Wat als AI onze toekomstige experts wegautomatiseert?

Stanford kwam deze week met opvallende nieuwe cijfers. Geen AI-banenapocalyps. Maar bij 22- tot 25-jarigen, in sterk door AI geraakte beroepen, ligt de werkgelegenheid inmiddels 19% lager dan wanneer die gelijke tred had gehouden met minder AI-blootgestelde beroepen. Niet omdat jongeren massaal ontslagen worden. Ze worden minder aangenomen.

En PwC ziet iets minstens zo fascinerends. Juniorfuncties die sterk door AI worden geraakt vragen zeven keer vaker om vaardigheden die traditioneel bij seniors horen, zoals leiderschap en strategisch denken.

Zie je de paradox?

We laten AI steeds meer van het eenvoudige werk doen waarmee jonge professionals vroeger ervaring opdeden. En vervolgens vragen we diezelfde jonge professional om meteen senior te zijn. Dat lijkt efficiënt. Totdat je jezelf één vraag stelt: Waar komt de senior van 2035 vandaan als niemand in 2026 nog junior mocht zijn?

Expertise ontstaat namelijk niet door toegang tot kennis. Het ontstaat door honderden kleine fouten, slechte eerste versies, meekijken, corrigeren, twijfel en ervaring.

Precies het werk dat we nu enthousiast aan AI geven. Misschien ontstaat de grootste skills gap van het AI-tijdperk daarom niet doordat mensen AI niet kunnen gebruiken. Maar doordat ze AI gebruiken vóórdat ze zelf hebben geleerd wat goed werk eigenlijk is. Met andere woorden: we automatiseren de onderste sporten van de carrièreladder en verwachten dat mensen bovenaan verschijnen.

Misschien is dat uiteindelijk de grootste fout die we met AI kunnen maken. Niet dat we mensen vervangen. Maar dat we ervaring vervangen voordat ervaring expertise heeft kunnen worden.

Bronnen
Stanford Digital Economy Lab — Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence, update 12 augustus 2026 (link).
PwC — 2026 Global AI Jobs Barometer, juni 2026 (link).
OECD — Skills in the AI Age, juli 2026 (link).