Het artikel gaat hieronder verder.
Wereldwijd verbruiken we momenteel zo’n 450 biljoen tokens per dag. Ter vergelijking: in 2023, nog maar 3 jaar geleden dus, was dat nog slechts een half biljoen. En de prognoses voor 2030 spreken van meer dan 40.000 biljoen (!) tokens per dag. Als je die logaritmische grafiek ziet, begrijp je waarom mensen denken dat A.I. alles gaat veranderen. Maar kijk ook eens naar de kwartaalcijfers van de bedrijven die in deze infrastructuur investeren. Oracle rapporteert negatieve kasstromen tot 2030. Meta’s recente ‘A.I.-gedreven’ ontslagronde brengt het bedrijf terug op het personeelsniveau van 2021. Microsoft snijdt terug naar 2022-aantallen, maar en heeft na die bezuinigingen nog altijd bijna de helft méér mensen in dienst dan vlak voor de pandemie.
De prognoses voor 2030 spreken van meer dan 40.000 biljoen (!) tokens per dag.
Er is dus een opvallend gat tussen het verhaal en de cijfers. Veel tokens. Veel investeringen. Veel vrees. En ook: veel ontslagen. En weinig bewijs dat de beloofde productiviteitsrevolutie al werkelijkheid is. Dat wil niet zeggen dat A.I. niet belangrijk is. Dat wil zeggen dat we het debat voeren op basis van narratief en angst – niet op basis van data.
Angst als businessmodel
Scott Galloway, de altijd welkome lastige denker in het managementdebat, noemde in een recente podcast waar het op staat: de A.I.-baanapocalyps is geen economische voorspelling. Het is een marketingstrategie. ‘Fear is the product. Capital is the outcome.‘
‘Fear is the product. Capital is the outcome.‘
De CEO’s die voorspellen dat 50% van de instapfuncties in technologie, recht en finance binnen 5 jaar verdwijnen, zijn precies degenen die het meest profiteren als je in die voorspelling gelooft, zegt hij. ‘Meer angst betekent meer investeringsbereidheid, meer politieke ruimte en meer gebruikers. Dat is geen complottheorie. Dat is gewoon incentive-logica die het overigens heel goed doet op events, seminars en webinars.’
We hebben dit eerder gezien. In de negentiende eeuw vreesden textiellieden de weefmachine. In de jaren 80 circuleerden rapporten dat computers massale werkloosheid zouden veroorzaken. Rond 2010 zouden robots de fabriek overnemen. Telkens hetzelfde patroon: nieuwe technologie, nieuwe angst, en uiteindelijk: meer banen dan daarvoor, maar dan andere.
Vier keer zoveel accountants
Het meest sprekende voorbeeld is misschien wel de accountant. Toen in 1979 de eerste elektronische spreadsheet verscheen, voorspelden analisten massaontslagen in de sector. Wat er in werkelijkheid gebeurde: het aantal accountants steeg in de 4 decennia daarna met een factor 4. Computers namen taken over, maar creëerden zoveel nieuwe vraag naar analyse, interpretatie en toezicht, dat de beroepsgroep alleen maar groeide. En de tekorten in de sector zijn momenteel misschien wel groter dan ooit.
Programmeurs schrijven nu minder regels code, maar denken groter.
Dezelfde dynamiek speelt nu bij programmeurs. Ze schrijven minder regels code, maar denken groter. Ze bouwen dingen die eerder financieel onhaalbaar waren voor het mkb. Niet minder werk – ander werk. En voor een bredere groep afnemers. En vanuit een Intelligence Group–perspectief kan ik zeggen dat dit niet voor 100% klopt, maar voor 1.000%. Zo gaat het eigenlijk al jarenlang op de arbeidsmarkt, blijkt ook uit een boek als Geen paniek (maar ook jouw baan gaat eraan) van Ben Rogmans.
Tekort, geen overschot
Wie naar de Nederlandse arbeidsmarkt kijkt, ziet bovendien echt een ander probleem dan baanverlies: we hebben al jaren structureel te weinig mensen. De werkloosheid schommelt al tijden rond de 4 procent. In de zorg, techniek, het onderwijs en de bouw zijn de tekorten chronisch. Als A.I. de komende jaren écht aantoonbare productiviteitswinst oplevert – en dat is nog steeds een áls – dan helpen we daarmee een capaciteitsprobleem op te lossen dat nu al decennialang pijn doet.
‘De transformatie van denkers naar doeners gaat veel meer pijn doen dan A.I. kan oplossen’
Een kanttekening is daarbij wel op z’n plaats… De tekorten liggen primair steeds meer bij het ‘doenwerk’ en steeds minder bij het denkwerk. De transformatie van denkers naar doeners gaat veel meer pijn doen dan A.I. kan oplossen, is mijn vermoeden. En daarmee biedt A.I. misschien verlichting voor de tekorten aan denkers, maar moeten we echt wachten op de robots voor de doeners. De problemen daar blijven voorlopig nog groot.
In een arbeidsmarkt die structureel krapper is dan ze zou moeten zijn, is elke technologie die mensen effectiever maakt welkom. De vraag is niet of A.I. banen vernietigt. De vraag is of we de winst eerlijk verdelen – of dat die opnieuw terechtkomt bij de toch al niet onbemiddelde aandeelhouders van een handvol platformbedrijven. De vraag stellen is het antwoord geven, zeker nu verwacht wordt dat Anthropic in 2028 misschien wel het grootste bedrijf ter wereld gaat worden. Tegelijkertijd verandert er zoveel zo snel en hebben voorspellingen tegenwoordig de houdbaarheid van een pak melk.
Taken verdwijnen, beroepen transformeren
Het onderscheid dat hier cruciaal is: A.I. neemt taken over, geen beroepen. Een recruiter die nu kandidaten handmatig zoekt en screent, doet straks met A.I. in een uur wat nu een dag duurt. Dat betekent niet dat recruiters overbodig worden. Het betekent dat ze meer kandidaten kunnen begeleiden, diepere relaties kunnen bouwen met opdrachtgevers, en zich kunnen richten op de dingen die technologie niet kan: oordeel, empathie, context. Recruiters worden dan ook meer talent managers.
De echte bedreiging is dat professionals te weinig doen met de ruimte die A.I. hen geeft.
Wat wél verdwijnt, zijn functies die volledig bestaan uit het uitvoeren van enkelvoudige, herhaalbare taken zonder menselijk oordeel. Maar die functies waren ook vóór A.I. al kwetsbaar, en ze zijn nooit de kern geweest van wat de recruitment- en HR-sector onderscheidt. En eerlijk gezegd… gelukkig maar. De echte bedreiging is derhalve niet dat A.I. te veel doet. Het is dat professionals te weinig doen met de ruimte die A.I. hen geeft.
Drie scenario’s, één conclusie
Galloway schetst drie mogelijke toekomsten. Eén: de A.I.-bubbel knapt, de investeringen krimpen en de ‘A.I.-gedreven ontslagen’ blijken achteraf gewone recessieontslagen te zijn. Twee: A.I. levert wat het belooft, maar langzamer dan de hype – en de arbeidsmarkt past zich geleidelijk aan, zoals altijd. Zie ook de wet van Amara. Drie: de disruptie gaat zo snel dat aanpassing tekortschiet.
Historisch gezien is scenario 2 het meest waarschijnlijke. Grote technologische transities verlopen zelden in een rechte lijn. Reisbureaus verdwenen niet op de dag dat Booking online ging. Ze krompen geleidelijk, en bestaan nog steeds voor wie een complexe reis wil plannen. Dat gaat ook gelden voor functies die A.I. ondersteunt, maar niet vervangt.
Stop met de angst, start met de agenda
De exponentiële groei in tokenverbruik is reëel. De economische revolutie die daarmee gepaard zou moeten gaan, is dat nog niet. En de A.I.-baanapocalyps? Die is vooralsnog vooral een marketingstrategie van de mensen die er financieel bij gebaat zijn dat je bang bent. Maar wie de arbeidsmarktgeschiedenis kent, kiest niet voor angst, maar voor aanpassing. Niet voor paniek, maar voor kansen. Elke grote technologische golf heeft nieuwe beroepen gecreëerd die we daarvoor niet kenden.
Elke grote technologische golf heeft nieuwe beroepen gecreëerd die we daarvoor niet kenden.
De employer branding manager bestond in 2000 nog niet. De data steward ook niet. De AI-coach of prompt engineer bestond 5 jaar geleden nog niet en nu krijgen we GEO-specialisten. De vraag is dus niet óf A.I. de arbeidsmarkt hertekent. Die vraag is allang beantwoord, kijk maar naar de A.I.-adoptie van kandidaten en A.I. in het proces. De vraag is of je nu meegaat me de verandering – of straks aan de achterkant kijkt hoe het is gegaan.
Meer weten?
Meer verhalen over hoe A.I. recruitment verandert? Of wil je er zelf zinvol mee leren experimenteren? Het kan allemaal op 26 mei tijdens het event AI & Talent. Je leest er hier alles over:
