Bedrijven met een personeelstekort proberen het niet meer op te lossen door een aantrekkelijker werkgever te worden. Automatisering is nu de meestgenoemde maatregel. Dat blijkt uit onderzoek van het CBS. NOS en NU.nl kopten er deze week mee: bij krapte kiezen bedrijven vaker voor AI dan voor hoger loon.
Een jaar eerder lag de nadruk nog op betere voorwaarden. Zoals hogere lonen of gunstigere werktijden. Nu zet bijna de helft van de bedrijven met krapte automatisering bovenaan. De verschuiving zit in elke bedrijfstak, nu nog het hardst bij grote bedrijven en in informatie en communicatie.
Ik snap de logica: Mensen zijn duur en schaars, een AI-model vraagt geen loonsverhoging (hoewel misrekeningen in token-kosten je ook veel geld kunnen kosten). Maar er zit een addertje onder, en de hoogleraar in het NU.nl-stuk benoemt het zelf: "We investeren in AI, maar de productiviteit beweegt niet mee."
De productiviteit die niet meekomt
"We zitten in een productiviteitsparadox. Bedrijven investeren in AI en robotica, maar dat zie je nog niet terug in hogere productiviteit", zegt Henk Volberda, hoogleraar Strategie en Innovatie aan de Universiteit van Amsterdam. Drie kwart van de ondernemers neemt maatregelen om productiever te worden. En toch blijft de opbrengst per medewerker bij bijna elk bedrijf achter.
Het grote onderzoek laat zien waar het misgaat. Niet bij het in gebruik nemen van AI, maar bij het omzetten van die inzet in resultaat. Waar lekt die winst?
Twee op de drie bedrijven worden productiever met AI. Eén op de vijf wordt er rijker van.
Bron: Deloitte, State of AI in the Enterprise 2026 (3.235 leiders), via Fortune. 66% meldt productiviteitswinst, 20% omzetgroei uit AI.
Benieuwd wat dat verschil voor jouw team betekent? Reken het uit met de AI-calculator
Je koopt 20 procent en slaat 70 procent over
Als je uit elkaar trekt waar de waarde van AI vandaan komt zie je dat tien procent zit in strategie, twintig procent in technologie, en maar liefst (!) zeventig procent in de mensen en in hoe het werk opnieuw wordt ingericht. Microsoft komt in zijn Work Trend Index 2026 van een andere kant op hetzelfde uit: organisatorische factoren verklaren 67 procent van de echte impact, individuele vaardigheid 32 procent.
Als je AI inzet als vervanging voor mensen, koop je de technologie en sla je de mensen over. Je betaalt voor het kleinste deel en laat het grootste deel liggen.
Het deel dat je betaalt, is een vijfde. Het deel dat telt, zit in je mensen.
Bron: BCG, "AI transformation is a workforce transformation" (2026); Microsoft Work Trend Index 2026.
We zien dat winst eigenlijk nooit in de tool zit. Hij zit in of je mensen ermee leren werken. Dat deel kun je niet kopen, dat moet je samen bouwen.
Wie het hardst snijdt, presteert niet beter
De aanname onder "AI in plaats van mensen" is simpel: minder loonkosten, meer marge. Van de bedrijven die autonome AI inzetten meldt ongeveer 80 procent dat ze in personeel snijden. Maar de bedrijven die het hardst snijden laten nauwelijks beter rendement zien dan de bedrijven die dat niet doen. Soms zelfs slechter. Het snijden maakt budget vrij, maar levert geen rendement op.
Dieper snijden zou meer moeten opleveren. In de data gebeurt dat niet.
van de bedrijven die autonome AI inzetten meldt personeelsreducties. Het rendement volgt niet mee.
Bron: Gartner, persbericht over autonome AI en personeelsreducties (mei 2026). De lijnen tonen het richtinggevende patroon, geen exacte meetpunten.
Zelfs de makers van de modellen kopen mensen erbij
Als de tool genoeg was, zouden de bedrijven die de tool maken er het rijkst van worden. Het tegenovergestelde gebeurt. De frontier labs, de partijen die de slimste modellen bouwen, geven nu miljarden uit om er mensen bij te kopen die de implementatie doen. Niet om betere modellen te maken. Om het werk bij hun klanten opnieuw in te richten.
Het waarom zeggen ze zelf, en het is precies de zeventig procent uit de vorige grafiek. BCG-CEO Christoph Schweizer in de aankondiging van OpenAI: "AI alone does not drive transformation." AI moet verbonden worden aan strategie, in herontworpen processen worden gebouwd, en op schaal worden ingevoerd met de juiste cultuur. Anders levert het niets blijvends op. De partijen met de beste modellen ter wereld concluderen dat het model niet het punt is.
De laag die je het eerst wegbezuinigt, laat AI juist landen
Als je AI kiest in plaats van mensen, snijd je meestal eerst in de laag die je het minst lijkt te missen. Het middenkader. En daar zit nou net het probleem, want die laag bepaalt of AI ergens landt. Gallup meet het al jaren: de betrokkenheid van managers zelf zakte van 31 procent in 2022 naar 22 procent in 2025. Een manager bepaalt ongeveer 70 procent van de betrokkenheid in zijn team.
En dan het scherpste cijfer. Medewerkers van wie de manager AI actief steunt, zeggen 8,7 keer zo vaak dat AI hun werk echt heeft veranderd. Niet de tool maakte het verschil. De manager maakte het verschil.
Met een manager die meedoet, verandert AI 8,7 keer zo vaak het werk.
van de manager
die AI actief steunt
Relatieve kans dat een medewerker zegt: "AI heeft mijn werk veranderd."
Bron: Gallup, State of the Global Workplace 2026. De bars tonen de verhouding 1 staat tot 8,7, niet een absoluut percentage.
Simpel werk eerst. En dan wordt de rest zwaarder
Volberda schetst welk werk als eerste onder druk komt. Goed te standaardiseren taken: administratie, kantoorwerk, secretariaat, callcenters, postverwerking. "De simpele taken worden door bots uitgevoerd. Mensen blijven vooral nodig voor complex werk, creativiteit en werk met hun handen."
Maar daar stopt het niet. Het werk dat overblijft wordt ingewikkelder, omdat mensen met AI meer taken tegelijk aankunnen. Dat kan goed uitpakken. Het kan ook zwaarder worden. Maar kijk uit: mensen kunnen vastlopen als het werk te complex of te intensief wordt. Het echte probleem is niet dat banen verdwijnen. Het is de overstap. Wie zijn baan kwijtraakt, gaat niet vanzelf ergens anders aan de slag.
Wat automatisering oplost
- Herhalend, goed te standaardiseren werk
- Volume zonder extra handen
- Snelheid op routinetaken
- Druk op de loonkosten op korte termijn
Wat het niet oplost
- Complexer werk dat zwaarder wordt
- De overstap voor wie zijn taak verliest
- Een team dat leert samenwerken met AI
- De omzet per medewerker, zonder herontwerp
Hoe je er wél resultaat uit haalt
De bedrijven die wél productiviteit zien, doen iets anders dan de tool aanzetten. Ze herontwerpen het werk, en ze leiden de verandering. Het Rotterdamse HelloPrint is daar een scherp voorbeeld van. Het bedrijf maakte zichzelf "AI-first": elke taak wordt eerst getoetst op de vraag of een mens hem nog moet doen.
Wat HelloPrint onderscheidt is niet dat het snijdt, maar dat het hercomponeert en het werk opnieuw inricht. Scheffer is er duidelijk over dat AI bij HelloPrint niet optioneel is. Het grootste werk zat volgens hem niet in de techniek, maar in het helder maken dat dit nu de manier van werken is. Precies de middenlaag en de cultuur uit de cijfers hierboven.
Bron: MT/Sprout en Emerce over HelloPrint (2025–2026). Cijfers bij benadering, controleer ze bij de primaire bron als je ze publiceert.
Generaliseer je dat naar wat ik bij teams zie werken, dan komt het op een paar dingen neer.
Waar de meeste bedrijven nu vastzitten
Ik werk met een model van vijf niveaus. Vijf manieren waarop een bedrijf werkt. De meeste bedrijven die nu AI kopen vanwege de krapte zitten op niveau 1 of 2. Ze voegen de tool toe en slaan het werk over. De productiviteitsparadox is precies aan de hand op die twee niveaus. De waarde begint pas los te komen op niveau 3, als het werk opnieuw is ingericht en de hele ploeg dezelfde manier deelt.
Het venijn zit in de curve. De waarde stijgt niet netjes mee met je niveau, hij loopt exponentieel op naar boven. Daarom levert blijven hangen op niveau 1 of 2 zo weinig op, en is de sprong naar boven zo groot.
Ruim vier op de vijf bedrijven zitten vóór de grens waar de waarde echt oploopt.
Bron: emaho-model van AI-cultuurniveaus, gekalibreerd op BCG (60% laggards, 5% future-built), McKinsey (6% high performers) en PwC (top 20% pakt 74% van de AI-waarde).
De kern: de keuze is niet AI of mensen. De keuze is of je mensen met AI leren werken. Doe je dat niet, dan koop je de twintig procent en blijft de zeventig procent liggen.
Reken het een keer eerlijk uit
Stel dat je het wel goed doet. Niet AI kopen om mensen te vervangen, maar AI inzetten zodat je team meer aankan en het werk opnieuw inricht. Wat is je team dan waard, en hoeveel mensen heb je nog nodig? Dat is een eerlijker vraag dan "kunnen we iemand ontslaan, of een hire uitstellen", en het antwoord verrast bijna iedereen die het invult.
Daar heb ik een rekentool voor gemaakt. Hij rekent met werkgeverskosten en laat zien wat er overblijft aan mensenwerk als je AI serieus neemt, en wat het je op kan leveren. Precies de cijfers voor jouw situatie.
Wat is jouw team waard op volle AI-snelheid?
Reken uit hoeveel mensen je team nog nodig heeft als je AI echt toepast, en waar de winst zit die nu blijft liggen.
Drie resources die hierbij passen
Bronnen
CBS, onderzoek naar maatregelen bij personeelstekort, via NU.nl en NOS, met commentaar van Henk Volberda (UvA), juni 2026 · BCG, "AI transformation is a workforce transformation" (2026) · Microsoft, Work Trend Index 2026 · Deloitte, State of AI in the Enterprise 2026 (via Fortune) · Gartner, persbericht over autonome AI en personeelsreducties (mei 2026) · Gallup, State of the Global Workplace 2026 · TechCrunch en OpenAI over Frontier Alliances en de Deployment Company (2026) · MT/Sprout en Emerce over HelloPrint (2025–2026) · McKinsey en PwC AI-onderzoek 2026. Verdeling van de vijf niveaus: emaho-model, gekalibreerd op deze bronnen en twaalf jaar klantwerk.