AI en productiviteit: booster of kwaliteitsversneller?

De vraag die keer op keer terug komt: gaan AI-agents ons productiever maken? De arbeidsproductiviteit groeit al lange tijd nauwelijks — in Nederland sinds 2010 met minder dan 1% per jaar blijkt uit cijfes van het CBS. Rabobank Research benadrukt dat deze beperkte groei in productiviteit een serieus probleem veroorzaakt. Zij zeggen het volgende hierover: als de industrie tot 2035 blijft groeien met gemiddeld 2,1% per jaar, moet de arbeidsproductiviteit significant stijgen. Door de krimpende beroepsbevolking – minder werkenden door vergrijzing en dalende bevolkingsgroei – kan deze groei alleen worden gerealiseerd door technologie beter in te zetten. Het gebruik van AI-agents wordt hierbij niet gezien als een optie, maar als een economische noodzaak. Zonder deze transitie kunnen we het werk niet aan, stagneert de economie en wordt verdere groei onmogelijk, aldus Rabobank Research.

AI en productiviteit is daarmee een onderwerp waar je gemakkelijk een hele middag mee kunt vullen. Het roept vragen op die variëren van de praktische voordelen tot bredere implicaties voor werk en innovatie. Maar gaat AI ons uiteindelijk echt productiever maken? 

In een artikel van Sandra Olsthoorn in het FD op 10 januari 2025 werd de zogenaamde productiviteitsparadox besproken. Dit fenomeen zagen we ook bij de opkomst van computers. Het idee is dat het vaak even duurt voordat technologie daadwerkelijk leidt tot productiviteitswinst. Hier zijn twee belangrijke redenen voor:

1. Nieuwe werkpatronen en aanpassingstijd: Technologie brengt nieuwe manieren van werken met zich mee. Mensen moeten wennen aan de technologie en leren hoe ze ermee kunnen werken. Dit leerproces kost tijd en vraagt om investeringen in training en aanpassingen van werkprocessen.
2. Investeringen terugverdienen: Bedrijven moeten eerst de initiële investeringen in technologie terugverdienen voordat ze de voordelen ervan volledig kunnen benutten. Dit geldt ook voor AI, dat vaak aanzienlijke investering vraagt in zowel infrastructuur als vaardigheden.

Een andere interessante vraag die hierbij opkomt: wat doen mensen met de tijd die vrijkomt door de inzet van AI? Gebruiken ze deze tijd om efficiënter te werken, of besteden ze die aan het verbeteren van de kwaliteit van hun werk? In sommige gevallen kan AI de productiviteit verhogen, terwijl in andere gevallen de focus verschuift naar een hogere kwaliteit van output.

Breder denken over AI en innovatie

Een ander perspectief wordt geboden door Bob van Luijt, co-founder en CEO van Weaviate, in een artikel in Forbes. In dit boek lees je ook een uitgebreider interview met hem. Hij bespreekt het concept van "Going short on growth." Veel beslissers in bedrijven richten zich vooral op kostenbesparing bij het implementeren van technologie. Dit korte-termijndenken kan innovatie echter in de weg staan. Van Luijt pleit voor een bredere, visionaire benadering van technologie:

• Nieuwe kansen verkennen: Technologie zoals AI biedt unieke kansen om nieuwe wegen in te slaan, services te verbeteren en activiteiten mogelijk te maken die voorheen ondenkbaar waren.
• Focus op innovatie: In plaats van alleen te kijken naar hoe AI kosten kan besparen, zouden bedrijven moeten nadenken over hoe AI kan bijdragen aan strategische groei en lange-termijnwaarde.

Zijn boodschap is duidelijk: durf groter te denken en focus niet alleen op economische modellen die alleen gericht zijn op kortetermijnproductiviteitswinst.

Wellicht is AI niet de ultieme productiviteitsmaster waar we op hopen, maar eerder een middel dat ons helpt om slimmer en strategischer te werk te gaan. Het potentieel van AI zit niet alleen in de hoeveelheid werk die we kunnen verzetten, maar ook in de kwaliteit en innovatie die het mogelijk maakt. En daarmee komen we terug bij het onderwerp waarover we in een eerder artikel op Ai.nl spraken en dat is dat de inzet van AI-agents gaat over een fundamentele herijking van organisaties. Het opnieuw ‘uitvinden’ dan taken sneller laten uitvoeren.

// Over de auteur

Job van den Berg

Mede-oprichter, AI Keynote Spreker & Techondernemer

Tech-ondernemer (1989) met een achtergrond als socioloog (BSc Sociologie en MSc Research Master Sociology and Social Research & Statistics, Universiteit Utrecht) en een van de meest gevraagde keynote sprekers over AI en data in Nederland. Als mede-oprichter van Ai.nl, The Automation Group en Proxies leidt hij engineers die agentic AI van prototype naar productie brengen binnen enterprises. Op het podium vertaalt Job die hands-on praktijk naar concrete strategieën. Eerder was Job Chief Data bij o.a. DPG Media en Kantar. Hij is co-auteur van 5 boeken over AI waaronder 'AI Agents' en 'Handboek AI Strategie' en een veelgevraagd expert in de landelijke media.

LinkedIn