Miért lett hirtelen luxus a pályakezdő? (Eláruljuk: nem az AI miatt)
Itt állíthatja be, hogy a Google kereső elöl hozza a HR Portálos találatokatMinden tele van vele: Az AI elveszi a munkát! Elsősorban a pályakezdőktől. Tényleg? Gerlei Béla, a Budapesti Metropolitan Egyetem Viselkedéstervező szakképzésének szakvezetője írásában egy új nagyszabású kutatás alapján ezt a vélekedést kérdőjelezi meg. A valódi kérdés nem az, hogy eltűnnek-e a belépő szintű munkák. Hanem, hogy ki lesz néhány év múlva a tapasztalt szakember, ha ma senkit sem tanítunk be?
Egy ismert IT cég HR partnere mesélte a napokban:
„Két jelöltet interjúztattunk egy pozícióra. Az egyik pályázó frissen végzett, szimpatikus, lelkes, de még nincs munkatapasztalata. Egyetlen kérdése volt: hogy mennyit kell bejárni, azaz heti hány nap home office van. A másik már majdnem három évet lehúzott hasonló pozícióban, bár nem pontosan ugyanebben a szoftverkörnyezetben, és számottevően magasabb fizetési igényt jelzett. A vezetővel egyetértésben sok sikert kívántunk a pályakezdőnek, és a tapasztaltat vettük fel.”
A döntés racionálisnak tűnik. Válasszuk azt, aki kész, még ha többe is kerül. De tényleg többe kerül?
Amikor egy vezető a tapasztaltabb jelöltet választja, ritkán végez pontos megtérülési számításokat. Pszichológiai értelemben valójában bizonytalanságkerülésről van szó. Egy pályakezdő felvétele ma óriási kognitív befektetést követel meg a szervezettől. Meg kell tanítani kérdezni. Észre kell vetetni vele, ha egy feladat rosszul van megfogalmazva. Kereteket kell adni neki. És még ott vannak a generációs különbségek is…
Ezt a befektetést sokan már nem akarják vállalni, és kényelmes felmentést ad erre az a széles körben terjedő nézet, miszerint „a juniorok munkáját úgyis elvégzi a ChatGPT”. A valóság azonban sokkal prózaibb és pszichológiailag is jobban magyarázható: egyszerűen túl nagy lett a súrlódás a tudásátadás folyamatában.
A távmunka és a hallgatólagos tudás elvesztése
Ha meg akarjuk érteni, mi történik, érdemes megnéznünk az adatokat. Egy nemzetközi kutatás (lásd keretes) arra jutott, hogy a pályakezdők felvételének meredek visszaesését önmagában a generatív AI nem magyarázza. Sokkal erősebb és stabilabb előrejelzője a problémának a távmunka (home office) és a hibrid működés elterjedése.
Amikor bekerülünk egy szervezetbe, a tanulásunk jelentős része indirekt módon zajlik. Látjuk, hogyan reagál a szenior kolléga egy váratlan ügyfélpanaszra. Halljuk, milyen hangsúllyal kérdez a meetingen. Átszólunk a monitor mögül, hogy „te ezt hogy szoktad csinálni?”. Ez a megfigyeléses, indirekt tanulás adja át azt a hallgatólagos tudást, ami később a szakmai ítélőképesség alapja lesz.
Egy 2026-ban publikált, a University of Warwick, a London School of Economics és az Ellison Institute of Technology (Oxford) kutatói által készített átfogó elemzés arra kereste a választ, hogy vajon a mesterséges intelligencia felelős-e a pályakezdő állások visszaszorulásáért. A vizsgálat 243 millió belépési folyamat és több mint 400 millió online álláshirdetés adataira támaszkodott az USA, az Egyesült Királyság, Kanada és Ausztrália piacairól.
A fő megállapítás: A junior pozíciók számának csökkenésében a távmunka (home office) és a hibrid működés elterjedése bizonyult a legrobusztusabb előrejelzőnek. Bár önállóan vizsgálva a generatív AI kitettség is negatív hatást mutatott, amikor a kutatók a két tényezőt együttesen elemezték, az AI hatása nagyrészt elhanyagolhatóvá vált, miközben a távmunka hatása stabil maradt.
Korlátok: A tanulmány nem állítja, hogy a GenAI ne hatna radikálisan a munkaerőpiacra. Azt viszont bizonyítja, hogy a junior szintű felvételek megakadását elsősorban nem a feladatok automatizációja okozza, hanem azok az erős szervezeti súrlódások (a felügyelet költsége, a tanulás lassulása), amelyeket a távoli munkavégzés okoz az utánpótlás nevelésében.
A Covid-generáció tagjai, akik a középiskolát és az egyetemet is nagyrészt online végezték, egy olyan munkaerőpiacra érkeztek, ahol a természetes munkahelyi tanulási közeg eltűnt. Távmunkában a segítségkérés már csak látszólag egyszerű. Egy chatüzenet vagy egy videóhívás indítása előtt jelentős pszichológiai gát lehet: „Nem fogom zavarni? Mit gondol majd rólam? Nem túl banális a kérdés?” A bizonytalanság megbénítja a cselekvést. Az eredmény: a pályakezdő nem kérdez, hibázik, a vezető pedig úgy érzi, „ezekkel a mai fiatalokkal csak a gond van”. Pedig nem a generációval van a baj, hanem a tanulási környezet kialakításával.
Az AI-csapda: az automatizációs torzítás
„De hát ott az AI, meg tudja csinálni az alapszintű feladatokat!” – hangzik az ellenérv. És valóban, egy tapasztalt kolléga számára az AI elképesztő hatékonyságnövelő. Ő ugyanis már rendelkezik azzal a belső szakmai iránytűvel, ami alapján eldönti: az adott válasz zseniális, vagy csak jól hangzó, szépen formatált üresség (work-slop).
A pályakezdőnél ez a szűrő még hiányzik. Ha egy frissen végzett munkatársat leültetünk egy AI-eszköz elé, azzal a pszichológiában jól ismert automatizációs torzításnak tesszük ki. Ugyanis hajlamosak vagyunk túlbecsülni a magabiztosan, hibátlan nyelvezettel kommunikáló gépi rendszerek pontosságát. Ezt felerősítheti a Dunning-Kruger hatás, amikor az alacsony tudásszint magas önbizalommal párosul. A tapasztalatlan kolléga nem fogja felismerni a logikai hibát vagy a szakmai tévedést és egyszerűen továbbítja az eredményt.
Az AI tehát nem kiváltja a pályakezdőt, hanem paradox módon felerősíti a különbséget a tapasztalt és a tapasztalatlan munkaerő között. Ahhoz, hogy a kezdőből értékteremtő szakember legyen, ugyanúgy át kell mennie az alapszintű, kiskockázatú feladatok gyakorlásán. Meg kell tanulnia ellenőrizni, kételkedni, és felelősséget vállalni a gép által generált tartalomért.
Viselkedéstervezés: Hogyan építsünk jövőt?
A szervezeteknek rá kell ébredniük, hogy a lojális, saját értékek mentén kinevelt jövőbeni munkaerőbázis komoly versenyelőny. De ez nem alakul ki magától egy hibrid munkakörnyezetben. Tudatos viselkedéstervezésre, rendszer szintű gondolkodásra van szükség: el kell hárítanunk azokat az akadályokat, amelyek a napi tanulás útjában állnak.
Nem a motivációs beszédek fognak segíteni, hanem a működési környezet apró és átgondolt megváltoztatása. Példaként nézzünk meg három konkrét lépést, amit a HR és a szakmai vezetők azonnal megtehetnek:
1. Tegyük alapértelmezetté és rendszeressé a visszajelzést
Ahelyett, hogy a pályakezdőre bíznánk a segítségkérést („szólj, ha elakadsz”), alakítsunk ki kötelező, 10 perces heti mikrovisszajelzési pontokat (akár több emberrel, külön-külön). A pszichológiai biztonság nem attól jön létre, hogy kiírjuk a falra. Attól jön létre, ha a naptárban eleve ott van a helye a hibák és kérdések megbeszélésének. Ha a beszélgetés kötelező, eltűnik a "zavarom-e a kérdésemmel" szorongás.
2. Tervezzünk látható kognitív útvonalat
A bizonytalanság rengeteg mentális energiát emészt fel. Tegyük egyértelművé az önállósodás lépcsőit: „Ezt a feladatot még együtt nézzük át. Ennél már csak a végeredményt küldöd el. Ott pedig már te döntesz.” Ha a kezdő látja a fejlődési ívet, az csökkenti a stresszt, és fókuszáltabbá teszi a tanulást.
3. Használjuk fel a közös jelenlétet megfigyeléses tanulásra
Ha a csapat hetente kétszer bent van az irodában, annak ne csak az adminisztráció legyen az oka. Tervezzünk be például olyan helyzeteket, ahol a szenior hangosan végiggondol egy problémát, vagy közösen szednek szét egy AI által generált elemzést. A tudás így nemcsak leírva, hanem működés közben is átadható.
A láthatatlan tanulás - Ellenőrzőlista vezetőknek és HR-nek
Minél több a "Nem" válasz a lenti állításokra, annál valószínűbb, hogy, hanem a fogadó rendszer rosszul van megtervezve (és nem a pályakezdő motiválatlan).
• 1. A pályakezdő munkatárs pontosan tudja (mert egyértelműen kijelöltük), kitől és milyen csatornán kérhet azonnali segítséget a napi elakadásoknál.
• 2. A naptárban dedikált, kirobbanthatatlan helye van a rövid (10-15 perces) szakmai mikrovisszajelzéseknek, amit a vezető/kolléga proaktívan kezdeményez.
• 3. A tapasztalt kollégák elvárásrendszerének (és munkaidejének) hivatalosan is része a juniorok szakmai mentorálása.
• 4. A munkatárs látja az önállósodás lépcsőfokait: tudja, meddig tart a hatásköre, és milyen mérföldkövek elérése után hozhat döntést egyedül.
• 5. Dedikált időt szánunk arra, hogy megtanítsuk: hogyan ellenőrizze, kritizálja és javítsa a generatív AI által adott válaszokat (a slop kiszűrése).
• 6. A csapatkultúra (és a vezetői reakció) bizonyítja, hogy egy hiba felvállalása vagy egy alapvető kérdés feltétele nem jár azonnali kompetencia-megkérdőjelezéssel.
• 7. A hibrid működésben az irodai jelenléti napok kifejezetten tartalmaznak közös probléma/feladatmegoldást, ahol a kezdő láthatja a tapasztaltabbak gondolkodásmódját.
• 8. A kiválasztásnál nemcsak a jelenlegi, azonnali önállóságot mérjük, hanem a jelölt tanulási hajlandóságát és a szervezetünk betanítási kapacitását is összehangoljuk.
A juniorok kinevelése mindig is költséges volt, a távmunka, home office és a hibrid környezet pedig csak még láthatóbbá tette ennek az árát. Az AI bevezetése nem ment fel minket a szakemberek képzésének felelőssége alól. Mielőtt tehát legközelebb a mesterséges intelligenciára vagy a fiatalok motivációjára fognánk a pályakezdők hiányát, tegyük fel magunknak a kérdést: vajon a szervezetünk mindent megtett azért, hogy a tanulás ne egy akadálypálya, hanem a mindennapi viselkedés természetes része legyen?
Gerlei Béla MSc. MBA
A nyelvhasználat és viselkedés szakértője
Nyitókép: Magnific.com
- 2026.09.09Fókuszban a ,,hard HR” – ingyenes, kétrészes webinár A HR döntések ma már nem választhatók el a jogi, adózási, pénzügyi és bérszámfejtési szempontoktól. A Niveus adózási, jogi és payroll szakértői ingyenes, kétrészes webinár keretében, a munkavállalói életciklus mentén mutatják be a legfontosabb „hard HR” összefüggéseket, tipikus hibákat és gyakorlati megoldásokat. A program a bértranszparencia irányelv gyakorlati hatásaira is kitér.
Részletek
Jegyek
- 2026.09.11Kockázatmenedzsment képzés A kockázatmenedzsment rendszer működésének és elemeinek áttekintése az ISO 9001 szabvánnyal összhangban. A központi kockázatirányítás rendszerének áttekintése, amely egységesen összefogja és integrálja a különböző jellegű szakterületi kockázatok kezelését.
Részletek
Jegyek
- 2026.09.17Vezetői képzés - Készségfejlesztés modul (A) Képzésünkkel a résztvevők vezetői tudásának és készségeinek fejlesztésére, valamint a szervezetekben használt irányítási, problémamegoldási, és hatékonyságnövelési témakörökre fókuszálunk.
Részletek
Jegyek
- 2026.09.23Ne maradjon le a tréningpiac legjobb napjáról! Élménnyel eredmény! Országos kutatás és gyakorlati iránymutatás HR és L&D szakembereknek a Tréning Kerekasztal konferencián.
Részletek
Jegyek

Főszerepet kapott az AI-színésznő – új korszak kezdődik a kreatív szakmákban?