Het aantal startersbanen waarin routinetaken centraal staan neemt af doordat AI die taken overneemt. Vooral jonge werknemers tussen 22 en 25 jaar in beroepen met veel AI-blootstelling, zoals softwareontwikkeling en klantenservice, zien hun werkgelegenheid dalen. Dit betekent dat je als MKB-ondernemer moet nadenken over hoe je starters blijft opleiden en aan je bedrijf bindt, ook als AI een deel van hun traditionele taken overneemt.

Wat er aan de hand is

Uit een werkdocument van de Stanford Digital Economy Lab uit november 2025 blijkt dat werknemers van 22 tot 25 jaar in de meest AI-blootgestelde beroepen een relatieve daling van 16 procent in werkgelegenheid zagen na de opkomst van generatieve AI. Een rapport van Anthropic uit maart 2026 wijst in dezelfde richting. Opvallend is dat ervaren werknemers in dezelfde beroepen geen vergelijkbare daling meemaakten. Ook banen met weinig AI-blootstelling blijven stabiel. Het probleem zit specifiek in de eerste sporten van de carrièreladder: de juniorfuncties waarin routinematige taken centraal staan, zoals programmeren, klantenservice en systeembeheer.

Wat dit betekent

Voor jou als MKB-ondernemer betekent dit dat de traditionele instroom van jonge talenten onder druk staat. Waar je vroeger starters aannam om eenvoudige taken te doen en hen zo te laten groeien, kan AI die taken nu goedkoper en sneller uitvoeren. Het gevolg is dat je minder snel geneigd bent een starter aan te nemen, maar dat je daarmee ook de pijplijn naar ervaren medewerkers voor de lange termijn verzwakt. De bredere arbeidsmarkt voor starters staat ook onder druk: 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. Het risico is dat je als bedrijf op termijn geen ervaren mensen meer hebt, omdat de instroom van jonge medewerkers met leertrajecten is opgedroogd.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een klein team aanstuurt waarin starters normaal gesproken de eenvoudige taken doen. Je zou kunnen overwegen om de functie van starter opnieuw te definiëren. In plaats van iemand aan te nemen voor repetitieve taken die AI nu uitvoert, kun je een juniorrol creëren waarin de focus ligt op het leren toepassen van AI-tools. Laat een starter bijvoorbeeld niet zelf data invoeren, maar laat hem of haar controleren of de AI-uitvoer klopt en waar nodig aanpassen. Zo leer je iemand de inhoud van het werk, terwijl AI de snelheid levert.

Als je moeite hebt om jonge medewerkers vast te houden. Een mogelijkheid is om een duidelijk groeipad te schetsen waarin AI-vaardigheden centraal staan. Starters die leren hoe ze AI inzetten voor complexere taken, worden waardevoller voor je bedrijf. Je zou een intern opleidingsprogramma kunnen opzetten van een half jaar, waarin een starter wekelijks een uur begeleiding krijgt van een ervaren collega. Het doel is niet om AI te leren programmeren, maar om te leren hoe je AI-resultaten interpreteert en verbetert.

Als je in een sector werkt waar klantenservice een belangrijke instroomfunctie is. Overweeg om de rol van klantenservicemedewerker te combineren met een analytische taak. Laat een starter niet alleen standaardvragen afhandelen, maar ook patronen herkennen in klantvragen die AI niet goed oppikt. Zo wordt de functie uitdagender en leer je iemand tegelijkertijd de finesses van je product of dienst.

Als je een groeiend MKB bent en structureel starters zoekt. Een optie is om samen te werken met een regionaal ROC of hbo om stageplekken te creëren waarin studenten leren werken met AI in jouw bedrijf. Je biedt hen een realistische werkomgeving, zij brengen actuele kennis mee. Zo bouw je een instroom van talent dat al vertrouwd is met AI, zonder dat je zelf een volledig opleidingsprogramma hoeft op te zetten.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de kern is: verschuif de focus van routinetaken naar begeleiding en interpretatie van AI-uitkomsten. Dat maakt startersfuncties aantrekkelijk en leerzaam, ook in een tijd waarin AI de eenvoudige klussen overneemt.

Bron: Technologyreview