlesztés.

Hasonló gondolkodást mutatott korábban az AT&T is, amely a technológiai átalakulást nem képzési, hanem stratégiai munkaerő-tervezési kérdésként kezelte.

Mindkét eset kulcsüzenete a Henry Fordnak tulajdonított, és Peter Drucker, a modern menedzsment atyjának írásaiban és előadásaiban is gyakran előkerülő, vagy Zig Ziglar, a híres amerikai motivációs tréner és író által is előszeretettel idézett mondat, az, hogy „nem az a kérdés, hogy mi lesz, ha kiképezzük az embereket és elmennek, hanem az, hogy mi lesz, ha nem képezzük ki őket, és maradnak”. Az átképzés költsége ugyan magas lehet, de az elmaradt átképzés költsége még nagyobbra nőhet. Sir Richard Branson, a Virgin Group alapítója így gondolta tovább ezt az alaptételt: “Képezd ki az embereidet elég jól ahhoz, hogy elmehessenek. De bánj velük elég jól ahhoz, hogy ne akarjanak elmenni.”

Shadow AI: probléma vagy lehetőség?

Az IBM észak-amerikában zajlott kutatása szerint az irodai dolgozók 80%-a használ AI-t a munkájában, de mindössze 22%-uk használ kizárólag vállalati eszközöket. Ez a Shadow AI jelenség: az amikor a munkavállalók saját kezdeményezésre használnak nem a vállalat által biztosított és kontrollált AI-eszközöket a munkájuk során.

A vezetők gyakran compliance-problémaként tekintenek erre. Valójában azonban a szervezet visszajelzéséről van szó. Arról, hogy az alkalmazottak azt üzenik, a hivatalos rendszer túl lassú, túl körülményes vagy nem segít a mindennapi munkában.

A Shadow AI ártatlannak tűnhet, de nem veszélytelen jelenség. Valós és komoly kockázatokat hordoz magában. Hogy csak néhányat említsek: bizalmas vállalati adatok kiszivárgását okozhatja, GDPR-megfelelőségi problémákat és adatvédelmi kockázatokat hozhat, a szellemi tulajdon sérülését vagy illetéktelen felhasználását, olyan AI által generált, hibás vagy valótlan információk, hallucinációk beépülését a munkafolyamatokba, amelyek észrevétlenül befolyásolhatják a döntéseket, visszakövethetetlen döntési láncokat építhet, ahol utólag nem állapítható meg pontosan, hogy egy döntés milyen információk vagy AI-javaslatok alapján született, szabályozói és jogszabályi megfelelési problémákat generálhat, valamint eltérő és nehezen kontrollálható minőségi standardokat hozhat létre a szervezeten belül.

Éppen ezért a Shadow AI-t nem érdemes pusztán tiltani vagy büntetni. Kulcsfontosságú felismerni, hogy a jelenség egyszerre jelent kockázatot és visszajelzést a szervezet számára: azt mutatja, hogy a munkatársak már most értéket látnak az AI használatában, és olyan problémákra keresnek megoldást, amelyekre a hivatalos eszközök vagy folyamatok nem adnak megfelelő választ.

Hol van ma a HR helye az AI-transzformációban?

Talán a legfontosabb viszonylag friss felismerés, hogy az AI nem technológiai projekt. Sokkal inkább munkaerő-tervezési projekt. A legtöbb magyar vállalatnál azonban a HR még mindig végrehajtó szerepben van, a HR vezető nem ül a vezetőségi asztalnál, ahol a stratégiai döntések megszületnek, így beleszólása sincs ezekbe.

Az AmCham már említett kutatása szerint az AI-stratégia tulajdonosa leggyakrabban a CEO (39%), vagy megosztott a vezetés (23%), vagy épp senki nem áll az AI-jal kapcsolatos tevékenységek élén (13%). A HR szerepe elenyésző ezen a téren. Pedig éppen a HR tudná összekapcsolni az üzleti stratégiát, a szükséges képességeket, a jövőbeni szervezeti modellt, és az emberek fejlesztését. A következő évek egyik kiemelkedő kérdése az lesz, hogy a HR képes-e valódi „workforce architect”, azaz munkaerő-tervező szakértő, szervezeti struktúra tervező szerepbe kerülni Magyarországon, vagy maga is az automatizáció egyik első áldozatává válik.

Mi ma a HR szerepe Magyarországon az AI-transzformációban?

A HR ma többnyire végrehajtó, időnként alkalmazkodó partner, és csak a legritkábban stratégiai vezető. A legtöbb HR-csapat jelenleg az AI megjelenésére szabályzatok frissítésével, képzések szervezésével és új eszközök bevezetésével reagál. Sokkal ritkábban vesz részt a munkakörök újratervezésében, a jövőbeli munkaerő-igények meghatározásában vagy az üzleti modell alakításában.

Miért alakult ez így? Elsőként a kompetenciahiány miatt. Számos HR-szervezet még nem rendelkezik kellően mély ismeretekkel arról, hogy az AI hogyan hat a munkaszervezésre, a termelékenységre vagy a vállalati gazdálkodásra. E tudás nélkül nehéz érdemben befolyásolni vagy akár megkérdőjelezni az AI-jal kapcsolatos üzleti döntéseket.

Másodszor a szervezetben betöltött pozíció miatt. Az AI-stratégiát ma a legtöbb vállalat technológiai és beruházási kérdésként kezeli, amelynek természetes tulajdonosai a vezérigazgatók, a CIO-k vagy a CTO-k. A HR jellemzően csak később, a megvalósítás fázisában kapcsolódik be.

Harmadszor a hitelességi kihívások miatt. A HR-t történelmileg támogató funkciónak tekintik hazánkban. Nagy horderejű átalakulások során a döntési jogkörök általában azoknál a területeknél összpontosulnak, amelyek közvetlenül felelősek az eredményért és a profitabilitásért.

Negyedszer pedig azért, mert maga a HR is átalakulás alatt áll. A toborzás, a képzés-fejlesztés és a HR-adminisztráció automatizálása jelentős energiát köt le, így sok HR-csapatnak egyszerűen kevesebb kapacitása marad arra, hogy a teljes vállalat AI-transzformációját vezesse.

Pedig a HR valódi szerepe nem a szabályok betartatása, vagy a képzések adminisztrálása lenne. Sokkal inkább egyfajta szervezeti tolmácsként, képességfejlesztő és bizalomépítő szereplőként kellene működnie. A HR feladata lehetne az üzleti célokhoz kapcsolni az embereket, segíteni a vezetőket az új munkamódszerek megértésében, valamint biztosítani, hogy az AI használata ne rombolja, hanem erősítse a szervezeti bizalmat.

A mai helyzet legnagyobb és stratégiailag legveszélyesebb vakfoltjai, hogy a munkavállalók gyakran eltitkolják az AI használatát, mert tartanak attól, hogy az rontja a szakmai megítélésüket. A vezetők sokszor pusztán a teljesítmény mennyiségét jutalmazzák, anélkül hogy értenék, milyen szerepet játszott ebben az AI-támogatás. A szervezetek egyre nehezebben tudják megkülönböztetni a valódi szakértelmet az AI által támogatott végrehajtástól. Illetve, hogy a képességfejlesztés és a tudásépítés folyamata egyre kevésbé átlátható. Mindez komoly stratégiai kockázatot jelent.

Valószínűleg nem azok a vállalatok profitálnak majd a legtöbbet az AI-ból, amelyek a legszigorúbb tiltó szabályokat vezetik be. Sokkal inkább azok, amelyek a Shadow AI jelenséget a felszínre hozzák, és az AI eszközök használatát tudatosan beépítik a működésükbe. A sikeres szervezetek nem elrejtik vagy üldözik az AI használatát, hanem szabályozottá, átláthatóvá, mérhetővé és fejleszthetővé teszik azt. Képzésekkel támogatják a munkatársakat, egyértelmű kereteket adnak a használathoz, és az AI-t nem különálló eszközként, hanem a munkafolyamatok szerves részeként kezelik. A jövő nyertesei várhatóan nem azok lesznek, akik korlátozzák az AI-t, hanem azok, akik felelősen, tudatosan és szervezetten integrálják azt a mindennapi munkába.

Nem az a kérdés, hány munkahely marad, hanem az, hogy ami marad, vagy létrejön, az milyenné válik!

Az ILO 2026-os elemzése szerint a generatív AI legnagyobb hatása nem feltétlenül a munkahelyek számában, hanem a munkaminőségben jelentkezik. A jövő munkavégzése túlterheltebbé, szorosabban monitorozottá, és kevésbé autonómmá válhat. Ugyanakkor kreatívabbá, emberközpontúbbá, és értelmesebbé is.

A különbséget nem a technológia dönti el. Hanem az, hogy a vállalatok hogyan tervezik újra a munkát, hogyan fejlesztik az embereiket, és mennyire tekintenek az AI-ra üzleti eszközként, amelynek használata valódi szervezeti átalakulásokat kíván. Az AI-forradalom tehát nem elsősorban technológiai kérdés, hanem vezetői, HR- és stratégiai munkaerő tervezési kérdés. Azok a szervezetek lesznek a nyertesek, amelyek ezt időben felismerik.

Szakértő: Ferenczi-Dintsér Andrea – HH Chief Knowledge & Strategic Relations Officer | Amcham Hungary – HR Dream Day 2026 AI szekció