Het antwoord is dat AI de eerste trede van de carrièreladder voor jonge werknemers ondermijnt, maar dat je als MKB-ondernemer die banen kunt herontwerpen in plaats van ze te schrappen. Uit onderzoek blijkt dat werknemers van 22 tot 25 jaar in AI-gevoelige beroepen een daling van 16 procent in werkgelegenheid zagen, terwijl ervaren collega’s in dezelfde functies geen vergelijkbare daling ondervonden. Dit betekent dat bedrijven AI inzetten om de routinetaken over te nemen waarmee starters normaal hun eerste werkervaring opdoen.

Wat er aan de hand is

Een werkdocument van het Stanford Digital Economy Lab uit november 2025 toont aan dat de werkgelegenheid voor jonge werknemers in beroepen met hoge AI-blootstelling met 16 procent is gedaald, gecorrigeerd voor andere factoren. Een rapport van Anthropic uit maart 2026 wijst in dezelfde richting. Het gaat specifiek om instroomfuncties zoals softwareontwikkelaar, klantenservicemedewerker, computerprogrammeur en informatiesysteembeheerder. In banen met weinig AI-blootstelling is geen daling zichtbaar. De Federal Reserve Bank van New York meldde dat de werkloosheid onder pas afgestudeerden in het vierde kwartaal van 2025 steeg naar 5,6 procent, terwijl het aantal afgestudeerden dat werkt in banen onder hun niveau ook toenam.

Wat dit betekent

Voor jou als MKB-ondernemer betekent dit dat de traditionele instroomfuncties onder druk staan. De taken die je normaal aan een starter gaf – data invoeren, standaardrapporten maken, eenvoudige klantvragen afhandelen – zijn precies de taken die AI efficiënter kan uitvoeren. Maar als je die functies helemaal schrapt, verlies je de mogelijkheid om talent van binnenuit op te leiden. Het gevolg is dat je op termijn afhankelijk wordt van dure ervaren krachten, terwijl je de kans mist om jonge medewerkers te vormen naar de specifieke behoeften van jouw bedrijf. Vooral in sectoren zoals softwareontwikkeling, klantenservice en administratie is dit risico groot.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een klein team aanstuurt en normaal een starter inhuurt voor administratieve ondersteuning, overweeg dan om de functie te herontwerpen. Vervang de routinetaken die AI kan doen door een combinatie van AI-beheer en leertaken. Je zou de starter kunnen vragen om de output van AI te controleren, te verbeteren en te leren van de fouten die de AI maakt. Zo doe je ervaring op zonder dat je de functie helemaal schrapt.

Als je een webshop runt en AI gebruikt voor klantenservice, kun je de starter niet meer alleen inzetten voor standaardvragen. Een mogelijkheid is om de starter te laten leren hoe je AI-chatbots traint en optimaliseert. De starter leert dan niet alleen klantcontact, maar ook hoe je AI-systemen aanstuurt. Dat is een vaardigheid die steeds waardevoller wordt.

Als je in de IT-dienstverlening werkt en normaal een junior programmeur inhuurt, kun je de functie aanpassen. In plaats van de junior alleen simpele code te laten schrijven, kun je hem of haar laten werken met AI-codegeneratoren. De junior leert dan hoe je AI-output beoordeelt, test en integreert in bestaande systemen. Dit sluit aan bij de constatering uit het onderzoek dat ervaren werknemers in dezelfde beroepen geen daling zagen – zij weten hoe ze AI moeten inzetten.

Als je een administratiekantoor runt, overweeg dan om een starter niet alleen data te laten invoeren, maar ook te laten leren hoe je AI inzet voor gegevensanalyse en rapportage. De starter kan bijvoorbeeld leren hoe je AI-resultaten controleert op fouten en hoe je processen verbetert op basis van AI-inzichten. Zo bouw je een medewerker op die zowel de administratie als de AI-tools beheerst.

Bron: Technologyreview