AI maakt werknemers productiever, maar verandert tegelijkertijd welke vaardigheden nodig zijn op de werkvloer. Volgens Rik van der Wardt, mede-oprichter van Data Science Partners, verschuift het werk van uitvoeren naar beoordelen, interpreteren en het stellen van de juiste vragen. ‘Je hoeft niet meer alles zelf te doen, maar je moet wel begrijpen wat AI precies voor je doet.’
Van der Wardt traint professionals in data science en AI en ziet in de praktijk hoe snel het werk verandert. Waar het gesprek een paar jaar geleden vooral draaide om banen die zouden verdwijnen, ziet hij nu iets anders gebeuren. ‘Mensen verzetten met AI in minder tijd meer werk. Een data-analist die vroeger een halve dag bezig was met het opschonen van een dataset, doet dat nu in een uur. Maar de inhoud van het werk verandert wel.’
Nieuwe vaardigheden
Volgens Van der Wardt worden twee vaardigheden steeds belangrijker. ‘Ten eerste moet je goed kunnen formuleren wat je wilt. AI levert alleen goede resultaten op als je een heldere vraag stelt. Veel mensen zijn gewend om gaandeweg bij te sturen, maar met AI moet je vooraf veel scherper nadenken over wat je precies nodig hebt.’ Daarnaast wordt het belangrijker om AI-uitkomsten kritisch te beoordelen. ‘AI genereert antwoorden, maar die zijn niet altijd correct. Als je niet begrijpt wat er onder de motorkap gebeurt, kun je fouten ook niet herkennen.’ Hij ziet dat bijvoorbeeld terug in trainingen rond zogeheten ‘vibe coding’: programmeren met behulp van AI. ‘Je beschrijft wat je wilt bouwen en AI schrijft de code voor je. Dat maakt programmeren toegankelijker, maar brengt ook risico’s met zich mee. Als je geen idee hebt van programmeerlogica, kun je ook niet beoordelen of de gegenereerde code veilig of betrouwbaar is.’ De vergelijking die hij vaak maakt: ‘Je hoeft niet zelf te metselen om een verbouwing te beoordelen, maar je moet wel weten waar je naar kijkt.’
Niet alleen kennis, maar ook houding
Volgens Van der Wardt onderschatten veel organisaties dat AI niet alleen vraagt om nieuwe kennis, maar ook om een andere houding van werknemers. ‘Veel mensen wachten nog af. Ze wachten tot hun werkgever zegt wat ze moeten doen of tot er een verplichte training komt. Maar AI ontwikkelt zich zo snel dat werknemers zelf initiatief moeten nemen om bij te blijven.’ In trainingen ziet hij grote verschillen tussen deelnemers. ‘Sommige mensen zijn nieuwsgierig, proberen dingen uit en leren al doende. Anderen ervaren weerstand. Nieuwe tools en nieuwe werkwijzen kunnen ongemakkelijk voelen, zeker als je al jaren op een bepaalde manier werkt.’ Daarom begint hij trainingen bewust klein en praktisch. ‘We starten niet met grote toekomstverhalen, maar met een concrete taak uit iemands eigen werk. Iets waar iemand nu twee uur aan kwijt is, en dat met AI ineens in twintig minuten kan. Dat moment waarop iemand merkt: “dit helpt mij echt”, is vaak het omslagpunt.’
Van uitvoeren naar denkwerk
Tegelijkertijd verdwijnen sommige werkzaamheden steeds meer naar de achtergrond. ‘Routinematig analytisch werk wordt sneller geautomatiseerd. Denk aan standaardrapportages of eenvoudige programmeertaken. Wat overblijft is het interpreteren van informatie, het combineren van inzichten en het stellen van de juiste vragen.’ Juist daarom moeten organisaties volgens Van der Wardt nu investeren in AI-vaardigheden op de werkvloer. ‘Wacht niet tot medewerkers zelf om AI-training vragen. Tegen die tijd loop je achter. Zorg dat AI onderdeel wordt van het dagelijkse werk en investeer niet alleen in tools, maar ook in de bereidheid van mensen om ermee te werken.’
Data Science Partners is aangesloten bij de Nederlandse Raad voor Training en Opleiding (NRTO)
