De marketeer van de toekomst is T-shaped, niet AI-shaped

Bij veel organisaties ligt de nadruk inmiddels op één ding: kun je werken met AI-tools? ChatGPT, Claude, Co-Pilot, etcetera. Wie dat kan, heeft een flink streepje voor op andere marketeers. Wie die vaardigheid niet heeft, staat 1-0 achter en begint druk te voelen. Logisch, niemand wil achterblijven. Maar ‘AI-fluency’ is een veel te smal antwoord op een grotere vraag: hoe ziet de marketeer van de toekomst er eigenlijk uit?

Sinds mijn boek De Grote Marketing Reset (affiliate) is uitgekomen, maar ook vanuit mijn rol bij iO in gesprekken met organisaties, krijg ik die vraag steeds vaker.

Ik schreef eerder hier op Frankwatching dat 40-plus marketeers zich geen zorgen hoeven te maken overbodig te worden door AI. Dat stuk riep toen veel reacties op bij lezers. De kern van dat verhaal: AI versterkt wat je al weet en compenseert geen gebrek aan kennis en ervaring. Wie diepgaande kennis mist, herkent de fouten en het blufpokeren van AI niet.

In dit artikel trek ik die lijn door. En dan gaat het niet zo zeer om leeftijd en grijze haren, maar om het hele profiel van de marketeer van de toekomst. Wat moet die in huis hebben? Die vraag is relevant voor iedereen die nu een team bouwt of aanstuurt. En minstens zo relevant voor elke marketeer die over een paar jaar nog steeds aantrekkelijk wil zijn op de arbeidsmarkt.

AI-fluent zijn is niet genoeg

Kijk om je heen bij organisaties en je ziet steeds hetzelfde patroon: de nadruk in vacatures en ontwikkelplannen voor werknemers ligt op het kunnen werken met AI-tools. Het is alsof AI-fluency synoniem is geworden voor toekomstbestendig zijn.

Dat is het niet. AI-fluency is slechts één van de zes brede vaardigheden die een marketeer nu nodig heeft. Wie vol op alleen dat ene stukje duikt, mist de rest: datagedreven denken, kunnen storytellen, strategisch kunnen schakelen, kunnen orkestreren en oordelen. En zonder inhoudelijke diepte mis je iets nog fundamentelers: het vermogen om te beoordelen of wat AI voorstelt eigenlijk wel klopt. En het in het juiste perspectief kunnen plaatsen.

Dat beeld wordt onderschreven door onderzoek. Het World Economic Forum noemt in het Future of Jobs Report 2025 AI en data als de snelst groeiende vaardigheid wereldwijd, maar in dezelfde beweging ook creatief denken, en veerkracht en aanpassingsvermogen, als vaardigheden die minstens zo hard aan belang winnen. Breedte is dus letterlijk breder dan alleen met AI overweg kunnen

Iemand die AI-native is, maar niet strategisch kan denken, geen verhaal kan bouwen en vertellen, en niet kan regisseren, loopt vast. Als een schip zonder roer: het vaart hard, maar zonder richting. En dat komt doordat het profiel om die AI-fluency heen te dun is.

Het T-shaped model: breed én diep

De marketeer van de toekomst is T-shaped. De horizontale balk van de T is breed: zes vaardigheden die je onder de knie moet hebben. De verticale poot is diep: minstens één gebied waarin je écht sterk bent, marketingvakkennis of branchekennis. Beide, breedte en diepte, zijn nodig, en dat is precies waar het nu vaak misgaat.

Een simpele vuistregel:

Breed + diep = onmisbaar
Breed zonder diep = vervangbaar
Diep zonder breed = kwetsbaar

T-profiel van de toekomstbestendige marketeer

Het model zelf is niet helemaal nieuw. De term komt uit de jaren negentig, bedacht bij McKinsey en later gepopulariseerd door Tim Brown, CEO van designbureau IDEO. Toen ging het vooral om samenwerken over disciplines heen: een specialist die ook empathie had voor andere vakgebieden.

Nu ligt volgens mij de nadruk anders in de opbouw van het T-profiel. AI verandert wat “breed” betekent, want een deel van die brede vaardigheden voer je nu samen met AI uit. En AI verhoogt de inzet van “diep”, want zonder diepgaande kennis kun je niet meer beoordelen of de output van AI klopt. Dat laatste was tien jaar geleden nog geen thema.

Wat er in de breedte zit

1. AI-fluency

De basis: weten hoe je AI-tools effectief aanstuurt, met scherpe prompts, assistents, agents en workflows die je op elkaar afstemt. Onmisbaar, maar op zichzelf niet genoeg. Wie hier stopt, levert dezelfde output als duizenden andere marketeers die exact dezelfde tools gebruiken.

2. Data

Dit gaat verder dan inzichten kunnen lezen. AI biedt geweldige mogelijkheden om grote datasets te analyseren. Maar dan moet je wel snappen welke datasets er zijn, wat een dataset bruikbaar maakt en wat niet, en welke data je eigenlijk nodig hebt. Het werkt ook andersom: welke vraag wil je beantwoorden? Dat bepaalt welke inzichten je zoekt, en dat bepaalt op zijn beurt weer welke data je nodig hebt. Dat wisselspel moet je als marketeer goed doorgronden.

3. Creativiteit

Het vermogen om AI-output te sturen naar iets origineels, in plaats van te accepteren wat er als eerste uitrolt. AI is doorgaans weinig origineel: het bouwt voort op wat al bedacht is, een remix van bestaand materiaal. Marketing draait juist om creatief denken, om oplossingen en ideeën die er nog niet waren. Die creativiteit is wat onderscheidt. En dat geldt voor je merk en voor jou als marketeer.

4. Storytelling

AI kan zinnen produceren en structuur aanbrengen. Maar een overtuigend verhaal dat aanspreekt, je raakt en blijft hangen. Dat is echt andere koek. Een merk dat vooral AI-gegenereerde tekst publiceert, wordt vlak. Inwisselbaar. De marketeer die echt snapt hoe je een verhaal opbouwt, dat consistent vertelt, bouwt aan iets dat blijft hangen bij klanten én collega’s.

5. Strategie

Marketing draagt bij aan het bedrijfsresultaat: door een merk neer te zetten, door je doelgroep te overtuigen iets te doen, door je product te positioneren als een waardevolle oplossing. Zonder strategie ben je richtingsloos. Acties staan los van elkaar en je bouwt niets op. Neem een prioriteringsvraagstuk met tegenstrijdige belangen: het marketingteam wil merkopbouw, sales wil resultaat op korte termijn. AI kan de opties keurig op een rijtje zetten. De afweging maken, de knoop doorhakken en de verantwoordelijkheid nemen als het misgaat, dat blijft mensenwerk. Nu AI steeds meer van de uitvoering overneemt, kom je als marketeer, ook als specialist, niet meer weg met alleen tactisch of, erger nog, alleen taakgericht denken.

6. Orkestratie en beoordeling

Dit gaat over overzicht houden en actief regisseren: meerdere AI-oplossingen in een werkproces laten samenwerken, als virtuele deel-collega’s. Jij bepaalt hoe ze samenwerken, beoordeelt de kwaliteit van wat eruit komt en stuurt bij zodra het niet klopt.

Wat ik in de praktijk bij organisaties hoor en zie, is dat mensen zich op fragmenten ontwikkelen. Er wordt vanuit management vooral gestuurd op dat ene zichtbare stukje: kun je met de AI-tools overweg. De overige vaardigheden worden bij toeval ontwikkeld, of helemaal niet. Je kunt AI-native zijn en toch doelloos handelen, als het strategisch kader ontbreekt. Het bredere plaatje met waarom, voor wie, wanneer en hoe: daar moet je je als marketeer op focussen. Niet op de microdingetjes, daar heb je AI voor.

Marketing draait van oudsher om verhalen vertellen. Storytelling, naar je doelgroep, maar ook intern in de organisatie. Wie dat goed beheerst, heeft een enorme voorsprong. Beide vaardigheden, strategie en storytelling, staan los van AI. Maar AI in marketing maakt ze juist cruciaal.

De diepte: je onmisbare vakkennis

Dan de verticale poot. Marketingvakkennis of branchekennis lijkt op het eerste gezicht het meest voor de hand liggende slachtoffer van AI. Waarom zou je nog specialistische kennis nodig hebben als een ChatGPT of Claude het antwoord al klaar heeft staan?

Maar het is precies andersom. Zonder diepgaande kennis kun je AI niet challengen. Je herkent generieke onzin niet als generieke onzin. Vraag AI om een marketingstrategie voor een automotive-merk zonder dat je iets van die markt weet, en je krijgt een antwoord vol fluffy “innovatieve mobiliteitsoplossingen”. Klinkt overtuigend voor een buitenstaander. Maar wie de dynamiek van dealerstructuren, aftersales en de verschuiving naar online verkoop kent, stuurt AI veel gerichter aan en herkent meteen wanneer het antwoord aan de oppervlakte blijft hangen. Je kunt niet challengen wat je niet weet.

Dat wil niet zeggen dat AI per definitie generiek blijft. Geef een AI-tool de juiste context, eigen data en scherp geformuleerde expertise mee, en de output wordt navenant specifieker en onderscheidender. Het probleem zit niet in AI zelf, maar in het gebruik ervan zonder die input. En zonder vakkennis weet je vaak niet eens welke context en data relevant zijn om mee te geven.

Diezelfde logica geldt in elke sector. In retail of telecom weet je dat een prijsverschil van een euro het verschil maakt tussen winst en verlies, iets waar een generiek AI-antwoord hoogstwaarschijnlijk geen rekening mee houdt. Zonder die kennis ben je overgeleverd aan wat AI voorschotelt, zonder dat je het inhoudelijk kunt toetsen. Je diepte is niet iets wat AI overbodig maakt. Het is precies wat jou in staat stelt om AI goed te gebruiken. En wat jou als marketeer onderscheidend maakt.

Waarom dit je marktwaarde raakt

Voor jou als marketeer is dit niet alleen een interessante observatie. Het bepaalt hoe aantrekkelijk je over een paar jaar bent op de arbeidsmarkt. Wie alleen AI-fluent is, is vervangbaar zodra de tools nog toegankelijker en gebruikersvriendelijker worden. Wie AI-fluent is én diepgang heeft in een vakgebied of branche, wordt juist waardevoller naarmate AI meer werk overneemt. Jij bent degene die het verschil kan maken tussen een AI-antwoord dat klopt en een AI-antwoord dat overtuigend klinkt maar de plank misslaat.

Dat is meteen het probleem van fragmentarische ontwikkeling. Een marketeer die alleen leert prompten of AI-agents bouwen, ontwikkelt een vaardigheid op die snel gemeengoed wordt. Een marketeer die daarnaast blijft investeren in vakkennis of branchekennis, bouwt iets op dat schaars blijft. En schaarste is, ook op de arbeidsmarkt, precies waar je waarde vandaan haalt.

Wat je nu kunt doen als marketeer

• Breng je eigen profiel in kaart. Zet de zes brede vaardigheden en je diepte-gebied naast elkaar. Waar zit je goed? Waar mis je iets? Wees eerlijk, niet optimistisch.
• Kies bewust één diepte-gebied. Marketingvakkennis of branchekennis, maakt niet uit welke, als je het maar actief blijft opbouwen. Dat gebeurt niet vanzelf naast de waan van de dag.
• Kaart je ontwikkeling aan bij je manager, niet alleen bij jezelf. Vraag concreet om ruimte voor de vaardigheden die nu onderbelicht blijven, storytelling of strategisch denken bijvoorbeeld, in plaats van uitsluitend een training in AI.
• Benoem het als je het patroon herkent. Merk je dat je organisatie alleen op AI-tools stuurt in opleiding of werving? Zeg dat hardop. Niet als kritiek, maar als signaal dat het gevraagde profiel onvolledig is.

AI-fluency is geen totaaloplossing

AI-fluency is essentieel voor de marketeer van de toekomst, maar het is niet de totaaloplossing. Het is de basis waarop de rest van je profiel moet staan. Zonder die rest bouw je geen goed fundament, hoe handig je ook bent met AI.

De volgende keer dat je bijscholing plant, voor jezelf of voor je team, stel jezelf eerst deze vraag: bouw ik hiermee alleen het AI-stukje op, of maak ik het hele profiel sterker? Wie dat onderscheid niet maakt, bouwt aan een marketeer die morgen alweer inwisselbaar is.