Onderzoek laat zien: AI groeit, maar het draagvlak neemt af

In 2019 was 81 procent van de werknemersreviews waarin AI werd genoemd positief. In 2026 is dat nog maar 43 procent. Die ontwikkeling moeten we serieus nemen.

AI wordt steeds beter, maar het sentiment over AI op de werkvloer lijkt juist te verslechteren. Dat maakt de recente cijfers van Glassdoor interessant én zorgelijk. In 2019 was 81 procent van de werknemersreviews waarin AI werd genoemd positief. In 2026 is dat nog maar 43 procent, terwijl inmiddels 53 procent negatief is. Dat is een ontwikkeling die we serieus moeten nemen.

De belofte: ruimte voor betekenisvol werk

Tegelijkertijd ben ik ervan overtuigd dat we AI hard nodig hebben. Om productiever te worden, om de krapte op de arbeidsmarkt op te vangen en om maatschappelijke uitdagingen aan te kunnen. Bij The Automation Group zie ik dagelijks wat de positieve impact van AI en AI-agents kan zijn. Het gaat daarbij niet alleen om sneller of goedkoper werken. In veel projecten zien we juist dat repetitieve en administratieve taken verdwijnen, waardoor medewerkers meer tijd krijgen voor klanten, advies, samenwerking en menselijk contact. Werk verschuift daarmee naar activiteiten die dichter liggen bij de waarden van een organisatie en haar purpose. Dat is voor mij een van de belangrijkste beloften van AI: technologie die mensen ruimte geeft om meer van het werk te doen dat daadwerkelijk betekenis heeft.

Het Mattheüseffect: wie vooroploopt, loopt verder uit

Maar die positieve uitkomst ontstaat niet vanzelf. Wetenschappelijk onderzoek laat verschillende mechanismen zien die kunnen verklaren waarom AI ook tot meer ongelijkheid en weerstand kan leiden. Een daarvan is het zogenaamde Mattheüseffect: mensen die al beschikken over meer kennis, vaardigheden, autonomie of toegang tot technologie kunnen nieuwe technologie sneller benutten en daardoor hun voorsprong verder vergroten. Recent onderzoek spreekt in dit verband zelfs over een AI-specific Matthew Effect.

Tegelijkertijd laat onderzoek van onder anderen Erik Brynjolfsson, Danielle Li en Lindsey Raymond onder ruim 5.000 klantenservicemedewerkers juist zien dat generatieve AI minder ervaren en lager presterende medewerkers relatief het meest kan helpen. Dat is een belangrijke nuance. AI kan verschillen tussen medewerkers verkleinen, maar ook vergroten. De technologie zelf bepaalt dat niet. De manier waarop we AI binnen organisaties invoeren, toegankelijk maken en mensen ermee leren werken, is cruciaal.

Organisatiecultuur als tweede verklaring

Een tweede verklaring ligt daarom bij de organisatiecultuur. In veel organisaties worden vooral de voorlopers zichtbaar gemaakt: de AI-champions, de medewerkers met de beste prompts en de indrukwekkendste toepassingen. Dat kan inspirerend werken, maar het kan ook het tegenovergestelde effect hebben. Voor vrijwel iedereen is AI nieuw. Wanneer medewerkers vooral zien hoe ver anderen al zijn, kan dat het gevoel versterken dat ze achterlopen. Dat kan onzekerheid en uiteindelijk weerstand veroorzaken.

Juist daarom is een cultuur nodig waarin mensen gezamenlijk mogen leren, vragen kunnen stellen, fouten mogen maken en ervaringen met elkaar delen. Onderzoek naar psychologische veiligheid laat al jarenlang zien dat teams beter leren wanneer medewerkers zich veilig voelen om onzekerheid uit te spreken, te experimenteren en fouten bespreekbaar te maken. Dat geldt wat mij betreft bij uitstek voor AI. We moeten niet alleen laten zien wie al het verst is, maar vooral omstandigheden creëren waarin iedereen mee kan leren en ontwikkelen.

AI-adoptie is een sociaal vraagstuk

AI-adoptie is daarmee niet alleen een technologie-, strategie- of datavraagstuk. Het is minstens zo sterk een sociaal en organisatorisch vraagstuk. We moeten voorkomen dat AI een technologie wordt waarmee een kleine groep steeds verder vooruitloopt, terwijl anderen afhaken. Dat betekent investeren in brede toegang, opleiding, tijd om te oefenen en vooral in een cultuur waarin samen leren belangrijker is dan laten zien wie vooroploopt.

Daarom besteed ik in mijn lezingen, naast de praktische toepassing van AI, AI-agents, strategie en het datafundament, steeds nadrukkelijker aandacht aan een ander thema: AI voor gelijkheid, niet polarisatie. Van kunstmatige intelligentie naar menselijke vooruitgang.

Want uiteindelijk is de belangrijkste vraag niet alleen wat AI technisch mogelijk maakt. De vraag is vooral wie van die vooruitgang profiteert, wie dreigt achter te blijven en hoe we ervoor zorgen dat AI mensen dichter bij betekenisvol werk, klanten, elkaar en de purpose van hun organisatie brengt.