”Cognitief werk neemt AI over, het menselijke werk blijft”

Ben van der Burg heeft zelden de neiging om technologische ontwikkelingen te romantiseren. De voormalig topschaatser, tech-ondernemer en veelgevraagd spreker beweegt zich al decennia op het snijvlak van technologie en business. Met een achtergrond in zowel Nederlandse letterkunde als bedrijfskunde en een loopbaan bij onder meer Vodafone en Triple IT, volgt hij de impact van kunstmatige intelligentie op werk van dichtbij.

Voor de interviewserie Impactmakers van AWVN brengen we denkers en doeners in beeld die richting geven aan de toekomst van werk, arbeidsverhoudingen en de samenleving. Mensen die niet alleen ideeën hebben, maar ze ook in de praktijk brengen, en daarmee zichtbaar verschil maken. 

Waarom een impactmaker?

Ben van der Burg (Schipluiden, 1968) is een impactmaker omdat hij zichzelf meerdere keren opnieuw heeft uitgevonden. Hij begon als topschaatser en behaalde een zilveren medaille op het WK allround, waarna hij na een blessure noodgedwongen stopte. Vervolgens bouwde hij een carrière op in de technologie en media, als ondernemer, bestuurder en veelgevraagd spreker.

Die combinatie – topsportmentaliteit, aanpassingsvermogen en het vermogen om complexe ontwikkelingen begrijpelijk te maken – maakt hem tot een herkenbare stem in het debat over technologie en werk. Hij verbindt werelden die normaal los van elkaar staan en zet mensen daarmee aan tot anders denken en handelen.

De stille verschuiving op de werkvloer door AI

“Al het computerwerk dat jij nu digitaal doet, dat gaat behoorlijk geautomatiseerd worden.” Met die constatering vat Van der Burg de impact van kunstmatige intelligentie op werk kernachtig samen. Waar AI lange tijd werd gezien als een hulpmiddel, schuift het nu op naar een rol waarin het complete taken overneemt; van analyses tot rapportages en zelfs delen van besluitvorming.
Voor werkgevers markeert dat een kantelpunt. Niet alleen omdat processen efficiënter worden, maar vooral omdat de aard van werk zelf verandert. Op een doorsnee werkdag ziet die verandering er al verrassend concreet uit.
Een marketeer hoeft een rapportage niet meer zelf uit te typen. Een beleidsmedewerker hoeft geen weken meer te besteden aan vooronderzoek. En een developer, zo hoorde Van der Burg onlangs van een start-up, “codeert zelf nooit meer”, maar controleert en stuurt bij. “Hij produceert meer code en betere code,” zegt Van der Burg. “Omdat hij veel vaker controles kan uitvoeren.” Het zijn geen futuristische scenario’s, maar dagelijkse praktijk. Toch zit de echte verschuiving dieper.

Minder analyse, meer verantwoordelijkheid
Waar werk traditioneel draaide om het verzamelen en analyseren van informatie, verschuift dat zwaartepunt razendsnel. “Normaal gesproken gaat 90 procent van je tijd naar analyse en 10 procent naar de oplossing,” zegt Van der Burg. “Dat is nu precies andersom.”
Die verschuiving klinkt als pure winst. Minder tijd kwijt aan voorbereidend werk, meer tijd voor beslissingen. Maar volgens Van der Burg schuilt daar een risico in dat werkgevers onderschatten. “Om tot een goede oplossing te komen, moet je het soms zelf doorleven,” zegt hij. “Dan moet je wel dat proces van twee maanden onderzoek voelen en ervaren.”
Met andere woorden: wie alleen nog op AI vertrouwt, loopt het risico de diepgang te verliezen die nodig is voor goede besluiten.

De hardnekkige mythe van productiviteit
Dat AI werk sneller maakt, staat buiten kijf. Maar of organisaties er ook structureel productiever van worden, is veel minder zeker. Van der Burg wijst op een opvallend historisch patroon. “Vanaf 1950 tot 2025 is de arbeidsproductiviteit in de service-industrie in Nederland nauwelijks omhoog gegaan,” zegt hij. “Terwijl we e-mail kregen, spreadsheets, alles.”
De verwachting dat technologie automatisch leidt tot meer output, blijkt dus al decennia te optimistisch. En AI vormt daarop geen uitzondering. De verklaring ligt volgens hem bij de mens zelf. “Je wordt van computerwerker een regisseur van computerwerk. Maar kan jij acht uur lang geconcentreerd regisseren?”
In de praktijk bestaat een werkdag immers niet alleen uit productieve uren. “Mensen zijn misschien twee, drie uur echt productief,” zegt hij. “Voor de rest is het overleg, koffie, sociaal contact.” AI verandert dat niet en misschien maakt het die menselijke grenzen zelfs juist zichtbaarder.

“Normaal gesproken gaat 90 procent van je tijd naar analyse en 10 procent naar de oplossing. Dat is nu andersom.”

Wat machines niet overnemen
Juist doordat AI zoveel cognitief werk overneemt, wordt duidelijk wat er overblijft. En dat zit volgens Van der Burg niet in kennis, maar in interactie. “Wat ze niet overnemen is dat wij elkaar aankijken,” zegt hij. “Hoe je met elkaar praat, hoe je iets communiceert, hoe je het implementeert.”
Dat maakt vooral in omgevingen waar belangen botsen een groot verschil. Neem cao-onderhandelingen. AI kan alle argumenten voorbereiden, scenario’s doorrekenen en tegenwerpingen formuleren. Maar het echte werk gebeurt nog altijd tussen mensen. Of zoals Van der Burg het stelt: “Een AI-agent kan ook onderhandelen. Maar het menselijke gesprek: dat blijft.”

De opkomst van nieuwe ‘bullshit jobs’
Tegelijkertijd ontstaan er nieuwe, minder zichtbare effecten. Niet al het werk dat AI overneemt, verdwijnt ook echt uit organisaties. “Dan moet je het toch nog even met drie man doornemen in plaats van twee,” zegt Van der Burg. “Die derde is dan eigenlijk een bullshit job.” Maar hij nuanceert meteen. Werk vervult namelijk meer functies dan alleen productiviteit. “Een baan geeft betekenis, sociale omgeving, regelmaat.” Dat verklaart waarom organisaties niet automatisch ‘efficiënter’ worden, zelfs als technologie dat mogelijk maakt. Inefficiëntie is soms gewoon menselijk.

Weerstand op de werkvloer
Voor werkgevers ligt de grootste uitdaging dan ook niet in technologie, maar in gedrag. De tools zijn er al. De adoptie blijft achter. “De implementatie en adoptie is lastig,” zegt Van der Burg. “Mensen hebben weerstand tegen verandering.”
Zijn advies is opvallend direct in de Nederlandse context. “Ik vind iets meer top-down geen probleem. Gewoon: we gaan het nu implementeren.” Te veel overleg vertraagt innovatie. “Werk hoeft niet altijd leuk te zijn,” zegt hij. “Als je goed uitlegt waarom het moet, dan moet je het soms gewoon doen.”

Nieuwsgierigheid als sleutel
Tegelijkertijd ligt de verantwoordelijkheid niet alleen bij werkgevers. Ook van medewerkers vraagt AI een andere houding. Van der Burg pleit voor actieve nieuwsgierigheid. “Je moet eigenlijk iedere dag even kijken: wat is er nieuw? Gewoon ermee spelen.”
Dat hoeft niet groots of ingewikkeld te zijn. Juist kleine experimenten maken het verschil. “Ik ga soms gewoon in de instellingen van een app kijken: wat zit hier allemaal in?” Het is die mentaliteit die bepaalt of iemand AI als bedreiging ziet of als hulpmiddel. Hij vergelijkt het met iets ogenschijnlijk simpels: “Kijk je naar groeiend gras, dan is het saai. Maar weet je alles van hoe gras groeit, dan wordt het boeiend.”

De echte opdracht voor werkgevers
De opkomst van AI dwingt organisaties tot concrete keuzes over hoe werk wordt verdeeld. Welke taken laat je over aan systemen, en wat blijft het werk van mensen? Denk aan administratief werk, analyses of standaardrapportages: dat kan steeds vaker door AI worden gedaan. Tegelijk blijven gesprekken met klanten, het nemen van complexe beslissingen en creatieve processen juist mensenwerk.
Werkgevers die blijven focussen op productie en efficiëntie, concurreren in feite met technologie die dat werk sneller en goedkoper uitvoert. Organisaties die juist investeren in menselijke vaardigheden – zoals communicatie, creativiteit en oordeelsvermogen – kiezen voor werk waarin mensen het verschil blijven maken en dat minder makkelijk te automatiseren is. Zoals Van der Burg het verwoordt: “Het cognitieve werk nemen ze over. Het menselijke werk blijft.” Juist daarin ligt voor werkgevers de kern van de uitdaging.