We hebben het moment bereikt waar witte boordenarbeiders al maanden bang voor zijn. Heeft AI Kom je eindelijk voor mijn werk? Bedrijven zoals Salesforce beweert ze hebben minder menselijke werknemers nodig om het werk te doen dat AI aankan, na duizenden mensen te hebben ontslagen. beweert Klarna het bedrijf kon zijn personeelsbestand met ongeveer 40% inkrimpen, deels dankzij AI. Duolingo zei afgelopen voorjaar het zal stoppen met het gebruik van aannemers voor werk dat AI aankan. In totaal hebben bedrijven in de eerste vijf maanden van 2025 maar liefst 700.000 banenverlies aangekondigd, een stijging van 80% ten opzichte van het voorgaande jaar.
De ironie is bijna poëtisch. Jarenlang ging de technologie-industrie ervan uit dat robots eerst voor fabrieksarbeiders zouden komen. De gelekte documenten van Amazon suggereerden ooit dat het bedrijf een half miljoen magazijnbanen zou kunnen vervangen door automatisering. In plaats daarvan heeft Amazon enkele weken geleden 14.000 middenmanagers ontslagen, terwijl dat ook van plan was arbeidskracht 250.000 seizoensmagazijnmedewerkers voor de feestdagen. Het blijkt dat de AI-revolutie de bedrijfsladder uitholt voordat deze de magazijnvloer raakt.
Het verhaal rond kunstmatige intelligentie en de arbeidsmarkt is momenteel een uitdaging voor bedienden. Maar terwijl Silicon Valley waarschuwt over welke bureaubanen AI als volgende zal gebruiken, missen we een even belangrijke vraag over de toekomst van AI: hoe zit het met alle anderen?
De AI-toepassingsbubbel waar niemand het over heeft
We bevinden ons momenteel in een AI-toepassingsbubbel. De laatste paar jaar van AI-innovatie heeft zich bijna volledig gericht op witte boorden productiviteit: tools voor efficiëntie op de werkplek, platforms voor omzetoptimalisatie en communicatieautomatisering. Veel van de belangrijkste AI-innovaties van de afgelopen twee jaar zijn ontworpen voor iemand die van 9 tot 5 op zijn bureau werkt vanaf een laptop.
Ondertussen zitten de mensen die 60% van de Amerikaanse beroepsbevolking uitmaken, vast met het voltooien van handmatige onboarding-processen, het doorzoeken van talloze sms-berichten om de juiste dienst te vinden, het bellen wanneer ze een dienst moeten ruilen, het inklokken op fysieke prikklokken, het inloggen op portals die alleen op internet werken en het wachten op tweewekelijkse loonstrookjes. We hebben het over magazijnpersoneel, conciërges, bezorgers, verpleegsters en parkeerwachters. Dit zijn de mensen die grotendeels vergeten zijn als het gaat om de manier waarop AI hun dagelijkse werk kan transformeren zonder het risico te lopen hun rol te elimineren. Elke dag hebben miljoenen werknemers die in ploegendiensten werken, ziekenhuizen draaiende houden, concerten bemannen en fabrieken in beweging houden, te maken met kapotte, archaïsche systemen. Ze wachten op ploegbevestigingen, zoeken in e-mails naar roosters en bellen managers alleen maar om te vragen: “Wanneer moet ik werken?”
Door bijna al het potentieel van AI op de witteboordeneconomie te richten, hebben we de onvervangbare werknemers buiten beschouwing gelaten. Het bouwen van toegankelijke, intuïtieve tools voor niet-technisch onderlegde gebruikers heeft het potentieel om de mondiale ongelijkheidskloof te verkleinen en tegelijkertijd een veerkrachtiger fundament te creëren voor technologische vooruitgang en een veerkrachtiger economie.
Slechts 40% van de Amerikaanse werknemers zegt een “kwaliteitsbaan” te hebben
Terwijl de kantoorbanen afnemen, blijft de vraag naar menselijke arbeidskrachten groeien. Restaurants hebben servers nodig. Bouwplaatsen hebben timmerlieden nodig. Ziekenhuizen hebben verpleegkundigen nodig. En op hun beurt hebben de mensen die deze banen uitvoeren behoefte aan toegankelijkheid van ploegendiensten, flexibiliteit in hun werk en privéleven, en de mogelijkheid om snel betaald te worden na ploegendiensten, zodat ze kunnen blijven deelnemen aan de ploegendiensteconomie en de wereld in beweging kunnen houden.
De menselijke kosten die gepaard gaan met het ontbreken van een betere manier van werken zijn opvallend. Dat blijkt uit een recent onderzoek van Gallup en Jobs for the Future slechts 40% van de Amerikaanse werknemers hebben wat zij definiëren als een ‘kwaliteitsbaan’. De rest heeft te maken met onstabiele schema’s, beperkte groeimogelijkheden en financiële onzekerheid. Niet omdat ze geen motivatie of arbeidsethos hebben, maar omdat de systemen die het werk in de frontlinie ondersteunen geen gelijke tred hebben gehouden met de eisen van het moderne leven.
Wanneer werknemers een belangrijke rol spelen, planningen hebben en een eerlijk loon ontvangen, zijn ze betrokkener, productiever en leiden ze een kwalitatief beter werkleven.
Wat we hebben geleerd door technologie te bouwen voor Uber-chauffeurs
We weten wat mogelijk is als technologie daadwerkelijk is ontworpen voor eerstelijnswerkers, omdat we het hebben meegemaakt. Terwijl we leiding gaven aan de productontwikkeling voor de Uber for Drivers-app, hebben we ons jarenlang geconcentreerd op de chauffeurservaring. Chauffeurs moesten door complexe processen navigeren: aan boord gaan, antecedentenonderzoek en voertuiginspecties uitvoeren, voorkeuren selecteren en betalingen ontvangen. Het succes van Uber werd mogelijk gemaakt door een fenomenale zelfbedieningsapp die chauffeurs de keuzevrijheid, controle en flexibiliteit gaf die ze nodig hadden in hun leven.
Die ervaring heeft ons geleerd dat technologie het potentieel heeft om het werk in de frontlinie dramatisch te verbeteren, en de opkomst van AI geeft ons de kans om dat opnieuw te doen. Tools zoals slimmere planningssystemen die rekening houden met de voorkeuren en beschikbaarheid van werknemers, door AI aangedreven trainingsprogramma’s die zich aanpassen aan individuele leerstijlen, communicatieplatforms die daadwerkelijk werken voor teams die niet de hele dag achter computers zitten, en voorspellende systemen die de logistiek kunnen optimaliseren en de fysieke belasting kunnen verminderen. De technologie bestaat. De investeringen ontbreken echter nog steeds.
Onvervangbaar
De “essentiële economie” waar we het over hebben omvat sectoren als de bouw, productie, transport, enz., en vertegenwoordigt 7,5 biljoen dollar aan productie per jaar, wat 27% is van het Amerikaanse bbp, wat neerkomt op 52 miljoen banen en twee miljoen bedrijven. Als je de gezondheidszorg, de detailhandel en alle openbare diensten erbij optelt – door velen beschouwd als cruciale sectoren van de economie die per uur werken – springt de omvang naar 12 biljoen dollar van het bbp, 95 miljoen banen en drie miljoen bedrijven.
Zonder mensen die deze rollen vervullen, worden niet alleen essentiële diensten niet verleend, maar lijdt de Amerikaanse economie er ook enorm onder.
Bij elke technische revolutie hebben we altijd gezien dat samenwerking met de technologie betere resultaten oplevert dan zonder, of zonder ons.
Wat als AI-vernieuwers in plaats daarvan zouden vragen: “Hoe kunnen we AI gebruiken om deze banen beter, veiliger en productiever te maken en tegelijkertijd het leven van werknemers gemakkelijker te maken?”
Denk aan een magazijnmedewerker die diensten probeert te ruilen om het schoolevenement van een kind bij te wonen. In de meeste faciliteiten gaat dit tegenwoordig gepaard met een reeks sms-berichten, telefoontjes en handmatige goedkeuringen – een proces dat dagen kan duren en vaak mislukt. AI zou dit binnen enkele seconden kunnen afhandelen, door beschikbare werknemers met relevante ervaring en vereiste certificeringen te bereiken, dienstgegevens te delen en de dienst te vervullen. De werknemer verliest zijn baan niet; ze verwerven flexibiliteit en waardigheid.
Denk aan een verpleegster die meer uren nodig heeft omdat de rekeningen oplopen. Hij meldt zich aan bij een nieuw uitzendbureau, zodat hij hier en daar extra diensten kan oppakken. Tegenwoordig brengt onboarding handmatig heen en weer met het bureau en wachtdagen voor opdrachten met zich mee. AI kan zijn tijd tot de eerste dienst dramatisch versnellen, zijn licentie direct verifiëren nadat hij deze heeft geüpload, digitale onboarding aanbieden die is afgestemd op de eenheden waar hij diensten gaat draaien, en hem matchen met diensten die passen bij zijn drukke schema. In plaats van frustratie en vertragingen begint de verpleegkundige met vertrouwen en kan hij zijn rekeningen sneller gaan verdienen en betalen.
AI toepassen op de rollen die het vandaag nodig hebben
Terwijl de technologie-industrie worstelt met verschuivingen naar witteboordenbanen en de rol van AI, hebben we een kans. Dezelfde geavanceerde AI-systemen die bedrijfsrapportage kunnen automatiseren, kunnen worden aangepast om ploegendienstschema’s te optimaliseren. Dezelfde machine learning die chatbots aanstuurt, kan veiligheidsprotocollen verbeteren. Dezelfde natuurlijke taalverwerking die e-mails samenvat, kan werknemers met een beperkte Engelse taalvaardigheid helpen hun rechten en voordelen beter te begrijpen.
Het huidige moment van ontwrichting van het witteboordenwerk is pijnlijk voor miljoenen mensen, en die pijn verdient erkenning en oplossing. Tegelijkertijd creëert het ook een opening om grotere vragen te stellen over waar AI zou moeten worden toegepast en voor wie het zou kunnen dienen.
De AI-revolutie zal niet snel verdwijnen. Dit is onze kans om te kiezen hoe we deze gebruiken en wie er voordeel uit haalt.
