AI versnelt leren, maar in 2026 wint inhoud het van snelheid

Wie het boek Socrates op sneakers van Elke Wiss heeft gelezen, weet: echt leren begint niet bij weten, maar bij luisteren. Bij durven vragen stellen, twijfelen, onderzoeken. In een tijd waarin AI vooral antwoorden geeft, moeten wíj leren de vragen te blijven stellen.

Maar hoe zorg je ervoor dat we in 2026 niet vastlopen in de valkuil van snelle, oppervlakkige antwoorden? Hoe houden we het leren relevant, diepgaand en menselijk?

Dit is de uitdaging die voor ons ligt: hoe gebruiken we AI om leren efficiënter te maken, zonder de essentie van écht leren te verliezen?

Terugblik op 2025: snelheid zonder diepgang

2025 was het jaar van de AI-hype. En interpreteer dat vooral niet negatief: hypes versnellen verandering. Dankzij AI doen we nu in minuten wat vroeger dagen of weken kostte. Waar je vroeger een compleet team nodig had om een trainingsvideo te produceren, doet een slimme tool dat nu automatisch.

Dit is een enorme vooruitgang. AI bespaart tijd, kosten en drempels — en geeft ons iets waardevols terug: tijd. Tijd om te verdiepen, te verbeteren en te focussen op de inhoud. We hoeven de techniek niet los te laten, maar onze focus te verleggen: van het ‘hoe’ naar het ‘waarom’.

Maar omdat AI ons die ruimte biedt, moeten we ons afvragen: hoe zorgen we ervoor dat we niet vastlopen in snelheid zonder diepgang? Wat is de volgende stap?

Kentering in 2026: van kwantiteit naar kwaliteit

In het nieuwe jaar verschuift de aandacht van productie naar betekenis. Organisaties beseffen dat leren een route is. De vraag verandert van hoe snel we content kunnen maken naar waarom we het maken en wat medewerkers er werkelijk aan hebben.

Drie ontwikkelingen zetten de toon:

1. AI-overload in learning: volgens het Deloitte Human Capital Trends Report 2025 gebruikte 62% van de organisaties AI om learning content te genereren, maar slechts 27% vond dat dit de leerkwaliteit verbeterde. Ook LinkedIn Learning signaleerde dat werknemers ‘meer leerstof, maar minder leerwaarde’ ervoeren. AI maakte leren efficiënter, maar vaak ook oppervlakkiger.
2. Nieuwe aandacht voor ethiek en vertrouwen: met de invoering van de EU AI Act komt het thema “responsible AI” centraal te staan. Bedrijven realiseren zich dat transparantie over algoritmes en datagebruik een voorwaarde wordt voor geloofwaardig leren. Ik verwijs graag naar mijn blog op Frankwatching over data en HR privacy.
3. Integratie van leren en communicatie: volgens analyses van onder meer Microsoft en McKinsey groeit de behoefte aan werkplekken waar leren, samenwerken en communiceren één geheel vormen. Medewerkers willen leren tijdens het werk, niet erbuiten. Daarom integreren organisaties intranet, LMS en collaboration tools steeds vaker tot één ervaring.

Samen vormen deze drie ontwikkelingen een duidelijk patroon: het afgelopen jaar experimenteerden we vooral, nu is het zaak om te gaan verdiepen.

Drie AI-trends die leren veranderen in 2026

AI verandert niet alleen wat we leren, maar ook hoe we dat doen. Ik zie drie belangrijke ontwikkelingen: technologie die ondersteunt, transparantie die vertrouwen opbouwt, en werkplekken die leren en communicatie integreren:

1. Mensgerichte AI: de focus verschuift van ‘AI vervangt de trainer’ naar ‘AI helpt de leerling’. Slimme platforms combineren technologie met menselijke begeleiding. Zoals Harvard-professor Chris Dede zegt: “AI should be the coach, not the player.”
2. Data-ethiek als norm: na de privacygolf draait het nu om vertrouwen. De EU AI Act verplicht organisaties te tonen hoe algoritmes werken. Wie transparant is over data en keuzes, wint het vertrouwen van medewerkers.
3. Leren = communiceren: deze vind ik zelf erg interessant: Leren, delen en samenwerken vloeien steeds vaker samen. Waar intranet, LMS en chattools ooit losstonden, groeit nu één digitale werkomgeving waarin kennisdeling, feedback en microlearning elkaar versterken. Leren verschuift zo naar de flow van werk — kort, relevant en verweven met dagelijkse interactie.

Zoals Josh Bersin al in 2018 (!) introduceerde, ontstaat écht leren wanneer het plaatsvindt in de flow of work — geïntegreerd in het dagelijkse werk, niet erbuiten. Die gedachte krijgt in 2026 meer betekenis dan ooit. Bekijk hier de video van zijn analyse van Learning in the Flow of Work.

De nieuwe rol van L&D en communicatie: van maker naar gids

Bovengenoemde ontwikkelingen veranderen niet alleen hoe we leren, maar ook wie daarin de regie neemt. Wat betekent dat voor de mensen die dagelijks met leren en communicatie bezig zijn, de L&D -en communicatiespecialisten zelf?

De rol van de L&D-professional verandert fundamenteel. Waar 2025 draaide om produceren, draait 2026 om duiden. Niet alles wat AI genereert, verdient immers een plek in de bibliotheek.

De leerprofessional wordt de gids: hij of zij is degene die bepaalt wat relevant is, wat klopt en wat past bij de organisatiecultuur. Daarbij schuift interne communicatie aan tafel. Betekenis ontstaat pas als leren aansluit op de praktijk.

Wanneer mensen hun ervaringen delen, elkaar feedback geven en leren van wat goed ging én van wat misging, krijgt kennis echte waarde.

Wat organisaties moeten doen in 2026

Wie de volgende stap wil zetten, moet drie strategische keuzes maken:

• Van tool naar strategie: AI is geen project, maar een onderdeel van je leerstrategie. Definieer eerst waarom je AI inzet: om tijd te besparen, kwaliteit te verhogen of inclusie te vergroten? Pas daarna komt de keuze voor tools.
• Herontdek de menselijke maat: AI kan leren sneller maken, maar niet menselijker. Technologie helpt, maar echte groei ontstaat wanneer mensen de ruimte krijgen om na te denken, te proberen en samen te leren.
• Investeer in digitale ethiek en vertrouwen: transparantie over data, brongebruik en AI-beslissingen wordt cruciaal. Niet alleen juridisch, ook moreel. Medewerkers moeten weten dat hun leerdata veilig is én in hun voordeel werkt.

AI leert snel, mensen leren beter

De toekomst van leren ligt niet bij technologie óf mensen, maar in hoe ze elkaar versterken. Die betekenis ontstaat in gesprekken — daar waar we ervaringen delen, feedback geven en leren van wat goed én fout ging. Dat is ook waar leren en interne communicatie elkaar raken.

Ik werk al jaren bij een softwarebedrijf dat zowel intranet (voor interne communicatie) als LMS (voor leren) ontwikkelt.

Juist daardoor zie ik van dichtbij hoe sterk die twee werelden naar elkaar toe groeien: De grenzen tussen leren, kennisdeling en communicatie vervagen snel. Goed om te zien dat die technologie hier de mens volgt.

We lijken slimmer, maar is dat echt zo?

Tenslotte nog een tegeltjeswijsheid, in de geest van Elke Wiss: “Met AI lopen we het risico om slimmer te lijken, zonder wijzer te worden.” Denk daar maar eens over na.

(Disclaimer: ik ken Elke Wiss niet, heb geen aandelen in haar uitgeverij en heb geen enkel financieel of economisch belang om haar boek te promoten).