• A kutatás 1082 kitöltővel készült, kiegyensúlyozott nemi arány mellett.
• A ChatGPT domináns (81%), a munkahelyek többsége támogatja az AI-t (73%), és sokan pozitív hatást éreznek (66%).
• A képzés erősen hiányzik: csak 26% kapott bármilyen AI-képzést.
• A fizetős hozzáférésben különbség van: előfizetés férfi 32% – nő 24%.
• A céges fizetős verzióknál még nagyobb a rés: férfi 42% – nő 28%.
• Az időnyereségben is megjelenik a különbség: heti 6+ óra férfi 37% – nő 26%.

AI-használati különbségek nők és férfiak között 2025-ben: mit jelent ez a KKV-k döntéseiben?

Az AI-ról könnyű úgy beszélni, mintha egyenlő esélyeket teremtene: „ott van, elérhető, használd”. A 2025-ös magyarországi AI-használati kutatásom adatai alapján viszont az látszik, hogy a technológia terjedése gyors, de az előnyök eloszlása már most sem egységes.

A kutatásban 1082 kitöltő vett részt, az adatfelvétel 2025. március 20. és június 8. között zajlott, és a nemek aránya közel kiegyensúlyozott (49,6% férfi, 48,2% nő). Ez azért fontos, mert így a különbségek nem „mintahibaként” jelennek meg, hanem valós mintázatokként, amelyekre KKV-vezetőként érdemes ránézni.

Röviden a nagy kép: használják, támogatják, szeretik – de nincs mögötte rendszer

A „headline” adatok kifejezetten erősek:

• A rendszeres AI-használók körében a ChatGPT az elsődleges eszköz (81%).
• A válaszadók 73%-a olyan munkahelyen dolgozik, ahol támogatják az AI-használatot.
• 66% azt jelzi, hogy az AI pozitív hatással van a munkájára.

A gond ott kezdődik, hogy a szervezeti felkészülés látványosan lemarad: a válaszadók mindössze 26%-a kapott bármilyen AI-képzést.
Ez a kombináció tipikusan azt eredményezi, hogy az AI-használat „szokássá” válik, de nem „rendszerré”. Márpedig KKV-ban a különbség a kettő között az, hogy az előny megmarad egyének szintjén, vagy beépül a működésbe.

Hol látszik először a különbség? A hozzáférésnél

A kutatás egyik legérzékenyebb tanulsága, hogy a fizetős AI-eszközökhöz való hozzáférésben markáns eltérések vannak:

• Bármilyen előfizetés: férfi 32% – nő 24% (8 százalékpont különbség).

Ez sokszor „apróságnak” tűnik, pedig a fizetős verziók jellemzően nem csak kényelmesebbek, hanem stabilabbak és bővebb funkcionalitást adnak:

• magasabb kvóták és kevesebb korlátozás
• gyorsabb válaszidő, több funkció
• jellemzően jobb modellek és több beállítási lehetőség

Aki többet tud próbálkozni, gyorsabban épít rutint. A rutin pedig idővel teljesítménykülönbséggé válik.

Céges verzió: itt már nem „egyéni döntésről” beszélünk

A különbség még erősebb, ha a céges és magánhasználatot szétválasztjuk:

• Fizetős céges verzió: férfi 42% – nő 28% (14 százalékpont).
• Fizetős magán verzió: férfi 35% – nő 28% (7 százalékpont).
• Ingyenes magán verzió: férfi 44% – nő 55% (nőknél magasabb).

Ezen a ponton már érdemes kimondani: a céges AI-hozzáférés erőforrás-elosztási kérdés. KKV-ban ez tipikusan úgy néz ki, hogy „akinek kell, kap”, csak épp nincs leírva, mit jelent az, hogy „kell”. Így a hozzáférés sokszor nem workflow-alapú, hanem szerep- és láthatóság-alapú.

Ha szeretnél ehhez egy átfogó keretet, a Mesterséges intelligencia, ChatGPT és Gemini pillar oldalon össze van szedve a fogalmi alap és a tipikus céges tanulási út is.

Pozíció szerint még jobban látszik: ahol több a döntési jog, ott nagyobb a rés

A céges előfizetéssel rendelkezők aránya pozíció szerint is eltér:

• Vezető, középvezető: férfi 57% – nő 46% (11 százalékpont).
• Szabadúszó / EV: férfi 23% – nő 12% (10 százalékpont).
• Alkalmazott: férfi 27% – nő 25% (kicsi eltérés).

Ez üzleti szempontból azért érdekes, mert az AI egyre inkább „döntés-előkészítő” eszköz is. Ha a jobb eszközök és a stabil céges hozzáférés aránya felfelé haladva nő, akkor a stratégiai sebességben is különbségek képződnek.

Egy kapcsolódó, edukatív referencia ehhez a gondolkodáshoz: a Green Fox Academy esettanulmány jó példa arra, hogyan lehet szervezeti szinten keretezni és támogatni a digitális- és AI-jellegű tudásépítést.

Képzés: itt nem a „nemi rés” a fő történet, hanem a közös lemaradás

A képzéseknél kisebbek az eltérések a két nem között, viszont a rendszer szintjén nagyon erős a hiány:

• A nemek szerinti bontás közelít egymáshoz, de sokan nem kaptak oktatást.
• A teljes mintában az AI-képzés aránya 26%, és sokaknál nincs is tervben.

Szakmai szempontból ez azért kritikus, mert képzés nélkül a szervezet nem tudja standardizálni:

• mire használjuk az AI-t és mire nem
• hogyan ellenőrzünk, hogyan jóváhagyunk
• hogyan lesz a „jó prompt” csapat-szintű tudás, nem egyéni trükk

Ha ezt a részt gyorsan szeretnéd „felhúzni”, érdemes a csapatnak adni egy közös minimumot. Ehhez a ChatGPT-hez kapcsolódó anyagaim kifejezetten gyakorlati, workflow-közeli megközelítést adnak.

Időnyereség: amikor a különbség már termelékenységként jelenik meg

A kutatás egyik legbeszédesebb része az időmegtakarítás. Önbeszámoló alapján:

• A férfiak 37%-a legalább heti 6 órát spórol (6–10 óra vagy 10+ óra), míg a nőknél ez 26%.

A bontásból az is látszik, hogy a nők nagyobb arányban vannak a 2–5 órás sávban, a férfiaknál pedig magasabb a 10+ óra aránya.
Ez nem értékítélet, és nem is „képességkülönbség”. Sokkal inkább arra utal, hogy eltérő munkakörökben, eltérő hozzáférési szinteken, eltérő feladatokkal használják az AI-t. KKV-szinten viszont a következmény ugyanaz: ahol több az időnyereség, ott gyorsabban épül a teljesítményelőny.

KKV döntési szintre fordítva: mi a teendő, ha nem szeretnél véletlenszerű AI-előnyöket?

A kutatás alapján a kérdés nem az, hogy „használjátok-e az AI-t”, hanem az, hogy a hozzáférésből és a rutinból származó előny:

• egyének között szóródik szét
• vagy csapatban, mérhetően épül be

A legtöbb ügyfelemnél akkor kezd el „megérkezni” az AI, amikor három dolog egyszerre történik:

• van kijelölt workflow (pl. ajánlatírás, kampány-előkészítés, riportolás, ügyfélszolgálati válaszok)
• van hozzáférés (eszköz + jogosultság)
• van minimum tréning és minőségbiztosítás

A cikk végén a kapcsolódó Instagram poszt is ehhez ad egy rövid, vezetői „ellenőrzőlistát”, és érdemes belenézni a kapcsolódó YouTube videóba is, mert ott ugyanezt a logikát példákon keresztül bontom ki.

‍

5 tipp, amit ma is be tudsz vezetni a cégedben

• Írd le, ki és milyen workflow-ra kap fizetős / céges AI-hozzáférést (ne „szimpátia” alapján dőljön el)
• Válassz ki 2–3 folyamatot, ahol biztosan van megtérülés (ajánlat, kampány, riport, ügyfélkommunikáció)
• Készítsetek közös „prompttárat” 10–15 bevált mintával, hogy ne mindenki a nulláról induljon
• Tarts 60–90 perces belső mini-tréninget (szabályok, példák, ellenőrzés), és ismételd negyedévente
• Mérd az időnyereséget egyszerűen: heti 3 kérdéses pulzus + 1 konkrét workflow időmérés előtte–utána

Összefoglaló

A 2025-ös kutatás egyik legfontosabb üzenete, hogy az AI már belépett a hétköznapi munkavégzésbe Magyarországon, de a használat mögött kevés a szervezeti keret.  A nemek szerinti bontás pedig azt mutatja, hogy a hozzáféréshez kötődő előnyök (előfizetés, céges verzió, pozícióhoz kötött erőforrások) nem egyformán oszlanak el.

KKV-szinten ebből nem „társadalmi vitát” érdemes csinálni, hanem vezetői döntést: ha az AI termelékenységi eszköz, akkor hozzáférésben, képzésben és workflow-ban is rendszert kell építeni. Ha ezt nem teszed meg, az AI-előny véletlenszerűen képződik a cégen belül, és idővel teljesítménykülönbséggé áll össze.

Ha szeretnéd, a következő lépésben ehhez a cikkhez is elkészítem a SEO title-t, SEO descriptiont és egy SEO-barát GYIK blokkot (kifejezetten keresőkifejezés-szerű kérdésekkel), ugyanebben a stílusban.

‍