A Stanford Egyetem legújabb tanulmánya, Future of Work with AI Agents (2025), alaposan megmozgatja a mesterséges intelligencia és munka jövőjéről szóló vitát. Nem jóslatokat, hanem adatokat kínál: 1 500 amerikai munkavállaló és 52 AI-szakértő véleményét hasonlította össze arról, mely munkafeladatokat szeretnék az emberek, hogy egy AI végezzen, és melyeket nem – illetve mire képes ma a technológia valójában.
A kutatást Erik Brynjolfsson és Diyi Yang vezette, akik évek óta az AI és a gazdasági termelékenység határterületein dolgoznak. Most a kérdést nem a vállalatok, hanem a dolgozók szemszögéből tették fel: mit akar az ember, és mit bír a gép.
A vizsgálat lényege
A kutatók létrehozták a WORKBank adatbázist az amerikai Munkaügyi Minisztérium egyik rendszeréből vett, digitálisan végezhető feladatokból.
A dolgozók minden egyes feladatról elmondták,
- mennyire szeretnék, hogy azt az AI átvegye (automatizálási vágy),
- mennyi emberi együttműködést tartanak szükségesnek a hatékony elvégzéshez.
Értékelés
Ezt a második dimenziót a kutatók új fogalommal írták le: Human Agency Scale (HAS).
A skála öt szintje az „AI egyedül is elvégzi” (H1) és az „ember nélkül nem megoldható” (H5) között helyezi el a munkát.
Párhuzamosan AI-kutatók is értékelték, hogy a technológia ma mire képes ugyanazon feladatok esetén.
Az eredmény egy desire–capability térkép, amely megmutatja, hol van összhang és hol van szakadék ember és gép között.
Négy zóna a munka jövőjében
A kutatás négy „munkazónát” azonosított az automatizálási vágy és a technológiai képesség metszetében
R&D Opportunity
A dolgozók igényelnék, de a technológia még nem tart ott – ez a kutatás-fejlesztés természetes terepe.
Automation Green Light
A dolgozók is szeretnék, és a technológia is képes – ezek a legígéretesebb területek.
Low Priority
Alacsony vágy és alacsony képesség – ezekkel most nem érdemes foglalkozni.
Automation Red Light
A technológia már kész, de az emberek nem kérik – itt várható a legnagyobb társadalmi ellenállás.
A Stanford-kutatók szerint a mai befektetések túlnyomó része éppen a „Red Light” zónában történik: szoftverfejlesztés, elemzés, ügyfélszolgálat. Az emberi igény viszont máshol, főként az időrabló, ismétlődő adminisztratív feladatoknál jelenik meg.
Mit akarnak az emberek?
A válasz nem a félelemről szól. A résztvevők 46 százaléka pozitívan viszonyul ahhoz, hogy bizonyos feladatait AI-ra bízza. A leggyakoribb indok: „hogy több idő maradjon értelmes munkára.”
Az automatizálási vágy ott a legerősebb, ahol a munka monoton, stresszes vagy alacsony hozzáadott értékű – például adminisztráció, időpont-egyeztetés, adatbevitel.
A legerősebb elutasítás a kreatív és interperszonális feladatokat jellemzi: tartalomkészítés, dizájn, oktatás, újságírás.
A kutatók rámutatnak, hogy a legnagyobb AI-használat (például a Claude.ai statisztikák szerint) ma nem ott történik, ahol a dolgozók leginkább igényelnék – a tényleges AI-használat és a valós igények még messze nincsenek összhangban.
Az emberi ügynökség mint új mérce
A Human Agency Scale (HAS) talán a tanulmány legfontosabb újítása.
Nem az automatizálás mértékét, hanem az emberi részvétel ideális szintjét méri. A dolgozók válaszaiban az „együttműködő partneri” szint (H3) dominál, míg az AI-szakértők gyakran alacsonyabb szintet látnak reálisnak. Ez a különbség előrevetíti az AI-integráció egyik legnagyobb kihívását: az emberek nem teljes automatizálást, hanem megbízható, együtt dolgozó rendszereket akarnak.
A kompetenciák átrendeződése
A WORKBank adatai alapján az AI-bevezetés áthelyezi a súlypontokat a munkakészségek között. Az információ-feldolgozáson alapuló képességek (adat-elemzés, dokumentálás, tudásfrissítés) fokozatosan veszítik értéküket, míg az interperszonális, szervezési és döntési kompetenciák felértékelődnek.
A jövő munkájának értéke így egyre kevésbé az információ, és egyre inkább az emberi ítélet, empátia és együttműködés lesz.
Mi következik ebből a szervezetek számára?
A Stanford-kutatás egyik legfontosabb tanulsága, hogy az AI bevezetésének kérdése nem technológiai, hanem döntési probléma. Nem az a kérdés, mit tud már az AI – hanem, hogy milyen feladatokra érdemes ráengedni, és hol kell megőrizni az emberi kontrollt.
A szervezetek szemszögéből ez három konkrét következtetést jelent:
A bevezetés szintje döntő
Az automatizálás önmagában nem cél, hanem választás. A Green Light zónákban (ahol az emberek is akarják, és az AI is képes) gyors bevezetés indokolt. A Red Light zónákban viszont a legnagyobb kockázat nem technikai, hanem kulturális: az ellenállás, a bizalomvesztés és az identitásvesztés.
A fejlesztésnek emberi mintázatot kell követnie.
A dolgozók a partneri (H3) szintet tartják ideálisnak: olyan AI-rendszereket akarnak, amelyek együtt dolgoznak velük, nem helyettük. A sikeres AI-projektek ezért nem automatizálnak, hanem együttműködést terveznek – workflow-ban, szerepekben, döntési pontokban.
Az érték nem a kódban, hanem a kompetenciában van.
Ahogy az ismétlődő, információ-feldolgozó feladatok eltűnnek, felértékelődik minden, ami emberi: ítélőképesség, szervezés, empátia, kommunikáció. Az AI nem csökkenti, hanem átalakítja az emberi munka értékét. Azok a szervezetek maradnak versenyképesek, amelyek ezt tudatosan követik, és nem csupán költséget, hanem képességet optimalizálnak.
Progos AI 
Hozzászólás