AI Fundamentals

Will AI take over your job? No—but your work does change (thanks to AI Agents)

Job van den Berg

February 1, 2026

min read

Will AI take over your job? No—but your work does change (thanks to AI Agents)

De "AI-winnaars" hebben drie skills: aanpassingsvermogen, kritisch denken en domeinkennis

AI gaat niet ‘alle banen’ wegvagen. Ongeveer 80% van je huidige taken kan straks (deels) door AI Agents worden gedaan—software die zelfstandig opdrachten uitvoert. Gevolg: teams worden kleiner, overhead krimpt, en jouw vakmanschap wordt juist belangrijker. De winnaars hebben drie skills: aanpassingsvermogen, kritisch denken en domeinkennis. Jij wordt de dirigent van een AI-orkest (AI Agent orchestration).

Wat zijn AI Agents precies?

AI Agents zijn systemen die autonoom taken plannen en uitvoeren. Denk aan: research doen, afspraken inplannen, data analyseren, mails opstellen, content maken, klantcases samenvatten, offertes voorbereiden—zonder dat jij elke stap aanwijst. Ze combineren modellen (LLM’s), tools en workflows om resultaten te leveren in plaats van losse antwoorden.

Waarom is dit anders dan “gewoon AI”?

Van assistent naar uitvoerder: niet alleen tekst genereren, maar taken afronden.
Toolgebruik: een agent kan je CRM, kalender, spreadsheet of codebase aansturen.
Redeneren & plannen: agents breken doelen op in subtaken en koppelen feedback terug.

Verdwijnen banen dan alsnog?

Kort: nee. Wat wél verandert is de mix van taken in die banen. Veel repeterend, randzakelijk werk wordt geautomatiseerd. Daardoor:

Teams worden kleiner, en focus verschuift naar kernwerk.
Specialisten (met diepe vakkennis) krijgen meer waarde.
Nieuwe rollen ontstaan (agent-ontwerp, -beheer, -monitoring, -ethiek, -veiligheid).

Zie het als upgrading van je rol: minder tijd kwijt aan administratie en overdracht, meer tijd voor je professie—strategie, creativiteit, klantcontact, onderhandeling, diagnostiek, analyse.

80% van je taken geautomatiseerd—wat betekent dat praktisch?

Takenpakket herijkt: wat je vandaag in 8 uur doet, kan morgen in 2–3 uur met agents—de rest van je tijd gaat naar dieper werk en kwaliteit.
Kwaliteit omhoog: mensen besteden aandacht aan uitzonderingen, nuance en creatieve oplossingen.
Doorlooptijden omlaag: voorstellen, rapportages en analyses ontstaan sneller, waardoor je meer iteraties kunt doen met klanten/collega’s.

Belangrijk: automatisering ≠ verdwijnen van waarde. Jij bepaalt context, doel, kwaliteit en impact.

De 3 skills die je nu moet aanscherpen

1) Aanpassingsvermogen

Kunnen leren, ontleren en opnieuw leren. Tools en modellen veranderen snel; je vermogen om mee te bewegen is een superkracht.

Oefening: plan elke week 1 uur om een processtap met een agent te testen (prompt, toolkoppeling, evaluatie). Documenteer wat werkt.

2) Kritisch denkvermogen

AI-output is niet heilig. Je hebt verificatie, bronkritiek en aannames checken nodig—juist als je vaker de ‘sleutels’ uit handen geeft.

Oefening: hanteer een QA-checklist (bronverwijzing, consistentie, plausibiliteit, bias, datums, definities) voordat je iets verstuurt.

3) Domeinkennis & ervaring

Jouw vakmanschap wordt belangrijker. Je weet wat ‘goed’ is, herkent uitzonderingen en stelt de juiste eisen aan een agent.

Oefening: leg een golden set aan: 10–20 voorbeeldcases met perfecte uitkomst. Gebruik die om agent-kwaliteit te trainen en te toetsen.

AI Agent Orchestration: jij als dirigent van een AI-orkest

Noem het AI Agent orchestration: het vermogen om doelen te formuleren, agents te configureren, tools te verbinden, kwaliteit te bewaken en resultaten te combineren.

Kerncompetenties van een goede ‘dirigent’:

Doelen en KPI’s scherp zetten (wat is “goed genoeg”?).
Proces & tools ontwerpen (welke stappen, welke API’s/brondata?).
Governance & veiligheid (rights, logging, audit trail).
Evaluate & adjust (A/B variants, feedback loops, regression tests).

What can you do today? (practical roadmap)

Inventory tasks (30—60 min/task) that repeat a lot.
Choose 1—2 use cases with clear input/output (report, proposal, analysis).
Build an initial agent flow (prompt + tool + review step).
Measure time savings & quality, capture a golden set.
Scale checked for to team level (rights, monitoring, guidelines).

Pro tip: Start small, but measure everything. Data about saving time and quality makes scaling up easier.

‍