AI en baanonzekerheid: heeft iemand het ze verteld?

Begin hier

De zin, en wat eronder zat.

Donderdagmiddag, tegen het einde van een gesprek dat bijna klaar was. Sanne leidt de klantenservice van een bedrijf van zo’n tweehonderdveertig mensen. Ze had haar cijfers doorgenomen, die waren goed, en toen vroeg ze of ze ’s avonds iets nieuws zou moeten gaan leren.

Ik vroeg waarom ze dat vroeg. Ze zei dat haar team in maart een set AI-tools had gekregen, dat de afhandeltijd omlaag was gegaan, en dat niemand boven haar er sindsdien nog iets over had gezegd. Niet in de maandupdate, niet in de bijeenkomst, geen enkele keer. Haar lezing van die stilte was eenvoudig. Als het goed voor haar ging, had iemand dat wel gezegd.

Ze had het mis over de reden. Haar CEO had niets gezegd omdat hij nog niet wist wat de cijfers betekenden en niets wilde beloven dat hij later moest terugnemen. Redelijk, zorgvuldig, en vanaf de plek waar Sanne zit niet te onderscheiden van een besluit dat al over haar is genomen.

Een open kantoor waar mensen naast hun agents werken

Daar gaat deze hele pagina over. Wat AI binnen een bedrijf kost is zelden de reorganisatie die mensen voor zich zien. Het zijn de zes maanden voordat iemand iets zegt, waarin je meest stabiele mensen stil uitzoeken waar ze staan en dat doen met nul informatie.

Samengesteld. De details kloppen, de persoon is niet één persoon.

Komt dit bekend voor

Drie dingen die mensen zeggen, en wat ze werkelijk vragen.

Geen van deze komt binnen als een klacht. Ze komen aan het einde van een gesprek, half lachend, en juist daardoor zijn ze makkelijk verkeerd te beantwoorden.

Wat je hoort

“Ik neem aan dat ik me hier zorgen over zou moeten maken.”

Wat ze vragen

Staat mijn functie op de lijst. Ze vragen het luchtig zodat een luchtig antwoord mogelijk is, en een luchtig antwoord is het enige dat het niet beslecht. Lach je en ga je door, dan lezen ze de lach als antwoord en is het het verkeerde.

Wat je hoort

“Het scheelt me eerlijk gezegd veel tijd.”

Wat ze vragen

Of sneller zijn veilig is om toe te geven. Wie een taak heeft gehalveerd, weegt af of dat zeggen lof oplevert of dat de taak volgend kwartaal anders wordt geteld. Zolang je dat niet beantwoordt, blijven de eerlijke cijfers in hun hoofd.

Wat je hoort

“Wat jullie ook besluiten, prima.”

Wat ze vragen

Niets, en juist daarom is dit degene om je zorgen over te maken. Het klinkt als instemming en het is meestal terugtrekken. Iemand heeft uitgerekend dat zijn mening geen effect heeft op de uitkomst, dus is hij ermee gestopt. Gallup ziet hetzelfde in de meting of mensen vinden dat hun mening telt, die dit jaar opnieuw zakte.1

Wat AI mensen kost is wat ze dragen zolang niemand uitlegt wat de verandering voor hen betekent. Medewerkers van wie de leidinggevende actief steunt hoe het team AI gebruikt, zijn voor 48% betrokken. Waar die steun ontbreekt is dat 30%.1

Voordat je verder scrolt

In de eerste helft van 2026 was 31% van de Amerikaanse medewerkers betrokken bij het werk, hetzelfde als in 2025. Sinds 2020 zijn dat ongeveer acht miljoen betrokken mensen minder.1
De tools uitdelen doet op zichzelf bijna niets. Wat het getal beweegt is een leidinggevende die erover praat: 48% betrokken tegenover 30%.1
Zet drie dingen bij elkaar, regelmatig gebruik, een helder plan en die leidinggevende, en de betrokkenheid komt op 53%.1
Slechts 1% van de mensen die waren ontslagen noemde AI als de belangrijkste reden.2 De angst loopt ver voor op de oorzaak, en de angst is het deel dat je geld kost.
Mensen die AI nooit aanraken vormden 62% van de ontslagen groep en 50% van de mensen die nog werken.2 Niets zeggen is ook voor hen niet gratis.

Je leest dit omdat

Iemand je half lachend vroeg of hij zich zorgen moet maken
Je de tools hebt uitgerold en de sfeer zwaarder werd in plaats van lichter
Twee mensen op wie je leunt stil zijn geworden sinds de aankondiging
Je het gesprek hebt uitgesteld omdat je het volledige antwoord nog niet hebt

Wat je meeneemt

Het ene gesprek dat dit verder brengt dan welke tool je ook kunt kopen
Drie vragen, passend bij waar je nu werkelijk staat
Het onderzoek, met de steekproeven en wat het niet kan bewijzen
Wat je zegt in de versie waarin je het nog niet weet

Wat het is

Mensen kunnen slecht nieuws aan. Wat ze niet kunnen is gokken.

Elk bedrijf waar ik werk heeft een versie van dezelfde zes maanden gehad. De tools komen binnen, een paar mensen worden veel sneller, de directie wacht tot ze begrijpt wat dat betekent, en ondertussen schrijft iedereen zijn eigen verklaring.

De verklaringen die mensen schrijven zijn elke keer slechter dan de waarheid. Wie snel is met de tools besluit dat hij zichzelf overbodig maakt. Wie er traag mee is besluit dat hij al op een lijst staat. Allebei houden ze het voor zich, en allebei besteden ze vanaf dat moment een deel van hun week aan een vraag die niets met het werk te maken heeft.

Stilte is niet neutraal. Mensen vullen hem in, en ze vullen hem in met de slechtste versie. Paul Musters

Er zit nog iets onder, en dat verrast mensen. De verandering gaat niet alleen over banen. Wie een functie negen jaar goed heeft gedaan, weet precies wat goed is in die functie. Verhuis de helft ervan naar een machine en die kennis is niet meer waard wat ze was, en daar komt geen aankondiging voor. Het is een verlies, en het behandelen als weerstand tegen verandering is de snelste manier om die persoon kwijt te raken.

Wat AI mensen kost heeft dus twee helften. De ene gaat over zekerheid, en die kun je met informatie beantwoorden. De andere gaat over aanzien, en die beantwoord je alleen door iemand te vertellen waar je hem nu voor nodig hebt. De meeste bedrijven proberen de eerste en slaan de tweede over.

De cijfers

Toegang verandert niets. Het gesprek verandert veel.

Gallup meet de betrokkenheid van Amerikaanse medewerkers doorlopend, en publiceerde in juli wat het ziet nu AI-gebruik zich verspreidt. In de eerste helft van 2026 waren 31 op de honderd medewerkers betrokken bij hun werk, en daar staat het getal sinds 2024. Elk punt is ongeveer 1,6 miljoen mensen, dus de daling sinds de piek van 2020 komt neer op ongeveer acht miljoen mensen.1

In die vlakke lijn zit de bevinding die je middag waard is. Mensen AI geven beweegt de betrokkenheid op zichzelf nauwelijks. Wat hem beweegt is of iemand erover met ze heeft gepraat.

Leidinggevende steunt niet actief hoe het team AI gebruikt

30%

Leidinggevende steunt actief hoe het team AI gebruikt

48%

Die leidinggevende, plus regelmatig gebruik, plus een helder plan voor hoe AI in het werk past

53%

De stippellijn is het Amerikaanse gemiddelde van 31%. De balken lopen tot 60%.

Aandeel medewerkers dat betrokken is bij het werk, binnen organisaties die AI hebben ingevoerd.1

Achttien punten tussen de eerste balk en de tweede. Geen nieuwe software, geen budgetregel, geen programma met een naam. Het verschil is een leidinggevende die het in een gewone week aankaart en zegt waar AI helpt, waar het niet helpt, en wat nu goed werk is.

1%

van de mensen die waren ontslagen noemde AI of automatisering in eigen woorden als de belangrijkste reden

2

62%

van de ontslagen werkenden gebruikte AI één keer per jaar of minder, tegenover 50% van de mensen die nog werken

2

3×

zo groot was de ontslagkans voor technologiemedewerkers die AI minder dan maandelijks gebruikten, vergeleken met wie het minstens maandelijks deed

2

Die drie verdienen het om samen te worden gelezen, want los van elkaar wordt elk gebruikt om een discussie te winnen. Bijna niemand wordt vandaag vervangen door AI, en degene zijn die het nooit aanraakt is nog steeds de riskantere plek. Allebei waar. Gallup voegt er zorgvuldig aan toe dat reorganisatie en kostenbesparing invloed van AI kunnen bevatten die de betrokkenen nooit is verteld.2

Wat dat betekent voor het gesprek dat je ontwijkt, is vreemd genoeg opbeurend. Je hoeft niemand te beloven dat er niets verandert. Je moet ze vertellen welke kant het risico op loopt, en het loopt richting stilstaan.

Nog één getal, voor de managers in het midden

Gallup merkt op dat de scherpste dalingen in betrokkenheid sinds 2020 zitten bij jongere medewerkers, hybride medewerkers en managers.1 De laag waarop je leunt om dit gesprek te voeren is de laag die het hardst is geraakt. De steun van managers voor AI steeg dit jaar wel vier punten tussen het eerste en het tweede kwartaal, en dat is de meest bemoedigende regel in het hele rapport.1

Een kanttekening bij alles. Dit zijn zelfgerapporteerde antwoorden van Amerikaanse medewerkers, op één moment verzameld, en Gallup omschrijft de verschillen in betrokkenheid per AI-situatie als samenhang in plaats van bewezen oorzaak. Een deel van het gat zal het soort bedrijf zijn dat AI überhaupt invoert. Lees het als een sterk signaal over waar je je aandacht laat landen.

Waarom niemand het merkt

Stilte is nooit neutraal. Mensen vullen hem zelf in.

Wachten tot je het zeker weet voelt verantwoordelijk

Je wilt in maart niets zeggen dat je in juni moet terugnemen. Dus wacht je op de cijfers, de pilot, de bestuursvergadering. Elke week wachten leest beneden als een besluit dat al is genomen en dat voor hen wordt gehouden. De eerlijke zin, “dit weten we, dit weten we niet, over zes weken hoor je meer”, kost je niets en is de zin die bijna niemand uitspreekt.

Degene die het moet zeggen is de meest belaste persoon die je hebt

Gallup vindt de steun van de leidinggevende het sterkst samenhangend met betrokkenheid nu het werk verandert, en meldt tegelijk dat managers tot de groepen horen wier eigen betrokkenheid sinds 2020 het hardst is gedaald.1 Dat is het hele probleem in twee zinnen. Je vraagt iemand die al meer draagt dan voorheen om een verandering uit te leggen die aan hemzelf nooit is uitgelegd.

Je kunt een manager niet vragen rust te brengen in een kamer waar niemand rust bij hém heeft gebracht. Paul Musters

Een tool aankondigen is makkelijk en benoemen wat menselijk blijft is moeilijk

Elke directie kan voor vrijdag een uitrol aankondigen. Zeggen welke afwegingen over twee jaar nog bij een mens horen, betekent je vastleggen op iets waarin je je kunt vergissen. Dus gebeurt het eerste en wacht het tweede, en mensen lezen de stilte over het tweede als het antwoord erop.

Level 2 is waar de tools binnenkwamen en het gesprek niet, en daar richt dat verschil van achttien punten in bevlogenheid de meeste schade aan.

01Campfire60%

02Wild West25%Hier bijt het gat het hardst

03Blueprint10%

04Engine4%

05Ecosystem1%

Aandeel bedrijven per level. De vijf AI Culture Levels die we bij klanten gebruiken, van iedereen doet maar wat tot AI hoort bij hoe het bedrijf draait.3

Waar staat het bedrijf als geheel?

Drie minuten, anoniem, zes vragen. Je level, wat het kost, en wat er een stap hoger verschuift.

Doe de Culture Level scan

Een controle die werkt

Dertig minuten, één persoon, drie vragen.

Dit is een gesprek en geen enquête, en het werkt het beste met iemand met wie het goed gaat. Degene die in de problemen zit vertelt het je uiteindelijk wel. Degene die stabiel is en stil is gaan rondkijken, is degene over wie je het hoort via zijn opzegging.

Kies waar je staat, en de drie vragen hieronder veranderen mee. Onder elke vraag staat hoe een gezond antwoord klinkt en waar je op let als het dat niet is.

Begin met“We hebben die tools een paar maanden geleden neergezet en ik ben er sindsdien niet op teruggekomen. Ik wil weten hoe het bij jou echt is geland.”

Wat dacht jij dat we ermee bedoelden? Goed teken: ze beschrijven ongeveer wat je bedoelde, in eigen woorden. Let op: een versie van je aankondiging die donkerder is dan alles wat je hebt gezegd.
Wat ben je gestopt met doen sinds we het hebben ingevoerd? Goed teken: een concrete taak, met naam, en een mening of het een goede ruil was. Let op: er is niets veranderd, snel gezegd. Of het is niet geland, of wel en ze zeggen het niet.
Wat zou je willen dat ik bij de volgende bijeenkomst zeg? Goed teken: een concreet verzoek, ook een ongemakkelijk. Let op: wat jij het beste vindt. Dat is terugtrekken in een beleefd jasje.

De eerste vraag doet het meeste werk. Wat mensen denken dat je bedoelde ligt meestal ver van wat je zei, en je kunt geen versie corrigeren die je nooit hardop hebt gehoord.

Doe er drie in twee weken en je weet meer over hoe de verandering is geland dan welk betrokkenheidsonderzoek je ook vertelt. Maak aantekeningen en herhaal een week later één zin terug naar die persoon, want dat is het deel dat bewijst dat je luisterde in plaats van verzamelde.

Eén ding dat ik heb geleerd door dit een paar keer slecht te doen. Neem geen laptop mee en begin niet met de cijfers. Zodra het op dataverzameling lijkt, krijg je de antwoorden die mensen aan dataverzameling geven.

Waar het zit

Drie gesprekken vertellen je veel. Dertig hebben iets nodig om op te staan.

Het gesprek werkt en het schaalt niet. Vanaf een bepaalde omvang leun je op twaalf managers die er elk een versie van moeten voeren, en je hebt geen idee wie van hen dat heeft gedaan.

Een Operating Profile in gebruik. Persoonlijkheidstype en AI-niveau in één profiel, met de agents die daarbij passen.

We nemen twee metingen per persoon: de manier waarop iemand denkt en werkt, en waar iemand staat met AI. Die twee samen vertellen een leidinggevende wat deze specifieke persoon moet horen. Wie dingen in een groep uitpraat heeft een ander gesprek nodig dan wie de verandering een week van tevoren op papier wil, en dat verkeerd doen is hoe een goedbedoelde aankondiging slecht landt.

Het beantwoordt de vraag van Sanne ook met iets beters dan geruststelling. Ze ziet waar ze werkelijk staat, hoe de volgende stap eruitziet voor iemand die werkt zoals zij, en welke agents bij haar week passen. Dat is een veel rustiger ding om vast te houden dan een belofte van een CEO die het zelf nog aan het uitzoeken is.

Over emaho

emaho meet één Operating Profile per persoon: persoonlijkheidstype en AI-niveau in één profiel. Daarop bouwen we een persoonlijke set AI-agents die past bij hoe iemand werkt, binnen de tools die hij al gebruikt. Vijftien minuten invullen, het eerste profiel is gratis, gemaakt voor bedrijven van 20 tot 500 mensen.

Bekijk je eigen profiel, gratis Vind je AI Culture Level

Vijftien minuten per persoon. Geen creditcard, geen verplichtingen.

De zet

Eén gesprek, en wie erbij zit.

Er zit hier geen programma achter. Wat dit beweegt is een gesprek dat past in een week die je al hebt, gevoerd door iemand die de relatie al heeft.

Wie erbij zit

Hun leidinggevende, niet jij. De bevinding van Gallup is daar specifiek over: de leidinggevende is hoe mensen het hele bedrijf ervaren, en steun van de leidinggevende voor AI-gebruik hangt sterker samen met betrokkenheid dan wat dan ook.1 Een CEO die er twaalf doet oogt indrukwekkend en verandert minder, want de ander hoort het als een bijzondere gebeurtenis in plaats van als hoe het hier nu werkt.

Daarmee ligt het echte werk een stap eerder bij jou. Voer het gesprek eerst met je managers, in dezelfde vorm, zodat ze niet wordt gevraagd rust te brengen in een kamer waar niemand rust bij hen heeft gebracht.

Waarmee je opent

Zeg wat je weet, zeg wat je niet weet, en geef een datum voor de volgende update. De zin die het werk doet is de tweede. “Ik weet nog niet wat dit over twee jaar betekent voor de omvang van dit team, en in oktober vertel ik je wat ik dan weet” is meer waard dan welke geruststelling ook, want mensen kunnen het in oktober nakijken.

Wat je weglaat

Laat de belofte weg dat niemands functie verandert, want iedereen in de kamer ziet dat dat al is gebeurd. Laat de productiviteitscijfers weg, die klinken als een pleidooi. En laat het woord transformatie weg. Mensen horen dat als iets dat hen overkomt.

En daarna opnieuw over zes weken

Eén ronde gesprekken leest als een campagne. Twee rondes, zes weken uit elkaar, waarbij de tweede terugkomt op wat iemand in de eerste zei, leest als hoe dit bedrijf nu werkt. In de tweede ronde komen de eerlijke antwoorden, en dat is de ronde die sneuvelt zodra het kwartaal vol loopt.

Wat zeiden ze toen je het vroeg?

Voer je er één en verrast het antwoord je, vertel me dan wat je hoorde. Ik heb dit gesprek in veel bedrijven gevoerd en ik kan meestal zeggen wat eronder zit. Geen verkoopgesprek eraan vast. Gewoon een antwoord.

Stuur me een bericht op WhatsApp

Wat wachten kost

Mensen vullen het antwoord zelf in, en ze vullen het slechter in.

De zichtbare kostenpost is de opzegging die je niet zag aankomen. Iemand goeds, iemand die nooit iets aankaartte, die vier maanden lang voor zichzelf concludeerde dat deze plek niet meer nodig had waar hij het beste in was. Het vertrekgesprek is beleefd en vertelt je bijna niets, want tegen die tijd heeft die persoon vrede gesloten met het verhaal dat hij zelf schreef.

Daaronder zit de langzame. Achttien punten betrokkenheid scheiden een team waarvan de leidinggevende hierover praat van een team waarvan de leidinggevende dat niet doet.1 Dat gat wordt nergens zichtbaar als iets met een naam. Het wordt zichtbaar als werk dat iets later wordt overgedragen, vragen die iets minder vaak worden gesteld, en een bedrijf dat zwaarder aanvoelt om te leiden dan het deed.

En er is er één die pas later komt. De mensen die zich hier nooit prettig bij zijn gaan voelen, vormden 62 op de honderd van de ontslagen groep, tegenover 50 op de honderd van de mensen die nog werken.2 Elke maand stilte is een maand waarin de mensen met het meeste risico het minst waarschijnlijk zijn ingelicht, en dat zijn meestal degenen die er het langst zijn.

Gevraagd en beantwoord

Wat mensen vragen over de menselijke kant hiervan

Verliezen mensen hun baan door AI?

Vandaag nauwelijks. In het Gallup-onderzoek noemde 1% van de mensen die waren ontslagen AI of automatisering in eigen woorden als de belangrijkste reden. Gallup voegt er wel aan toe dat reorganisatie en kostenbesparing invloed van AI kunnen bevatten die de betrokkenen nooit is verteld.

Lopen mensen die AI níet gebruiken meer risico?

Daar wijzen de cijfers wel op. Mensen die AI één keer per jaar of minder gebruiken vormden 62% van de ontslagen groep tegenover 50% van de mensen die nog werken. Bij technologiemedewerkers was de ontslagkans voor wie AI minder dan maandelijks gebruikte drie keer zo hoog.

Waarom worden medewerkers onrustig van AI terwijl er niets gebeurt?

Omdat er niets wordt gezegd. De tools komen binnen, een paar mensen worden veel sneller, de directie wacht tot ze het begrijpt, en ondertussen schrijft iedereen zijn eigen verklaring. Die verklaringen zijn elke keer slechter dan de waarheid.

Hoe weet je wat een specifieke medewerker moet horen?

Door twee dingen per persoon te weten. emaho meet één Operating Profile per persoon: de manier waarop iemand denkt en werkt, en waar iemand staat met AI. Wie dingen in een groep uitpraat heeft een ander gesprek nodig dan wie de verandering een week van tevoren op papier wil.

Wat helpt tegen onzekerheid over AI op het werk?

Een leidinggevende die het aankaart in een gewone week. In het Gallup-onderzoek is de betrokkenheid 48% waar de leidinggevende actief steunt hoe het team AI gebruikt, tegenover 30% waar dat ontbreekt. Dat verschil kost geen budget en geen nieuwe software.

Wat zeg je als je zelf nog niet weet wat AI voor het team betekent?

Precies dat, met een datum erbij. “Dit weten we, dit weten we nog niet, in oktober vertel ik je wat ik dan weet.” Die zin is meer waard dan elke geruststelling, want mensen kunnen hem in oktober nakijken.

Moet de CEO of de leidinggevende dit gesprek voeren?

De leidinggevende. Die is voor mensen hoe ze het hele bedrijf ervaren. Een CEO die twaalf van deze gesprekken voert oogt indrukwekkend en verandert minder, want het wordt gehoord als een bijzondere gebeurtenis in plaats van als hoe het hier nu werkt.

Is dit een probleem van het niveau waarop je met AI werkt?

Het piekt op level 2. emaho plaatst bedrijven op vijf AI Culture Levels, en op Wild West zijn de tools er wel en is er nog geen gedeeld verhaal over wat ze betekenen. De scan is zes vragen, drie minuten en anoniem.

Hoe voer je een goed gesprek over AI met een medewerker?

Drie vragen zijn genoeg. Wat dacht jij dat we ermee bedoelden. Wat ben je gestopt met doen sinds we het invoerden. Wat zou je willen dat ik bij de volgende bijeenkomst zeg. Neem geen laptop mee en begin niet met de cijfers.

Wat betekent het als iemand zegt dat alles wat jullie besluiten prima is?

Meestal terugtrekken. Het klinkt als instemming en het betekent vaak dat iemand heeft uitgerekend dat zijn mening geen effect heeft op de uitkomst. Dat is de reactie waar je je het meest zorgen over zou moeten maken.

Verliezen ervaren medewerkers status door AI?

Vaak wel, en dat wordt zelden benoemd. Wie een functie negen jaar goed heeft gedaan weet precies wat goed is in die functie. Verhuist de helft daarvan naar een machine, dan is die kennis niet meer waard wat ze was. Dat behandelen als weerstand tegen verandering is de snelste manier om die persoon kwijt te raken.

Hoe vaak moet je dit gesprek herhalen?

Twee keer, zes weken uit elkaar. Eén ronde leest als een campagne. De tweede ronde, waarin je terugkomt op wat iemand de eerste keer zei, leest als hoe het bedrijf nu werkt. Precies die tweede ronde sneuvelt als het kwartaal vol loopt.

Wat laat je weg in een gesprek over AI en banen?

De belofte dat niemands functie verandert, want iedereen ziet dat dat al is gebeurd. De productiviteitscijfers, want die klinken als een pleidooi. En het woord transformatie, want mensen horen dat als iets dat hen overkomt.

Vlakbij

Landt bij dezelfde mensen

Elk hiervan is een ander deel van wat de verandering kost aan de mensen die het werk doen.

23

De manager vangt het op

De laag waarvan je vraagt dit gesprek te voeren, en wat die al draagt zonder dat iemand het heeft geteld.

Lees deze 06

De gebruikskloof

Waarom het beeld van de directie over wie wat gebruikt betrouwbaar verkeerd is, en de manier van twee minuten om erachter te komen.

Lees deze 03

Geen juniors meer om op te leiden

Dezelfde stilte, een laag lager, waar de betrokkenen nog niet eens zijn begonnen.

Lees deze

Alle 25 AI-challenges, en wat je aan elk kunt doen

Vijfentwintig dingen die stukgaan in een bedrijf zodra mensen met AI gaan werken, elk met het onderzoek erachter en het level waarop het begint te bijten. Deze begint te bijten op Wild West, en 8 andere beginnen daar ook.

Open de volledige set

De volgende zet

Geef mensen iets om vast te houden, geen geruststelling.

Vijftien minuten per persoon, en iedereen weet waar hij staat met AI en hoe zijn volgende stap eruitziet. Dat is een beter antwoord op de vraag van Sanne dan wat je vanaf een podium kunt zeggen.

Beantwoord de vraag van Sanne met iets concreetsWaar iemand staat en wat zijn volgende stap is, verslaat elke geruststelling dat niemand zijn baan verliest.
Laat mensen hun eigen uitslag als eerste lezenVijftien minuten voor zichzelf, en het nieuws komt van de pagina in plaats van over een bureau.
Zeg het deel dat je wél weetDe meeste angst komt uit de stilte rond het plan in plaats van uit het plan.

Begin met je eigen profiel, gratis Stel me eerst je vraag Plan een gesprek van 30 minuten

Eerste profiel gratis · geen creditcard · gemaakt voor bedrijven van 20 tot 500 · jij bepaalt wat je team te zien krijgt

Nog niet zover om je team ergens in te zetten? Begin dan met het level van het bedrijf. De Culture Level scan is zes vragen, drie minuten, en vraagt niets van je.

Paul MustersOprichter van emaho

Paul Musters

Vijftien jaar leiderschaps- en teamontwikkeling in Nederlandse scale-ups. Die praktijk zit nu in software: één Operating Profile per persoon, met agents die echt passen. Hij schrijft deze pagina’s vanuit wat hij bij klanten tegenkomt, in plaats van vanuit een samenvatting van onderzoek.

LinkedIn · paul@emaho.world · WhatsApp

Bronnen en cijfers die op deze pagina staan

Gallup, Employee Engagement Remains Flat as AI Adoption Accelerates, door Jim Harter, gepubliceerd op 21 juli 2026, met analyse van Sangeeta Agrawal. Gegevens uit het Gallup Panel onder Amerikaanse medewerkers. Bron van: 31% van de Amerikaanse medewerkers betrokken in de eerste helft van 2026 en 18% actief onbetrokken; een recente piek van 36% in 2020 die daalde naar 31% in 2024; elk procentpunt staat voor ongeveer 1,6 miljoen voltijds of deeltijds werkende Amerikanen, dus ongeveer 8 miljoen minder betrokken medewerkers sinds 2020; een geschat verlies van 2 biljoen dollar aan productiviteit per jaar door medewerkers die niet betrokken of actief onbetrokken zijn; 49% dat sterk aangeeft te weten wat er van hen wordt verwacht, tegen 47% eerder en een piek van 61% in 2015; betrokkenheid zes punten hoger in organisaties die AI hebben ingevoerd; acht punten hoger voor wekelijkse AI-gebruikers binnen die organisaties; 15 punten hogere betrokkenheid waar de organisatie een helder plan biedt voor het inbedden van AI; 48% betrokkenheid waar de leidinggevende het AI-gebruik van het team actief steunt tegenover 30% waar medewerkers dat niet zeggen; 53% waar frequent gebruik, een helder plan en actieve steun van de leidinggevende alle drie aanwezig zijn; steun van leidinggevenden voor AI die vier punten steeg van het eerste naar het tweede kwartaal van 2026; de scherpste dalingen sinds 2020 bij jongere medewerkers, hybride medewerkers en managers; en, over productiviteit, 17% van de wekelijkse AI-gebruikers die de hoogst mogelijke beoordeling geeft, 24% tegen 5% naar gebruiksfrequentie, 33% tegen 9% naar steun van de leidinggevende, en 50% tegen 17% waar alle steunende voorwaarden aanwezig zijn. Gallup presenteert deze verschillen als samenhang en merkt op dat een deel van het gat kan komen door welke sectoren AI invoeren.
Gallup, U.S. Workers Continue to Report Downsizing, door Mary Page James en Ryan Pendell, gepubliceerd op 17 juni 2026, over het eerste kwartaal van 2026. Bron van: ongeveer 21% van de Amerikaanse medewerkers meldt dat de werkgever mensen laat gaan, tegenover 34% dat aanname meldt en 45% dat geen verandering meldt; 1% van de op dat moment ontslagen werkenden noemt AI of automatisering in eigen woorden als de belangrijkste reden; 62% van de ontslagen werkenden gebruikt AI niet, dus één keer per jaar of minder, tegenover 50% van de werkenden met een baan; 28% van de werkenden met een baan is frequent AI-gebruiker tegenover 22% van de ontslagen werkenden; technologiemedewerkers die AI minder dan maandelijks gebruikten hadden drie keer zoveel kans ontslagen te zijn als wie het minstens maandelijks gebruikte; en 13% van de ontslagen werkenden werkte eerder in technologie tegenover 6% van de werkende beroepsbevolking. Gallup merkt op dat redenen als reorganisatie en kostenbesparing invloed van AI kunnen weerspiegelen, ook waar dat de werkenden niet is verteld.
emaho AI Culture Levels. Level 2, Wild West, is dagelijks individueel gebruik zonder gedeelde werkwijze en telt ongeveer een kwart van de organisaties. Het aandeel organisaties per level is een eigen schatting van emaho, geijkt aan BCG 2025 en McKinsey 2025 en niet rechtstreeks gemeten.

Cijfers staan zoals ze zijn gepubliceerd. Beide onderzoeken gaan over Amerikaanse medewerkers. Sanne en de beschreven gesprekken zijn samengesteld uit klantsituaties en geen letterlijke weergave, en de namen zijn niet echt.