Uri Gal van de Universiteit van Sydney bespreekt de factoren die van invloed zijn op het arbeidslandschap en op technologie gebaseerde banen.
De afgelopen maanden heeft een golf van technologiebedrijven aanzienlijke personeelsinkrimpingen aangekondigd en deze toegeschreven aan efficiëntiewinsten dankzij kunstmatige intelligentie (AI).
Bedrijven zoals Atlassisch, Blok En Amazone hebben aangekondigd dat ze duizenden werknemers zullen ontslaan vanwege de grotere afhankelijkheid van AI.
Het verhaal dat deze bedrijven bieden is consistent: AI maakt menselijke arbeid vervangbaar, en verantwoord management vereist aanpassing.
Het bewijsmateriaal vertelt echter een genuanceerder verhaal.
Het automatiseringsverhaal is gedeeltelijk waar
Echte ontwrichting is zichtbaar in specifieke hoeken van de arbeidsmarkt, hoewel de omvang van die ontwrichting vaak wordt overschat. Onderzoek van Anthropic dat eerder deze maand werd gepubliceerd, blijkt dat hoewel veel werktaken vatbaar zijn voor automatisering, de overgrote meerderheid nog steeds voornamelijk door mensen wordt uitgevoerd in plaats van door AI-tools.
Bovendien zijn sommige beroepen meer blootgesteld aan ontheemding dan andere: computerprogrammeurs staan bovenaan de lijst, gevolgd door medewerkers van de klantenservice en gegevensinvoermedewerkers. Maar zelfs binnen de meest blootgestelde beroepen is het gebruik van AI nog steeds beperkt.
De geaggregeerde economische gegevens weerspiegelen deze realiteit. Een Goldman Sachs-rapport uit 2025 Geschat wordt dat als AI in de hele economie zou worden gebruikt voor alle dingen die het momenteel zou kunnen doen, ongeveer 2,5 procent van de Amerikaanse werkgelegenheid het risico zou lopen banen te verliezen.
Dat is geen triviaal getal. Het rapport merkt echter op dat werknemers in aan AI blootgestelde beroepen momenteel niet meer kans lopen hun baan te verliezen, minder uren te werken of een lager loon te verdienen dan wie dan ook.
Het rapport signaleert vroege tekenen van spanning in specifieke sectoren. Goldman Sachs identificeert sectoren waar de werkgelegenheidsgroei is vertraagd die aansluiten bij AI-gerelateerde efficiëntiewinsten. Voorbeelden hiervan zijn marketingadvies, grafisch ontwerp, kantooradministratie en callcenters.
In de technologiesector zagen Amerikaanse werknemers van in de twintig in aan AI blootgestelde beroepen de werkloosheid met bijna 3% stijgen in de eerste helft van 2025. Uit het onderzoek van Anthropic bleek ook dat het aantal werkzoekenden (de kans dat een werkloze binnen een periode van één maand een baan vindt) voor werknemers van 22 tot 25 jaar die aan AI blootgestelde beroepen betreden, sinds de lancering van ChatGPT in 2022 met ongeveer 14% is gedaald. signaal over waar de druk het eerst wordt gevoeld.
Dit zijn betekenisvolle signalen, maar ze zijn sectorspecifiek en geconcentreerd – en niet het bewijs van een ingrijpende verplaatsing die bedrijfsaankondigingen vaak impliceren. Die kloof tussen het bewijsmateriaal en de retoriek roept een voor de hand liggende vraag op: wat zou nog meer de drijvende kracht kunnen zijn achter deze beslissingen?
Wat is het motief?
De timing en het kader van de ontslagen die aan AI worden toegeschreven, rechtvaardigen nader onderzoek. Bedrijfsherstructureringen, overwerving tijdens de post-pandemische hausse toen de vraag naar onlinediensten enorm steeg, en de druk van investeerders om verbeterde winstmarges aan te tonen zijn allemaal krachten die tegelijkertijd werken met echte vooruitgang op het gebied van AI.
Hoewel dit geen elkaar uitsluitende verklaringen zijn, worden ze in bedrijfscommunicatie zelden naast elkaar erkend.
Er is een krachtige financiële prikkel voor bedrijven om AI op agressieve wijze te omarmen. Sinds de lancering van ChatGPT hebben AI-gerelateerde aandelen hun waarde bewezen ongeveer 75% van de rendementen uit de S&P 500.
Een inkrimping van het personeelsbestand rond de adoptie van AI zendt een signaal uit naar investeerders dat een eenvoudige aankondiging van kostenbesparingen dat niet doet. Een bedrijf dat AI-gerelateerde innovaties maakt, ziet er een stuk beter uit dan een bedrijf dat personeel ontslaat vanwege dalende inkomsten of slechte strategische beslissingen.
Het is ook de moeite waard om onderscheid te maken tussen twee soorten personeelsinkrimping. In het eerste geval verhoogt AI de productiviteit daadwerkelijk tot het punt waarop minder werknemers nodig zijn om dezelfde output te produceren. In het tweede geval is personeelsinkrimping geen gevolg van AI, maar een manier om AI te financieren.
Meta illustreert dit onderscheid. De socialemediagigant wel naar verluidt van plan om te ontslaan maar liefst 20% van zijn personeelsbestand, terwijl hij tegelijkertijd 600 miljard dollar investeert in de bouw van datacenters en het werven van top-AI-onderzoekers.
In dit geval worden de ontslagen werknemers vandaag de dag niet vervangen door AI; ze subsidiëren de AI-weddenschap die hun werkgever maakt op de toekomst.
De meer plausibele toekomst
Het grote plaatje is waarschijnlijk een transformatie in plaats van eliminatie. Volgens een recent PwC-rapportDe werkgelegenheid groeit nog steeds in de meeste sectoren die zijn blootgesteld aan AI, hoewel de groei doorgaans trager verloopt dan in minder blootgestelde sectoren.
Tegelijkertijd stijgen de lonen in de aan AI blootgestelde sectoren grofweg twee keer zo snel als in de sectoren die het minst door de technologie worden getroffen. Werknemers met AI-vaardigheden hebben in de geanalyseerde sectoren een gemiddelde loonpremie van ongeveer 56%.
Samen wijzen de gegevens op een afvlakking van de traditionele werkplekpiramide in plaats van op een massale ontheemding. Bedrijven hebben minder junior medewerkers nodig voor routinematig analytisch en administratief werk, terwijl ervaren professionals die AI-tools effectief inzetten productiever worden en meer waarde krijgen.
AI is een consequente technologie en zal op de lange termijn een aanzienlijke impact hebben. Wat twijfelachtig is, is of de dramatische, aan AI toegeschreven personeelsinkrimpingen die door individuele bedrijven zijn aangekondigd, dit traject accuraat weerspiegelen, of dat ze echte technologische veranderingen vermengen met beslissingen die hoe dan ook zouden zijn genomen.
Het maken van dit onderscheid is niet louter een academische exercitie. Het bepaalt hoe beleidsmakers, onderwijzers en werknemers zelf de aard van de ontwrichting waarmee ze omgaan, begrijpen.
Door Uri Gal
Uri Gal is hoogleraar bedrijfsinformatiesystemen aan de Universiteit van New York Universiteit van Sydney Bedrijfsschool. Zijn onderzoek richt zich op de organisatorische en ethische aspecten van digitale technologieën. Hij is vooral geïnteresseerd in de relaties tussen mensen en technologie, en in de veranderingen in de aard van werk die gepaard gaan met de introductie van algoritmische technologieën.
