← Blog

Mit tett az AI az IT-munkaerőpiaccal? A számok 2022-től máig

Publikálva: 2026-07-09 · Frissítve: 2026-07-09 — minden állítás mellett ott a forrás; a Dev Radar-számok élő adatból számolódnak

2022. november 30-án jelent meg a ChatGPT — és azóta két tábor kiabál egymásra: az egyik szerint az AI „elveszi a fejlesztői munkákat”, a másik szerint semmi nem változott, csak a hype nagy. Mindkettő téved, és mindkettőnek van egy kevés igaza. Ebben a cikkben nem véleményt írunk, hanem összeraktuk, mit mutatnak a legnagyobb, egymástól független adatforrások — az Indeed hirdetés-indexétől a Stanford bérszámfejtési adatokon nyugvó kutatásáig —, és mit látunk a saját, élő adatbázisunkban.

A lényeg 5 pontban
  • 📉 A szoftverfejlesztői álláshirdetések a 2022-es csúcs óta összeomlottak: az USA-ban 2025-re a járvány előtti szint alá estek (−33…49%).
  • 🐣 A legnagyobb vesztes a pályakezdő: a 22–25 évesek foglalkoztatása −13% az AI-nak kitett munkakörökben (Stanford), miközben a tapasztaltaké nem csökkent.
  • 💰 A bérek kettészakadtak: az AI-készséget kérő állások bérprémiuma 56%-ra nőtt (PwC) — a mi élő adatunkban az AI-állások mediánja 46%-kal magasabb.
  • ⏱️ A termelékenység-forradalom nem igazolt: az egyetlen randomizált kísérletben (METR) az AI-t használó tapasztalt fejlesztők 19%-kal lassabbak lettek — miközben gyorsabbnak érezték magukat.
  • ⚖️ A zuhanás nem csak az AI műve: a kamatfordulat és a COVID-túlfelvétel korrekciója legalább akkora erő — aki mindent az AI-ra fog, ugyanúgy téved, mint aki tagadja a hatását.

1. A nyitott pozíciók: felfúvódás, majd zuhanás

A történet nem 2022 novemberében kezdődik, hanem korábban: a COVID alatti digitalizációs pánik és a nulla-kamat pénzbőség 2022 közepére a szoftverfejlesztői hirdetéseket az Indeed-index szerint a 2020. februári szint kb. 3,5-szeresére tolta — soha nem látott csúcsra. Ami utána jött, az a modern szoftveripar legmélyebb korrekciója:

Fontos: ez amerikai adat — az EU-ban (és nálunk) a kilengés mindkét irányban tompább volt, de az iránya ugyanez. És egy kulcs-részlet, amit kevesen mondanak ki: a zuhanás 2022-ben, még a ChatGPT tömeges munkahelyi elterjedése előtt indult. Az első lökést nem az AI adta, hanem a kamatemelés és a túlfelvett létszám leépítése (az USA-ban ehhez jött a szoftverfejlesztés adózását érintő „Section 174” szabályváltozás is).

2. Az elbocsátási hullám — és ahogy átalakult

A layoffs.fyi tracker szerint a tech-elbocsátások így alakultak:

2022 kamat-sokk, első hullám (Meta, Amazon, Twitter) ~160 ezer fő
2023 a csúcsév — Google, Microsoft, Meta „hatékonysági éve” ~263 ezer fő
2024 lassulás, de folytatódó „átszervezések” ~153 ezer fő
2025 kisebb volumen — de egyre gyakrabban „AI-átszervezés” címkével ~124 ezer fő

A számoknál is beszédesebb a jelleg változása. 2022–23-ban a leépítések pánikszerű költségvágások voltak. 2024-től viszont a kommunikáció megfordult: a cégek már nem „nehéz gazdasági környezetre”, hanem AI-ra hivatkozva szerveznek át — miközben rekordprofitot termelnek. Az AI részben valós ok, részben kényelmes narratíva: egy leépítést ma könnyebb eladni a befektetőknek „AI-transzformációként”.

3. A junior-sokk: itt a legtisztább az AI ujjlenyomata

Ha egyetlen adatot kellene mutatni arról, hogy az AI már ma átrendezi a piacot, ez lenne az. A Stanford Digital Economy Lab (Erik Brynjolfsson és munkatársai) nem hirdetéseket, hanem az ADP bérszámfejtési rendszerének millió valós munkavállalóját elemezte („Canaries in the Coal Mine”, 2025). Az eredmény:

A 22–25 éves munkavállalók foglalkoztatása az AI-nak leginkább kitett munkakörökben (köztük a szoftverfejlesztésben) 2022 vége óta ~13%-kal esett — miközben ugyanezekben a munkakörökben az idősebb korosztályok foglalkoztatása stabil maradt vagy nőtt. A csökkenés ott koncentrálódik, ahol az AI helyettesíti (automatizálja) a munkát; ahol kiegészíti (augmentálja), ott nincs ilyen hatás.

A mechanizmus logikus és kegyetlen: amit egy junior csinált — jól körülhatárolt, betanulható feladatok, boilerplate, egyszerű bugfixek — pont az, amiben a mai AI-eszközök a legjobbak. A cégek nem rúgják ki a seniorokat; egyszerűen nem veszik fel a juniorokat. Ezt erősíti az Indeed Hiring Lab is: a tech-hirdetésekben a tapasztalati követelmények érezhetően szigorodtak. A hosszú távú kockázatot nem nehéz kitalálni: ha a belépő szint eltűnik, honnan lesz senior tíz év múlva?

4. A bérek: nem estek — kettészakadtak

Aki bércsökkenést vár az adatokban, meglepődik: a fejlesztői bérek összességében nem estek. Ehelyett szétnyílt az olló. A PwC közel egymilliárd álláshirdetést elemző AI Jobs Barometer-e (2025) szerint:

+56%
bérprémium AI-készséget kérő állásoknál (egy évvel korábban +25% volt)
+7,5%
az AI-készséges posztok növekedése, miközben az összes hirdetés −11,3%
66%-kal
gyorsabban változnak a kért készségek az AI-exponált munkakörökben

És itt jön az exkluzív rész: ugyanezt látjuk a saját, élő adatunkban. A Dev Radaron jelenleg 179 AI/ML-fókuszú állás fut (az összes hirdetés 12%-a), és a bérsávot közlő AI-állások mediánja 3,7 M Ft — szemben a teljes piac 2,6 M Ft mediánjával. Ez 46% prémium, élő magyar+EU hirdetésekből számolva (n=19, ezért óvatosan kezelendő — de az irány egybevág a PwC globális adatával). A friss AI-állások itt: devradar.hu/ai-jobs.

5. A termelékenység-paradoxon: gyorsabbnak érezzük, lassabbak vagyunk?

A „10× fejlesztő AI-val” narratíva alapja jórészt gyártói benchmark és önbevallás. Az egyetlen randomizált, kontrollált kísérlet, amit eddig tapasztalt fejlesztőkkel végeztek (METR, 2025: 16 tapasztalt nyílt forráskódú fejlesztő, 246 valós feladat a saját, jól ismert kódbázisukon, Cursor + Claude), kijózanító eredményt hozott:

Ez nem azt jelenti, hogy az AI-eszközök haszontalanok — a kísérlet érett, a fejlesztő által mélyen ismert kódbázisokon futott, vagyis pont ott, ahol az AI hozzáadott értéke a legkisebb. Új nyelvben, ismeretlen domainben, boilerplate-nél, prototípusnál a haszon valós. A tanulság inkább ez: az érzet nem mérés. Aki a csapata AI-bevezetését a fejlesztők lelkesedésére alapozza, könnyen fizet 19% lassulásért prémium-előfizetést.

6. Szóval mennyi ebből az AI? — a becsületes válasz

A három nagy erő, ami 2022 óta egyszerre húzza lefelé a piacot:

💸 Kamatfordulat + túlfelvétel-korrekció

A nulla-kamat éra vége drágává tette a „növekedés mindenáron” modellt; a COVID alatt túlduzzasztott csapatokat leépítették. Az Indeed elemzői szerint a 2022–23-as esés NAGY részét ez magyarázza — az AI nélkül is megtörtént volna.

🤖 AI-hatás — mérhetően a belépő szinten

A Stanford-adat a legtisztább bizonyíték: a junior-foglalkoztatás esik ott, ahol az AI automatizál, és csak ott, csak a fiataloknál. Ez már nem konjunktúra: strukturális változás.

📊 Az „AI-narratíva” mint fedősztori

A leépítések egy részénél az AI-ra hivatkozás kommunikációs döntés — hatékonysági leépítést AI-transzformációnak hívni jobban hangzik a tőzsdén. A kettő szétválasztása kívülről szinte lehetetlen.

A becsületes összkép tehát: a hirdetés-zuhanás elsődleges oka makrogazdasági, de az AI hatása valós, mérhető és növekvő — és aszimmetrikusan a pályakezdőket üti. A bérekben eközben nem válság van, hanem átárazódás: az AI-készség prémiumot ér, a rutinmunka leértékelődik.

7. Mit jelent ez neked?

Ha pályakezdő vagy…

A kapu szűkebb, de nem zárt. Ami működik: látható, valós munka (nyílt forráskód, saját projekt éles felhasználókkal), és pont azok a készségek, amiket az AI nem pótol — rendszer-szintű gondolkodás, hibakeresés, kommunikáció. És használd az AI-t tanulásra: a Stanford-adat szerint ott nincs junior-visszaesés, ahol az AI kiegészíti a munkát.

Ha tapasztalt fejlesztő vagy…

A pozíciód erősödik: az ítélőképesség — mit érdemes megépíteni, mi a jó architektúra, mikor hazudik a modell — felértékelődik. Az AI-készség dokumentáltan prémiumot ér: a mi adatunkban is 46%, a PwC-nél 56%. A bérstatisztikánkban élőben nézheted, hogy áll a piac — a bérsávos értesítővel pedig az egyező új állásokat kapod.

Források

Nézd meg élőben, mit fizet most a piac
🤖 AI-állások Élő bérstatisztika