Begin hier
De tool ligt eruit tot donderdag. Wat valt er stil?
Geen gedachte-experiment. Vink het werk aan dat zou stilvallen, en laat het werk staan dat trager en lelijker doorgaat maar wel afkomt. Er is geen score. Het lijstje is het antwoord.
Vink aan wat er stil zou vallen.
Hoe het eruitziet
Niemand merkte het tot de dinsdag dat het ertoe deed.
De leverancier had op een maandagochtend een storing. Ongeveer negentig minuten. Bij het bedrijf van Nina begon het werk niet weer op maandagmiddag. Het begon weer op woensdag.
Nina geeft leiding aan elf analisten. Ze zei dat het vreemde niet was dat mensen de tool niet konden gebruiken. Het was dat drie van hen, toen hij weer draaide, haar niet konden vertellen of het resultaat dat ze kregen klopte. Ze hadden het gecontroleerd. Ze hadden het afgetekend. En toen ze vroeg waar ze dan naar hadden gekeken, kwam het antwoord traag.
“Ze kunnen het werk allemaal nog. Ik weet alleen niet meer zeker of iemand van hen het zou opmerken als het werk fout was.”
Nina zit negen jaar in die functie. Zij zou het opmerken. De twee mensen die voor 2023 begonnen ook. Dat is het hele lijstje, en ze kwam er alleen achter omdat er in een ander land een server uitviel.
Samengesteld. Echte details, meer dan één bron.
Wat het is
Het zijn niet je handen. Het is het beeld in je hoofd.
Iedereen verwacht het verkeerde verlies. De angst is dat mensen vergeten hoe het werk gaat. Het onderzoek zegt van niet. Ze kunnen het nog steeds bedienen. Wat ze kwijtraken is het gevoel voor waar het werk staat en of het antwoord dat voor hen ligt iets waard is.
Dat is de ergere versie, want je ziet het niet. Iemand die iets helemaal niet kan valt binnen een week op. Iemand die het nog kan maar het niet meer kan beoordelen ziet er precies zo uit als iemand die het prima doet, tot op de dag dat hij iets goedkeurt dat hij had moeten tegenhouden.
In drie regels
- Zestien verkeersvliegers vlogen in een 747-simulator met de automatisering op en neer gedraaid. Hun instrumentenscan en hun handmatige besturing waren onaangetast.1
- Wat wél was weggezakt waren de denktaken: een beeld vasthouden van waar het toestel was, weten wat er hierna kwam, merken dat de situatie was veranderd.1
- Het antwoord van de toezichthouder was niet meer training. Het was regelmatig oefenen met alles uitgeschakeld.2
Je klikte omdat een van deze waar is
- Iemand tekende werk af dat hij zelf niet had kunnen maken
- Een storing kostte je dagen in plaats van uren
- Een nieuwe collega vroeg hoe het werkt en niemand kon het zeggen zonder iets te openen
- Je gebruikt hier veel van en vindt de grens liever dan dat je hem tegenkomt
Wat je meeneemt
- Het ene onderzoek dat het tegenovergestelde vond van wat iedereen aanneemt
- Een test van tien minuten die je laat zien waar de grens ligt
- Eén gewoonte, vier dagen per jaar, geleend uit de luchtvaart
- Wat er eerlijk gezegd nog niet te bewijzen valt
Wat het onderzoek vond
Zestien piloten, één simulator, en een verrassing.
Stephen Casner en drie collega’s zetten zestien verkeersvliegers in een simulator van een Boeing 747-400. Ze vlogen gewone vluchten en vluchten waarin iets misging. De onderzoekers draaiden de automatisering met opzet op en neer, beoordeelden wat de piloten deden, en vroegen ze onderweg waar ze aan dachten.1
De verwachting was dat het handmatig vliegen zou zijn weggezakt. Dat was niet zo. De instrumentenscan was intact. Het werk met stuur en roer was intact. Wat wél was weggezakt waren de denkdelen: een beeld vasthouden van waar het toestel was zonder naar de kaart te kijken, weten wat er hierna kwam, merken dat de situatie was veranderd. De onderzoekers zeiden het rechttoe rechtaan. Denkvaardigheden zakken sneller weg dan lichamelijke.
Kan de tool nog bedienenintact
Kan het resultaat nog controlerenweggezakt
Kan nog zeggen wat er hierna gebeurtweggezakt
Kan het nog aan iemand lerenweggezakt
Twee kanttekeningen horen hier, want zestien mensen is niet veel. Het was een simulator en geen echte vlucht, en het was luchtvaart en niet jouw kantoor. De onderzoekers hebben piloten gemeten. Het toepassen op een bedrijf is de stap van deze pagina en niet die van hen.
Wat die stap de moeite waard maakt is de reactie erop. In februari 2022 publiceerde de Amerikaanse luchtvaarttoezichthouder een advies waarin luchtvaartmaatschappijen wordt gezegd piloten regelmatig te laten oefenen met alles uit: flight director uit, automatische piloot uit, automatische gashendel uit.2 Zo’n advies schrijft een toezichthouder niet voor een probleem dat niemand heeft.
Waarom het stilletjes gebeurt
Elke keuze onderweg was de juiste.
Niemand wordt wakker en besluit zijn eigen werk niet meer te willen begrijpen. Het gaat één verstandig besluit per keer. Het model schrijft de eerste versie, dus redigeer je in plaats van dat je schrijft. Redigeren is sneller, dus doe je er meer van. Meer redigeren betekent dat je nooit meer voor een leeg vel zit. Voor een leeg vel zitten was juist waarmee je het oordeel opbouwde dat je nu gebruikt om te redigeren.
De vaardigheid zat nooit in het resultaat. Ze zat in het deel dat je oversloeg.
Met controleren gaat het net zo. Als de eerste vijftig dingen die je controleert goed blijken, krijgt de eenenvijftigste minder aandacht, en je merkt het moment niet waarop je aandacht veranderde. Dat is het mechanisme achter automation bias, en dit is wat het achterlaat als het een paar jaar heeft gedraaid.
Waar dit het hardst bijt
Niet bij de mensen die het nooit hebben geleerd. Bij de mensen die het wél leerden en ermee stopten. Iemand die nooit met de hand een voorstel schreef weet niet wat er ontbreekt. Iemand die er tweehonderd schreef en al achttien maanden geen enkele, gelooft dat hij het nog kan, en dat is degene op wie je rekent om de fout te vangen.
De test
Vraag iemand het uit te leggen zonder iets te openen.
Kies een stuk werk dat je team vaak doet en goed doet. Vraag degene die het doet om je van begin tot eind door te praten hoe het wordt gemaakt, zonder de tool te openen en zonder een voorbeeld erbij te pakken. Tien minuten.
Lukt dat, dan is het weten er nog. Blijft de uitleg zoeken naar iets om naar te wijzen, dan heb je de grens gevonden. Dat is geen prestatieprobleem en zo moet het ook niet worden behandeld. Het is een kwestie van gebruiken of kwijtraken, en degene tegenover je is meestal opgelucht dat iemand het merkt.
Waar het begint te bijten
Er moet veel AI in het werk zitten voordat dit überhaupt kan.
01Campfire60%
02Wild West25%
03Blueprint10%
04Engine4%
05Ecosystem1%Level 5 · Ecosystem
Op Campfire en Wild West valt er niets weg te zakken, want het werk is nauwelijks veranderd. Op Blueprint staat de methode opgeschreven, en dat opschrijven is zelf een verdediging. Het is op Engine en Ecosystem, waar de machine het werk van begin tot eind draagt en iedereen is vergeten dat het zo is, dat een vermogen kan verdwijnen zonder dat iemand het verlies voelt.
En dat is ook waarom deze wordt weggewuifd. Hij komt precies op het punt waarop alles eindelijk lijkt te werken.
Wat je doet
Eén dag per kwartaal, met alles uit.
Luchtvaartmaatschappijen losten dit niet op met training. Ze losten het op door handmatig vliegen terug te zetten in gewone dagen. Diezelfde beweging werkt hier en hij kost je vier dagen per jaar.
Kies één stuk echt werk per kwartaal. Geen oefening, geen workshop. Echt werk met een echte deadline, gedaan zonder de tool. Iemand die hier al lang werkt doet het naast iemand die net begonnen is, en dat koppel is het punt, niet het resultaat.
Er vallen drie dingen uit die dag en maar één ervan is het werk. Je komt erachter wie het nog kan. Degene die net begon leert de redenering in plaats van de sluiproute. En je krijgt een eerlijk antwoord op een vraag die je op geen andere manier kunt stellen, namelijk wat je bedrijf werkelijk zou redden in een slechte week.
Wat je niet moet doen
Verbied de tools niet een week om een punt te maken. Het leest als straf, mensen werken eromheen, en je leert alleen wie goed is in eromheen werken. Eén dag, gekozen, met de reden hardop erbij.
Wat het kost om het te laten
De rekening komt op je slechtste dag.
Een storing is de goedkope versie. Je verliest twee dagen en iedereen heeft er achteraf een verhaal over. In de dure versie zit helemaal geen storing.
Er gaat iets de deur uit dat niet had gemogen. Het kwam langs een mens die ernaar keek, en die mens is niet slordig en niet onbekwaam. Hij had het beeld niet meer dat de fout zichtbaar zou hebben gemaakt. Achteraf noemt niemand dat vaardigheidsverlies. Het heet een fout, en iemand draagt de schuld voor een vermogen dat het bedrijf met opzet heeft laten gaan, één verstandig besluit per keer.
De tweede kostenpost is trager en erger. Als niemand de redenering oefent, kan niemand hem meer aanleren, en dan ben je niet twee jaar van het verlies af. Dan ben je er één pensioen van af.
Wat mensen vragen
AI en vaardigheidsverlies, de vragen die mensen echt zoeken.
Wat is vaardigheidsverlies door AI?
Een vermogen dat niet meer wordt geoefend omdat een machine het elke keer doet. Niemand besluit het kwijt te raken. Het gaat stilletjes, en het komt boven op de dag dat je het terug nodig hebt.
Welke vaardigheden verdwijnen als eerste?
Niet de handelingen, maar het oordeel. In het onderzoek onder zestien verkeersvliegers waren de instrumentenscan en de handmatige besturing intact. Wat was weggezakt was het beeld van waar het toestel was en wat er hierna kwam.
Wat zegt het pilotenonderzoek precies?
Casner en collega’s zetten zestien verkeersvliegers in een 747-simulator, draaiden de automatisering op en neer, en concludeerden dat denkvaardigheden sneller wegzakken dan motorische. Zestien mensen is een kleine steekproef, en het was luchtvaart.
Hoe test je of het weten er nog is?
Vraag iemand een stuk werk dat hij vaak doet van begin tot eind uit te leggen, zonder de tool te openen en zonder voorbeeld erbij. Tien minuten. Blijft de uitleg zoeken naar iets om naar te wijzen, dan heb je de grens gevonden.
Wie loopt het meeste risico?
Niet wie het nooit leerde, maar wie het wél leerde en ermee stopte. Die gelooft dat hij het nog kan, en dat is precies degene op wie je rekent om de fout te vangen.
Waar past dit tussen de andere AI-challenges?
Het is er één van vijfentwintig, en hij komt na automation bias en naast de verdwijnende juniorfuncties. De volledige set van 25 AI-challenges geeft per challenge het onderzoek, het level en een test die je deze week kunt doen.
Hoe gebeurt het zonder dat iemand het merkt?
Één verstandig besluit per keer. Het model schrijft de eerste versie, dus je redigeert. Redigeren is sneller, dus doe je er meer van. En dan zit je nooit meer voor een leeg vel, terwijl dat juist het oordeel opbouwde waarmee je redigeert.
Wat deed de luchtvaart eraan?
Niet meer training. In februari 2022 adviseerde de Amerikaanse toezichthouder maatschappijen om piloten regelmatig te laten oefenen met alles uit: flight director, automatische piloot en automatische gashendel.
Wat is de kantoorversie van die oefening?
Eén dag per kwartaal met de tool uit, aan echt werk met een echte deadline. Iemand die er lang werkt naast iemand die net begon. Vier dagen per jaar.
Moet je AI-tools een week verbieden?
Nee. Dat leest als straf, mensen werken eromheen, en je leert alleen wie daar goed in is. Eén dag, gekozen, met de reden hardop erbij.
Op welk niveau speelt dit?
Op level 4 en 5. Op Campfire en Wild West is het werk nauwelijks veranderd, en op Blueprint is de methode opgeschreven, wat zelf een verdediging is. Pas als de machine het werk van begin tot eind draagt kan een vermogen ongemerkt verdwijnen.
Is er bewijs voor vaardigheidsverlies in bedrijven?
Nog niet. Bij het onderzoek voor deze pagina is geen veldmeting binnen bedrijven gevonden. Wat rondgaat is anekdote of voorspelling. Het bewijs dat er is, komt uit de luchtvaart.
18
Toezicht zakt weg
De stap hiervoor. De controle staat nog in de agenda, en ergens onderweg is het opgehouden een controle te zijn.
Lees deze 03Geen juniors om op te leiden
Hetzelfde verlies, één generatie eerder. Het werk waarop juniors het vak leerden is het werk dat als eerste verdween.
Lees deze 25Hoeveel heb je er?
De andere die op Ecosystem begint. Je kunt iedereen opnoemen die hier werkt. Probeer nu de agents eens.
Lees dezeAlle 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 Ecosystem, samen met één andere.
Je volgende stap
Zoek uit wat je bedrijf in een slechte week nog zou kunnen.
Dit is geen trainingsprobleem en geen toolprobleem. Het is een vraag over hoe het werk is ingericht, en daar zijn de AI culture levels voor.
- Kies het werk dat je je niet kunt veroorloven kwijt te rakenEr zijn twee of drie dingen waar je bedrijf om wordt vertrouwd. Begin daar en laat de rest.
- Zoek uit wie de redenering nog draagtEén profiel per persoon laat zien wie een resultaat als concept leest en wie het als antwoord leest.
- Eén dag per kwartaal, in de agendaEcht werk, tool uit, een ervaren iemand naast een nieuwe collega.
- Schrijf op wat er gebeurdeWat er langer duurde, wat niemand meer kon uitleggen. Die pagina is de meting.
Eerste profiel gratis · geen creditcard · gemaakt voor bedrijven van 20 tot 500 · jij bepaalt wat je team te zien krijgt
Liever beginnen op bedrijfsniveau? De Culture Level scan is zes vragen en drie minuten, zonder naam erbij.
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, niet vanuit een onderzoekssamenvatting.
Bronnen en cijfers die op deze pagina staan
- Stephen M. Casner, Richard W. Geven, Matthias P. Recker en Jonathan W. Schooler, The Retention of Manual Flying Skills in the Automated Cockpit, Human Factors, jaargang 56, december 2014, pagina 1506 tot 1516. Zestien verkeersvliegers vlogen gewone en ongewone scenario’s in een simulator van een Boeing 747-400 terwijl de onderzoekers de mate van automatisering varieerden, de prestaties beoordeelden en navroegen waar de piloten aan dachten. Bron van: de bevinding dat de instrumentenscan en de handmatige besturing onaangetast waren terwijl de denktaken van handmatig vliegen duidelijk waren aangetast, en de conclusie dat denkvaardigheden sneller wegzakken dan motorische. Zestien deelnemers is een kleine steekproef, het was een simulator en geen echte vlucht, en het was luchtvaart. De toepassing op kantoorwerk is de gevolgtrekking van deze pagina en niet van de onderzoekers.
- Federal Aviation Administration, Advisory Circular 120-123, februari 2022. Beveelt aan dat maatschappijen piloten regelmatig de gelegenheid geven handmatig vliegen te oefenen, ook met de flight director, de automatische piloot en de automatische gashendel uitgeschakeld. Bron van: de reactie van de toezichthouder die hierboven wordt beschreven.
- Venkat Ram Reddy Ganuthula, The Paradox of Augmentation: A Theoretical Model of AI-Induced Skill Atrophy, Human Behavior and Emerging Technologies, 2026. Een door vakgenoten getoetst theoretisch model en geen veldmeting. Genoemd als de plek waar de AI-versie van dit argument is uitgewerkt. De volledige tekst stond bij het schrijven achter een betaalmuur, dus alleen het bestaan, het tijdschrift en het onderwerp van het artikel worden hier gebruikt.
- Over wat ontbreekt. Bij het onderzoek voor deze pagina is geen veldmeting gevonden van vaardigheidsverlies binnen bedrijven die AI gebruiken. Alles wat daarover rondgaat is anekdote of voorspelling, en dat staat hier in plaats van dat het wordt weggemoffeld. Het tafereel met Nina is samengesteld uit gesprekken met klanten en gaat niet over één bedrijf. De breedtes van de balken in de figuur zijn illustratief: de richting van het effect is gemeten, de omvang niet.
- emaho AI culture levels. Het aandeel organisaties per level is een eigen schatting van emaho, geijkt aan gepubliceerd onderzoek naar invoering en niet rechtstreeks gemeten.