Arbeidsmarkt & HR - De Stand

Artificiële intelligentie is een realiteit op de Nederlandse werkvloer geworden. Terwijl sommigen een productiviteitsrevolutie verwachten, vrezen anderen massaal banenverlies. Wat betekent de komst van AI echt voor onze banen, carrières en de toekomst van werk in Nederland? Dit artikel ontleedt de feiten achter de hype en schetst een beeld van de komende transformatie.

Mondiale voorspellingen lopen sterk uiteen

De discussie over de impact van AI op de arbeidsmarkt wordt gedomineerd door schijnbaar tegenstrijdige visies van wereldwijde denktanks. Het World Economic Forum (WEF) schetst in zijn Future of Jobs Report 2025 een beeld van netto banengroei, gedreven door de groene transitie en technologie. Dit macro-economische perspectief suggereert dat technologische vooruitgang, net als in het verleden, per saldo meer werk creëert dan het vernietigt.

 Tegenover dit optimisme staat de gedetailleerde taakanalyse van het McKinsey Global Institute (MGI). Hun onderzoek stelt dat tegen 2030 activiteiten die tot 30 procent van de gewerkte uren in de VS uitmaken, geautomatiseerd kunnen worden, mede door generatieve AI. Dit impliceert geen direct banenverlies, maar een fundamentele verandering in de inhoud van vrijwel elke baan en een enorme omscholingsopgave.

 Een meer alarmerend signaal komt uit een werkdocument van Stanford University. Dit onderzoek, gebaseerd op recente salarisdata, toont aan dat de werkgelegenheid voor starters in AI-gevoelige beroepen significant is gedaald, terwijl die voor ervaren professionals stabiel bleef of groeide. De transitiepijn is dus niet iets voor de verre toekomst, maar is nu al voelbaar voor de meest kwetsbare groep op de arbeidsmarkt. 

Deze drie visies spreken elkaar niet tegen, maar belichten verschillende lagen van de disruptie. Het WEF kijkt naar het eindresultaat op de lange termijn, McKinsey analyseert de onderliggende verandering in taken, en Stanford toont de eerste, pijnlijke symptomen in real-time. Zelfs als er netto banen bijkomen, kan de korte termijn gekenmerkt worden door frictie en ongelijkheid.

De ervaringskloof bedreigt starters

De data van Stanford wijzen op een structureel probleem: de devaluatie van onervarenheid. Routinematige instaptaken, de traditionele leerschool voor juniors, worden in hoog tempo overgenomen door generatieve AI. Bedrijven kunnen nu met een kleiner team van ervaren medewerkers en AI-assistenten productiever zijn, waardoor de noodzaak om starters op te leiden afneemt. Dit creëert een potentieel kritieke ervaringskloof: als de eerste sport van de carrièreladder verdwijnt, hoe leiden we dan de volgende generatie senior talent op? Dit vraagstuk dwingt tot een herbezinning op stages, traineeships en kennisoverdracht.

Nederland kiest voor waardig werk

In Nederland is de impact van AI eveneens concreet. De AI Monitor 2024 van het CBS en TNO toont aan dat bijna 23% van de bedrijven AI-technologieën gebruikt, vooral in marketing en administratie. Hiermee is AI de experimentele fase voorbij en wordt het een integraal onderdeel van de bedrijfsvoering.

 De discussie wordt hier echter niet alleen in economische termen gevoerd. De Sociaal-Economische Raad (SER) benadrukt de noodzaak om "waardig werk" centraal te stellen, waarbij menselijke waardigheid en zeggenschap gewaarborgd blijven. Dit typisch Nederlandse Rijnlandse model positioneert AI niet als een onvermijdelijke natuurkracht, maar als een instrument dat we met bewust beleid kunnen vormgeven.

 Een analyse van het UWV voegt hieraan toe dat AI vooral denkwerk op middelbaar en hoger niveau raakt, zoals in de administratieve, juridische en creatieve sectoren. Dit markeert een historische trendbreuk: waar automatisering eerst arbeiders trof, richt AI zich nu op de kern van kenniswerk. De vanzelfsprekendheid dat een hogere opleiding immuniteit biedt tegen automatisering is daarmee verdwenen.

De HR-afdeling ondergaat een transformatie

Nergens is de transformatie zo direct voelbaar als binnen Human Resources. HR-afdelingen implementeren zelf op grote schaal AI-tools om processen te stroomlijnen. Onderzoeksbureau Gartner meldde dat begin 2025 al 61% van de HR-leiders bezig was met de inzet van generatieve AI. Een analyse van PwC stelt dat AI-agenten de menselijke inspanning in HR-processen met 40 tot 70% kunnen verminderen. AI-systemen analyseren cv's, voeren screenende gesprekken en stellen gepersonaliseerde leerpaden voor.

Deze technologische sprong komt echter met grote verantwoordelijkheden. De Europese Commissie heeft in haar AI Act veel van deze HR-toepassingen geclassificeerd als "hoog-risico". Dit dwingt organisaties tot strenge eisen rond transparantie en menselijk toezicht om discriminatie te voorkomen. Onderzoek van onder meer Tilburg University waarschuwt dat algoritmes, getraind op historische data, bestaande vooroordelen kunnen versterken.

 De grootste uitdaging is echter de vaardighedenkloof binnen HR zelf. Een enquête van AIHR wees uit dat slechts 9% van de HR-professionals zich voldoende toegerust voelt om met deze technologieën te werken. Paradoxaal genoeg kan de AI Act hier een positieve rol spelen: de wet dwingt bedrijven om hun processen kritisch te evalueren en te investeren in datageletterdheid, wat kan leiden tot eerlijkere HR-praktijken.

Nederlandse organisaties pakken de handschoen op

De abstracte discussie krijgt betekenis door te kijken naar concrete toepassingen in Nederland. Een sprekend voorbeeld is het UWV, dat samenwerkt met de Nederlandse AI-scale-up 8vance om zijn matching-systeem te moderniseren. Dit nieuwe platform kijkt niet naar functietitels, maar matcht kandidaten en vacatures op basis van een diepe analyse van vaardigheden en competenties. Dit markeert een verschuiving van een statisch, cv-gedreven model naar een dynamisch model waarin overdraagbare vaardigheden de centrale valuta zijn.

.De toekomst vraagt om menselijke vaardigheden

De rode draad in alle analyses is dat AI een fundamentele verschuiving in gevraagde vaardigheden veroorzaakt. De belangrijkste competenties voor de toekomst zijn een combinatie van technologische geletterdheid en uitgesproken menselijke eigenschappen als creatief en analytisch denken, veerkracht en nieuwsgierigheid. Naarmate AI routinematige cognitieve taken overneemt, worden "soft skills" zoals communicatie en samenwerken cruciaal. Een nieuwe, essentiële vaardigheid is het kritisch kunnen beoordelen van de output van AI-systemen.

De professional van de toekomst is geen techneut, maar een "centaur": iemand die diepgaande menselijke expertise combineert met de rekenkracht van AI. Een AI kan een contract opstellen, maar het vereist een menselijk oordeel om te bepalen of het eerlijk en strategisch is. De sleutel is niet zozeer programmeren, maar het stellen van de juiste vragen, het kritisch evalueren van de antwoorden en de wijsheid om het advies van de machine soms te negeren.

 AI is noch een sloopkogel, noch een simpele oplossing. De impact is complex en wordt nu gevormd door de keuzes van bedrijven en beleidsmakers. De Nederlandse aanpak, met zijn nadruk op "waardig werk", biedt een waardevol kompas. Het succes hangt af van een ongekende investering in scholing en een herbezinning op de waarde van vaardigheden boven diploma's. Nu AI steeds meer kenniswerk overneemt, staat de definitie van wat het betekent om een professional te zijn ter discussie.

Creëert AI meer banen?

In Nederland woedt een verhit debat over de impact van kunstmatige intelligentie op de arbeidsmarkt. De vrees voor massaal banenverlies domineert vaak de publieke discussie, gevoed door verhalen over robots die de fabrieksvloer overnemen en algoritmen die administratieve taken automatiseren. Maar wat als dit beeld niet klopt? Wat als de revolutie van AI geen vernietiging, maar juist creatie tot gevolg heeft? Recente onderzoeken schetsen een verrassend positief plaatje.

De grote banenwissel: een optimistisch signaal

De schrik over AI-verlies is niet uit de lucht gegrepen, maar de feiten wijzen een andere kant op. Volgens PwC's 2025 Global AI Jobs Barometer, een analyse van bijna een miljard vacatureplaatsingen wereldwijd, is de Nederlandse banenmarkt getuige van een opmerkelijke groei. Sterker nog, het aantal vacatures nam in Nederland tussen 2020 en 2022 toe met maar liefst 123 procent. Marlene de Koning van PwC Nederland nuanceert de angst: "AI verandert weliswaar de arbeidsmarkt, maar verdringt – nog - niet massaal banen."

Ook het CBS bevestigt deze trend. Sinds 2018 is het aantal AI-gerelateerde functies in Nederland met 840 procent gestegen, van 5.000 naar 47.000 in 2024. De informatie- en communicatiesector loopt hierin voorop, met 5 procent van de functies die een AI-component vereisen.

💡 Deze cijfers suggereren dat AI niet de banenverslinder is die we vrezen, maar eerder een katalysator voor groei.

Zelfs werkgevers zijn opvallend optimistisch. Uit onderzoek van het UWV blijkt dat slechts 6 procent verwacht dat AI binnen vijf jaar banen zal kosten. Twee keer zoveel werkgevers zien AI juist als een bron van nieuwe functies. Een derde verwacht zelfs een toename van de werkgelegenheid in de komende vijf jaar. Het Nederlandse bedrijfsleven lijkt de potentie van AI dus al te omarmen.

De opkomst van nieuwe beroepen en vaardigheden

De verschuiving die we zien, is er een van kwantiteit naar kwaliteit. Het gaat niet zozeer om het verlies van functies, maar om de metamorfose van bestaande rollen en de geboorte van compleet nieuwe. We zien een hele reeks opkomende beroepen, zoals de ‘prompt engineer’, die zich specialiseert in het stellen van de juiste vragen aan AI-modellen, en de ’AI-ethicus’, die toeziet op de verantwoorde implementatie van de technologie. Dit is geen sciencefiction meer, dit is nu.

Een bijkomend effect is de opkomst van 'skills-based hiring'. Formele diploma's worden minder belangrijk. In plaats daarvan wordt er steeds vaker gezocht naar concrete, aantoonbare vaardigheden. Dit democratiseert de arbeidsmarkt: wie de juiste skills heeft, kan aan de slag, ongeacht de achtergrond. De vraag naar vaardigheden verandert echter in een razendsnel tempo. Volgens PwC veranderen de vaardigheidseisen in AI-geëxponeerde banen 66 procent sneller dan in andere functies.

De keerzijde van de revolutie

De optimistische cijfers vormen slechts de helft van het verhaal. Waar de ene groep profiteert, dreigt de andere achterop te raken. Dit brengt ons bij de waarschuwingen die in het onderzoeksmateriaal naar voren komen. UWV-arbeidsmarktadviseur Frank Verduijn waarschuwt specifiek voor kwetsbare groepen. Denk aan jongeren die beginnen aan hun carrière in de startersfuncties die vaak als eerste geautomatiseerd worden. Ook mensen met kennisveroudering of een arbeidsbeperking staan voor grote uitdagingen.

⚠️ Zonder proactieve begeleiding en investeringen in omscholing riskeren we een maatschappelijke tweedeling

De Sociaal-Economische Raad (SER) is hierin duidelijk: Nederland is onvoldoende voorbereid. De investeringen in om- en bijscholing schieten tekort. Terwijl de EU AI Act sinds 2 februari 2025 organisaties verplicht tot "AI-geletterdheid" – de combinatie van technische kennis en ethisch bewustzijn – voelt de praktijk nog verre van rooskleurig. Werkgevers moeten hun werknemers tijdig betrekken bij de implementatie van AI, niet alleen om de transitie te versoepelen, maar ook om te voorkomen dat de sociale functie van werk onder druk komt te staan, een risico waar TNO voor waarschuwt.

De paradox van de angst

Er is een opmerkelijke paradox. Hoewel de meeste onderzoeken wijzen op banengroei, toont een onderzoek van de Boston Consulting Group dat 41 procent van de werknemers vreest voor baanverlies door AI. In Nederland is dat percentage zelfs nog hoger, met 42,4 procent. De angst is reëel, ook al lijken de cijfers anders te suggereren. Maar wie gebruikt de technologie het meest? Het onderzoek toont dat degenen die regelmatig met AI werken, optimistischer zijn dan de niet-gebruikers.

De uitdaging ligt niet in het stoppen van de technologische vooruitgang, maar in het faciliteren van een soepele overgang. We moeten ons niet blindstaren op de angst, maar de kansen grijpen. De vraag is dan ook niet langer óf AI onze banen verandert, maar op welke manier we ons als samenleving aanpassen.

Hoe zorgen we ervoor dat deze revolutionaire technologie een motor voor welvaart en ontwikkeling wordt, in plaats van een bron van ongelijkheid en onrust?

Nemen Agents ons werk over?

Op 17 juli 2025 zette OpenAI een stap die de toekomst van kunstmatige intelligentie fundamenteel verandert. Met de introductie van ChatGPT Agents krijgt generatieve AI niet alleen een stem, maar ook handen. Deze Agents voeren zelfstandig digitale taken uit: ze surfen naar websites, vullen formulieren in, analyseren bestanden en bouwen volledige presentaties. En dat doen ze zonder dat gebruikers hen stap voor stap hoeven te instrueren.

💡 De lancering is geen update, maar een aardverschuiving. De Agent verschuift AI van tekstgeneratie naar taakuitvoering, en die verschuiving maakt hem bruikbaar in domeinen waar klassieke chatbots niet verder kwamen dan converseren.

Maar de technologie roept ook zorgen op: over veiligheid, controle, overmoed en zelfs de impact op ons vermogen tot nadenken. Zoals OpenAI zelf stelt in Introducing ChatGPT Agent: “De Agent is geen assistent, maar een autonome uitvoerder die taken benadert via eigen redeneringen — zonder menselijke tussenkomst.”Wat kunnen deze Agents werkelijk? Waar zitten hun grenzen? En: zijn we klaar om werk uit te besteden aan een systeem dat zélf bepaalt hoe het dat aanpakt?

Van praatpaal naar digitale collega

In de begindagen van ChatGPT was de AI vooral goed in praten. Je stelde een vraag, kreeg een antwoord, soms met een vleugje flair. Handig voor brainstorms en redactieoverleg, maar beperkt zodra het werk gedaan moest worden. Met de Agent verandert dat radicaal. Dit is geen praatpaal, maar een uitvoerder. Een systeem dat zelfstandig navigeert, keuzes maakt, klikt, kopieert, invult en verwerkt. Niet op basis van vaste regels, maar via dynamische redenering: het vermogen om uit een opdracht af te leiden wat er moet gebeuren, en hoe.

Met de Agent verandert dat radicaal. Dit is geen praatpaal, maar een uitvoerder. Een systeem dat zelfstandig navigeert, keuzes maakt, klikt, kopieert, invult en verwerkt. Niet op basis van vaste regels, maar via dynamische redenering: het vermogen om uit een opdracht af te leiden wat er moet gebeuren, en hoe. Die mogelijkheid steunt op een zogenoemd geïntegreerd agentisch systeem — een samenwerkend geheel van vier componenten: redeneervermogen, geheugen, toolgebruik en zelfevaluatie. Deze onderdelen maken dat de Agent:

• zelfstandig een taak opsplitst in subtaken

• onthoudt wat relevant is (nu en uit eerdere interacties)

• gebruikmaakt van digitale tools zoals browsers en koppelingen met externe systemen

• zijn eigen keuzes kan analyseren en bijstellen

In simpele woorden: de Agent is een softwarematig organisme dat observeert, handelt en terugkijkt — zonder mens tussen elke stap.

Hoe de Agent werkelijk werkt

Stel: je vraagt de Agent om informatie te verzamelen over CO₂-uitstoot per land in 2024. In plaats van een lijstje uit Wikipedia, bezoekt hij zelf de sites van het International Energy Agency en Eurostat, navigeert naar relevante tabellen, downloadt spreadsheets, opent deze lokaal, en haalt daaruit de gegevens die je zoekt. Vervolgens structureert hij die data in een Excel-bestand en voegt een samenvatting toe met de opvallendste trends.

Bij een testopdracht over UNESCO-data voerde de Agent precies deze handelingen zelfstandig uit — met als eindresultaat een overzicht van 222 landen en een beknopte analyse van mondiale onderwijsuitgaven.

Het indrukwekkende zit niet in de snelheid, maar in de autonomie: de Agent besloot zelf welke bronnen betrouwbaar waren, welke tabellen relevant, en hoe de data gepresenteerd moest worden.

Van sollicitatiebrief tot lesmodule

In de eerste weken na de lancering experimenteerden duizenden bedrijven, ontwikkelaars en docenten met de Agent-functionaliteit. Wat blijkt: de mogelijkheden zijn breed én verrassend praktisch.

Een HR-team liet een Agent automatisch documenten verzamelen bij nieuwe medewerkers, verwelkomingsmailtjes versturen en trainingsmodules toewijzen. Een docent gebruikte de Agent als persoonlijke tutor: die stelde quizzen op, gaf uitleg op maat en hield voortgang bij.

Een startup vroeg de Agent om concurrentiegegevens te verzamelen via LinkedIn en Crunchbase. Vervolgens genereerde hij een bedrijfspresentatie — inclusief dia’s, marktgrafieken en een gestructureerde argumentatie. Geen idee werd aangeleverd; de Agent formuleerde de kernpunten zelf.

Dat maakt duidelijk: de Agent fungeert als digitale collega die zelfstandig meewerkt aan operationele processen. Soms met verrassend scherpe output, soms met merkbaar gebrek aan contextbegrip.

Slim, maar niet feilloos

Volgens OpenAI blinkt de Agent uit bij realistische kennistaken. In een test genaamd SpreadsheetBench — een rekentoets voor AI’s — behaalde hij 45,5% accuraatheid. In DSBench bleek hij goed in staat om losse data te combineren tot inzichten, iets wat eerder alleen menselijke analisten lukte.

Maar cijfers vertellen niet alles. In een test aan Carnegie Mellon University draaide een fictief softwarebedrijf op Agents. Van alle taken werd slechts 24% succesvol afgerond. Eén simpele pop-up liet het systeem vastlopen. De oorzaak? Niet de techniek zelf, maar de aanname dat Agents mensen kunnen vervangen. Volgens Crunchbase ligt de waarde van deze systemen in toevoeging, niet in vervanging: “Agents functioneren pas effectief als ze strategisch ingebed zijn in menselijke workflows, niet als autonome vervangingskracht.”

⚠️ Zonder duidelijke structuur en toezicht verandert slimme autonomie in stuurloze chaos.

Hoe kwetsbaar is digitale zelfstandigheid?

Met toegenomen autonomie komen nieuwe risico’s. Een Agent die zelfstandig handelt, heeft geen intuïtie, geen waarden, geen gewetensfunctie. Hij voert uit wat statistisch logisch lijkt — niet wat ethisch gewenst is. In een beveiligingstest wist een Agent zelfstandig een CAPTCHA te omzeilen — een controlemechanisme bedoeld om bots te stoppen. In een andere proef werd hij via een zogeheten prompt injection ertoe gebracht om privégegevens vrij te geven, verstopt in een webformulier. In een beveiligingstest wist een Agent zelfstandig een CAPTCHA te omzeilen — een controlemechanisme bedoeld om bots te stoppen. In een andere proef werd hij via een zogeheten prompt injection ertoe gebracht om privégegevens vrij te geven, verstopt in een webformulier.

Volgens OpenAI’s veiligheidsrichtlijnen zijn deze risico’s reëel. De Agent wordt daarin geclassificeerd als high bio-risk — onder meer door zorgen dat hij synthetisch-biologische toepassingen autonoom zou kunnen versnellen zonder menselijk toezicht.

CEO Sam Altman liet in een recente Q&A weten: “We begrijpen nog onvoldoende hoe Agents omgaan met onbedoelde input. Ik zou ze voorlopig niet inzetten voor privacygevoelige taken of financiële beslissingen.”

Wie is aansprakelijk?

Juridisch gezien bevinden Agents zich in niemandsland. Ze zijn geen persoon, geen bedrijf en geen software zonder gevolgen. Volgens jurist Mireille Hildebrandt zijn Agents “informatieve actoren zonder intentie, maar mét gevolg.” Als een Agent een fout maakt — bijvoorbeeld door een verzekering aan te passen, belastinggegevens te versturen of een account op te zeggen — wie draagt dan de verantwoordelijkheid? Sommige specialisten bepleiten een nieuwe juridische categorie: operationele digitale entiteit. Zo’n entiteit zou onder toezicht kunnen vallen van een toezichthouder, vergelijkbaar met de AFM in de financiële sector. Maar tegenstand vanuit de techindustrie is groot: extra regelgeving wordt gezien als rem op innovatie.

Inmiddels heeft GitHub het gebruik van Agents voor automatische codewijzigingen zonder menselijke controle verboden, na incidenten met foutieve software-updates.

En wat doet dit met onszelf?

Naast technische en juridische kwesties is er een maatschappelijke kant: hoe verandert het gebruik van Agents ons denken?

Volgens Sherry Turkle, hoogleraar sociologie aan MIT, leidt automatisering tot cognitieve luiheid. “Als technologie ons te snel helpt, vergeten we zelf te begrijpen hoe iets werkt. We reproduceren, maar reflecteren niet.” In een Stanford-studie bleek dat studenten die hun schrijfproces volledig uitbesteedden aan digitale hulpmiddelen, minder goed in staat waren om hun eigen argumentatie te beoordelen. Ze vertrouwden op output zonder die kritisch te doorgronden. Het gevolg: teksten met correcte zinnen, maar zwakke redeneringen. Volgens de onderzoekers is schrijven niet alleen een communicatiemiddel, maar een denkinstrument. Wie dat proces overslaat, mist een kans op verdieping. Agents kunnen ondersteunen, maar mogen het denkwerk niet vervangen.