IT készséglista 2026-ban

A legfontosabb IT készségek listája évről-évre változik, és bár korábban is érezhető volt, hogy a soft skillek segíthetik a karrierút dinamikusabb felívelését, ez a mai munkaerőpiacon sok IT szerepben már nem csak hasznos extraként, hanem alapelvárásként jelenik meg. A technikai tudás fontossága mellett a legnagyobb hangsúly a döntéshozó képességen, kommunikáción, felelősségvállaláson, reziliencián van. Érdeklődve nézem a szükséges soft skillek listáját, népszerűségének növekedését és előretörését a technológia területén több, mint tíz éve, és rendszeresen előadásokat is tartottam a témában. Nézzük hát meg, hogy mely készségekre lesz szüksége a jövő IT szakembereinek 2026 után!

Milyen kérdéseken gondolkodunk ma:

1. Miért fontos az IT készség listáról tudnod?

2. Miért nem elég csak jó technológiai szakembernek lenni?

3. Melyek az AI által könnyen automatizálható IT-s feladatkörök?

4. Melyek az AI által nehezen automatizálható IT-s feladatkörök?

5. Mi az az analitikus és kritikus gondolkodás és miért fontos?

6. A kérdezéstechnika karrier skill lett?

7. Aktív tanulás juniorként az AI-korszakban?

8. Mit tanuljon és hogyan fejlődjön egy IT szakember 2026-ban?

9. Hogyan tudod mérni az előrehaladásod?

10. Milyen a szakmai önismereted?

1. Miért fontos az IT készség listáról tudnod?

Az AI nem csak az eszközkészletet változtatta meg, hanem a szerepeket is. A mai IT-s világban egyre több szerepben már nem az a kérdés, hogy használod-e az AI-t a munkád során, hanem az, hogy milyen minőségben teszed ezt. Elképesztő munkahatékonyság-növekedést látunk a programozói munkák során, ahol gyorsult a kódolás a kódgenerálásnak köszönhetően, pikk-pakk készülnek sokoldalas dokumentációk, tesztötletek, elemzések. De ha nem ezekben kell kitűnni, akkor mit tehetsz azért, hogy fejlődj és sikeresebb szakember lehess a jövőben?

A pusztán végrehajtó jellegű technikai munka értéke több területen csökkenhet az 5-10 évvel ezelőtti értékéhez képest. Korábban több belépőszintű szerephez még elég volt egy kis programozó tudásra szert tenni és már lehetőség volt kezdőként gyakorlatot szerezni, idővel beletanulni a szakmába és a gyakorlatban fejlődni. Szélsőségesen gondolkodók ezért az új trendek miatt azt nyilatkozzák, hogy az IT-s munkák teljesen eltűnnek, ami azért nincs így, de valódi és gyökeres átalakuláson megy keresztül a piac, ebben egyetértünk, bár ennek sebessége és mértéke ország-, cég- és szakterületfüggő.

Melyik IT készség lesz a legfontosabb? A friss munkaerőpiaci jelentések azt mutatják, hogy felértékelődik a döntéshozás képessége, a jó kommunikáció, felelősségvállalás, kreativitás és a kritikus/analitikus gondolkodás. Épp ezért jó eséllyel egyre nagyobb értéke lesz annak az IT szakembernek, aki a legrugalmasabban tud alkalmazkodni, gondolkodni, kérdezni és legfőképp dönteni. A kérdés most már nem az AI használatán vagy nem használatán van, hanem az alkalmazkodáson, a technológiával való együttműködés minőségén.

2. Miért nem elég csak jó technológiai szakembernek lenni?

A technikai tudás nagyon fontos, továbbra is, ezt nem szabad elfelejteni, hiszen ez kell, hogy a döntéseid alapja legyen. Felejtsd hát el a riogatást, hogy nincs értelme megtanulni programozni, természetesen ez nem igaz! De ki kell mondani sajnos, hogy önmagában már nem elég. Korábban is sokat jelentett a karrierút szempontjából, ha valakinek erős soft skilljei voltak, ma pedig már komoly versenyelőnyt jelentenek, és egyre több helyen elvárásként jelennek meg.

Fel kell tennünk a kérdést, hogy mi az, amit érdemes automatizálni és mi az, ahol az embernek kell pozícióban maradnia. Valószínű, hogy a repetitív feladatokat és az automatizálható területeket át fogja venni az AI, a munkaerőpiaci hírek is azt mutatják, hogy több területen átalakulnak az elvárások és a cégek újragondolják a szakmai csapataikat. Ez annyit jelez, hogy igen, vannak olyan feladatkörök vagy részfeladatok, amelyek elvégzésére már egyre kevésbé van szükség emberi munkaerőre, mert az AI gyorsan és használható minőségben elvégzi ezeket a feladatokat, esetleg a korábbi tizenfős csapat helyett elegendő 2-3 jó szakember, többre nincs szükség. Máshol viszont továbbra is szükség lesz az emberre, mint ellenőrre és végső döntéshozóra, aki átlátja a folyamatokat, érdemes hát ezekre fókuszálni. Melyek ezek a feladatkörök?

3. Melyek az AI által könnyen automatizálható IT-s feladatkörök?

Ilyen az első szintű ügyfélszolgálati munkák, az alap kódolási feladatok, az alap dokumentációírás, az egyszerűbb tesztelési munkák, data reportok, webes tartalomkezelés, alap UI copy / UX writing feladatok, toborzási és egyes HR admin feladatok. Ezeken a területeken több olyan részfeladat is van, amely automatizálható. Azoknak, akik ilyen beosztásban dolgoznak jelenleg, el kell gondolkodniuk azon, hogy hogyan képzelik el a jövőjüket és érdemes megtervezniük, hogy milyen úton tudnak úgy fejlődni, hogy a munkájukra szükség legyen a jövőben is. Kemény mondatok ezek, de én az őszinteség híve vagyok, támogató szakemberként sem szépítem a tényeket. Különösen ezen a pályán (de véleményem szerint minden más területen is) a folyamatos tanulás és fejlődés ma már gyakorlatilag elkerülhetetlen. Érdemes hónapokban mérhető fejlődési lépésekben gondolkodni, nem többéves, távoli célokban. A változás dinamikusan és folyamatosan zajlik körülöttünk, sok területen valószínűleg kevesebb idő lesz az alkalmazkodásra, érdemes időben elkezdeni a tudatos felkészülést.

A World Economic Forum szerint a munkavállalók jelentős részének újra kell képeznie majd magát a technológiai fejlődéshez való adaptáció céljából, sőt, a kutatás (Future Jobs Survey) becslése szerint erre a dolgozók 40%-ának kevesebb, mint 6 hónap áll rendelkezésére. 2025 április és június között a népszerű online képzéseket futtató Coursera platform jelentése szerint az önmagukat továbbképzők száma a négyszeresére nőtt!

Mennyi idő kell ahhoz, hogy továbbképezd magad?

Forrás: World Economic Forum, Future of Jobs Report. Eredeti ábra alapján készült magyar változat:

4. Melyek az AI által nehezen automatizálható IT-s feladatkörök?

Mi a helyzet azonban azokkal a feladatkörökkel, ahol az üzleti célt szem előtt tartva kockázatokat és felelősséget kell vállalni, döntéseket hozni? A cégek várhatóan ezekben a pozíciókban, ahol nagy kockázatú, üzleti következményekkel járó döntéseket kell hozni, nem fogják az AI-ra bízni a választást, mert nem engedheti meg magának a hibákat. Azok a cégvezetők, akikkel az elmúlt években beszélgettem coach-ként, előnyben részesítik a hatékonyságot, profitot és az előrehaladás kiszámíthatóságát, de a kockázatokat igyekeznek minimalizálni. Úgy vélik, hogy az AI-ra bízni üzleti eredményre kiható döntéseket pedig nem kis kockázat. Lehet, hogy az AI tud kódot írni, de nem biztos, hogy érti a céges politikát, a valódi problémát, a rejtett üzleti kockázatokat, a csapat működését és nem biztos, hogy tekintettel lesz a karbantarthatóságra. Az IT szakembereknek tehát nemcsak programozásban érdemes fejlődniük. A technikai alapok mellé egyre fontosabb, hogy végrehajtó szerepéből elő kell lépniük a döntéstámogató szerepbe, a kapott eredményeket tudniuk kell értékelni, a kódírásból elő kell lépniük a rendszert átlátó gondolkodó és problémamegoldó szerepbe. Ehhez várhatóan az egyik legfontosabb készség az analitikus és kritikus gondolkodás lesznek.

Prompt engineer – Új munkakör van születőben?

Nem csak csökkenő kereslet van egyes feladatkörökre, de újak is születőben vannak. 2025 májusában LinkedIn-en végeztek kutatást a Cornell University szakemberei több, mint 20 ezer álláshirdetést vizsgálva, ebből 72 új prompt engineer (prompt mérnök) álláshirdetés volt. Azt találták, hogy bár a prompt engineer állások még relative ritkák, de egy új munkakör megjelenésének lehetünk szemtanúi és ez a munkakör egy teljesen egyedi készségprofilt igényel. Lehet, hogy ez lenne számodra a megfelelő irány? Gondoltál már rá?

A prompt-mérnököknek mesterséges intelligencia terén szerzett ismeretekre (22,8%), prompt-tervezési készségekre (18,7%), jó kommunikációs készségekre (21,9%) és kreatív problémamegoldó képességekre (15,8%) van szükségük.

A kreativitás, az analitikus és kritikus gondolkodás tehát, mindenképp olyan IT készség, amelyek fejlesztésére érdemes időt szánnia a jövő szakembereinek.

5. Mi az az analitikus és kritikus gondolkodás és miért fontos?

Emlékszem életem első soft skills témájú prezentációira még 2016-ból, amikor azt hajtogattam az előadásaimon, hogy a kritikus gondolkodás, mint fontos készség, milyen gyorsan tör előre a Top10-es World Economic Forum által kiadott készséglistán. A listán vezető készségek az analitikus gondolkodás, innováció, aktív tanulás és tanulási stratégiák, valamint a komplex problémamegoldási készség és a kritikus gondolkodás.

Az analitikus gondolkodás egy logikai képesség, azaz elemzés, mérlegelés, információk értékelése, mintakeresés, logikai összefüggések átlátása, döntéstámogatás. Ez a legfontosabb készség a listán a jövő szakemberei számára. Ha magas szintre fejlesztetted ezt a képességedet, akkor képes vagy egy komplex problémát részekre bontani, összefüggéseket keresni közöttük, adatokat átlátni, következtetéseket levonni.

A kritikus gondolkodás a mérlegelés, ellenőrzés, megbízhatósági vizsgálat alapja. Ha magas szintre fejlesztetted ezt a képességedet, akkor nem fogadsz el mindent automatikusan, amivel találkozol, hanem megvizsgálod, mi hiányzik belőle, milyen torzítások lehetnek benne, mi lenne a következménye annak, ha elfogadnád az eredményt. Az AI akkor is magabiztosan fog választ adni, ha nincs igaza, téved vagy hallucinál. Ha ezt automatikusan elfogadod, akkor hibás architektúrát építhetsz fel vele, biztonsági réseket hagyhatsz, rossz üzleti döntéseket hozhatsz, stb. A kritikus gondolkodás lényege, hogy képes vagy ellenőrizni az AI által kiadott outputot, érted, hogy mi volt az eredeti feladat és felismered, ha hiányzik a megoldásból valamelyik fontos szempont.

Egyes matematikai jellegű feladatok és az ismétlődő vagy mintakövető programozási feladatok erősen automatizálhatók, de a jövő IT szakembere attól lesz értékes, hogy nem kapcsolja ki a saját ítélőképességét, mer és tud nemet mondani, határokat húzni, változtatni és dönteni.

A Coursera Job Skills Report 2026 jól mutatja, hogy nőtt a kritikai gondolkodást fejlesztő kurzusokra jelentkezők száma az előző évhez képest: +168% az adatelemzők, +101% a szoftver- és termékfejlesztők, +91% az informatikusok, valamint +185% a GenAI-tanulók körében.

6. Aktív tanulás, jobb kérdések? A kérdezéstechnika karrier skill lett.

„A jó kérdések nyitják meg az ajtókat a jobb válaszok előtt.” – Taibi Kahler

Általánosságban elmondható, hogy aki jobban kérdez, az jobb válaszokat is kap, és ez igaz akár embertől, akár AI-tól kérdezünk. Támogató szakemberként éveket töltöttem el azzal, hogy kérdezéstechnikát tanultam és nagyon hasznosnak bizonyult az életem sok területén. A kérdezéstechnika fejlesztése sok IT szakembernek is hasznos lehet, különösen akkor, ha AI-jal és ügyfelekkel, stakeholderekkel dolgozik.

A prompt-olás, azaz az AI-nak adott feladatok megírása egyszerűnek tűnik, de valójában egy összetett gondolkodási képességet igényel, az analitikus gondolkodást, amikor egy komplex problémát részekre bontasz és ehhez megfelelő prompt pontokat illesztesz. Ahhoz, hogy jó feladatot tudj adni az AI-nak, jó kérdéseket kell feltenned és pontosan tudnod kell, hogy

• Mi a probléma?
• Mi történik, ha nem oldjátok meg?
• Mi számít sikernek?
• Milyen döntést támogatsz a feladat megoldásával?
• Milyen kérdésekre keresed a választ pontosan?
• Milyen AI-t használsz, ennek mik a korlátai, hol szokott hibázni, mire képes és mire nem?

Minél jobban érted, hogy mi a probléma, annál jobb kérdéseket tudsz feltenni és annál hasznosabb válaszokat fogsz kapni.

Az önálló tanulásra való képesség még jobban felértékelődött az AI-korszakban. Nem az a sikeres, aki mindent tud, hanem az, aki jól tud tanulni, jókat kérdez és utánajár a felmerülő kérdéseknek. Az aktív tanulás azonban szorosan kapcsolódik ehhez. Mit jelent ez? Aki aktívan tanul az nem csak elolvassa vagy meghallgatja az információt, esetleg kitölt néhány tesztet és papírt szerez a „tudásáról”, hanem kísérletezik, hibát keres, kérdéseket tesz fel, alternatív megoldásokat keres, összehasonlítja a kapott eredményeket, egyszóval használja a tudást. Mikor tanultál így valamit utoljára? Tudnál részletesen mesélni róla egy felvételi interjún?

7. Aktív tanulás Juniorként az AI-korszakban?

Az AI előtti korszakban a junior munkatársak sok, kezdő szintű feladat megoldásával, fokozatosan tanultak bele a szakma gyakorlati részébe. Ma az AI korában azt láthatjuk, hogy sokan AI-jal villámgyorsan megoldják ezeket a feladatokat, és büszkén tovább haladnak, de ez nem feltétlenül jelent valódi tanulást, csak gyors feladatmegoldást, ha közben nem értették meg a megoldás logikáját. Nem csak az a probléma, hogy több piaci jel arra mutat, hogy jelenleg kevesebb lehetőséget kapnak a junior szakemberek a munkaerőpiacon, hanem az is, hogy a munkájuk során nem teszik le a megfelelő alapokat, ezért fennállhat annak a veszélye, hogy szakmai szempontból seniorrá is később válnak és gyengébb alapokra építkeznek majd. Kezdőként tehát nagyon fontos, hogy ne támaszkodj kizárólag az automatizálásra, és ha kell, otthon tedd bele a szükséges plusz munkát és erősítsd meg az alapkészségeidet! Az AI-t használhatod tanulási segédeszközként, arra is remekül alkalmazható. Programozási sebességben nem fogod legyőzni az AI-t, de nem is ez a cél. Viszont, ha nem tudsz elég jól programozni, nem fogsz tudni felelősséggel elemezni és döntést hozni a jövőben senior fejlesztőként sem! Mindig tedd fel a kérdést: El tudom magyarázni, hogy miért működik ez a kódsor, amit eredményképp kaptam? Mi romolhat el tőle? Hogyan tesztelném?

Az AI-jal kapcsolatos készségeidet nem a technikai alapok helyett, hanem arra ráépítve érdemes fejlesztened. A Coursera Job Skills Report 2026 is jól mutatta, hogy továbbra is fontosak például az olyan alapok, mint az adatbáziskezelés vagy a webalkalmazások ismerete és ezek mellé épülnek majd be az új AI-képességek, például az unsupervised learning és a multimodális prompt-ok.

8. Mit tanuljon és hogyan fejlődjön egy IT szakember 2026-ban?

Az IT-ban régebben is fontos volt a gyors tanulási képesség, de a folyamat mára még jobban felgyorsult. Nem reális, hogy minden eszközt meg tudj tanulni, ezért még fontosabbá vált a karriertervezés és tudatos szelekció. Mi az, ami csak trendi de nem járul hozzá a fejlődésedhez? Mi az, ami érdekes, de a szakmádban valójában nem tudod hasznosítani? Mi az, amit érdemes kipróbálnod és mi az, amire nemet kell tudnod mondani?

A PwC szerint globálisan az AI-skillekkel rendelkező munkavállalók átlagosan 56%-os bérprémiumot értek el 2024-ben, ami több mint duplája az előző évi 25%-nak. Ez nem csak egy eszköz ismeretét jelenti, hanem azt is, hogy valaki képes AI-val produktívan, ellenőrizhető módon, a saját szakmai keretein belül eredményesen dolgozni. AI készségekre tehát jó eséllyel szükséged lesz. Elkezdtél már tanulni? Használod a mindennapokban? Milyen szinten? Lenne még tere a fejlődésnek a szakmai életedben?

Akkor elmondhatjuk, hogy „csak” elég AI készségeket szerezni és készen is vagy? Nem. Sajnos, ha reálisan belegondolunk, érdemes azzal számolni, hogy az AI használata nem lesz mindig ingyenes, és elképzelhető, hogy minél nagyobb környezeti terhet ró a világra, minél nagyobb igény lesz rá üzletileg, annál drágább lesz. Ma még rengeteg AI tokent vesz egy cég a saját dolgozói számára, de ez egyre költségesebb lesz és nagyon sokat fog számítani, hogy ezt a keretet kinek tartják fent. Ha olyan szakember szeretnél lenni, aki halad a korral és ehhez a legmodernebb eszközöket meg is kapja a cégétől, akkor be kell tudnod mutatni, hogy érdemes vagy rá. Valószínűleg el fog jönni az a pont, amikor megméretik, hogy ki-mit ad hozzá az AI-hoz, amitől stabilabb, megbízhatóbb eredményeket hoz, mint más. Te milyen pluszt tudnál hozzáadni? Hol lesz a te versenyelőnyöd?

9. Hogyan tudod mérni az előrehaladásod?

Ebben is előnyben vannak azok, akik szeretnek és tudnak is rendszerben gondolkodni. Egy jó tanulási rendszer kialakítása most az IT szakemberek számára mondhatni missziókritikus feladat. Heti néhány óra célirányos technikai tanulás, AI használati gyakorlat, porfólióépítés és személyes vagy szakmai önismeret már néhány hónap alatt látványos eredményeket hozhat. Te mennyi időt fordítasz ezekre hetente? Havonta? Méred is?

A tanulási napló vezetése segít az előrehaladás verbalizálásában is, és meggyőző érveket is megalapoz a következő bértárgyalásra vagy állásinterjúra. Ma már nem elég felsorolni egy CV-n, hogy értesz a Pythonhoz vagy SQL-hez. Teljesen mindegy, hogy programozó vagy, adatelemző, tesztelő, UX-es vagy product szakember, esetleg IT supportos, ha eredményt akarsz elérni, akkor be kell tudnod mutatkozni. Manapság a sok online kurzus felsorolása önmagában ritkán épít bizalmat, ahogy AI-val épített kódsorokat sem érdemes mutogatni, mint saját terméket, csak transzparensen érdemes felhasználni, bemutatva a saját szerepedet.

De akkor mi az, ami bizalmat épít?

• üzletileg releváns projektek GitHub-on
• saját weboldal esettanulmányokkal, blogposztokkal
• dashboardra kivezetett tanulmányi napló az elmúlt 6-12 hónapodról
• döntési napló a meghozott és érvekkel alátámasztott szakmai döntéseidről
• előtte-utána példák arra vonatkozóan, hogy milyen értéket adsz hozzá a projektekhez
• AI-val támogatott munkád bemutatása, különös tekintettel a validálási képességed bemutatására

Te hogyan tudod bemutatni a jelenlegi tudásod és szakmai relevanciád?

10. Milyen a szakmai önismereted?

Az elmúlt hónapok coaching beszélgetései rávilágítottak számomra arra, hogy sok IT szakemberben fordulnak meg azok a kétségek, hogy „elég jó vagyok-e?„, vagy „le fogok maradni, nem tudok ezzel lépést tartani„, vagy, hogy „mi lesz a munkámmal, ha átveszi az AI?”

Az AI megjelenése nem csak technikai kérdéseket vet fel, de identitásbeli és önbizalmi kérdéseket is. Valószínűleg egyre fontosabb lesz a jövő szakemberei számára a bizonytalanság és az állandó változás tolerálása, a stresszkezelés, a folyamatos önreflexió, a reális önértékelés és a személyes határainak védelme. Nem az a cél, hogy soha ne legyél bizonytalan, hanem hogy ez a bizonytalanság ne határozza meg a karrieredet. Erről egy tágabb kutatást és egy könyv írását is tervezem, még idén. Ha érdekel, kövesd az oldalam, hamarosan bővebben is írok majd róla!

A korábban már említett Future of Jobs összefoglalóban is láthattad, hogy milyen fontos a reziliencia, a rugalmasság és az agilitás. Felállni a nehéz helyzetekben, alkalmazkodni, működőképesnek maradni nyomás alatt is, feldolgozni a sikertelenséget sokak számára még a korábbinál is nagyobb kihívást jelenthet. Beadni 100+ állásjelentkezést és nem kapni visszajelzést, folyamatosan újratervezni, még többet tanulni és mégis azt érezni, hogy alig tudsz valamit, nem kis frusztrációtűrést igényel. Érdemes támogató szakemberrel készülni a nagyobb kihívásokra, aki segít új működésmódot kialakítani. A gondolkodásmódod nagyban befolyásolja a jövőd és hogy hogyan tudsz alkalmazkodni a kihívásokhoz. Elmosódnak a szerephatárok, eszközkészletek változnak és azt kell tudnod mondani, hogy

„Van egy erős technikai alapom, de lehet, hogy a szakmai elvárások köre tágulni fog és jobban kell kommunikálnom, kérdeznem, validálnom, a többi emberrel és az AI-jal együtt dolgoznom. Tudatosítottam ezt magamban és felkészültem a kihívásokra.”

És te felkészültél?

Karrier támogatás IT szakembereknek online, ha beszélgetnél valakivel: Küldj egy üzenetet!