Wat medewerkers écht denken over AI, en waarom dat belangrijker is dan de technologie zelf
AI wordt gepresenteerd als een katalysator voor innovatie, productiviteit en groei. Bedrijven investeren miljarden in systemen die beloven werkprocessen te versnellen en te vereenvoudigen. Maar achter die technologische belofte schuilt een veel fundamentelere vraag: wat denken de mensen die er elke dag mee moeten werken?
Steeds meer onderzoeken laten zien dat de kloof tussen technologische adoptie en menselijke acceptatie groeit.
Volgens Pew Research gebruikt slechts 21% van werknemers actief AI op het werk, terwijl 52% zich zorgen maakt over de gevolgen voor hun baan (Pew Research, 2025) 1. Deze spanning bepaalt in de praktijk of AI-projecten slagen of stranden.
Key takeaway: Succesvolle AI-implementatie begint niet bij technologie, maar bij de perceptie, houding en betrokkenheid van medewerkers.
Waarom werknemers AI minder snel omarmen dan gedacht
De adoptie van AI-technologieën gaat trager dan veel strategische plannen voorspellen. De kloof tussen beleid en werkvloer is structureel.
Belangrijke cijfers:
- 66% van werknemers heeft AI op het werk nog nooit gebruikt (Slack, 2024) 2.
- 6 op de 10 werknemers gebruiken AI helemaal niet, naar eigen zeggen (Gallup, 2025) 3.
- 93% vertrouwt de output van AI niet volledig (Slack, 2024) 2.
Mogelijke oorzaken:
- Onzekerheid over betrouwbaarheid en controle.
- Gebrek aan duidelijke richtlijnen of beleid.
- Lage betrokkenheid bij keuze en ontwerp van tools.
- Weinig training gericht op autonomie en toepassing in context.
Organisaties introduceren AI vaak top-down. Dat versnelt implementatie, maar remt adoptie. Technologie zonder vertrouwen is kwetsbaar.
Key takeaway: Lage adoptie komt niet voort uit technologische barrières, maar uit onzekerheid, gebrek aan vertrouwen en onvoldoende betrokkenheid.
Wat medewerkers voelen bij AI, hoop, angst en verdeeldheid
Percepties rond AI zijn sterk verdeeld. Ipsos toont een bijna perfecte balans (Ipsos, 2025) 4:
- 37% verwacht dat AI hun baan zal verbeteren.
- 36% verwacht juist vervanging of functieverlies.
- 27% weet het niet of heeft geen uitgesproken mening.
Dit duidt op een emotionele tweedeling. Enthousiastelingen zien AI als versterking van hun werk. Sceptici ervaren vooral dreiging.
Factoren die de houding beïnvloeden:
- Functietype: Kantoorpersoneel is positiever dan vakmensen (Gallup, 2025) 3.
- Leeftijd en opleidingsniveau (Pew, 2025) 1.
- Ervaring met eerdere automatiseringsgolven.
- Duidelijkheid van de organisatievisie.
Citeerbare definitie:
"AI-adoptie op de werkvloer is geen lineair technologisch proces, maar een sociaal-psychologisch proces waarin vertrouwen, autonomie en betekenis de doorslag geven."
Key takeaway: De houding van medewerkers ten opzichte van AI is fundamenteel verdeeld, en bepaalt hoe snel en effectief nieuwe technologie wortelt.
De kloof tussen leiders en medewerkers
Edelman onderzocht hoe werknemers en bestuurders AI ervaren (Edelman, 2024) 5:
- 74% van executives gelooft dat AI productiviteit verhoogt.
- Slechts 35% van werknemers deelt dat optimisme.
Deze kloof is niet alleen perceptueel, maar structureel:
- Leiders focussen op strategische impact.
- Werknemers ervaren de dagelijkse praktijk en onzekerheid.
- Communicatie over AI is vaak technisch of abstract.
Voorbeeld:
Een IT-afdeling kan besluiten een generatieve AI-tool te integreren in interne kennisbanken. Zonder training of uitleg ervaren medewerkers dit niet als versterking maar als controleverlies.
Key takeaway: AI-strategieën falen vaak niet op technologisch vlak, maar op misalignment tussen bestuurskamer en werkvloer.
Vertrouwen als voorwaarde voor adoptie
Volgens Pew (2025) is vertrouwen een van de sterkste voorspellers van succesvolle AI-implementatie. Vertrouwen gaat verder dan "het werkt goed":
Vier lagen van vertrouwen bij AI:
- Technisch vertrouwen, De output is betrouwbaar en uitlegbaar.
- Organisatorisch vertrouwen, De werkgever gebruikt AI verantwoord.
- Sociaal vertrouwen, Collega's begrijpen en accepteren de technologie.
- Persoonlijk vertrouwen, Medewerkers voelen zich bekwaam en niet bedreigd.
Cijfers ter illustratie:
- 33% van werknemers vertrouwt dat hun organisatie AI verantwoord inzet (Edelman, 2024) 5.
- 56% geeft aan niet te weten wanneer en hoe ze AI mogen gebruiken (Slack, 2024) 2.
Key takeaway: Vertrouwen is een noodzakelijke voorwaarde voor duurzame adoptie, technologie alleen overtuigt niemand.
AI beïnvloedt ook welzijn en sociale dynamiek
De discussie over AI richt zich vaak op productiviteit, maar de impact op welzijn en werkbeleving is minstens zo groot.
Belangrijke inzichten:
- Harvard Business Review rapporteert een stijging van 20% in gevoelens van isolatie en stress bij medewerkers die intensief AI gebruiken (HBR, 2024) 6.
- 41% zegt dat AI hun werk socialer minder maakt (HBR, 2024) 6.
- De grootste effecten doen zich voor bij functies met hoog repetitief werk en lage autonomie.
Verklarende factoren:
- Verminderd sociaal contact bij geautomatiseerde taken.
- Angst om vervangen te worden.
- Gebrek aan menselijke feedbackloops.
- Verminderde betekenisbeleving in routinetaken.
Key takeaway: AI verandert niet alleen taken, maar ook de sociale dynamiek en het welzijn op de werkvloer.
Een mini-framework: de vier spanningsvelden van AI-adoptie
Op basis van onderzoek van onder andere Pew (2025) 1, Edelman (2024) 5, Slack (2024) 2 en HBR (2024) 6 kunnen we de menselijke adoptie van AI herleiden tot vier spanningsvelden:
| Spanningsveld | Wat speelt er | Risico bij negeren |
|---|---|---|
| Vertrouwen ↔ Wantrouwen | Medewerkers vertrouwen output en intenties niet volledig. | Lage adoptie, informele sabotage. |
| Autonomie ↔ Controle | Angst dat AI beslissingen overneemt. | Verminderde motivatie, passiviteit. |
| Vaardigheid ↔ Afhankelijkheid | Skill erosion bij langdurig gebruik. | Verlies van kennis en veerkracht. |
| Verbinding ↔ Isolatie | Minder menselijke interactie. | Welzijnsproblemen, burn-out risico. |
Key takeaway: Deze spanningsvelden bepalen de menskant van AI-implementatie, niet de snelheid van technologische adoptie.
Wat organisaties wél kunnen doen
AI-implementatie die de menselijke kant serieus neemt, ziet medewerkers niet als obstakel maar als strategische hefboom.
Concrete strategieën die onderzoek ondersteunt:
Co-creatie en participatie
- Medewerkers betrekken in ontwerp en besluitvorming.
- Verhoogt gevoel van eigenaarschap en vertrouwen.
- Ondersteund door studies van Haipeter (2024) 7 en Zhang et al. (2025) 8.
Duidelijke kaders & richtlijnen
- Transparantie over doelen, data en gebruik.
- Voorkomt geruchten, angst en weerstand.
- Bevestigd door Edelman Trust Barometer (2024) 5.
Mensgerichte training
- Niet alleen knopjes leren, maar context en autonomie centraal.
- Versterkt persoonlijke bekwaamheid en betrokkenheid.
Feedbackloops en monitoring
- Regelmatige evaluatie van impact op werk, vertrouwen en welzijn.
- Voorkomt blinde vlekken in implementatie.
Key takeaway: Vertrouwen, autonomie, vaardigheden en verbinding zijn de strategische bouwstenen van succesvolle AI-adoptie.
Praktisch voorbeeld, de AI-pilot die wél werkte
Een middelgroot logistiek bedrijf (ca. 300 medewerkers) introduceerde een AI-systeem voor orderverwerking. In plaats van een klassieke top-down rollout, volgde men een participatief traject:
- 15 medewerkers uit verschillende afdelingen werden betrokken bij het ontwerp.
- Er kwamen duidelijke richtlijnen over data, privacy en uitzonderingssituaties.
- AI werd gepositioneerd als assistent, niet als vervanger.
- Wekelijkse feedbacksessies waren verplicht onderdeel van de pilot.
Resultaat na 6 maanden:
- 62% gebruikte de AI-tool dagelijks.
- 78% gaf aan meer vertrouwen te hebben in de tool.
- Foutpercentage in orderverwerking daalde met 21%.
- Ziekmeldingen daalden licht door minder piekbelasting.
Key takeaway: Co-creatie en vertrouwen zijn meetbaar effectief bij implementatie.
Beleidsaanbevelingen voor strategische beslissers
Voor CTO's en AI-strategen zijn er vijf prioriteiten als de menselijke kant centraal staat:
1. Investeer net zoveel in cultuur als in technologie
Technologie zonder menselijk draagvlak mislukt vroeg of laat.
2. Maak vertrouwen expliciet onderdeel van je AI-governance
Richtlijnen, audits, uitlegbaarheid.
3. Voorkom skill erosion
Combineer AI met training en kennisborging.
4. Monitor welzijnseffecten actief
Niet alleen productiviteits-KPI's tellen.
5. Communiceer voortdurend
Transparantie voorkomt ruis en weerstand.
Key takeaway: Strategisch AI-leiderschap betekent sturen op adoptie, niet alleen op implementatie.
Conclusie, AI draait niet om technologie, maar om mensen
AI kan processen versnellen en organisaties flexibeler maken. Maar zonder menselijk draagvlak blijft het een lege belofte.
De data is helder:
- 66% van werknemers gebruikt AI nog niet.
- 52% maakt zich zorgen over de impact.
- 80% mist duidelijke richtlijnen.
- Vertrouwen, autonomie, vaardigheden en welzijn zijn bepalend voor succes.
"AI-adoptie is geen technologisch project. Het is een veranderproces dat begint bij mensen, niet bij machines."
Key takeaway: Wie de menskant van AI negeert, implementeert een systeem, geen verandering.
FAQ, Wat medewerkers écht denken over AI
Wat is de belangrijkste reden dat medewerkers AI niet gebruiken?
Gebrek aan vertrouwen, duidelijke richtlijnen en gevoel van controle (Pew, 2025) 1, (Slack, 2024) 2.
Hoe groot is de kloof tussen leiders en werknemers?
74% van leiders is positief over AI; slechts 35% van werknemers deelt dat vertrouwen (Edelman, 2024) 5.
Verbetert AI het welzijn van medewerkers?
Niet vanzelf. Intensief gebruik kan stress en isolatie verhogen (HBR, 2024) 6.
Wat helpt adoptie te vergroten?
Co-creatie, duidelijke kaders, training en feedbackloops.
Is de angst voor AI overdreven?
Nee. Angst is vaak gebaseerd op echte onzekerheden rond autonomie, vaardigheden en betekenis (Ipsos, 2025) 4.
Wil je sparren over hoe AI processen kan vereenvoudigen en mensen kan ontlasten in jouw organisatie? Dit is het primaire doel van onze organisatie, omdat wij willen dat mensen minder werkdruk ervaren meer werkplezier.
Lees gerust verder op onze andere blogs, stel je vragen aan onze chatbot of plan een verkennend gesprek in via ons contactformulier. We denken graag mee over praktische mogelijkheden die passen bij jouw specifieke context, van eerste stappen tot strategische implementatie.
Referenties
- Pew Research Center, 2025. U.S. workers are more worried than hopeful about future AI use in the workplace. https://www.pewresearch.org/social-trends/2025/02/25/u-s-workers-are-more-worried-than-hopeful-about-future-ai-use-in-the-workplace/
- Slack, 2024. The Workforce Index June 2024. https://slack.com/blog/news/the-workforce-index-june-2024
- Gallup, 2025. Seven in ten workers never use AI tools at work. https://www.gallup.com/workplace/691643/work-nearly-doubled-two-years.aspx
- Ipsos, 2025. Global attitudes toward AI. https://www.ipsos.com/sites/default/files/ct/publication/documents/2025-06/Ipsos-AI-Monitor-2025.pdf
- Edelman, 2024. Trust Barometer 2024. https://www.edelman.com/trust/2024/trust-barometer
- Harvard Business Review, 2024. Research: Using AI at work makes us lonelier and less healthy. https://hbr.org/2024/06/research-using-ai-at-work-makes-us-lonelier-and-less-healthy
- Frontiers in Artificial Intelligence, 2024. Human-centered AI through employee participation. https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2024.1272102/full
- PMC, 2024. The Impact of AI Usage on Innovation Behavior at Work. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12024388/