A friss diplomásokat elérte az AI apokalipszis, vagy csak átrendeződik a munkaerőpiac?

Ezekben a hónapokban lelkes fiatalok tömegei veszik át diplomájukat. Azonban a tengerentúlon valamilyen furcsa és potenciálisan aggasztó dolog történik a pályakezdők munkaerőpiacán. 

A friss diplomásoknál megugrott a munkanélküliségi ráta az Egyesült Államokban, mely mögött egyes spekulációk szerint az is állhat, hogy a vállalatok megpróbálják a belépő szintű munkavállalókat mesterséges intelligenciával helyettesíteni. Erről fog szólni a cikk, de előtte egy disclaimer következik.

Az utóbbi időben is – hiszen kétlábon járó life-long learner vagyok – az egyik skill gapem betöltésén fáradoztam a sok közül, ezúttal a stratégiai jövőtervezés – strategic foresight – volt soron. 

Magyarul leginkább a jövőkutatás ernyője alatt gyűjtik össze a témát, de szerintem eléggé szerencsétlenül, mert a közvélemény rögtön a “jóslást” látja a terület szakértőiben. Ezért jelennek meg olyan címek a mainstream sajtóban, hogy “mit jósol a jövőkutató” és társai. 

Pedig a foresight nem a jóslásról szól, hanem arról, hogy olvassunk a jelen valóságunk szignáljai, trendjei és mozgatórugói között és ezek alapján képzeljünk el többféle jövőbeli lehetőséget, szcenáriót. 

Mindezt pedig annak érdekében tegyük meg, hogy a különböző lehetséges jövők hatása ne érjen váratlanul minket, hanem “preakítvan” menjünk a potenciális változások elébe, azaz alakítsuk a saját sorsunkat. 

(A foresight nem azonos a forecasttal, de nem nyitnám ki nagyon ezt a kérdést. Röviden a lényeg, hogy előrejelezni csak rövid távon és nagyjából változatlan körülményeket feltételezve lehet, ha távolabbra és volatilis környezetben akarunk a jövőre vonatkozó megállapításokat tenni az már a foresight terepe.)

Ezt a bevezetőt csak azért írtam, mert az AI jövőnkre gyakorolt hatása kapcsán szeretném nyomatékosítani, hogy természetesen – a többi halandóhoz hasonlóan – én sem látom a jövőt, viszont a téma körül felbukkanó szignálok és potenciális inflexiós pontok megosztása az olvasóimmal fontos célja munkámnak.

Most egy is ilyen elgondolkodtató szignált – tehát még egyszer: nem jóslatot – akarok behozni, az AI potenciális hatását a belépő szintű munkakörökre és frissdiplomások munkaerő piaci kilátásaira.

Pályakezdők munka nélkül?

Kevin Roose a The New York Times szerzője – és a kiváló Hard Fork podcast co-hostja – arról ír, hogy kifejezetten a pályakezdőket érintő válság van kibontakozóban az USA-ban, amelyhez véleménye szerint jelentős részben az AI gyors fejlődése járul hozzá.

A gazdasági adatok is alátámasztják a munkaerő piac változását: a friss diplomások körében 5,8 százalékra ugrott a munkanélküliség az Egyesült Államokban, ami szokatlanul magas érték. Még az elit képzésekből újonnan kiesett MBA diplomások is nehezen találnak munkát. 

Az Oxford Economics kutatóintézet szerint a munkanélküliség különösen a technikai területekre – például a pénzügy vagy az informatika – koncentrálódik, ahol az AI a leggyorsabban fejlődik.

Ezzel együtt a vállalati szemlélet is kétségtelenül átalakulóban van különösen a tech cégeknél: egyes cégek már kifejezetten arra bátorítják a vezetőiket, hogy „AI-first” módon gondolkodjanak – azaz előbb nézzék meg, elvégezhető-e a feladat AI-al, és csak akkor vegyenek fel embert, ha nem. Ezt az utat követi a Shopify és a Duolingo is. 

Valójában nem is az AI, hanem a gazdasági környezet a felelős?

Persze az ilyen történetek még nem jelentik azt automatikusan, hogy tömeges munkanélküliség lenne. 

Azaz a pályakezdők nehézségeit több tényező is okozhatja: például a nagy tech cégek visszafogottabb toborzása – a Covid éveit követő peak után -, vagy a Trump-féle pusztító gazdaságpolitika okozta rendkívüli mértékű bizonytalanság is közrejátszhat. 

A The Economist szerint ráadásul a fiatal diplomások „relatív munkanélkülisége” 2009-ben kezdett emelkedni, jóval a generatív AI berobbanása előtt. A gazdasági sajtóban továbbá arról is olvasni, hogy az olcsó pénz korszakának vége, vagyis a magasabb amerikai kamatláb jelentős szerepet játszik abban, hogy a pályakezedő munkaerő iránti kereslet még mindig elmarad a pandémia előtti szinttől – hasonlóan ahhoz, amit korábban már láttunk más infláció elleni kamatemelési időszakokban is.

Ha tehát a makrokörnyezet a felelős, akkor az is elképzelhető, hogy a tech, tanácsadási vagy pénzügyi karriert tervező friss diplomások számára egyszerűen nem túl erős a piac jelenleg. 

Amit az AI-ra lehet bízni

A mesterséges intelligenciát kapásból olyan ágazatokban lehet bevetni mint a például a szoftverfejlesztés, ahol egyértelműen mérhető az eredmény: működik-e a kód vagy sem. 

Ezekben az iparágakban az AI rendszerek úgynevezett „reinforcement learninggel” sajátíthatják el a bonyolultabb műveletsorokat, végül pedig képesek lesznek olyan feladatokat is elvégezni, amelyek emberi munkaerőnek órákba vagy napokba kerültek volna.

Ez a megközelítés nemrég az Anthropic AI-cég rendezvényén is megjelent. A vállalat szerint legújabb modelljük, a Claude Opus 4, már képes akár órákig megszakítás nélkül  – konkrétan 7 emberi beavatkozás nélküli órán át az egyik demó szerint –  kódolni, ami különösen csábító lehet azoknak a cégeknek, amelyek eddig hatszámjegyű fizetéseket adtak a fejlesztőknek.

Ráadásul Dario Amodei, az Anthropic vezérigazgatója nemrég azzal haknizta körbe a sajtót, hogy szerinte az AI az elkövetkező 1–5 évben a belépő szintű irodai munkák 50%-át el fogja törölni.

Most úgy tűnik, hogy az AI szereplők elsősorban a szoftverfejlesztésben és más technikai területekbe nyomulnak be főként, mivel itt a legkönnyebb eredményt felmutatni.

Ugyanakkor azt is állítják, hogy ezek a technológiák hamarosan olyan területeken is alkalmazhatók lesznek, mint a tanácsadás, a pénzügy vagy a marketing.

Hasonlóság a pokémonozó AI és az irodista munkák között?

Ami szemmel látható veszélyforrást jelenthet a szellemi munkákra az úgynevezett agentikus AI rendszerek térnyerése. 

Ezek olyan AI eszközök, amelyek nemcsak kérdés-válasz formájában működnek, vagy egy adott utasításra reagálnak, hanem konkrét feladatokat lehet nekik adni – akár több lépéses taskokat is –, amiket képesek önállóan végrehajtani, ellenőrizni a saját munkájukat – mint a fenti hét órás coding challangeben. 

De van egy érdekesebb kísérlet is mostanában, ami konkrétan a Pokémon játékok körül zajlik. Az elmúlt pár hónapban trend lett az AI cégek körében, hogy ezekkel az agentikus rendszerekkel Pokémont játszatnak: mindenféle előzetes tanítás nélkül.

Néhány AI egész jól teljesít, a Google például az I/O konferencián azt mondta, hogy a Gemini 2.5 végigjátszotta az egyik teljes Pokémon játékot.

A videó egy részlet, amiben a Claude AI Pokémon Reddel játszik.

Ezekben a kísérletekben nem is Pokémon, ami igazából érdekes: a tesztek valójában a fehérgalléros munkák automatizálásáról szólnak. Ha ugyanis egy AI képes végigjátszani egy Pokémon játékot anélkül, hogy előtte betanították volna neki – tehát önállóan rájön, hogyan kell helyszíneket bejárni, feladatokat teljesíteni, különböző Pokémonokat összegyűjteni – akkor bizony másra is képes lesz.

Vagyis ha az AI képes megtanulni Pokémont játszani próbálkozás és hibázás révén, akkor jó eséllyel meg tudja tanulni azt is, hogyan kell „játszani” az e-mailes és Exceles játékot is. 

A Google az I/O-n mutatta be a Project Marinert, ami éppen egy ilyen relatíve univerzálisan használható automatizálási eszköz. Ebben a példában
átkutatja a Google Driveoteot egy családi recept után, azonosítja a hiányzó hozzávalókat, majd automatikusan megnyitja az Instacart weboldalát, és ezeket a hozzávalókat hozzáadja a bevásárlókosárhoz.

A Mariner böngésző pluginként működik, amely a felhasználó képernyőjét figyeli, és a megjelenített információk alapján hajt végre műveleteket. Kvázi tehát úgy működik, mint egy digitális asszisztens, aki a böngészőben kattint helyetted.

Azért hoztam be ezt a példát, mert a megoldás különösen azoknál a pozícióknál jöhet képbe, ahol rendszeresen ismétlődő webes feladatokat kell végezni, azaz éppen az junior munkák terén.

Azt nem szabad elfelejteni, hogy az AI cégek vezérigazgatóinak a szemében dollárjelek lebegnek és míg a mellékhatásokkal kevésbé törődnek, abban igen érdekeltnek tűnnek, hogy minél jobb agentikus AI megoldásaik legyenek, amiket borsos áron adhatnak el ügyfeleiknek. Ezáltal pedig akarva akaratlanul erősíthetik, hogy az AI tényleg veszélyeztesse a pályakezdők eddig megszokott karrier útjait.

A kulcs a tanulási görbe lehet

Felmerül itt egy apró, de fontos szempont, a tanulási görbe kérdése. Vannak munkák, amelyekbe gyorsan bele lehet tanulni, teszem azt ha valaki sofőrként dolgozik. De számos más munkakörben – az értékesítéstől a szoftverfejlesztésig – komoly különbségek vannak egy kezdő és egy tapasztalt dolgozó tudása és hatékonysága között.

A tanulási görbe azt mutatja meg, mennyi időbe telik, amíg egy munkavállaló eléri a csúcstermelékenységét. Ha egy szakmában a tapasztalt kollégák sokkal hatékonyabbak, mint a pályakezdők, akkor ott a tanulási görbe meredek. 

A Harvard Business Review elemzései azt mutatják: az ilyen állások belépő szintjei sokkal inkább ki vannak téve az AI által történő automatizációnak, mint a magasabb szintek – ez pedig azt jelenti, hogy ezekhez az állásokhoz való hozzáférés egyre nehezebbé válhat.

Ez azonban egy saját farkába harapó kígyó esetének tűnik, a változás ugyanis alááshatja a klasszikus karrier fejlődési utakat. 

Ha az AI elvégzi azokat a kezdő feladatokat, amelyek eddig a tanulás és fejlődés alapját jelentették, a friss belépőknek kevesebb lehetőségük marad tapasztalatot szerezni – ami később megnehezítheti számukra az előrelépést. De közben ez komoly kihívás lehet a munkáltatók számára is, akik hosszú távon nehezebben építhetnek utánpótlást.

Két aggasztó tendencia 

Kevin Roose fent említett cikkében két elgondolkodtató tendenciára hívta fel a figyelmet a mostani AI hullám kapcsán.

Egyrészt egyes cégek a hatékonyság növelése és a remélt versenyelőny megőrzése érdekében túl korán nyúlnak AI-hoz még mielőtt ezek az eszközök valóban készen állnának arra, hogy teljes értékű munkát végezzenek. Jó példa erre a svéd Klarna, amely két éve bejelentette, hogy AI chatbotokkal váltja ki ügyfélszolgálatosait, majd miután az ügyfelek panaszkodni kezdtek, visszavette az embereket.

Másrészt még ha nem is szűnnek meg azonnal a belépő szintű állások, az a hipotézis, hogy „úgyis rövid életűek lesznek” – elriaszthatja a cégeket attól, hogy érdemben fektessenek a pályakezdők képzésébe, mentorálásába vagy karrierfejlesztésébe. Ez pedig később megnehezítheti, hogy ezek a fiatalok előrébb léphessenek.

A pályakezdők válasza

Ha van némi biztató üzenet a friss diplomások számára, az talán az, hogy az AI fenyegetése motivációt is adhat számukra.

Kevin több fiatallal  beszélt, és azt látta, hogy néhányan kifejezetten igyekeznek elkerülni a hagyományos karrierutakat a mostani helyzetben. 

Például Trevor Chow, egy 23 éves Stanfordon végzett fiatal San Franciscóból azt mesélte: sok ismerőse komolyan mérlegelte az AI térnyerését, amikor állást keresett. Kevesek választották közülük a hagyományos tech vagy pénzügyi karriert, többen inkább vállalkozást indítottak. Úgy gondolják: ha az emberi munka nyújtotta korábbi előny hamarosan eltűnik, ideje valami nagyot alkotni.

„Olyan, mintha már csak néhány évünk maradt volna, hogy valamit igazán csináljunk” – mondta. „Ha az emberi hozzáadott érték jelentősen csökken, akkor sok olyan karrierút, amely csak hosszú távon térül meg, egyszerűen már nem éri meg.”

Az “AI apokalipszis” másik olvasata

Azért az aggasztó szignálok mellett pozitívabb szempontokat is lehet említeni, de legalábbis fogalmazzunk úgy, egyelőre van okunk kételkedni az AI-al kapcsolatos legszélsőségesebb forgatókönyvekben. 

Egy “valódi intelligencia robbanás” például valószínűleg kiugró termelékenység növekedéssel járna, ilyen jeleket azonban egyelőre nem nagyon látni a gazdasági adatokban. Ráadásul a New York-i Fed 2024-es vállalati kutatása szerint az AI eddig alig befolyásolta a cégek toborzási szokásait. 

Karin Kimbrough, a LinkedIn vezető közgazdásza is azt nyilatkozta: egyelőre nincs világos bizonyíték arra, hogy az AI tömegesen szorítaná ki az embereket a munkahelyükről. Szerinte a most végzős fiatalok inkább egy bizonytalan gazdasági környezetbe csöppenek, ahol sok vállalkozás annyira a következő negyedév profitjára koncentrál, hogy kevésbé hajlandó nagy számban pályakezdőket felvenni – főleg, mert az ő betanításuk időbe telik.

Bármelyik értelmezést is vesszük alapul, a munkaerőpiac a friss diplomások számára jelenleg kétségtelenül változóban van. Lehetséges, hogy mindez csak egy átmeneti gazdasági megtorpanás jele. Azonban is lehet, hogy középtávon jelzi: egyetemi diplomával ma már kevesebbet érünk a piacon. És persze az is elképzelhető, hogy hosszú távon egy radikálisabb változás küszöbén állunk, az emberek és az AI viszonya alapjaiban alakul át.