Gaat AI jouw baan overnemen?

Vijfhart-productmanager en docent Marnix Wolf weet heel veel van Generative AI. In deze blog bespreekt hij de recente onderzoeken van Stanford en Harvard. Deze maken duidelijk welke taken mensen wél willen automatiseren, welke juist niet en waarom AI vooral waardevol wordt wanneer technologie en menselijke voorkeuren op elkaar worden afgestemd.

Als iemand die dagelijks met Generative AI werkt krijg ik steeds vaker de vraag in trainingen, strategische sessies en zelfs op verjaardagen: “Gaat AI straks mijn baan overnemen?”. We hebben het vaak over wat AI tegenwoordig allemaal kan, maar misschien is dat niet de beste vraag meer. De ontwikkelingen gaan namelijk zo snel dat we ondertussen iets belangrijkers moeten onderzoeken, wat wíllen we eigenlijk dat AI doet? De twee recente onderzoeken van Stanford en Harvard helpen hierbij.

Mensen willen best dingen automatiseren, maar niet alles

Het Stanford-onderzoek ‘Future of Work with AI Agents’ dat ik uitvoerig heb bestudeerd keek naar honderden soorten werkzaamheden en maakte inzichtelijk welke taken AI nu al kan overnemen. Maar het meest relevante inzicht vind ik zelf, welke taken mensen wíllen automatiseren.

Bijna de helft van de taken (46%) wordt door mensen zelf aangedragen voor automatisering. Denk aan administratieve handelingen, repetitief werk of klussen waar je vooral veel tijd in kwijt bent. Wanneer ik dit soort dingen vertelt in een cursus, zie je vaak iedereen instemmend knikken. Niemand wordt enthousiast van het invullen van dezelfde gegevens voor de tiende keer, het eindeloze sorteren van documenten of het draaien van standaardrapporten. Automatiseren voelt dan niet spannend of bedreigend, maar juist als opluchting. Het geeft ruimte voor het werk dat wél waarde toevoegt zoals strategisch werk.

Sommige beroepen blijven bewust menselijk

Tegelijkertijd laat het Harvard-onderzoek ‘Performance or Principle’ zien dat er ook beroepen zijn waarvan mensen vinden dat AI die nooit zou mogen overnemen, zelfs niet als de techniek perfect zou zijn. Het gaat om ongeveer 12% van alle beroepen waarbij empathie, menselijkheid en morele afwegingen essentieel zijn. Voorbeelden zijn geestelijke verzorging, therapie, kinderopvang en bepaalde creatieve of adviserende beroepen. Het gaat daarbij niet om of AI het kan, maar of het hoort.

En voor veel mensen is dat antwoord bij deze beroepen simpelweg “nee”. Dat laat iets belangrijks zien, weerstand tegen AI komt meestal doordat de technologie nog niet goed genoeg is en dat verandert naarmate AI verbetert. Maar in sommige gevallen is de weerstand principieel en blijvend.

Samenwerken met AI blijkt voor de meesten ideaal

Stanford introduceerde een schaal om te kijken hoeveel menselijke betrokkenheid een taak nodig heeft. De zogenoemde Human Agency Scale (HAS), een schaal van H1 (volledige automatisering) tot H5 (essentieel menselijk werk. Deze schaal biedt een beter inzicht dan de klassieke ‘automatisch of niet’-benadering. De verdeling onder werkenden laat zien dat samenwerking tussen mens en AI de voorkeur heeft:

• In 47% van de onderzochte beroepen was H3 (“gelijke samenwerking”) het voorkeursniveau.
• Slechts een klein percentage taken wordt geschikt geacht voor volledige AI-overname.
• Taken in de hogere HAS-categorieën (H4-H5) vereisen doorgaans empathie, creativiteit of moreel oordeel.

De meeste mensen kozen voor het midden van die schaal, een vorm van gelijkwaardige samenwerking tussen mens en AI. Niet alles volledig automatiseren maar ook niet alles handmatig blijven doen. Wat ik zelf het meest terugzie in klassen en organisaties is dat mensen AI niet als vervanger willen, maar als slimme collega. Het idee dat AI een slimme collega wordt, iemand die dingen voorbereidt, voorselecteert en analyseert, sluit voor veel werkenden het beste aan op hoe ze hun werk willen doen. De mens bepaalt de richting en maakt de belangrijke keuzes, AI neemt het zware of saaie werk uit handen.

Wat we willen en wat de techniek kan, schuurt soms

De Harvard-onderzoekers keken hoe mensen in verschillende beroepen aankijken tegen het gebruik van AI. Ze deden dat onder twee omstandigheden:

1. AI op het huidige niveau
2. AI die aantoonbaar beter presteert dan mensen en goedkoper is

Wat ik interessant vind als AI-specialist, al ongeveer 30% van de beroepen krijgt nu al steun voor automatisering. Als mensen zich voorstellen dat AI perfect werkt, loopt dat op tot 58%. Maar er is één opvallende groep: bij ongeveer 12% van de beroepen willen mensen géén automatisering, zelfs niet als AI bewezen beter zou zijn.

Die ‘morele grens’ geldt vooral voor beroepen waarin menselijkheid centraal staat, zoals geestelijke begeleiding, zorg, creatief werk en persoonlijk coachen. Voor deze taken vinden mensen menselijke betrokkenheid belangrijker dan technologische perfectie.

Onderzoekers van Stanford visualiseren de relatie tussen wat mensen wensen aan automatisering en wat AI technisch kan in vier kwadranten. Deze indeling laat zien waar kansen én risico’s liggen voor AI-toepassingen binnen organisaties.

Opvallend is dat het onderzoek laat zien dat veel huidige paper-task mappings vooral in de R&D Opportunity Zone vallen, daar waar de wens hoog is, maar de technische mogelijkheden nog achterlopen. Tegelijkertijd investeren organisaties in de praktijk vaak juist in toepassingen binnen de Red Light Zone (wel technisch mogelijk, maar weinig draagvlak) en soms zelfs in de Low Priority Zone (lage wens, lage mogelijkheid).