A 70–20–10 modell ideje lejárt? Egy időre igen.

Évtizedek óta használjuk a vezetőfejlesztés egyik legismertebb ökölszabályát: a 70–20–10 modellt.

70% tanulás a munkából és a tapasztalatból.
20% tanulás másoktól.
10% formális képzés.

Jól szolgált bennünket. És valószínűleg fog is még.

Én mégis azt gondolom, hogy az AI-transzformáció következő 2–3 évében érdemes ideiglenesen felülírnunk.

Nem azért, mert a 70–20–10 rossz modell. Hanem azért, mert most nem egyszerű fejlődési helyzetben vagyunk.

Kompetenciaugrást kell végrehajtanunk.

A következő 2–3 év tanulási gyorsítósávja: 20–20–60

A Human Digital Groupnál ezért egy átmeneti 20–20–60 modellt javaslunk az AI-transzformáció intenzív időszakára:

20% strukturált tanulás – csoportosan és egyénileg
20% egymástól tanulás
60% azonnali munkahelyi alkalmazás

Ez nem egy új, örök érvényű tanulási modell. Inkább egy gyorsítósáv.

Arra az időszakra, amíg a vezetők és a szervezetek megszerzik azt a jártasságot és azokat az új kompetenciákat, amelyek az AI-val átszőtt munka világában szükségesek.

És erre a gyorsításra nagyon is szükségünk lehet.

A World Economic Forum 2025-ös Future of Jobs kutatása szerint 2030-ig a jelenlegi munkavállalói készségek 39%-a átalakulhat vagy elavulhat. A megkérdezett munkáltatók 63%-a pedig már most a készséghiányt tekinti az üzleti átalakulás egyik legfontosabb akadályának.

Ráadásul nem egyszerűen technológiai tudásról beszélünk. Miközben az AI-hoz, az adatokhoz és a technológiához kapcsolódó készségek felértékelődnek, ugyanilyen fontos marad az elemző és kreatív gondolkodás, a rugalmasság, az alkalmazkodóképesség és a vezetői készség.

Vagyis nem elég megtanulnunk használni az AI-t. Meg kell tanulnunk jól gondolkodni és vezetni vele.

20% – Átmenetileg több strukturált tanulás

Ez elsőre talán furcsán hangzik. Miközben évek óta azt mondjuk, hogy a tanulást vigyük ki a tréningteremből, most azt állítjuk: a következő néhány évben több tudatosan felépített tanulásra van szükségünk.

De ez természetesen nem azt jelenti, hogy a vezetők munkaidejük ötödét tréningteremben töltik. A strukturált tanulás fogalmát is újra kell értelmeznünk.

Lehet csoportos képzés, rövid tanulási egység, egyéni tanulási út, coaching, szimuláció, irányított gyakorlás vagy éppen személyre szabott, AI-val támogatott tanulás.

És nem egyszerűen azt kell megtanulni, hogyan írjunk jó utasításokat az AI-nak. Az AI-ra felkészült vezetőnek értenie kell az AI lehetőségeit és korlátait, kritikusan kell értékelnie a kapott eredményt, észre kell vennie a torzításokat, tudnia kell, mikor bízhat feladatot az AI-ra, és mikor kell az embernek megtartania a döntést.

Közben fejlődnie kell az alkalmazkodóképességben, a tanulási agilitásban, az etikai ítélőképességben és az ember–AI együttműködésben is.

Az élethosszig tartó tanulás tehát nem tűnik el, csak egy időre intenzív tanulási szakasszá válik.

20% – Tanuljunk egymástól. Tudatosabban, mint eddig.

Ezt a 20%-ot megtartanám. Csakhogy a tartalma jelentősen megváltozik.

Az AI világában szinte lehetetlen egyedül követni az új eszközöket, módszereket és felhasználási lehetőségeket. Valaki rájön, hogyan készíthet húsz perc alatt egy elemzést, amely korábban két órát vett igénybe. Más megtanulja úgy használni az AI-t, hogy ne válaszokat kérjen tőle, hanem megkérdőjeleztesse vele a saját gondolkodását. Egy harmadik már több AI-eszközt vagy önállóan működő AI-segítőt kapcsol össze egy teljes munkafolyamatban.

A szervezet AI-tudása egyre kevésbé egy-egy ember fejében lesz. A közösségben lesz.

Ezért az egymástól tanulást sem bízhatjuk a véletlenre. Belső AI-műhelyek, esetmegosztások, bevált utasítás- és megoldásgyűjtemények, páros tanulás, egymásnak megmutatott jó gyakorlatok kellenek. És ne csak a sikerekről beszéljünk.

A kudarcainkból talán még többet tanulhatunk.

• Hol tévedett az AI?
• Mikor hittünk neki túl gyorsan?
• Mikor adott ugyan gyorsabb, de rosszabb eredményt?
• És mikor javította valóban a döntésünket?

60% – Mert AI-t nem lehet tanfolyamon megtanulni

Tapasztalatunk szerint ez a modell legfontosabb eleme. Amit ma megtanultam, azt holnap ki kell próbálnom a saját munkámban.

• Nem egy mesterséges gyakorlófeladaton.
• A saját folyamataimban.
• A saját meetingjeimen.
• A saját döntési helyzeteimben.
• A saját ügyfeleimmel.
• A saját teljesítményértékelésemben.
• A saját csapatom kapcsán.
• A saját produktivitásomban.

Ha ma megtanulok egy új AI-megoldást, holnap használjam. Utána pedig nézzem meg: Jobb lett tőle az eredmény? Gyorsabb lettem? Másképp gondolkodtam? Mit csinálnék legközelebb másként?

A tanulási ciklus tehát:

TANULJ → ALKALMAZD → REFLEKTÁLJ → FEJLŐDJ → ALKALMAZD ÚJRA

A valódi AI-jártasság ugyanis nem abból látszik, hogy valaki hány képzést végzett el.

Hanem abból, hogy másképp dolgozik-e utána.

A kutatások is egyre sürgetőbb tanulási kényszert jeleznek

A Microsoft 2025-ös munkahelyi trendkutatásában a vezetők 47%-a a meglévő munkatársak továbbképzését nevezte meg az egyik legfontosabb következő 12–18 havi prioritásként.

A vezetők arra számítanak, hogy öt éven belül csapataik tagjai már nemcsak használják, hanem tanítják és irányítják is az AI-agenteket. A vezetők 51%-a szerint az AI-val kapcsolatos képzés és készségfejlesztés a vezetői felelősség fontos részévé válik.

A LinkedIn 2025-ös munkahelyi tanulási kutatása pedig érdekes összefüggést mutat: azoknál a szervezeteknél, amelyek érett karrier- és tanulási rendszerekkel rendelkeznek, 51% tartja magát élenjárónak az AI bevezetésében, míg a kevésbé fejlett szervezeteknél ez csak 36%.

Ez persze nem bizonyítja, hogy a tanulás önmagában okozza a sikeres AI-transzformációt, de erősen jelzi, hogy a technológiai átalakulás és a szervezeti tanulási képesség kéz a kézben jár.

És mi történik 2–3 év múlva?

Remélhetőleg a 20–20–60 valóban csak egy tanulási gyorsítósáv.

Ha az AI-jártasság beépül a mindennapi vezetői működésbe, kialakulnak az AI-ra felkészült vezető kompetenciái, és természetessé válik az ember és az AI együttműködése, akkor a strukturált tanulás aránya ismét csökkenhet. Visszatérhetünk a normál forgalomba. Csak közben remélhetőleg egy jóval tanulóképesebb szervezetté váltunk, mert szerintünk az AI-transzformáció egyik legfontosabb vezetői kérdése végül nem az lesz:

„Milyen AI-eszközt vezessünk be?”

Hanem ez: „Képes-e a szervezetünk olyan gyorsan tanulni, amilyen gyorsan a technológia változik?”

• Ha nem, akkor az AI-stratégiánk egy technológiai projekt marad.
• Ha igen, akkor valódi szervezeti átalakulássá válhat.

70–20–10? Igen. De most egy időre kapcsoljunk gyorsítósávba: 20–20–60.