A cikk címe szándékosan provokatív, de a célom nem a provokálás, hanem a figyelemfelhívás. Az elmúlt hónapokban, sőt talán már lehet azt mondani, hogy években is, a coachok is egyre nagyobb számban fordulnak a mesterséges intelligenciához különböző kérdésekben. Vannak, akik beépítik a mindennapi munkájukba, és vannak, akik tudatosan ellenállnak. Én bevallom, 2023-ban még az ellenzők táborába tartoztam, és most is vannak fenntartásaim az AI-val kapcsolatban annak ellenére, hogy szerintem a TOP 10%-ba tartozom a munkában való felhasználás tekintetében.
Egy nagyon személyes bevezető – miért is írom ezt a cikket?
2015-ben szereztem coach végzettséget, 2021-ig, amíg aktívan dolgoztam coachként, ez volt a fő megélhetésem, és a Magyar Coachregiszter szerint több mint 4.500 óra coaching tapasztalatot szereztem. 2020-ra úgy éreztem, hogy szeretnék mást is kipróbálni. A 2020-as események idején volt egy hónap, amíg megállt a világ, és nem volt más lehetőség, mint átgondolni, hogy mit is szeretnék most csinálni. Ekkor jött a lehetőség, hogy részt vegyek egy alap programozó képzésen, amit meg is tettem, és a rövid képzés után folytattam autodidakta módon a tanulást. Egyrészt mindig is szerettem volna elmélyedni a programozásban, de nem volt rá időm, hogy komolyabban foglalkozzak vele, másrészt egyeztettünk a MyPro Solutions Kft-ben a tulajdonostársakkal, és tudatosan léptünk abba az irányba, hogy én innentől a korábban már működő szervezeti diagnózisunk felületéből egy felhasználóbarát online applikációt fejlesszek.
2021-től nem fogadok aktívan coaching ügyfeleket, a felszabadult időmet a MyPro Analytics (és más projektjeink, például a MyPro AI Coach) fejlesztésébe teszem, és a munkaidőm kb. 50%-ában a cég szervezetdiagnosztikai és szervezetfejlesztési projektjeivel foglalkozok. 2024-ben elkezdtem integrálni AI megoldásokat az általam fejlesztett szervezetdiagnosztikai rendszerbe, és más webapplikációkba. Először még nem tudtam, hogy mire lesz jó, aztán egyre jobban kirajzolódtak a vonalak, miközben az EU AI Act is életbe lépett.
Miért fordulunk rá a lényegre ilyen nagy körben? Azért, mert ez a döntés alapjaiban változtatta meg a rálátásomat a coaching jelenlegi helyzetére, mert egyrészt coachként, másrészt szervezetszociológusként, harmadrészt programozóként látom a helyzetünket.
És akkor a pontos cél
Nagyon sokan foglalkoznak mostanában azzal, hogy AI témában okosakat mondjanak, de sajnos ezek a megállapítások leggyakrabban nélkülözik a mélyebb szakmai, technológiai, vagy etikai megalapozottságot, felületes következtetések irányába mozdítva a coach kollégákat, ráadásul a kommentek alapján sokszor félelmet is keltenek. Aki magát szakértőnek tünteti fel AI témában, annak kiemelt felelősséggel kellene viseltetnie azok irányában, akik hallgatnak rá. Az én álláspontom elég kritikus ezekkel az önjelölt szakértőkkel kapcsolatban, és éppen ezért szeretnék egy pontosabb rálátást adni a kollégáknak azzal kapcsolatban, hogy mit is tud ebben a pillanatban az AI, hogyan lehet használni a coachok támogatására, és mit ne várjunk (egyelőre) tőle.
Szó lesz az AI coachingról, ami nem egyenlő azzal, hogy a ChatGPT-nek azt mondjuk, hogy “Legyél a coachom és segíts a delegálásban“. AI coaching címszó alatt sokkal komplexebb, működő, speciális platformokra kell gondolni.
Végeztünk ezzel kapcsolatban egy kutatást 2026. februárban, amiből jól látható, hogy ezzel a kérdéssel foglalkozni kell, mert a coach kollégák között nagy a félelem és elutasítás ezzel kapcsolatban, viszont a keresleti oldal közel 70%-a érdeklődik iránta!
A coaching helyzete az elmúlt 16 évben – ahogy én látom
A Magyar Coachszemle (egy jóval) korábbi (2013, 2. évf. 5. szám) számában jelent meg egy cikkem, amelyben a coaching és a szociológia professzionalizálódását hasonlítottam össze. Több, mint 10 év alatt viszont annyit változott a világ, hogy jelen cikkben a programozás világával fogok összehasonlításokat és megállapításokat tenni, mert véleményem szerint az AI legalább annyira felforgatja a coaching szakmát is a közeli jövőben, mint a szoftverfejlesztést.
Az elmúlt 10 évben a Magyarországi Coach-szervezetek Szövetségében, és már jó ideje a Minősítési és Képzési Tanácsadó Testület vezetőjeként viszonylag nagy rálátást kaphattam a coaching szakma fejlődésére. Elég komoly felfutást láthatunk, rengeteg emberben jelenik meg az igény, hogy segítsen másoknak, ezért ma már több, mint 400 coach képzés van Magyarországon. Rengeteg coach képződik, folyamatosan növekszik a képzések színvonala, és a coaching a 2010-es állapothoz (amikortól én látom a folyamatot) képest, amikor csak kevés coach volt, és inkább csak nagyvállalati vezetők vettek részt coaching üléseken, egy széles körben ismert, és elfogadott szakma lett Magyarországon. Kitűnő szakemberek, szakmai egyesületek, ernyőszervezet, folyamatos fejlődés a működés területén, ez mind a professzionalizáció egy érett szakaszát mutatja. A fejlődés persze nem áll meg, folyamatosan jönnek az új sikerek, és az új kihívások.
Az IT területet nem fogom részletesen bemutatni, mert egy nagyon tág keretű szakmáról, vagy inkább szakmák csoportjáról van szó, és biztos vagyok benne, hogy minden kedves olvasó rendelkezik valamilyen szintű rálátással a szektorra.
Viszont mutatok egy érdekességet: A StackOverflow egy olyan weboldal/szolgáltatás, amelyet programozóknak hoztak létre. Ide kezdők, haladók kérdéseket tudnak feltölteni, részletesen meg tudják adni a kódjaikat, és segítséget tudnak kérni a többiektől. Az oldal nem egy új találmány, a 2010-es évek óta segíti sokak munkáját. Vagyis tette eddig…
Az alábbi képen jól látható, hogy a StackOverflow oldalra feltöltött kérdések száma 2014-re elérte a havi 200.000-et. Közben indultak más hasonló szolgáltatások is, nyelvspecifikus felületek, a kérdések száma magas volt, és 2020-ban, amikor sokan elkezdtek programozni, köztük én is, volt egy nagy kiugrás, majd lassú csökkenés. De a lényeg, amiért bemutatom ezt a diagramot, a 2022-as évben jött. November 30-án startolt a ChatGPT, ami pillanatok alatt már a korai, kihívásokkal küzdő verzióival is teljesen elvitte a StackOverflow forgalmát.
Forrás: https://blog.pragmaticengineer.com/stack-overflow-is-almost-dead/
Ha ez megtörtént az IT szektorban, akkor mi lesz kivétel ez alól? A coaching? Miért? Mert emberhez kötődik? Vagy mert valódi érzelmekkel dolgozunk? Vagy az empátia miatt?
Az AI HR-ben való alkalmazása, és etikai aggályok
A korábban már említett EU AI Act az emberközpontú mesterséges intelligencia fejlesztését és alkalmazását szabályozza, kiemelve az átláthatóság, a megbízhatóság és az emberi felügyelet fontosságát. Ez a szabályozás különösen releváns a HR területén, ahol az AI egyre szélesebb körben terjed, de számos etikai dilemmát is felvet, és itt most nem a szinte mindenki által ismert Amazon ügyre gondolok (diszkriminatív AI).
Hogyan működnek az AI rendszerek? Ezek a rendszerek alapvetően komplex algoritmusokon és adatmodelleken alapulnak, amelyek képesek hatalmas mennyiségű információ elemzésére, mintázatok felismerésére és előrejelzések készítésére (Szandała, 2024). Azonban ami adatvédelem szempontjából ennél fontosabb: egy interfészen keresztül leírjuk, hogy “Ez a Miklós nagyon furcsa dolgokat ír, és nem tudom eldönteni, hogy ezek igazak-e.” Ez az információ ebben a formában elmegy egy szerverre, például az OpenAI szervereire. Ott a válaszadásra létrehozott modell, pl. GPT 5.2 “elolvassa” az üzenet, a saját algoritmusai, irányelvek, tudásanyagok, és a korábbi kontextus alapján visszaküldi a választ az interfészre, amit mi el tudunk olvasni: “Ne ítéld el előre azért, mert ijesztő amit ír!”
Mi ebben az etikai kérdés? Itt mindig van egy felhasználói azonosító, vagyis a kérdés mindig hozzám fog kötődni, és üzleti modell és beállítás függő, hogy a tőlem kapott információt használják-e valamire. A példánál maradva nem sokat árt nekem ez a kérdés, mert nem tudjuk, ki az a “Miklós”, sok mindenki lehet. De képzeljünk el egy olyan példát, amikor egy szervezet munkatársai üzleti adatokat is bevonva beszélik meg a terveket, kihívásokat, vagy akár a HR osztály munkatársa az AI-t kérdezi, hogy ezek a CV-k közül válaszd ki, hogy melyik jelöltet vegyük fel. Ez a fajta adatkezelés komoly aggodalmakat vet fel az adatvédelem és a személyes adatok biztonsága tekintetében, különösen, ha bizalmas vállalati információk vagy érzékeny személyes adatok kerülnek megosztásra egy külső AI szolgáltatóval. Persze erre is van több megoldás, például szervezetként köthetünk egy DPA megállapodást a szolgáltatóval, és így legalább a GDPR szempontjából nyugodtak lehetünk.
Ez utóbbit viszont minden olyan szoftverben, ahol a nagy nyelvi modelleket meghívják egy ún. API kapcsolaton keresztül egy saját fejlesztésű rendszerbe, ott az anonimizálás, és az azonosító adatok nélküli adatküldés jelentősen csökkenti a kitettségünket. Emellett kombinálhatjuk olyan módszerekkel is az adatküldést, hogy ha a rendszerünk felismeri, a korábbi példában, hogy Miklós egy név, akkor ezt egy generikus tokenre cseréli, vagy csak simán kipontozza. Így a felismert nevek, cégnevek nem kerülnek továbbításra az AI szolgáltató felé.
Az AI Act osztályozza is a szolgáltatásokat kockázati szintek alapján, ezt a 4. függelék tartalmazza, és itt megjelenik a magas kockázatú AI rendszer megnevezés is. Vannak olyan területek, ahol nagyon könnyen be lehet kerülni ebbe a kategóriába, és ez több szempontból is szigorúbb megfelelési követelményeket von maga után. A HR terület ide tartozik, de ez nem jelenti azt, hogy egy HR rendszer automatikusan magas kockázatú, ha használ AI-t. Viszont amennyiben automatizált döntéshozatal is megvalósul, például az AI emberi beavatkozás nélkül dönt, hogy melyik jelöltet vegyük fel, és esetleg a többi jelölt CV-je el sem jut a HR osztályra, az már probléma.
Azért emeltem ki a CV szűrés kérdését, mert vannak olyan szolgáltatók, akik kifejezetten ezzel a funkcióval hirdetik a szolgáltatásukat, persze igény van rá, mert rengeteg időt spórol. A MyPro Analytics-ben is van egy Best nevezetű ATS (kiválasztás és jelöltkezelés) modul, amellyel kapcsolatban többször kérték már ügyfeleink a nevezett funkciót, de ilyenkor a fentiek elmondásával ezt mindig elutasítjuk.
Kicsit hosszú lett, de így talán azoknak is érthetőbb lett az adatkezelés és etika, akik eddig kevésbé mélyültek el ebben a fontos kérdésben. Ennek ellenére a mesterséges intelligencia felelős és etikus alkalmazása a HR-ben jelentős előnyökkel járhat, amennyiben a fejlesztők és felhasználók betartják az adatvédelmi elveket, és a technológiát támogató, nem pedig helyettesítő eszközként kezelik.
Összefoglalva, ezek nem ellenérvek az AI használata ellen, hanem érvek a felelős és etikus fejlesztés és tudatos felhasználás mellett.
Mi az AI Coaching?
A Facebook különböző coachoknak (is) létrehozott csoportjaiban rengeteg tartalom jelenik meg azzal kapcsolatban, hogy az AI soha nem fogja helyettesíteni az emberi coachokat, mert sok mindenre nem képes. Többen a képzéseik népszerűsítésétre használják ezeket a hangzatos jóslatokat. Anélkül, hogy bárkit megbántanék, és elfogadva mások véleményét, de ezek a posztok és hozzászólások motiváltak leginkább abban, hogy ezt a cikket megírjam, mert azt látom ezekből a hozzászólásokból, hogy sokan nem rendelkeznek megfelelő tudással ezekkel a technológiákkal kapcsolatban, és rossz irányba, illetve egy hamis biztonságérzetbe vezetik a többieket.
Az AI coaching véletlenül sem az, hogy ötleteket kérünk a ChatGPT-től, vagy Geminitől, vagy bármelyik chatbottól, és nem is az, hogy egy egyszerű prompttal megkérjük, hogy vegye fel a coach szerepét. Ezekből a módszerekből valóban az a konklúzió olvasható ki, hogy az AI nem képes ezekre a feladatokat, mert:
- kiesik a szerepből
- nem csak kérdez, hanem tanácsot is ad
- mindig segíteni akar, ezért támogat a rossz döntésekben is
- és így tovább
Az AI coaching egy kifejezetten erre a célra létrehozott platform (webapplikáció, mobil app), amin keresztül speciálisan erre a feladatra tanított chatbot a számára megadott irányelvek és utasítások, stb. alapján támogatja az ügyfelet. Vagyis azt valósítja meg, amit korábban leírtam, azaz hogy egy (vagy több) nagy nyelvi modellt használ motorként, de onnantól a saját programkód, változók, finomítások alapján fejleszti a rendszert.
Mit jelent ez? Képzeljünk el egy programot, amelyben regisztrációt követően több előre “felprogramozott” coach közül választhatunk, akik különböző dolgokban erősek. Az egyik arra fókuszál, hogy a kihívást, amivel hozzá fordulnak gyorsan, megoldásorientáltan, a tágabb kontextus értelmezése nélkül segítsen megoldani. Egy másik megtervezi a teljes coaching roadmap-et, és tűpontosan végigvezet egy coaching folyamaton az előre egyeztetett időpontokban, eszközöket használ, ha szükséges, visszakérdez, összegez. Lehet neki írni, és lehet vele szóban beszélni.
Ha egy coach kolléga ettől megijed, akkor el kell, hogy mondjam, hogy ez nem a jövő, hanem a jelen. De ettől nem feltétlenül kell megijedni, mert az etikusan fejlesztett AI coachok nem akarják elvenni a coachok munkáját, viszont a velük való együttműködésben hatalmas lehetőségek rejlenek.
Képzeljük el, hogy megvalósul egy kitűnő coaching alkalom, és jó hangulatban engedjük el az ügyfelet, hogy majd két hét múlva találkozunk, addig csinálja meg a “házi feladatot”. Volt már ilyen helyzet? És találkoztunk már azzal, hogy két hét múlva a coachee nem is emlékezett arra, hogy mit adtunk neki “házinak”? Egy ilyen helyzetben például egy személyre szóló coach asszisztens el tudja küldeni az ügyfélnek az összefoglalót, le tudja írni a feladatait, és akár rá is tud a két ülés között kérdezni, hogy halad a feladatokkal. Az ügyfél pedig kérdezni tud tőle, hogy “mi is volt az a delegálásnál használható módszer?”, vagy “mikorra is beszéltük meg a következő alkalmat?” Ilyen esetekben nem elveszi az AI a munkát, hanem hatékonyan támogatja azt, és mentesíti a coachot.
Itt most két létező rendszerből hoztam néhány példát, mindkettőt a cégem, a MyPro Solutions Kft. vitte piacra és fejleszti. Ehhez persze kell az is, hogy a programozók etikus módon viszonyuljanak a fejlesztéseikhez, és úgy gondolkodjanak, hogy hogyan tudunk többet létrehozni, mint egyszerű AI rendszereket.
Ellenérvek az AI coaching ellen – miért nem veszi el a munkánkat?
Természetesen sok ellenérvet fel tudunk hozni, hogy ez miért nem fog működni, ezek közül csak néhány, amit a már említett Facebook csoportokban olvashatunk:
Az AI-nak nincsenek valódi érzelmei, ezért nem tudja helyettesíteni a humán coachot
Valóban nincsnek. De biztos, hogy nekünk coachként minden helyzetben valódiak az érzéseink? Biztos, hogy át tudjuk érezni azt a helyzetet, amikor egy pénzügyi vezető ügyfelünk ki sem látszik a munkából, és este 10-kor is a kimutatásokat bújja? És biztos, hogy ehhez kell valódi érzelem? A valódi érzelem egy ilyen helyzethez hozzátesz, vagy csak arra van szükség, hogy kísérjük az ügyfelet a saját megoldása felé, illetve hogy jobban rálásson a saját érzelmeire? Persze direkt olyan példát hoztam, ahol egyszerűbb a válasz, és rengeteg olyat is lehetne, ahol valóban igazi érzésekre van szükség, mert meg kell azokat érteni, át kell élni, és csak akkor tudunk támogatást adni.
De ne felejtsük el azt sem, hogy az AI mutat érzéseket, csak ezeket mi nem valódinak aposztrofáljuk. Mi a valódi érzelem, mi a valódi érzés, és biztos, hogy szükségünk van rá, vagy elég ezek “szimulálása” is a megoldás felé vezető úton? És nem válthat ki egy gép valódi érzelmet? Kutatások már jó ideje foglalkoznak ezzel a kérdéssel (CASA-paradigma – Reeves, B., & Nass, C. (1996)), és arra jutottak, hogy a gépeket (AI) képesek vagyunk valódi társként elfogadni, és ekként is reagálunk rájuk. Gondoljunk csak a Tamagotchi-effektusra.
Az AI valójában nem empatikus, nem tud engem helyettesíteni
Próbáltad már? Voltál már annyira rosszul, hogy egyáltalán nem érdekel, hogy kinek, csak elmondj valamit, és az reagáljon rá, kvázi segítséget adjon?
Menjünk bele egy kicsit mélyebben. A pszichológia megkülönbözteti a kognitív és az affektív empátiát. Előbbi segíti a pontos reakciót, utóbbi pedig a kapcsolódás és biztonságérzet megteremtéséért felelős. (Decety és Jackson, 2004; Zaki, 2014)
Carl Rogers (1957) szerint három dolog kell ahhoz, hogy kialakuljon a valódi segítő beszélgetés.
- empátia
- kongruencia / hitelesség
- feltétel nélküli elfogadás
Neurobiológiai kutatások szerint valódi érzelmeknél szinkronizálódik a beszélgetésben résztvevők idegrendszere, így kapcsolódás jön létre. (Hasson, U., Ghazanfar, A. A., Galantucci, B., Garrod, S., & Keysers, C. 2012) Pszichológiai kutatások szerint a kapcsolat minősége fontosabb a technikai tudásnál. (Norcross, J. C., & Lambert, M. J. 2018.) Viszont a korábban említett CASA paradigma szerint a gépek érzelmeket váltanak ki belőlünk, és le tudják modellezni a tökéletes ránk való figyelést, csak velünk foglalkoznak, és elkötelezettek a támogatásunkban. És egy nagyon fontos dolog: feltétel nélkül elfogadnak minket (Rogers szerint szükséges).
Az AI (coach) képes arra, hogy pontosan ránk figyeljen, reflektáljon, támogasson, nyelvileg leköveti a stílusunkat, és már a következetesség is elérhető egy jól fejlesztett rendszer esetén. Így az agyunk ugyanazokat a hálózatokat aktiválhatja, mint egy humán coach esetén. Ráadásul az AI nem fáradt, nem jönnek be a saját problémái, minden részletet megjegyez, és bármikor rendelkezésre áll. Nincs vele szemben olyan elvárásunk, mint egy humán coachcsal szemben, akin esetleg ha észrevesszük, hogy valójában nem is annyira empatikus, vagy nem emlékszik egy régebbi részletre, csak úgy tesz, akkor az még kontraproduktív is lehet.
A fenti kijelentéseket kutatások is alátámasztják. Például mentálhigiénés chatbotokkal végzett kutatások során kimutatták, hogy a teljes figyelem és az empátia lemodellezése erősebben hat a felhasználó elégedettségére, mint a pontosság. (Fitzpatrick, K. K., Darcy, A., & Vierhile, M. 2017) A nagy nyelvi modellek előtt a pontosság még kérdésesebb volt. Szintén kimutatható volt, hogy a konzisztens emlékezet és folyamatos rendelkezésre állás fontosabb volt, mint a valódi empátia és mély érzelem. (Inkster, B., Sarda, S., & Subramanian, V. 2018) Ráadásul van egy olyan aspektus is, miszerint egy AI-nak könnyebben mondunk el olyan dolgokat is, amit egy embernek nem szívesen, mert nem tartunk attól, hogy “mit fog szólni, hogyan néz majd rám ezek után?”.
A kutatások szerint tehát a felhasználók érezhetik az érzelmi támogatást, amikor az AI empatikusnak tűnő válaszokat ad, és a felhasználó oldalán kiváltja azt az érzést, hogy figyelnek rám. Tehát az érzelmi hatás a felhasználó oldalán keletkezik az AI viselkedésének hatására. Az érzelmi kötődés is létre tud jönni kutatások alapján az AI és az ember között, és azt is megállapították, hogy az első alkalmat megelőzően az AI felé irányuló tartózkodó, vagy akár szkeptikus magatartás egy óra alatt válik a múlttá.
A szimulákrum elsőbbsége
Baudrillard (1996) szimulákrum-elmélete szerint a későmodern világban a reprezentáció már nem egyszerűen leképezi a valóságot, hanem fokozatosan átveszi annak helyét. A kérdés így nem az, hogy az AI empátiája valódi-e, hanem az, hogy a felhasználó számára létrejön-e az empátia társas és pszichológiai hatása. A fenti kutatások alapján láthattuk, hogy igen, vagy legalábbis nagyon hasonló dolog jön létre.
Ebből adódik az a kényes és szerintem megdöbbentő kérdés, hogy meddig kell ragaszkodni az ontológiailag régebbihez (humán coach), és mikortól van létjogosultsága egy más, új verziónak (AI coach)? És ez az a kérdés, ami a coach társadalmat véleményem szerint megijeszti, köztük engem is. Ha ezzel a kérdéssel megbarátkoztunk, akkor foglalkozhatunk azzal is, hogy mit tegyünk ebben az esetben, le fog minket cserélni a gép? Az én válaszom erre, ahogy a cikk címe is mutatja, hogy ha nem adaptálódunk, akkor igen!
2026. februárban a MyPro Solutions Kft. és a Magyarországi Coach-szervezetek Szövetsége egy egyszerű, összehasonlító adatok létrehozására alkalmas kutatást indított a coaching és az AI kapcsolatáról. Coachokat és vezetőket kérdeztünk meg arról, hogy ők hogyan látnak kényes kérdéseket, és az összképből számomra az olvasható ki, hogy a coachok konzervatívabb módon ragaszkodnak az eddig megszokott módszerekhez, míg a vezetők sokkal inkább azt nézik, hogy számukra mi hasznos.
A cikkhez szerintem leginkább illő adat, és a fenti kijelentésemet alátámasztja a következő összevetés:
A fenti diagramból jól látható, hogy a coachoknak mindössze 15%-a számára az AI coaching, míg a vezetők 62%-a számára. Ezek alapján egyértelmű, hogy az AI coaching be fog törni a piacra, és a coachok számára nem elkerülhető az adaptálódás. Mivel a vezetők a hatékonyság növelésére, költségcsökkentésre és az azonnali rendelkezésre állásra fókuszálnak, a technológiai integrációt stratégiai előnyként értelmezik, amely képes kiegészíteni vagy akár egyes folyamatokban helyettesíteni a humán szakértelmet (Barger, 2025).
Egy másik kérdés arra vonatkozott, hogy a kitöltő vezető vett-e már részt AI coachingban, és itt az elzárkózó 25% mellett a válaszadók közel kétharmada (63%) nyilatkozott úgy, hogy nem, de érdekli, nyitott lenne rá.
Ezekben az esetekben véleményem szerint kevésbé számít az, hogy az empátia, vagy az érzelmek a klasszikus értelemben valódiak, vagy “szimuláltan valódiak”, mert itt ér össze a coaching valósága és Baudrillard elmélete. Kérdés, hogy a jelenlegi technológiai korlátok – amelyekből egyre kevesebb van -, mennyi ideig képesek ellensúlyozni az előnyöket. Egy AI coach 24/7-ban elérhető, bármikor válaszol, empatikus (a maga módján), és semmit nem felejt el. A hátránya, hogy van, aki nem annyira otthonos a technológiában. Más nem sok van, mert ha lenne, az a folyamatos fejlesztések miatt eltűnik.
A coachok válaszaiban az látható, hogy a coaching személyes oldalát hangsúlyozzák, ami miatt az AI nem ér fel velünk, és ebben egyet is értünk. Az emberhez való kapcsolódás személyessége, egy folyamat rituális jellege, stb. ez mind olyan, ami miatt fontos, hogy a coaching emberi maradjon. Viszont a vezetők csupán 41%-a tart attól, hogy nem emberrel beszél. Ez elég alacsony szám ahhoz képest, hogy még nincs jelentős tapasztalata a vezetőknek AI coachinggal, mert ne feledjük, a fent idézett egyik kutatás szerint egy óra alatt omlanak le ezek a gátak. Vezetőként, ha gyorsan van szükségünk támogatásra, mert a helyzet ezt megkívánja, akkor szemet hunyunk-e afelett, hogy nem emberrel beszéljük meg a problémánkat, viszont azonnal kapjuk meg a támogatást, még ha ez “csak” (jelenleg) 90-95%-os pontosságú is? Valószínűleg igen…
Viszont az eseteknek egy része biztos, hogy a jövőben is olyan marad, amit emberrel szeretnénk megbeszélni, és ez a jó hír a coach szakma számára. Mindkét oldalt megkérdeztük arról, hogy hogyan látják a coaching jövőjét, és bár eltéréssel, de egyetértettek a kitöltők, hogy növekszik a személyes coaching szerepe és értéke, valamint felértékelődik a személyesség és kapcsolódás értéke. A coachok 64%-a, a vezetők 53%-a gondolta így.
Humán és AI coach együttműködése
Az adatok alapján egyértelműen látszik, hogy a coach szakmának is változtatásra van szüksége, és alkalmazkodnia kell az aktuális kihívásokhoz. A folyamatos adaptálódás képessége még fontosabbá válik. Talán nem túlzás, ha úgy fogalmazunk, hogy még inkább a talpon maradás és fejlődés legfontosabb alapkompetenciája lesz. És a „lesz”-t értsük úgy, hogy már most is annak kell lennie, mivel az AI itt van a coachingban is.
Hogyan és merre?
Bízom benne, hogy minden kollégának sikerült felhívnom a figyelmét, hogy az AI korában adaptálódnunk kell, de nem kell megijednünk a mesterséges intelligenciától, mert számos olyan lehetőségünk van, amelyekkel a munkánk nem lesz kevesebb, de célzottabbá és hatékonyabbá válik.
Az AI coaching véleményem szerint egyre népszerűbb lesz, mert széles körben tud eljutni mindenkihez, de ha időben lépünk, és felkészülünk, tudjuk, hogy melyek azok a területek, ahol mindig szükség lesz a személyességre, akkor nem kell félnünk a változástól. Ha viszont nem ismerjük fel időben a helyzetet, akkor valóban el fogja venni az AI a munkánkat, vagy annak egy részét.
Lépjünk időben, tájékozódjunk a lehetőségről, keressük a változtatási pontokat, és tegyük azt, amihez értünk, támogassuk a hozzánk fordulókat a fejlődésben!
Irodalomjegyzék:
Baudrillard, J. (1996): A szimulákrum elsőbbsége. In: Kiss Attila Attila, Kovács Sándor & Odorics Ferenc (szerk.), Testes könyv I. Szeged: Ictus Kiadó, pp. 231–269.
Barger, S. Amber (2025): Artificial intelligence vs. human coaches: examining the development of working alliance in a single session. Forrás: https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2024.1364054/full letöltve: 2026. 02. 26.
Decety, J., és Jackson, P. L. (2004): The functional architecture of human empathy. Behavioral and Cognitive Neuroscience Reviews, 3(2), 71–100.
Fitzpatrick, K. K., Darcy, A., & Vierhile, M. (2017): Delivering cognitive behavior therapy to young adults with symptoms of depression and anxiety using a fully automated conversational agent (Woebot): A randomized controlled trial. JMIR Mental Health, 4(2), e19.
Hasson, U., Ghazanfar, A. A., Galantucci, B., Garrod, S., & Keysers, C. (2012): Brain-to-brain coupling: A mechanism for creating and sharing a social world. Trends in Cognitive Sciences, 16(2), 114–121.
Inkster, B., Sarda, S., & Subramanian, V. (2018): An empathy-driven, conversational artificial intelligence agent (Wysa) for digital mental well-being: Real-world data evaluation. JMIR mHealth and uHealth, 6(11), e12106.
Norcross, J. C., & Lambert, M. J. 2018.: Psychotherapy relationships that work. Oxford University Press.
Reeves, B., & Nass, C. (1996): The Media Equation: How People Treat Computers, Television, and New Media Like Real People and Places. Cambridge University Press
Rogers, C. R. (1957): The necessary and sufficient conditions of therapeutic personality change. Journal of Consulting Psychology, 21(2), 95–103.
Szandała, T. (2024): ChatGPT vs human expertise in the context of IT recruitment. Forrás: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417424027350?via%3Dihub letöltve: 2026. 02.26.
Zaki, J. (2014): Empathy: A motivated account. Psychological Bulletin, 140(6), 1608–1647.
