A gyakornoki programok reneszánsza

Egyre több vállalat ismeri fel újra, hogy a gyakornoki programok működnek. Az IBM például 90%-os megtartási arányról számolt be öt év alatt a 12 hónapos regisztrált gyakornoki programjainál. A Google, Microsoft, Amazon és más nagy vállalatok szintén jelentős gyakornoki programokat tartanak fenn, amelyek 80% munkahelyi képzést kombinálnak 20% technikai oktatással.

Az Amazon például több mint 1.000 új gyakornoki helyet hoz létre az Egyesült Királyságban 2025-re, és a program indulása óta már több mint 3.500 résztvevőt fogadott. Egyes képzési pályákon a konverziós arány eléri a 100%-ot, azaz minden gyakornok teljes munkaidős állást kap a program végén.

A bootcamp-ek meglepő sikerarányai

A kódoló bootcamp-ek a kihívást jelentő környezet ellenére is lenyűgöző elhelyezkedési arányokat érnek el. Az iparági átlag szerint a végzettek 71%-a talál állást 180 napon belül, a legjobb programok pedig ennél is jobban teljesítenek: a General Assembly 95,7%-os, az App Academy New Yorkban 95%-os, a Flatiron School pedig 90%-os elhelyezkedési arányt ér el. Ez azt mutatja, hogy az alternatív képzési útvonalak is sikeresek lehetnek a munkaerőpiacra való belépésben – főleg, ha a képzés mellett gyakorlati tapasztalatot is adnak.

AI-támogatott mentorálás helyett AI-val való együttműködés

A legsikeresebb cégek nem a juniorok pótlására, hanem a munkájuk támogatására építik be az AI-t. Ez azt jelenti, hogy a junior fejlesztők nemcsak klasszikus programozási ismereteket sajátítanak el, hanem:

• AI-együttműködési készségeket,
• prompt engineering alapokat,
• AI által generált kód ellenőrzését és javítását.

Így a junior tanul az AI-től, a senior / cég pedig tanul a juniortól

– ahogy egy bölcs kollégám fogalmazott.

Az értékelési módszerek forradalma

Egyre jobban teret nyernek az alternatív értékelési módszerek. A hagyományos diplomakövetelmények helyett előtérbe kerül a portfólió-alapú értékelés, technikai kihívások megoldása és készség-első felvételi szemlélet. A felvételi vezetők 70%-a ma már változatos projekt portfóliókat vár, és a toborzók 60%-a a problémamegoldási bemutatókat részesíti előnyben a képesítésekkel szemben.

Mit csinálunk mi a Virgonál?

Bevallom, mi is küzdünk ezzel a dilemmával. Mégis úgy döntöttünk, hogy:

• Megtartjuk a junior pozíciókat, de máshogy strukturáljuk őket
  Minden junior mellé továbbra is tapasztalt mentort rendelünk
• Az AI-eszközöket tanulási segédeszközként használjuk
  A Copilot nálunk a junior fejlesztők tanítási eszköze, nem a helyettesítője
• Számszerűsítjük a hosszú távú megtérülést
  Igen, egy junior betanítása 1-2 év alatt hozza vissza a “befektetést”, ha mindkét fél elkötelezett és türelmes
• Hibrid modellt alkalmazunk
  A hatékonyságot az AI biztosítja, a kreativitást az ember.

A Gartner előrejelzései szerint 2028-ra a vállalati szoftvermérnökök 75%-a AI kódasszisztenseket fog használni, miközben 2025-re a szoftverfejlesztési vezetői szerepek több mint 50%-a kifejezetten megköveteli a generatív AI felügyeletét. Ez azt jelenti, hogy a jövő nem AI vagy ember – hanem AI és ember.

Ehhez a megközelítéshez illeszkedik a hazai nézőpont is: az AI-t érdemes erősítésre használni, nem kiváltásra. Palkovics László az Indexnek adott korábbi interjújában így fogalmazott:

Az AI-ba fektetett forintok hatása sokkal nagyobb, mint amit más területen ugyanannyi pénz elköltésével lehet elérni. A jó hír az, hogy nem vesznek el munkát, csak azt, amit most nekünk kellene végeznünk, pedig veszélyes vagy nehéz feladat. Viszont új munkahelyek és pozíciók jönnek létre.

Ez a szemlélet jól rímel a készség-első értékelésre, a valós projekteken szerzett tapasztalatra és az AI-val támogatott, de ember által vezetett mentorálásra.

A globális kép: nem csak mi küzdünk

A nemzetközi munkaerőpiac adatai nagyrészt az amerikai trendeket tükrözik. Az Indeed statisztikái szerint Kanada a junior fejlesztői pozíciók számát szinte azonos mértékben csökkenti, mint az Egyesült Államok, és az Egyesült Királyság, Franciaország, valamint Németország is ebbe az irányba tart.

Pozitív kivétel Ausztrália, ahol a fejlesztői álláshirdetések száma még mindig a 2020-as szint felett van. Eközben a világ vezető egyetemei – például a Stanford, az MIT és a Carnegie Mellon – márintegrálták az AI eszközöket a kurzusokba, miközben továbbra is az alapok megértésén tartják a hangsúlyt.

Az előre vezető út: egyensúly a hatékonyság és fenntarthatóság között

Az igazság az, hogy az AI nem fog eltűnni. És nem is kellene. De ha teljesen kiiktatjuk az emberi tényezőt a fejlesztésből, akkor egy olyan jövő felé haladunk, ahol a technológia ugyan fejlődik, a mögötte álló tudás és kreativitás viszont lassan elsorvad. Hiszen azáltal, hogy például olyan kódot generál az AI, amit később csak ő fog megérteni, a karbantartási költségek is lényegesen megemelkedhetnek. Ezért az AI -t arra kell használni, amire az való:asszisztensként, nem döntéshozóként.

A legsikeresebb megközelítések integrálják az AI képességeket, miközben fenntartják az emberi szakértelem fejlődésének útvonalait. A minden junior pozíciót megszüntető vállalatok rövid távú termelékenységet nyerhetnek, de kockáztatják a jövőbeli senior tehetséghiányt.

A készségek evolúciója már folyamatban van és visszafordíthatatlan. A belépő szintű fejlesztőknek most más készségekre van szükségük:

• AI együttműködési képességekre,
• prompt engineering szakértelemre,
• kód-ellenőrzési tudásra AI-generált kimenethez,
• rendszerszintű gondolkodásra,
• és az üzleti kontextus megértésére.

A kérdés nem az, hogy AI-t használjunk-e. A kérdés az, hogy hogyan használjuk úgy, hogy közben a következő generáció fejlesztőinek is teret hagyjunk a növekedésre.

Az iparág alapvető választás előtt áll a rövid távú optimalizálás és a hosszú távú egészség között. Azok a vállalatok és egyének, akik a leghatékonyabban alkalmazkodnak ehhez az új paradigmához – elfogadva az AI-t mint erőteljes eszközt, miközben megőrzik az innovációhoz és növekedéshez nélkülözhetetlen emberi elemeket – fogják meghatározni a szoftverfejlesztés jövőjét.

Mert a végén nem az AI-eszközök fogják meghozni azt a kreatív döntést, ami megkülönbözteti a jó szoftvert a nagyszerűtől. Azt még mindig emberek teszik.

The Renaissance of Internship Programs

More and more companies are rediscovering that internship programs work. IBM, for example, reported a 90% retention rate over five years in its 12-month registered apprenticeship programs. Google, Microsoft, Amazon, and other major companies also maintain substantial internship programs that combine 80% on-the-job training with 20% technical education.

Amazon, for instance, plans to create more than 1,000 new apprenticeship positions in the UK by 2025 and has already hosted over 3,500 participants since the program’s inception. In some training tracks, conversion rates reach 100% — meaning every apprentice receives a full-time position upon completion.

The Surprising Success of Bootcamps

Coding bootcamps achieve impressive job placement rates despite their challenging environments. Industry averages show that 71% of graduates find a job within 180 days, while top programs perform even better: General Assembly reports 95.7%, App Academy in New York 95%, and Flatiron School 90%.

This demonstrates that alternative education paths can also succeed in preparing students for the job market — especially when they provide hands-on experience alongside technical training.

From AI-Supported Mentorship to AI Collaboration

The most successful companies don’t use AI to replace juniors, but to support them. This means that junior developers don’t just learn traditional programming skills — they also develop:

• AI collaboration abilities,
• prompt engineering basics,
• and skills to review and refine AI-generated code.

This way, the junior learns from AI — and the senior, or the company, learns from the junior

as a wise colleague once put it.

The Revolution of Evaluation Methods

Alternative assessment methods are gaining ground. Instead of focusing on formal degrees, companies increasingly emphasize portfolio-based evaluation, practical technical challenges, and a skills-first hiring mindset.

Today, 70% of hiring managers expect candidates to present diverse project portfolios, and 60% of recruiters prefer demonstrations of problem-solving ability over formal qualifications.

What We Do at Virgo

We’ll admit — we face the same dilemma. Yet we decided to:

• Keep junior positions, but structure them differently
  Every junior still has an assigned mentor.
• Use AI tools as learning aids
  At Virgo, GitHub Copilot is a teaching assistant, not a replacement.
• Quantify long-term ROI
  Yes, onboarding a junior may take 1–2 years to pay off, but only if both sides stay patient and committed.

Adopt a hybrid model – efficiency comes from AI, creativity from humans.

According to Gartner’s forecast, by 2028, 75% of enterprise software engineers will use AI coding assistants, while by 2025, over 50% of software development leadership roles will explicitly require generative AI oversight.

This means the future isn’t AI or human — it’s AI and human.

This aligns with the local perspective as well: AI should be used to augment, not replace. As László Palkovics said in an interview with Index:

The impact of money invested in AI is far greater than what could be achieved by spending the same amount elsewhere. The good news is that AI doesn’t take jobs away — it only takes over the dangerous or difficult tasks we’d otherwise have to do. Meanwhile, new roles and opportunities are created.

This mindset complements the skills-first approach, real project-based learning, and AI-supported but human-led mentoring.

The Global Picture: We’re Not Alone

The international job market largely mirrors U.S. trends. Indeed’s statistics show that Canada is reducing junior developer positions at nearly the same rate as the U.S., with the UK, France, and Germany following a similar pattern.

A positive outlier is Australia, where the number of developer job postings still exceeds pre-2020 levels. Meanwhile, top universities — such as Stanford, MIT, and Carnegie Mellon — have already integrated AI tools into their curricula, while continuing to emphasize a solid understanding of the fundamentals.

The Path Forward: Balancing Efficiency and Sustainability

The truth is, AI isn’t going anywhere — nor should it.

But if we eliminate the human element from development altogether, we risk a future where technology continues to evolve, but the human knowledge and creativity behind it slowly wither away. For example, if AI generates code that only it can later understand, maintenance costs could rise dramatically. That’s why AI must remain an assistant — not the decision-maker.

The most successful approaches integrate AI capabilities while preserving human expertise and growth paths.
Companies that eliminate all junior roles may gain short-term productivity, but they risk a severe shortage of senior talent in the future.

Skill evolution is already underway — and it’s irreversible. Entry-level developers now need a different skill set:

• AI collaboration abilities,
• prompt engineering expertise,
• proficiency in reviewing AI-generated code,
• system-level thinking,
• and understanding of business context.

The question isn’t whether to use AI. The question is how to use it — in a way that still leaves room for the next generation of developers to grow.

The industry faces a fundamental choice between short-term optimization and long-term health. Those companies and individuals who adapt best to this new paradigm — embracing AI as a powerful tool while preserving the human elements essential to innovation and growth — will define the future of software development.

Because in the end, it’s not AI tools that make the creative decisions that separate good software from great software.
That’s still done by people.

When the Machine Is Cheaper Than the Human

Nowadays, an increasing number of AI tools designed to support developers – like Cursor or Copilot – are available, offering substantial help in development processes for around $20 per month. For many companies, it seems logical to first increase efficiency with these solutions before considering hiring a new junior developer.

And honestly? I understand them.

The numbers speak for themselves: GitHub Copilot already serves over 1.3 million paying subscribers, and more developers are using AI assistance in their work every day. Microsoft’s study of 4,867 developers shows that these tools increase productivity by 26%, while GitHub and Accenture report developers complete tasks 55% faster.

An AI tool:

• is always available and never takes vacation or sick leave
• doesn’t require long onboarding
• can quickly learn from previous experience

Thus, it can effectively support the development process.

A junior developer, on the other hand, is a valuable, long-term investment who grows through the learning process, acquires new skills, and gradually brings more value to the team. This growth requires patience and support – a path companies are increasingly choosing less often.

The Decision Has Been Made – Companies Are Speaking

You might think this is still a future concern. But it’s not. Marc Benioff, CEO of Salesforce, declared in February 2025:

We are NOT hiring software engineers in 2025.

The reason?

We have seen such a remarkable productivity increase thanks to AI agents assisting our engineers that it resulted in a 30% improvement.

Microsoft is on a similar path: over 40% of its 2025 layoffs targeted software engineers, while CEO Satya Nadella announced that 30% of the company’s code is now written by AI.

At Shopify, CEO Tobi Lütke announced internally that they are introducing an “AI-first” hiring policy, requiring applicants to prove that AI cannot perform the work before new hires are approved.

This phenomenon has also appeared in Hungary. In early August, Docler–Byborg’s Budapest office began a “200-person, group-wide layoff”, explaining that “the company group will increasingly prioritize the automation of workflows and the application of AI solutions.” The company described this as an

inevitable reorganization process”, noting that “the use of AI in certain areas and departments allows for operating without human resources.

But What About Those Trying to Enter the Field?

Here lies the bitter irony: as the number of junior positions decreases, more people struggle with the classic trap that “2 years of experience required” appears even in entry-level positions.

Researchers call this the experience paradox, and the numbers are alarming: over 80% of so-called “entry-level” jobs in the San Francisco Bay Area require at least two years of experience, while 55% of entry-level postings ask for 3+ years of experience.

Within a week, I spoke to three recent graduates who all said the same thing: “I can’t gain experience because I have no experience.”

Meanwhile, tech internship applications have become 2.5 times more competitive than average, and applications for data science and software developer internships are six times oversubscribed.

The Problem of the Future Has Already Begun

If we choose AI tools over junior developers today, it’s worth considering who will be the senior engineers five years from now capable of not only reviewing and fixing AI-generated code but also making complex architectural decisions. Creativity, intuition, and judgment remain uniquely human, and AI tools mostly act as highly efficient assistants.

Charity Majors, CTO of Honeycomb, clearly expressed the issue: “By not hiring and training junior engineers, we are cannibalizing our own future. Being a senior engineer isn’t primarily about coding skills; it’s about being able, in the long term and in a live environment, to understand, maintain, explain, and manage a large software system.”

AI is great at code generation, but:

• it doesn’t understand business context
• it cannot think creatively to solve problems
• it doesn’t see long-term consequences
• it cannot communicate and collaborate with people

“It’s like cutting down all the saplings because they’re not bearing fruit yet, and then wondering why there’s no forest in 20 years,” a senior developer colleague said at last week’s meeting.

Amikor a gép olcsóbb, mint az ember

Manapság egyre több ígéretes, fejlesztők munkáját támogatni hivatott mesterséges intelligencia eszköz érhető el – például a Cursor vagy a Copilot -, amelyek havi körülbelül 20 dollárért jelentős segítséget nyújtanak a fejlesztési folyamatokban. Sok cég számára logikusnak tűnik először ezekkel a megoldásokkal növelni a hatékonyságot, mielőtt új, kezdő fejlesztő felvételén gondolkodnának.

És őszintén? Megértem őket.

A számok magukért beszélnek: a GitHub Copilot már több mint 1,3 millió fizető előfizetőt szolgál ki, és ezen kívül is egyre több fejlesztő használ AI támogatást a munkájához. A Microsoft 4.867 fejlesztőn végzett tanulmánya szerint ezek az eszközök 26%-kal növelik a produktivitást, a GitHub és az Accenture pedig arról számol be, hogy a fejlesztők 55%-kal gyorsabban fejezik be a feladatokat.

Egy AI eszköz:

• mindig elérhető, nem megy szabadságra vagy betegszabadságra
• nem igényel hosszú betanulást
• képes gyorsan tanulni a korábbi tapasztalatokból

Ezáltal hatékonyan tudja támogatni a fejlesztési folyamatokat.

Egy junior fejlesztő viszont értékes, hosszú távon megtérülhető befektetés, aki a tanulási folyamat során folyamatosan fejlődik, új készségeket sajátít el, és a tapasztalatokkal egyre nagyobb értéket képvisel a csapat számára. Ez a fejlődés türelmet és támogatást igényel– és éppen ezt az utat választják egyre ritkábban a cégek.

A döntés már megszületett – a vállalatok beszélnek

Azt hihetnénk, hogy ez még jövő zenéje. De nem az. Marc Benioff, a Salesforce vezérigazgatója 2025 februárjában egyenesen kijelentette:

NEM veszünk fel szoftvermérnököket 2025-ben.

Az indoklás?

Olyan elképesztő mértékű termelékenységnövekedést tapasztaltunk a már nálunk dolgozó mérnökeink munkáját segítő AI-ügynököknek köszönhetően, ami 30%-os javulást jelentett.

A Microsoft is hasonló úton jár: 2025-ös elbocsátásaiból több mint 40% szoftvermérnököket célzott, miközben Satya Nadella vezérigazgató bejelentette, hogy a vállalat kódjának 30%-át már AI írja.

A Shopify-nál pedig Tobi Lütke vezérigazgató belső feljegyzésben közölte: „AI-első” felvételi politikát vezetnek be, és a jelentkezőknek bizonyítaniuk kell, hogy az AI nem tudja elvégezni a munkát, mielőtt új felvételeket kérnének.

A jelenség Magyarországon is megjelent. A Docler–Byborg budapesti irodájában idén augusztus elején például „200 fős, csoportos létszámleépítés kezdődött”, a döntést pedig azzal indokolták, hogy „a cégcsoport a jövőben még markánsabban előtérbe helyezi a munkafolyamatainak automatizálását, az AI által kínált megoldások alkalmazását.” A vállalat ezt egy „elkerülhetetlen, reorganizációs folyamat” részeként írta le, és jelezte:

a mesterséges intelligencia alkalmazása bizonyos területeken, osztályokon a humán erőforrás nélkülözését teszi lehetővé.

De mi van azokkal, akik most akarnak belépni?

Itt jön a szörnyű irónia: ahogy a junior pozíciók száma egyre csökken, úgy küzdenek egyre többen azzal a klasszikus csapdával, hogy “2 év tapasztalat szükséges” még a belépő szintű pozíciókhoz is.

A kutatók ezt “tapasztalati paradoxonnak” nevezik, és a számok ijesztőek: a San Francisco-öböl környéki “belépő szintű” állások több mint 80%-a legalább két év tapasztalatot követel meg, míg a belépő szintű álláshirdetések 55%-a 3+ év tapasztalatot vár el.

Egy héten belül három pályakezdővel beszéltem, akik mindannyian ugyanazt mondták: „Nem tudok tapasztalatot szerezni, mert nincs tapasztalatom.”

Mindeközben a technológiai gyakornoki jelentkezések 2,5-szer versenyképesebbé váltak az átlagnál, az adattudományi és szoftverfejlesztői gyakornoki helyekre pedig 6-szoros a túljelentkezés.

A jövő problémája már most elkezdődött

Ha most az AI-eszközöket választjuk junior fejlesztők helyett, érdemes átgondolni, hogy öt év múlva ki lesz a senior mérnök, aki képes lesz az AI által generált kódokat nemcsak ellenőrizni és javítani, hanem komplex architekturális döntéseket is meghozni. Mert a kreativitás, az intuíció és a megérzések továbbra is az emberi fejlesztők sajátjai maradnak, az AI eszközök pedig leginkább hatékony asszisztensként támogatják a munkájukat.

Charity Majors, a Honeycomb CTO-ja világosan megfogalmazta a problémát: „Azzal, hogy nem veszünk fel és képzünk junior mérnököket, a saját jövőnket kannibalizáljuk. Senior mérnöknek lenni nem elsősorban a kódírási képességedről szól, sokkal inkább arról, hogy képes vagy hosszú távon, éles környezetben megérteni, karbantartani, elmagyarázni és kezelni egy nagy szoftverrendszert.”

Az AI remek kódgenerálásban, de:

• nem érti a üzleti kontextust,
• nem tud kreatív problémamegoldásban gondolkodni,
• nem látja át a hosszú távú következményeket,
• nem tud emberekkel kommunikálni és együttműködni.

„Ez olyan, mintha kivágnánk az összes facsemetét, mert még nem teremnek gyümölcsöt,aztán csodálkoznánk, hogy 20 év múlva nincs erdő”* – mondta egy senior fejlesztő kollégám a múlt heti meeting-en.

From Pixel Pushers to System Architects

Gone are the days when product designers were primarily concerned with perfecting interfaces in isolation. Today’s reality demands something far more sophisticated: designers who think in systems, validate through data, and leverage AI not as a replacement but as a powerful amplification of human creativity.

The tools that once defined our limitations – Sketch artboards, static prototypes, lengthy handoff processes – have given way to an ecosystem where intention transforms into interaction almost instantaneously. Platforms like Framer and Figma have evolved beyond recognition, integrating AI capabilities that can interpret design intent and generate functional prototypes in real-time.

The No-Code Revolution Meets AI Intelligence

What makes 2025 particularly fascinating is the convergence of no-code platforms with sophisticated AI models. This isn’t about designers learning to code or developers becoming designers – it’s about the dissolution of traditional boundaries between ideation and implementation.

Consider this: today, a designer can sketch a rough concept, describe the desired user flow in natural language, and AI will turn it into wireframes and early UI screens that become a working prototype. The time from concept to a testable product has shrunk from weeks to hours, sometimes even minutes.

But here’s what many miss – this speed isn’t the real revolution. The transformation lies in what this enables: rapid learning cycles that were previously impossible. We can now test ten variations of a user journey in the time it once took to debate a single approach in a meeting room.

Data as a Design Material

In 2025, data isn’t just something we analyze post-launch; it’s a living, breathing design material. Modern design systems are inherently adaptive, learning from user behavior in real-time and adjusting experiences accordingly. This isn’t A/B testing on steroids – it’s continuous evolution guided by actual usage patterns.

Imagine interfaces that subtly reorganize based on individual user needs, navigation that predicts intent before a click happens, or content hierarchies that shift based on aggregate behavior patterns. This is the reality we’re designing for, and it requires a fundamentally different mindset.

The designer’s role has evolved to become the architect of these adaptive systems, setting parameters, defining boundaries, and ensuring that automated adjustments align with broader product strategy and brand values.

The Strategic Designer: Decision Partner, Not Service Provider

Perhaps the most profound shift is in how designers are positioned within organizations. We’ve moved from being service providers who “make things pretty” to strategic decision partners who shape business outcomes.

This elevation comes with responsibility. When AI can generate hundreds of design variations in seconds, the designer’s value isn’t in producing options – it’s in knowing which problems are worth solving. It’s about understanding the nuanced interplay between business objectives, user needs, and technical possibilities.

Today’s product designer needs to be fluent in:

• Business strategy
  Understanding market dynamics and competitive positioning
• Behavioral psychology
  Predicting and shaping user behavior
• Systems thinking
  Seeing connections and dependencies across complex products
• AI capabilities
  Knowing what’s possible and what’s valuable
• Ethical implications
  Considering the broader impact of design decisions

The Human Touch in an AI-Driven World

Ironically, as our tools become more intelligent, the human elements of design become more critical, not less. AI can optimize for engagement metrics, but it takes human judgment to determine whether that engagement is meaningful or manipulative. Algorithms can predict behavior, but humans must decide which behaviors we should encourage.

The most successful products in 2025 aren’t those that leverage the most AI or the latest no-code platforms. They’re the ones where technology serves a clear human purpose, where automation enhances rather than replaces human connection, and where speed-to-market is balanced with thoughtful consideration of long-term impact.

Looking Forward: The Questions That Matter

As we continue through 2025 and beyond, the questions facing product designers are evolving:

• How do we maintain brand identity when interfaces are dynamically generated?
• What ethical frameworks guide our use of predictive personalization?
• How do we design for transparency when AI drives so many decisions?
• What skills will designers need as tools become increasingly autonomous?
• How do we measure success when user journeys are infinitely variable?

These aren’t questions with simple answers, but they’re the conversations shaping our industry.

The Bottom Line

Product design in 2025 isn’t about mastering new tools – though the tools are remarkable. It’s about evolving our role from craftspeople to strategists, from implementers to architects of adaptive systems.

The designers who thrive aren’t those who can create the most beautiful interfaces or write the most elegant code. They’re the ones who can navigate complexity, make strategic decisions under uncertainty, and maintain a human-centered focus in an increasingly automated world.

The transformation is real, it’s happening now, and it’s both challenging and exhilarating. The question isn’t whether you’ll adapt – it’s how quickly you’ll embrace this new reality and help shape what comes next.

Néha úgy érzed, egyszerre vagy coach, tűzoltó és békebíró… Ismerős? Ha igen, nem vagy egyedül.

A munkahelyi kiégés, az érzelmi kimerültség nemcsak az orvosokat vagy szociális munkásokat érinti. A digitális világ kulcsszereplői – így a product ownerek – is nap mint nap komoly emberi, kommunikációs és döntési kihívásokkal néznek szembe. Egy 2023-as kutatás szerint a technológiai szektorban dolgozók 42%-a érzett már tartós mentális megterhelést a munkája miatt.

A klasszikus segítő szakmákban már régóta használnak egy eszközt az ilyen helyzetek feldolgozására: ez a szupervízió.

Mi is ez pontosan, és hogy került a Virgo-hoz?

A szupervízió egy strukturált, biztonságos keretek között zajló beszélgetés, amely során a résztvevők konkrét munkahelyi helyzeteket dolgoznak fel – érzelmi, kommunikációs és szakmai szempontból is. Segít megérteni a dinamikákat, kilépni a saját buborékból, és más nézőpontból ránézni egy-egy nehéz helyzetre.

A Virgo víziója ezzel kapcsolatban

A Virgo product owner szakmai közössége nyitott volt arra, hogy kipróbáljunk valami újat – így mentálhigiénés tanulmányaimra alapozva bevezettem ezt a módszert. Az első két alkalom visszajelzései alapján: működik. Sőt, még jobban, mint reméltük.

A visszajelzések rendkívül pozitívak: erősíti a csapatkohéziót, a módszertan elsajátítása mellett egymást is jobban megismerjük a gyakorlat során, együtt sikerül hajszálpontosan felvázolni a szituációt, módszeresen építkezünk a folyamat mentén, új megállapítások, különféle szempontok és megoldási lehetőségek merülnek fel.

Még az is lehet, hogy a product owneri munka is segítő szakma? A Virgoban mindenképpen van egy ilyen színezete is!

És akkor lássuk, nagy vonalakban hogyan zajlik egy ilyen esetmegbeszélő csoport.

Hogyan zajlik egy szupervíziós ülés?

Előkészítés: egy jó kérdés fél siker

Minden alkalomhoz kell egy vezető, aki tartja a folyamat kereteit – ez segíti a biztonságos, ítélkezésmentes légkört. A résztvevők előre gondolkodnak egy-egy olyan helyzeten, amely nehézséget okozott nekik. A csoport elején ezekből választjuk ki azt az esetet, amelyet aznap mélyebben megnézünk.

Már az is megkönnyebbülés, hogy végre kimondhattam egy problémát úgy, hogy nem kell megoldással is rögtön előállnom.

A feldolgozás: három körben

• Kapcsolódás
  A többiek megosztják, mikor éltek át hasonlót.
• Azonosulás
  Belehelyezkedünk a másik fél szerepébe (pl. a főnökébe, ügyfélébe).
• Ötletelés
  Javaslatokat adunk, új nézőpontokat dobunk be.

Az volt a legmeglepőbb, amikor ‘a másik’ fejével próbáltam gondolkodni. Teljesen új megértés született.

Lezárás: az esethozó reflektál

Az eredmény szinte minden alkalommal az: megkönnyebbülés, új nézőpontok, tisztább kommunikációs stratégia.

Milyen helyzetek kerülnek elő?

Néhány konkrét példa a közelmúltból:

• Kommunikációs zárlat
  Egy „semlegesnek” szánt email után napokig feszült hangulat lett a csapatban – a PO azt sem értette, mi történt.
• Logolási vita
  Az egyik csapattag következetesen nem vezette a munkaidőt, a PO pedig nem akart „ellenőrként” fellépni.
• Kettős lojalitás
  A PO felsővezetői nyomás és a csapat érdekei között őrlődött – „kinek az oldalán álljak?” dilemmával.

Ezek a történetek nem csak a PO-ról szólnak, hanem mindannyiunkról. A munkahelyi emberi kapcsolatok sokszor láthatatlan mintázatai itt újraértelmezhetők, sőt: javíthatók.

Miért működik?

A szupervízió lényege a tiszta figyelem. Nincs ítélkezés, nincs gyors tanácsadás – csak őszinte megértés. Ez az, ami a legnagyobb változásokat hozza.

Az utána következő hét olyan volt, mintha kioldódott volna bennem valami. Már nem akartam harcolni, inkább kérdeztem.

A módszer működik személyesen és online is. A közösségi élmény, a szakmai tanulás és az érzelmi támogatás egyszerre jelenik meg.

A munka menetéről, érdekességek

És hogy milyen esetekkel lehet dolgozni? Néhány általánosság az eddigi gyakorlatból: fellángoló konfliktus a felsővezetővel egy ártatlannak vélt email nyomán, feladatkiadási probléma egy tesztelési vezetővel, munkaidő-nyilvántartási (ún. logolás) konfliktusok, stb…

A dolog működik személyesen, és akár online is. Az esethozó többnyire érzelmileg feltöltve, szakmailag megerősödve távozik egy ilyen megbeszélésről. És gyakran arról számolnak be az érintettek, hogy az alkalom utáni napokban az ügy “bemozdul”, és előrelépések történnek.

Ez nem véletlen: a tiszta, ítélkezésmentes figyelem az egyik legerősebb hajtóerő, amely mindig jó irányba tereli a történéseket.

Have you ever felt like you’re simultaneously a coach, firefighter, and mediator? Sound familiar? If so, you’re not alone.

Burnout and emotional exhaustion don’t just affect doctors or social workers. In today’s digital world, key roles like product owners face daily challenges involving people, communication, and tough decisions. According to a 2023 study, 42% of tech professionals have experienced sustained mental strain due to work.

In traditional helping professions, there’s a long-established tool to help process such situations: supervision.

But what exactly is supervision—and how did it arrive at Virgo?

Supervision is a structured and safe-format conversation in which participants reflect on specific work situations—exploring them emotionally, professionally, and in terms of communication. It helps uncover dynamics, break out of personal mental loops, and view tough situations from new perspectives.

Virgo’s Vision

Virgo’s product owner professional community was open to trying something new—so, drawing on my background in mental health studies, I introduced this method. Based on feedback from the first two sessions, it works. In fact, it works even better than we hoped.

The feedback has been overwhelmingly positive: it strengthens team cohesion, and in addition to learning the method itself, we get to know each other better through the practice. Together, we map out the situations with great precision, build insights methodically, and discover new perspectives and potential solutions.

So maybe product ownership is a helping profession? At Virgo, it definitely has some elements of one!

So how does a supervision group work?

Preparation: A good question is half the battle

Each session has a facilitator who holds the framework of the process—creating a safe, non-judgmental space. Participants come prepared with a situation that was challenging for them. At the beginning of the session, we choose one case to explore more deeply.

It was such a relief to finally say a problem out loud without having to immediately offer a solution.

Processing: In three rounds

• Connection
  Others share when they experienced something similar.
• Identification
  We step into the other party’s shoes (e.g., boss, client).
• Brainstorming
  We suggest new ideas and offer alternative perspectives.

The most surprising part was when I tried to think with ‘the other person’s’ mind. It gave me a completely new understanding.

Closing: The case presenter reflects

The result is almost always the same: relief, fresh perspectives, and a clearer communication strategy.

What kinds of situations come up?

Here are a few real-life examples from recent sessions:

• Communication Breakdown
  A supposedly “neutral” email triggered tension in the team for days—the PO couldn’t even tell what went wrong.
• Time Logging Conflict
  A team member kept skipping work logs, and the PO didn’t want to act like a “monitor.”
• Split Loyalty
  The PO was torn between executive pressure and team interests—grappling with the dilemma, “Whose side am I on?”

These stories aren’t just about POs—they reflect all of us. The often-invisible patterns in workplace relationships can be reinterpreted here—and even improved.

Why does it work?

At the core of supervision is pure attention. No judgment. No instant advice. Just genuine understanding. That’s what brings the biggest transformations.

The week after the session felt like something had been released inside me. I stopped fighting—I started asking questions instead.

The method works in person and online alike. It combines the power of community, professional learning, and emotional support.

About the work and some interesting insights

What kinds of cases are suitable? Based on our experience so far: blow-ups with senior management over a seemingly innocent email, task delegation friction with a QA lead, recurring conflict over logging work time, and more…

This works well both onsite and remotely. The person presenting the case usually leaves emotionally uplifted and professionally empowered. Many report that in the days following the session, their issue “shifts,” and progress starts happening.

That’s no coincidence: focused, judgment-free attention is one of the strongest forces for moving things in the right direction.

Part of a greater whole

Alongside our end-to-end product development branch – which covers everything from design to operations – we’ve developed the idea over the past few years to launch a new division in response to IT market needs where success only lacks 1-2 key specialists within an existing team setup.
These are typically large-scale, even multinational projects, where the robust tech implementation plan is already in place, but a helping hand is still needed for execution.

It’s a great opportunity for IT professionals who have outgrown the startup hustle or fast-moving projects and are now seeking stability.

By bringing in new perspectives, our professionals often shed light on solutions that inject fresh momentum into long-standing business logic.

A key value: human-centeredness

Our colleagues work closely with client teams – sometimes even on-site. But even in these situations, we continuously support them throughout the project: a dedicated HR Partner ensures their well-being and helps with long-term career planning.

A major advantage of this division is the variety of projects we provide, allowing professionals to gain experience in international collaborations without leaving the safe and supportive Virgo environment.
While projects often involve careful consideration and client-side coordination that may span countries, here at Virgo we also prioritize flexibility.

Where are we headed?

Our goal is to continue scaling the team, so we’re always open to welcoming new experts. We also aim to diversify our portfolio, so our colleagues can work on a wide range of technologies and domains.
International opportunities are a key focus – we’re becoming increasingly comfortable in English- and German-speaking markets. Not just remotely, but also through business trips abroad, helping to foster smooth and effective client partnerships.

We’re happy that today, after iWiW, Virgo can also come to mind when it comes to bringing in reliable external expertise.

Részesei egy nagyobb egésznek

End-to-end (tehát a dizájntól egészen az üzemeltetésig nyúló) termékfejlesztési águnk mellett született meg az elképzelés az elmúlt években, hogy alapítsunk egy új üzletágat, reagálva azon IT piaci igényekre, ahol csak kifejezetten 1-2 kulcs szakember hiányzik a sikerhez a csapat keretből. Jellemzően ezek nagyvállalati, akár multinacionális megbízások, ahol már kész a technológiai megvalósítás robosztus terve, az implementáláshoz azonban elkél még a segítő kéz.

Kiváló lehetőség ez azon IT-sok számára, akik a startup közeget vagy a jövő-menő projekteket kinőve végre stabilitást szeretnének.

Új nézőpontokat behozva szakembereink ilyenkor olyan megoldásokra is rá tudnak világítani, mely innovatív lendületet ad a sok éves üzleti logikának.

Fontos érték az emberközpontúság

Kollégáink ilyenkor közvetlenül szorosan az ügyfél csapatával dolgoznak, akár egy lokáción is. Viszont eközben is odafigyelünk rájuk és segítjük őket folyamatosan a projekt során: dedikált HR Partner felel a dolgozók jóllétéért és jövőbeli karriertervezéséért.

Nagy előnye ezen üzletágunknak, hogy változatos projekteket hozunk a szakemberek számára, akik így belekóstólhatnak a nemzetközi együttműködések világába, miközben nem kell elhagyniuk a Virgo biztonságos hátországát. Bár a projekteket körültekintő megfontolás, akár országokon is átívelő egyeztetések kísérik ügyféloldalon, párhuzamosan mi itt a Virgoban oda tudunk figyelni a rugalmasságra is.

Merre tartunk?

Célunk a jövőben is tovább skálázni csapatunkat, így mindig nyitottak vagyunk új szakemberek felvételére. Továbbá szeretnénk diverzifikálni portfóliónkat, hogy a változatosság jegyében minél több féle technológia és domain közül tudjunk projekteket szállítani kollégáinknak.
Ezen belül is kiemelt figyelmet kapnak a nemzetközi lehetőségek, angol és német nyelvi területen is egyre otthonosabban mozgunk. Nem csupán remote, hanem külföldi üzleti utazások során is, a gördülékeny partneri együttműködések érdekében.

Örülünk, hogy az iWiW után már a megbízható külső szakértelem bevonásáról is eszünkbe juthat a Virgo.

Mi ellen harcolunk valójában?

Nem a technológia ellen – hiszen most is azt használom, hogy ezt a cikket megírjam, és te is azon keresztül olvasod.

A technológia önmagában nem ellenség. De amint elkezd helyettünk dönteni, rólunk szólni – sőt, használni minket –, akkor ideje elgondolkodni. Akkor már nem „segédeszköz”, hanem a figyelmünk fő elvonója. És a kapcsolataink rovására megy.

Az igazi kihívás nem más, mint visszavenni az irányítást önmagunk felett:

• Megismerni, hogy mi az, ami elviszi a figyelmünket.
• Őszintén beszélni erről egymással.
• És újra jelen lenni – a gyerekeinkkel, a társunkkal, magunkkal.

Könyv, csend, lelassulás – és a valóság súlya

A beszélgetés elején Kapitány-Fövény Máté Ezerarcú függőség című könyvéből olvastam fel egy részletet – offline, kézben tartott könyvből. Egy lassú, befelé figyelő kezdés volt ez, ami már önmagában kontrasztban állt a megszokott ritmusunkkal.

Aztán jöttek a példák, amik már nem voltak ilyen csendesek:

Nálunk minden reggel ordítás, ha el kell tenni a tabletet.”

“Van, hogy a gyerek rám szól: ‘anyu, te is csak nyomkodod a telefonod’.”

„A fiam Fortnite-ban győztes, de a matekdolgozatnál nem áll szóba velünk.

Ezek nem statisztikák – ezek hétköznapi mondatok. Közös valóság.

„Gamer pelus”, neuroplaszticitás, Baby Shark – és mi magunk

A beszélgetés során olyan fogalmak is előkerültek, mint a neuroplaszticitás (az agy újrakábelezhetősége), a digitális bódulat, vagy épp a „gamer pelus” – a szülői döbbenet egyik szimbóluma.

Beszéltünk arról is, hogy nemcsak a gyerekeket érinti a függés: sokunknak nehéz nem ránézni a telefonra, ha csak öt másodpercnyi szünetünk van.

De nem a bűntudatra kell építeni a változást. A bűntudat ugyanis blokkol. A lassulás, tudatos jelenlét, és az őszinte kapcsolódás viszont erőt ad.

És hogyan tovább? – Pár konkrét tipp, ami elhangzott

1. Szemkontaktus reggelente
   Ne a telefon legyen az első, hanem a másik ember.
2. Offline zóna otthon
   Egy közösen kijelölt tér, ahová nem visszük a kütyüket.
3. Telefonmentes sávok
   Pl. étkezésnél, lefekvés előtt.
4. Közös digitális napló
   Együtt vezetett kis füzet, ahol a családtagok rögzíthetik, hogyan érzik magukat „kütyüzés” közben és után.
5. Tükörtartás egymásnak
   Megbeszélni, ha úgy érezzük, a másik túlságosan eltűnik a képernyő mögött.

Egy cég, ami komolyan veszi a jövőt

Éppen ezért tartottunk egy meetupot a Virgoban, ahol a technológiai függőségről beszéltem az érdeklődő néhány tucat kollégámnak. Elmélyült közös folyamatban vettünk részt, és ezt azóta sok személyes visszajelzés is alátámasztja.

Nem feltételes módban beszéltem, és nem könnyed előadást tartottam. Persze, voltak vicces kiszólások, nevetések, de a sajátélményeink, a gyermekeink sorsa és az aggodalmas jövőkép borús hangulatot teremtett.

Hogyan is versenyezhetnénk például a Fortnite teremtette illúzióvilággal, aminek a közepén gyermekünk olyan élményeket él át nap mint nap, amelyhez foghatót a realitásban aligha fog megtapasztalni. Erről egy szépirodalmi igényű féloldalas írást olvastam fel az előadás elején, amely Kapitány-Fövény Máté Ezerarcú függőség című kötetéből származott. Elő, offline felolvasás egy valódi könyvből – jó volt így belassulni és megérkezni.

Dohányzás, alkoholizmus, kokain, kütyüfüggés, gamer pelus, Baby Shark Dance és Despacito, cro-magnoni hardver, neuroplaszticitás, és Nemzeti Dohánybolt – többek közt ezeket érintettük.
Nincsen csodafegyver, lassulni és tudatosodni kell, a bűntudat pedig akadályoz.

Önmagában példaértékű, hogy egy, a technológia használatában és fejlesztésében élenjáró cég beenged ilyen témát a falai és a munkatársai közé.