Het eerste jaar op de arbeidsmarkt wordt steeds vaker overgeslagen door AI. Voor MKB-ondernemers die afhankelijk zijn van jonge instroom is dat een risico, maar ook een kans: wie nu investeert in het opleiden van starters met AI, bouwt een ervaren personeelsbestand voor de toekomst.

Wat er aan de hand is

Uit onderzoek van het Stanford Digital Economy Lab, gepubliceerd in november 2025, blijkt dat werknemers tussen de 22 en 25 jaar in beroepen met veel AI-blootstelling een relatieve daling van 16 procent in werkgelegenheid hebben gezien sinds de opkomst van generatieve AI. Een rapport van Anthropic uit maart 2026 wijst in dezelfde richting. Het gaat specifiek om startersfuncties zoals softwareontwikkelaar, klantenservicemedewerker, computerprogrammeur en informatiesysteembeheerder. Meer ervaren werknemers in dezelfde beroepen zagen geen vergelijkbare daling. De werkgelegenheid in startersbanen met weinig AI-blootstelling blijft stabiel. De conclusie van de onderzoekers is dat bedrijven AI inzetten om de routinetaken over te nemen waarmee jonge werknemers normaal gesproken hun eerste werkervaring opdoen.

Wat dit betekent

Voor het MKB betekent dit dat de traditionele instroom van jonge, leerbare medewerkers onder druk komt te staan. Waar grote bedrijven AI kunnen inzetten om taken te automatiseren zonder te investeren in opleiding, hebben kleinere ondernemers vaak juist behoefte aan medewerkers die meegroeien met het bedrijf. De bredere arbeidsmarkt voor starters is ook aan het verslechteren: de Federal Reserve Bank of New York meldde dat de werkloosheid onder recent afgestudeerden in het vierde kwartaal van 2025 steeg naar 5,6 procent, terwijl het aantal afgestudeerden dat werk onder hun niveau accepteert eveneens toenam. Dit betekent dat er een groeiende groep jonge, gemotiveerde mensen beschikbaar is die niet aan de bak komen via de traditionele route. Voor MKB-ondernemers die bereid zijn te investeren in begeleiding, ontstaat een kans om talent binnen te halen dat anders buiten beeld blijft.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een klein team aanstuurt waarin routinetaken zoals data-invoer, rapportage of eenvoudige klantvragen voorkomen. Je zou kunnen overwegen om niet direct AI in te zetten om die taken volledig te automatiseren, maar om een starter aan te nemen die die taken uitvoert met AI als hulpmiddel. Je begeleidt hem of haar in het efficiënt inzetten van AI, terwijl de medewerker leert hoe het bedrijf werkt. Na een jaar heb je niet alleen een ingewerkte kracht, maar ook iemand die AI kan toepassen in complexere situaties.

Als je een webshop runt en klantenservice deels door AI laat afhandelen. Een mogelijkheid is om een starter aan te nemen die de AI-gestuurde klantenservice bewaakt, uitzonderingen afhandelt en de AI continu verbetert. Die medewerker leert zo het vak van klantenservice én AI-beheer tegelijk. Je investeert in opleiding, maar bespaart op de lange termijn doordat je een specialist in huis hebt die zowel de menselijke als de technische kant begrijpt.

Als je in de bouw of logistiek werkt en te maken hebt met planning, voorraadbeheer of facturatie. Overweeg om een starter aan te nemen die deze processen leert beheren met behulp van AI-tools. Je kunt hem of haar laten beginnen met het controleren en optimaliseren van AI-uitkomsten, in plaats van de processen volledig te automatiseren. Zo ontstaat een leercurve die zowel de medewerker als het bedrijf vooruithelpt.

Als je een adviesbureau of administratiekantoor hebt. Je zou een starter kunnen aannemen die AI inzet voor het voorbereiden van analyses, het opstellen van conceptrapporten of het controleren van cijfers. Door die medewerker te laten leren van de fouten die de AI maakt, ontstaat een diepgaand begrip van het vak. Dit vraagt om begeleiding, maar levert een medewerker op die na verloop van tijd zelfstandig complexe vraagstukken kan oplossen.

Bron: Technologyreview