Waarom AI niet automatisch tot baanverlies leidt

Onlangs las ik een rapport van Anthropic over AI en de arbeidsmarkt. Het is vrij technisch, maar goed bruikbaar. Eén begrip bleef bij mij hangen: het O-ring-model.

Op het eerste gezicht is dat een wat merkwaardige term. De O-ring was het kleine afdichtingsonderdeel dat een rol speelde bij de ramp met de Challenger. Eén onderdeel faalde, en het hele systeem faalde mee. Dat klinkt vooral als een metafoor voor catastrofe.

Maar in de economische theorie gaat het om iets subtielers. In sommige vormen van werk zijn taken zo sterk van elkaar afhankelijk dat je niet zomaar een paar onderdelen kunt automatiseren en verwachten dat de hele functie verdwijnt. De overgebleven taken houden de rol als het ware bij elkaar.

Precies die nuance ontbreekt vaak in het debat over AI en werk.

De spreadsheet-fout

Veel discussies over AI en arbeid volgen dezelfde redenering: een baan bestaat uit taken, AI kan een deel van die taken uitvoeren, dus we berekenen welk percentage van een baan is blootgesteld aan AI. Hoge blootstelling betekent hoog risico. Dat is logisch, overzichtelijk en goed in tabellen te vangen.

Maar het klopt maar ten dele.

Een baan is geen spreadsheet met losse taken. Werk bestaat uit activiteiten die op elkaar ingrijpen: timing, verantwoordelijkheid, vertrouwen, context, klantrelaties, vakkennis en oordeel. Sommige taken maken andere taken mogelijk. Andere taken geven een rol juist haar betekenis en continuïteit.

Wie dat negeert, kan blootstelling optellen, maar begrijpt nog niet wat er met een baan gebeurt.

Wat het O-ring-model zichtbaar maakt

In eerder onderzoek naar de Nederlandse arbeidsmarkt keek ik welke beroepsgroepen het sterkst door AI geraakt kunnen worden, uitgesplitst naar sector en opleidingsniveau. Zo’n kaart laat zien waar de druk waarschijnlijk het eerst voelbaar wordt. Maar ze verklaart nog niet waarom banen in de praktijk vaak minder snel veranderen dan de cijfers doen vermoeden, ook in sectoren met hoge blootstelling.

Daar helpt het O-ring-model.

De naam verwijst naar de Challenger-ramp, maar de economische betekenis is anders. In werkprocessen waarin taken sterk van elkaar afhankelijk zijn, is gedeeltelijke automatisering vaak niet genoeg om een hele functie te herstructureren. De taken die overblijven, houden de functie overeind.

Anthropic gebruikt dit model in zijn recente arbeidsmarktonderzoek als een van de verklaringen voor het uitblijven van zichtbare werkloosheidseffecten. AI raakt in de praktijk nog maar een deel van wat theoretisch mogelijk is. En zelfs waar die dekking groeit, werkt de samenhang tussen taken als een rem op snelle ontmanteling.

De vorm van werk

Een beter beeld dan de spreadsheet is dat van een constellatie.

Taken vormen samen een patroon. Ze hangen met elkaar samen, geven elkaar betekenis en bepalen gezamenlijk wat een functie is. Een constellatie kan een ster verliezen en nog steeds herkenbaar blijven. Maar als genoeg verbindingen verschuiven, verandert de vorm.

Zo werkt het ook met banen.

AI haalt niet alleen taken weg. Het verplaatst ook het zwaartepunt. Sommige taken verdwijnen. Andere worden sneller of goedkoper. En weer andere worden juist belangrijker, omdat daar het menselijke werk geconcentreerd raakt: oordeel, relatie, context en verantwoordelijkheid.

Dat is geen geruststellende conclusie. Het is vooral een structurele observatie.

Wat dit betekent voor klantcontact

Voor organisaties waarin klantcontact een kernproces is, is dit direct relevant.

Een klantgesprek is zelden alleen informatieoverdracht. Vaak gaat het ook om probleemdiagnose, verwachtingsmanagement, vertrouwen en soms conflict. AI kan de informatiestromen daaromheen sterk versnellen: transcriptie, samenvatting, opvolging in het CRM, geautomatiseerde eerstelijnsrespons. Dat is nuttig en kan veel capaciteit vrijmaken.

Maar de taken die de klantrelatie dragen, verdwijnen niet vanzelf. Ze blijven menselijk, of komen terecht in rollen die juist meer ervaring en oordeel vragen.

Blootstelling aan AI is dus niet hetzelfde als functieverdwijnning. Zolang de onderlinge afhankelijkheden in een functie niet volledig door AI worden afgedekt, blijft de rol bestaan. Wel kan ze van vorm veranderen.

De vraag die ertoe doet

De nuttige vraag is daarom niet: welk percentage van deze baan kan AI overnemen?

De betere vraag is: welke taken houden deze functie bij elkaar, en wat gebeurt er met die taken?

Soms verdwijnt er weinig en verschuift vooral de manier van werken. Soms verdwijnen juist de instroomtaken: de werkzaamheden waarmee mensen het vak leerden. Dan blijft er een functie over op ervaren niveau, maar zonder duidelijke aanlooproute voor nieuwkomers.

Dat is misschien de subtielere bedreiging. Niet dat een baan in één keer verdwijnt, maar dat de weg ernaartoe langzaam wordt weggehaald.