AI neemt taken over waarmee starters vroeger het vak leerden. De uitdaging is om bewust na te denken welke taken je uit handen geeft aan AI, en welke je bewust bij de young professional laat zodat die voldoende nuttige leerervaringen opdoet om snel door te groeien tot medior. Bij die afweging is het goed te weten welke vaardigheden straks het verschil zullen maken, in de nieuwe werkelijkheid van morgen.
Ik deed onderzoek en schreef er de Whitepaper Talentontwikkeling & AI over, die we lanceerden tijdens ons HR-event. Daar ging ik erover in gesprek met keynote spreker van de dag Maarten Brand, expert in werkplekleren.
Neemt AI het werk van starters over?
In veel organisaties heerst die indruk. AI analyseert datasets, schrijft een eerste concept en zet een opzet neer. Daarom nemen sommige werkgevers minder starters aan.
In de praktijk zien we iets anders. Onderzoek van het ROA onder afgestudeerde hbo’ers laat zien dat AI vooral het bestaande werk verandert. Meer dan een kwart van de afgestudeerden zegt dat AI hun werk heeft veranderd. Bij 15 procent ontstonden nieuwe taken, bij 7 procent verdween werk. Ruim 60 procent gebruikt dagelijks of wekelijks AI. Een banenapocalyps zie je in deze cijfers niet, al trekken de onderzoekers zelf geen conclusies over de totale werkgelegenheid.
Er zit ook een tegenstrijdigheid in de markt. Het aantal vacatures voor starters daalt, terwijl organisaties aan de binnenkant vaak nog niet klaar zijn voor AI. Processen zijn nog niet ingericht en vaardigheden ontbreken. Het kan dus gebeuren dat dit weer terugdraait, zodra blijkt dat AI minder overneemt dan gedacht.
Vervangen of versterken
De vraag is daarom niet of je AI inzet. De vraag is hoe je het inzet. Dat is het verschil tussen substitutie en complementariteit.
- Substitutie: AI voert het starterswerk uit waarmee iemand vroeger het vak leerde. De starter leert die vaardigheid daardoor niet meer.
- Complementariteit: AI ondersteunt de starter. Hij leert de vaardigheid nog wel, misschien sneller, beter of op een andere manier.
Het lijkt een klein verschil. Het is een keuze, en geen natuurwet. Een overzichtsstudie in Trends in Cognitive Sciences, komt tot een vergelijkbare conclusie. Het beeld dat AI ons dommer maakt, is waarschijnlijk overdreven. Wie een vaardigheid aan AI uitbesteedt, verliest die vaardigheid wel. Het hangt dus af van hoe je AI inzet.
Het risico van een lui brein
Leren begint met denkwerk. Het moet even kraken. Je moet ploeteren. Lukt het dan, dan voel je waardering en zelfvertrouwen: ik kan dit.
Als AI dat denkwerk overneemt, blijft dat gevoel uit. Generatie Z voelt dat zelf ook aan. Uit onderzoek blijkt dat Gen Z’ers de uitkomsten van AI-tools niet blind vertrouwen. Een compliment over werk dat ze met AI kregen, voelt bovendien niet als een compliment voor henzelf. Veel starters merken daarnaast dat ze een taak bewust zonder chatbot moeten doen, als ze het echt willen begrijpen.
Bij mbo-studenten zie je hetzelfde. School vraagt om een eindresultaat, en AI levert dat prima. De taak zelf neemt AI nog niet over. Het proces eromheen wel: het denkwerk, het beoordelen en soms ook het begeleiden. En daar zit het risico.
Begeleidingsschuld
De luchtvaart kent een les die hierbij past. Een vliegtuig vliegt in het grootste deel van de tijd op de automatische piloot. Gaat er iets mis, dan heb je een piloot nodig die weet wat hij moet doen. Weten hoe je een probleem slim in een chatbot invoert, is dan te weinig.
Datzelfde geldt voor je organisatie. Geef je een starter nu geen kans om het vak te leren, dan bouw je begeleidingsschuld op. Op korte termijn scheelt het tijd. Over twee of drie jaar gaat het in negentig procent van de gevallen goed. Bij de tien procent waarin het niet goed gaat, kijkt iedereen om zich heen. De ervaren collega’s zijn dan met pensioen en de medioren en seniors die je nodig hebt, heb je niet opgeleid.
Dit raakt de continuïteit van je organisatie.
Kijk naar de denkstappen
Wat kun je als begeleider doen? Kijk niet alleen naar de uitkomst, maar naar de weg ernaartoe. Vraag door bij werk waar AI is gebruikt:
- Welke denkstappen heb je zelf gemaakt?
- Op welk moment zette je AI in, en waarom?
- Wat kwam eruit, en wat is je volgende stap?
Zo leren starters zichzelf die vragen ook te stellen.
Het is het verschil tussen met de kabelbaan naar de top gaan en zelf omhoog lopen. De voldoening zit in dat laatste.
Vaardigheden worden belangrijker dan kennis
Kennis is overal beschikbaar. Vaardigheden en ervaring niet. Dat maakt persoonlijke ontwikkeling en soft-skills tot de kern van de ontwikkeling van jong talent. In onze whitepaper heb ik tientallen onderzoeken van onder meer het World Economic Forum naast onze eigen trainingspraktijk gelegd. Daaruit volgt een top tien van vaardigheden die er volgens ons het meest toe doen voor starters en young professionals van nu, om klaar te zijn voor morgen. Niet alle vaardigheden die daarin staan zijn nieuw, maar het nut of de noodzaak ervan verandert door de invloed van AI op ons werk.
In mijn gesprek met Maarten, komt hij tot drie vaardigheden die volgens hem extra aandacht vragen.
Feedbackgeletterdheid
Dat is het vermogen om informatie van een mens, een machine of je omgeving te interpreteren, een plek te geven en er iets mee te doen.
Bij AI betekent het dat je zelf beoordeelt of een antwoord klopt, en dat je begrijpt hoe zo’n model werkt. Een chatbot kan overtuigend iets verzinnen. Bij mensen betekent het dat je feedback kunt incasseren zonder op je tenen getrapt te zijn, en er slim mee verder gaat.
Focus
Om iets te leren, moet je je aandacht kunnen vasthouden. Ook als er een apparaat naast je ligt dat direct antwoord geeft. Dat geldt voor alle generaties, maar starters hebben hun basis nog te bouwen. Ze zijn opgegroeid met devices en scannen niet anders. Daarom moet je focus bewust trainen.
Leren leren
De cycli in ons werk worden korter. AI versnelt dat nog verder. Wie die snelheid wil bijbenen, heeft een leercultuur nodig en de vaardigheid om zelf te blijven leren. Dat vraagt ook zingeving en waardebewustzijn. In een tijd met zoveel beweging helpt het als je weet vanuit welke positie je beweegt en waar je naartoe wilt.
Wat dit vraagt van leidinggevenden
Starters zijn vaak beter in AI dan oudere collega’s. Wat zij nog nodig hebben, is een leidinggevende die het beste uit hen haalt en bewaakt dat jongeren mét AI leren. Vier dingen maken daarin het verschil.
- Coachende vragen stellen. Welke opties zie je zelf? Wat heb je nodig om door te kunnen? Wat is het resultaat van het gesprek van vandaag? Meer dan “de deur staat altijd open”.
- Psychologische veiligheid bieden. Een omgeving waarin fouten mogen. Ook als een starter met een AI-uitkomst komt die niet klopt, en een ervaren collega uitlegt waarom.
- Loslaten en vertrouwen geven. Autonomie voor de starter, binnen een duidelijk kader. Laat hem een vergadering voorzitten, verantwoordelijkheid nemen voor een project of een presentatie geven.
- Wie kwetsbaarheid en persoonlijk leiderschap laat zien, maakt het voor starters makkelijker om dat zelf ook te doen.
Een goede professional is niet automatisch een goede begeleider
Het is veel gevraagd. Leidinggevenden hebben al een volle agenda, met soms tekorten en uitval in het team. Bij begeleiding komt de vraag “hoe gaat het?” dan vaak niet verder dan die ene vraag. Zij willen hun starters graag helpen, maar weten niet altijd hoe.
Daar kan je organisaties bij helpen, op twee manieren. Geef leidinggevenden de ruimte, zodat begeleiding geen extra taak is waar ze niet op worden afgerekend. En geef ze tools: een paar goede vragen, een boek, een training of een moment om met andere begeleiders te sparren. Niet iedereen hoeft coach te worden.
Leren doe je op de werkplek
De 70-20-10-gedachte kennen we al jaren: leren gebeurt vooral buiten de trainingsruimte. Met AI wordt de werkvloer nog belangrijker. Traditioneel onderwijs richt zich op het eindresultaat en is daardoor makkelijk te hacken met AI. Op de werkvloer werkt dat niet. Daar moet een starter laten zien dat hij het kan.
De werkplek moet dan wel ruimte geven om te oefenen. Zeg je tegen een starter “jij zit de vergadering voor” en laat je hem daarna alleen, dan vraagt hij het aan een chatbot. Neem jongeren mee, begeleid hen en organiseer dat bewust. Daar heb je geen pedagogen voor nodig, wel een paar duidelijke stappen.
Programma en werkvloer versterken elkaar
Een groepsprogramma legt het fundament. Starters ontdekken welke vaardigheden er toe doen, durven te oefenen en zien waar hun kracht en valkuil zit. Daarna oefenen ze in hun dagelijkse werk. Dit werkt echter alleen wanneer de cultuur en de leidinggevenden meebewegen.
Daarom zetten we bij Careerwise naast een jaarprogramma voor starters vaak een klein programma voor leidinggevenden en senior collega’s. De starters komen dan in een jaar bijvoorbeeld zo’n twaalf keer bij elkaar, een keer per maand. De leidinggevenden bijvoorbeeld vier of vijf keer. Soms apart met enkel de seniors, bijvoorbeeld voor intervisie met elkaar, en soms sluiten ze aan bij de jongeren, bijvoorbeeld voor een gesprek met de deelnemer en de trainer. Het rendement van het programma voor de young professionals gaat door zo’n parallel-programma voor leidinggevenden en senior collega’s hard omhoog.
Leidinggevenden komen soms binnen met de gedachte dat ze het al zo druk hebben. Ze gaan weg met het gevoel dat het fijn was om er met elkaar over te praten. Ze doen een aantal dezelfde oefeningen als de jongeren en nemen ze mee naar de werkvloer en hun eigen team.
Verbinding
Sinds corona werken we meer thuis. Starters kijken daardoor minder af van senior collega’s, en AI versterkt dat effect. Investeer daarom in verbinding, in teams en met elkaar. Vertrouwen is de basis waar alles op rust, en dat ontstaat doordat je elkaar kent.
Zo richt je talentontwikkeling in
AI is een medicijn en een gif tegelijk. Dat zei Plato ruim tweeduizend jaar geleden al over het schrift: het helpt ons beter communiceren, maar we onthouden minder. Hoe je er als organisatie mee omgaat, bepaalt welke kant de overhand krijgt. Dat vraagt om een aantal keuzes als werkgever.
- Herontwerp de juniorfunctie. Bepaal welke onderdelen van het takenpakket een starter zelf moet blijven doen om het vak te leren. Laat de rest gerust aan AI over.
- Kies per starter één taak die AI niet uitvoert. Leg uit waarom. Zo haal je de ervaring die je automatiseert bewust ergens anders terug.
- Blijf de mens naast de tool. Bespreek werk na op de denkstappen. Laat een starter uitleggen wat hij deed en waarom.
- Train de vaardigheden. Denk aan feedbackgeletterdheid, focus en leren leren. Combineer een groepsprogramma met oefenen in het dagelijkse werk.
- Ondersteun leidinggevenden. Geef ze ruimte, tools en een plek om te sparren.
- Maak AI bespreekbaar. Wat is de invloed van AI op mijn werk? Ook mentale weerbaarheid en gezondheid horen daarbij, in programma’s en tussen collega’s.
- Werk aan verbinding. Teams die elkaar vertrouwen, leren sneller van elkaar.
Tot slot
De eerste trede van de loopbaanladder verdwijnt niet vanzelf. Als werkgever schuif je hem weg door daarvoor te kiezen. Wie nu bewust bepaalt en ontwerpt wat starters zelf blijven doen, en wat met behulp van AI, heeft over een paar jaar de medioren en seniors die je dan nodig hebt.
