AI neemt het werk over, maar jij stuurt straks de agents aan

De afgelopen jaren krijg ik vanuit mijn rol (hard werkend aan toegepaste AI) regelmatig de vraag: “Hoe ziet de wereld eruit als AI straks alles kan?” Het is een vraag die ik niet alleen op feestjes hoor, maar ook van klanten, collega’s en vrienden. En eerlijk? Niemand heeft het definitieve antwoord, maar één ding is duidelijk: de ontwikkelingen gaan alleen maar sneller. Tijd dus om concreet vooruit proberen te kijken.

Een handige denkrichting: aan welke rollen komt er echt behoefte? Welke mensen zijn straks schaars? Markten organiseren zich altijd rondom schaarste, dus door daar naar te kijken kun je voorspellen waar mensen hun kansen kunnen pakken.

Toen de PC en later het internet hun intrede deden, was programmeerkennis schaars. Wie kon coderen, creëerde enorme waarde. Met de komst van Excel was het uniek en bijzonder om met spreadsheets te kunnen werken. Je kon ineens een bedrijf doorgronden terwijl anderen nog met pen en papier rekenden.

Nu staan we aan de vooravond van een nieuwe expertise. Want als je straks een spreadsheet, juridisch advies, codebase, marketingplan of begroting in een slimme AI-flow kunt stoppen, waarbij een AI-agent het werk uitvoert, controleert, verbetert en herhaalt, dan is het niet langer belangrijk wie dat handmatig kan. De nieuwe schaarste wordt: wie kan middelen optimaal aansturen? Denk aan het efficiënt inzetten van rekenkracht, beheren van de kosten, veilige toegang tot data en het inzetten van menselijke expertise als dat echt nodig is. De rol van de hands-on ‘AI-manager’ lijkt hiermee geboren.

“AI neemt 90% van de banen over”, of toch niet?

Je hoort het vaak: binnenkort zijn 90% van de banen overbodig door AI. Toch lijkt dit veel te kort door de bocht. Vanuit mijn werk bij Brainvine zie ik juist dat er een hele nieuwe categorie banen ontstaat. Ja, veel taken worden geautomatiseerd, maar dat betekent niet dat mensen overbodig worden. Integendeel, de vraag verschuift van wie het werk uitvoert naar wie de processen en agents aanstuurt.

Neem marketing automation. Waar dit vaak alleen nog customer journeys bouwen en monitoren betekent, kun je straks elk aspect van marketing automatiseren. Niemand gaat nog handmatig social posts inplannen, teksten schrijven of zelf interactie opzoeken. Dat doet een agent voor je, 24/7, sneller dan jij ooit zou kunnen. Maar wie zorgt ervoor dat die agents de juiste dingen doen, de juiste toon raken en de juiste doelgroepen aanspreken? Juist, dat ben jij: de nieuwe ‘Agent Manager’.

En dit geldt niet alleen voor marketing. Kijk naar softwareontwikkeling. Waar je hele teams nodig had om code te schrijven, kun je nu al AI-agents inzetten die zelfstandig features bouwen, testen en verbeteren. Maar iemand moet die agents briefen, controleren, bijsturen en zorgen dat ze waarde leveren. En zo zijn er talloze voorbeelden te noemen, van HR tot finance en van klantenservice tot logistiek.

Twee gevolgen van deze verschuiving

1. Expertise wordt de norm

De waarde verschuift van “ik ken de belastingwet” naar “ik kan een workflow ontwerpen die het juiste antwoord oplevert en dat efficiënt doet”.

Nu huur je een expert in voor je belastingaangifte, omdat fouten duur zijn. Maar als je een agent kunt inzetten die competent je aangifte doet, feedback vraagt, randgevallen dubbelcheckt en zichzelf verbetert, verdwijnt de poortwachtersrol van de expert. Experts blijven nodig voor oordeel, strategie en uitzonderingen, maar het hefboomeffect verschuift. Kennis van de details wordt minder belangrijk dan het opzetten van een autonome workflow die het juiste resultaat oplevert, afwijkingen signaleert en voor een fractie van de kosten draait.

Kennis die vroeger jaren studie vergde, wordt straks toegankelijk voor iedereen die kan chatten, een API kan aanroepen en een flow kan structureren. Dat is geweldig nieuws voor velen, maar ongemakkelijk voor wie zijn status ontleent aan exclusieve kennis. Volg je nu een opleiding omdat je denkt dat informatie schaars is? Vraag je dan af wat er gebeurt als dat niet meer zo is. Wie leert om goedkope informatie om te zetten in waardevolle uitkomsten, zit gebeiteld.

2. Agentmanagement wordt de nieuwe Excel-vaardigheid

Weten hoe je een taak efficiënt opknipt en bijvoorbeeld een task-run evalueert wordt een basisvaardigheid. Toen Excel kwam, was kennis daarvan even bijzonder. Daarna werd het standaard: wie in finance geen spreadsheet kon bedienen, was kansloos. Hetzelfde gaat gebeuren met AI-agents. Een goede prompt schrijven, feedbackloops opzetten, output monitoren, beloningsfuncties aanpassen en experimenten draaien wordt net zo normaal als een tabel maken in Excel.

Dit is geen ‘prompt engineering’ als hype, maar productmanagement voor agents. Je denkt na over randgevallen, bepaalt wanneer een agent zelfstandig mag werken en wanneer menselijk toezicht nodig is, en signaleert wanneer een agent het verkeerde optimaliseert of ergens in de flow een fout zou kunnen maken. Als je in het verleden veel hebt gewerkt met het uitwerken en testen van customer journeys, weet je dat er veel mis kan gaan. Dit kun je straks doortrekken op allerlei andere processen.

In een cultuur waar bijvoorbeeld een supportmedewerker zelf een agent mag inzetten voor een nieuw type ticket, een A/B-test draait en het resultaat live zet zonder goedkeuring van het AI-team, beweeg je sneller dan organisaties die AI centraal willen aansturen. Wie AI aan oude workflows vastplakt, creëert complexiteit en eindigt met mensen die AI controleren die weer mensen controleren. Bedrijven die hun processen rondom agents durven herontwerpen, veel experimenteren en tooling bouwen voor agent management, groeien exponentieel. Cultuur is alles. Als mensen niet comfortabel zijn met delegeren aan machines, meten en itereren, mis je een enorme hefboom.

Voorbereiden op de nieuwe realiteit

Dit alles gebeurt niet van de ene op de andere dag, hoewel het veel sneller gaat dan we beseffen. Modellen maken nu nog fouten, tooling is volop in ontwikkeling, best practices voor resource orchestration zijn er nog niet en er zijn nog weinig mensen die dit vak beheersen.

Maar omdat de capaciteiten van AI blijven groeien, is het slim om je nu al voor te bereiden op de nieuwe realiteit. Leer hoe je flows ontwerpt en hoe je AI-flows audit. Neem mensen aan die enthousiast worden van het aansturen van AI en leer je team hoe ze agentic workflows opzetten en kunnen checken.

En zoals altijd: bouw iets wat echt problemen oplost. In een wereld waar kennis en expertise bijna gratis worden, draait het om je vermogen om goedkope intelligentie en schaarse middelen om te zetten in waardevolle producten.

Dus, ben jij klaar om de ‘Agent Manager’ te worden waar straks iedereen naar op zoek is? Ik ben benieuwd hoe jij dit ziet.

Home < AI neemt het werk over, maar jij stuurt straks de agents aan