De publieke discussie over AI wordt vaak gedomineerd door apocalyptische scenario’s over massaal banenverlies. Hoewel de vrees voor technologische werkloosheid een begrijpelijke menselijke reactie is op disruptie, toont een diepgaande analyse van economische en strategische gegevens een cruciale nuance: de existentiële dreiging voor de professional en de organisatie komt niet van de technologie zelf, maar van de concurrent die deze technologie met meesterschap hanteert.
AI is geen eindpunt, maar een productiviteitshefboom. Degenen die weigeren deze hefboom te bedienen, zullen onvermijdelijk achterop raken bij de concurrentie die wel de efficiëntie, snelheid en innovatiekracht van augmented intelligence benut. Het vermogen om te navigeren in dit nieuwe landschap – AI-geletterdheid – is daarom de fundamentele vereiste voor economische overleving en concurrentievoorsprong.
1. De grote verschuiving: Het einde van jobverlies als hoofddreiging
De heersende perceptie dat AI jobs op grote schaal zal vervangen, is te binair en te simplistisch. Hoewel studies aanzienlijke veranderingen voorspellen, wijst de consensus van het World Economic Forum (WEF) en investeringsbanken op een verschuiving van eliminatie naar transformatie en augmentatie.
1.1 Jobstransformatie in plaats van eliminatie
Grote economische onderzoeken plaatsen de potentiële impact van AI in perspectief. Goldman Sachs schat bijvoorbeeld dat AI het equivalent van 300 miljoen voltijdse jobs zou kunnen vervangen, met name door de automatisering van ongeveer een kwart van de werkzaamheden in de VS en Europa. Tegelijkertijd benadrukt men dat deze verschuiving gepaard zal gaan met een productiviteitsboom en de creatie van nieuwe rollen. Het is de aard van de job die verandert, niet noodzakelijk de totale omvang van de werkgelegenheid.
De vroege automatiseringsgolven raakten traditioneel de productiesector, maar de huidige AI-transformatie raakt de kenniswerker. Onderzoek van de Universiteit van Pennsylvania en OpenAI toont aan dat hoogopgeleide witteboordenwerkers het meest waarschijnlijk worden beïnvloed door automatisering. De dreiging is dus niet gericht op handmatige arbeid, maar op routinematige administratieve, juridische en financiële taken, waar AI uitblinkt in data-analyse en repetitieve processen.
1.2 De augmentatie-economie en productiviteitskloof
Generatieve AI (GenAI) fungeert in de praktijk als een ‘co-piloot’, wat leidt tot een nieuwe augmentatie-economie. De technologie verbetert de prestaties van werknemers over alle bedrijfsfuncties heen, in plaats van ze te elimineren.
Onderzoek van McKinsey onderstreept de enorme economische potentie: de impact van GenAI op de productiviteit zou triljoenen dollars aan de wereldeconomie kunnen toevoegen. De meetbare effecten zijn reeds zichtbaar; recente studies tonen een productiviteitsstijging van 66% bij werknemers die GenAI-tools hebben geadopteerd.
Dit is het cruciale punt van de argumentatie: het risico ligt niet in de technologie, maar in het negeren ervan. Een bedrijf dat een productiviteitsboost van 66% realiseert door GenAI in te zetten, zal onmiddellijk een significant concurrentievoordeel verwerven ten opzichte van een concurrent die deze tools weigert te implementeren. Het bedrijf dat achterblijft, kan de efficiëntie, de innovatiesnelheid en de kosteneffectiviteit van de AI-gebruikende concurrent niet evenaren. Hierdoor wordt de noodzaak om te herstructureren, of zelfs faillissement, versneld. De technologie creëert de productiviteitskloof; de concurrent versnelt de val van de achterblijver.
De traditionele kijk op jobverlies moet plaatsmaken voor een focus op taakversterking:
| Traditionele focus (angst) | Huidige realiteit (strategie) |
| Vervanging van volledige banen (e.g., de jurist wordt vervangen) | Versterking van taken (e.g., de jurist gebruikt AI voor contractanalyse) |
| Baanverlies door AI-implementatie | Productiviteitswinst door AI-augmentatie (tot 66% gemeten) |
| Technologie als primaire bedreiging | Concurrentie als primaire bedreiging, gedreven door AI-adoptie. |
| Focus op wat AI niet kan (empathie) | Focus op wat AI wél kan (data-crunching, repetitieve taken) |
2. De competitieve noodzaak: AI als strategische verplichting
De overgangsfase naar een door AI gedomineerde markt biedt een kort, maar uiterst kritisch tijdvenster voor organisaties om een voorsprong te creëren. De adoptie van AI is een strategische noodzaak die nu moet worden nagestreefd.
2.1 De kortetermijn sprint en de Internet-analogie
Op dit moment bevindt de AI-adoptie zich nog in een relatief vroege fase. Organisaties die Generatieve AI implementeren in hun kernprocessen – zoals marketing, contractanalyse of klantbenadering – kunnen op de korte termijn daadwerkelijk een significante voorsprong nemen. Uit onderzoek blijkt dat 45% van de bedrijven vreest voor een competitief nadeel als hun concurrent de eerste is met het toepassen en uitrollen van AI.
Deze voorsprong is echter tijdelijk. De verwachting is dat AI over twee tot drie jaar de standaard zal zijn in vrijwel elk bedrijfsproces. Dit wordt vergeleken met de vroege dagen van het internet: een website gaf destijds een uniek voordeel, terwijl het nu een absolute basisvereiste is. Het strategische inzicht is dat de komende twee jaar cruciaal zijn. Als bedrijven wachten tot AI de standaard is, is het te laat om de noodzakelijke operationele en culturele aanpassingen door te voeren om het technologische voordeel te claimen.
2.2 De leiderschapskloof: de prijs van stilstand
Succesvolle ondernemingen benaderen AI niet als een losstaande technologische kans, maar als een kernpijler die volledig geïntegreerd is in hun algemene bedrijfsstrategie. Ondanks de brede erkenning van AI’s belang (bijna 90% van de leiders van ’s werelds grootste ondernemingen ziet AI als vitaal voor de toekomst van hun bedrijf), is de daadwerkelijke implementatie nog zeer beperkt.
Uit een McKinsey-rapport blijkt dat hoewel bijna alle bedrijven in AI investeren, slechts 1% van de leiders hun bedrijf ‘volwassen’ noemt op het gebied van AI-implementatie. Dit betekent dat de AI volledig is geïntegreerd in de workflows en substantiële bedrijfsresultaten oplevert. De grootste barrière voor succes in deze adoptie blijkt niet de technologie of de werknemer te zijn, maar het leiderschap. Het falen om de organisatie naar AI-volwassenheid te sturen, vertaalt zich direct in een gemiste kans op productiviteitswinst en maakt het bedrijf kwetsbaar voor concurrenten die wel durven doorpakken.
2.3 De langetermijn differentiator: menselijk kapitaal en data
Zodra de technologie gangbaar is, verschuift het concurrentievoordeel. Het echte verschil zal dan gemaakt worden door twee factoren: unieke data en de strategische inzet van menselijk kapitaal.
- Unieke data: Generatieve AI-modellen zijn uitstekende generalisten, getraind op internetdata, maar slechte specialisten. De onderscheidende waarde van een bedrijf zal voortkomen uit de unieke, gespecialiseerde data die het bezit en hoe deze data wordt gebruikt om de generatieve AI-modellen te verfijnen.
- AI-talent en opleiding: Een bedrijf kan de beste AI-modellen ter wereld kopen, maar zonder opgeleid personeel dat de modellen effectief kan aansturen, integreren en interpreteren, blijft de potentiële productiviteitswinst onbenut. De investering in AI-talent en -opleiding heeft een bewezen positieve impact op de onderneming. Dit maakt menselijk kapitaal dat AI-geletterd is de nieuwe, onvervangbare competitieve factor in de lange termijn.
3. Barrières en vertrouwen: de psychologie van AI-adoptie
Technologie adopteren is grotendeels een kwestie van verandering van management, niet van technologie. De psychologische en culturele drempels in de organisatie vormen een significante rem op de AI-adoptie.
3.1 Onbekend maakt onbemind en het gebrek aan kader
Een van de grootste vertragende factoren is de onzekerheid. Uit onderzoek blijkt dat culturele en psychologische barrières de AI-adoptie in Nederland en België op de werkvloer vertragen. Een aanzienlijk deel van de werknemers (tot 40%) is onzeker over het toegestane gebruik van GenAI op het werk, vergeleken met slechts 21% van de leidinggevenden. Dit verschil in onzekerheid correleert direct met het gebruik: leidinggevenden gebruiken AI veel vaker (60% tegen 37% van de werknemers).
Dit gebrek aan duidelijk beleid is gevaarlijk. Het creëert een risico op ‘Shadow IT’, waarbij werknemers AI-tools uit noodzaak of efficiëntieoverwegingen gebruiken, maar buiten het zicht van de IT- en complianceteams. Dit ongecontroleerde gebruik kan leiden tot ernstige privacyrisico’s en datalekken, met name wanneer gevoelige of identificeerbare persoonsgegevens worden ingevoerd in publieke generatieve AI-tools. De angst en onzekerheid zijn in feite symptomen van een falend leiderschap dat nalaat een helder en gecommuniceerd kader op te stellen.
3.2 Van angst naar empowerment
Om AI-adoptie succesvol te laten zijn, moet de perceptie van angst verschuiven naar die van empowerment. Werknemers kunnen over de streep worden getrokken door twee krachtige drijfveren: de verwachte voordelen en sociale invloed.
- Verwachte voordelen: Het vooruitzicht dat AI het werk aantoonbaar efficiënter, gemakkelijker of beter maakt, is een sterke motivatie voor alle twijfelaars.
- Welzijnsvoordeel: AI kan een directe oplossing bieden voor werkdruk. Door repetitieve, tijdrovende taken te automatiseren, kan AI de werklast verlagen en indirect bijdragen aan het verminderen van burn-outs. Dit transformeert AI van een ‘noodzakelijk kwaad’ in een instrument voor werknemerswelzijn en -retentie.
- Sociale invloed: Positieve verhalen en voorbeeldgedrag van leidinggevenden zijn cruciaal om medewerkers met minder ervaring of gemengde emoties te overtuigen. Het leiderschap moet het goede voorbeeld geven in het verantwoord en effectief gebruik van de tools.
Het overwinnen van deze psychologische barrières vereist de ontwikkeling van onmisbare soft skills – zoals veerkracht en het vermogen om AI als een ‘collega’ te omarmen.
4. De oplossing: AI-geletterdheid voor iedereen (AI-literacy)
AI-geletterdheid (AI-literacy) is de essentiële brug die de kloof dicht tussen technologische capaciteit en daadwerkelijke, verantwoorde adoptie in de organisatie. Het is het vermogen om AI-technologieën te begrijpen en er effectief mee te werken.
4.1 Van best practice naar wettelijke vereiste
De noodzaak van AI-geletterdheid wordt versterkt door nieuwe wetgeving. De Europese Unie heeft de AI-verordening (AI Act) aangenomen, die gefaseerd in werking treedt (met de eerste regels geldig sinds februari 2025). Organisaties die AI-systemen ontwikkelen of gebruiken, moeten ervoor zorgen dat hun werknemers AI-geletterd zijn.
Dit is met name relevant voor organisaties die gebruikmaken van hoogrisico AI-systemen, waar de wet aanvullende maatregelen vereist om te zorgen dat werknemers de risico’s kunnen vermijden en beperken. Het opleiden van personeel is daarmee niet langer een loutere productiviteitsstrategie, maar een compliance vereiste om juridische en reputatieschade te mitigeren.
4.2 Het drieledige kader voor geletterdheid
AI-geletterdheid gaat veel verder dan het kunnen openen van een chatbot. Het vereist een alomvattend begrip dat wordt beschreven in verschillende domeinen, waaronder het framework dat is opgesteld door onder meer Stanford en de OECD.
| Domein van AI-geletterdheid | Focus en belang | Relatie tot concurrentievoordeel |
| Functionele geletterdheid | Begrip van basisprincipes: machine learning, data-analyse, neurale netwerken. Weten hoe AI leert en hoe data-analyse werkt. | Maakt efficiënt gebruik van tools en verhoogt de operationele snelheid. |
| Ethische geletterdheid | Navigeren door ethische, juridische en privacy-overwegingen (bijv. bias, transparantie). | Essentieel voor compliant, verantwoordelijk en risicomijdend gebruik. |
| Retorische geletterdheid | Het kritisch beoordelen en effectief gebruiken van AI-gegenereerde taal en output (Prompt Engineering). | Zorgt voor hoge kwaliteit van de output en maximale productiviteitswinst. |
4.3 Ethische geletterdheid als wapen tegen vooroordelen
Ethische geletterdheid is de cruciale verdedigingslinie tegen onverantwoord gebruik. Veel mensen zien AI als objectieve, rationele code. Dit is een misvatting: AI is niet neutraal en kan bestaande vooroordelen, of bias, in trainingsdata overnemen en zelfs versterken. Dit is vooral verraderlijk omdat veel algoritmes werken als een ‘black box’, waarbij de exacte beslissingsbasis onzichtbaar blijft.
Een klassiek voorbeeld is wervingssoftware die onbewust vrouwelijke kandidaten lager rangschikt op basis van historische, man-georiënteerde aannamepatronen. Het is de verantwoordelijkheid van professionals in HR, finance en operations om deze bias te leren herkennen.
AI-geletterdheid rust werknemers uit met de vaardigheid om de juiste, kritische vragen te stellen: Op welke data is het model getraind? Welke variabelen beïnvloeden de uitkomst? Door menselijke toetsing en kritische reflectie te eisen, wordt de werknemer de eerste en meest effectieve controlelaag tegen onbedoelde discriminatie of onjuiste besluitvorming, waardoor juridische risico’s worden verlaagd.
5. Skills voor de toekomst: De menselijke voorsprong verzilveren
Om de concurrentievoorsprong te beveiligen, moeten professionals hun vaardigheden upgraden. Dit vereist een mix van specifieke hard skills en onvervangbare soft skills.
5.1 De nieuwe hard skill: Prompt Engineering
Generatieve AI-tools hebben een nieuwe professionele geletterdheid gecreëerd: Prompt Engineering. Dit is geen technisch trucje, maar het strategisch vermogen om effectief met AI te communiceren. Het is een snelgroeiende vaardigheid, met een voorspelde jaarlijkse groei van ongeveer 20%.
Prompt Engineering is de heropleving van retorische en analytische denkvaardigheden. Het is noodzakelijk om complexe taken op te delen in kleinere stappen, verzoeken te kwantificeren, en precieze taal te gebruiken om dubbelzinnigheid te vermijden. Succesvol prompten vereist diepgaand inzicht in de doelstelling; het gaat om het stellen van de juiste vraag.
Voor niet-ontwikkelaars zijn boeken over Prompt Engineering beschikbaar die de basisprincipes van promptstructuur en -strategie voor alledaagse werkzaamheden behandelen. Het beheersen van deze vaardigheid stelt professionals in staat om de productiviteitswinst te claimen en innovatie te stimuleren in diverse industrieën.
5.2 De stijgende waarde van menselijke intelligentie
Hoewel AI steeds meer taken kan automatiseren, blijft menselijke intelligentie essentieel voor creativiteit, empathie en strategische besluitvorming.
De menselijke component (Human-In-The-Loop, HITL) is cruciaal, vooral bij beslissingen met een hoog risico. De mens moet altijd de uiteindelijke afweging maken, waarbij rekening wordt gehouden met context, gevoel en nuance. Rollen die menselijke interactie en crisisbeslissingen vereisen, zoals psychologen, HR-managers, directeuren, leraren en eerstehulpverleners, worden het minst bedreigd door volledige vervanging.
5.3 Onmisbare soft skills voor het AI-tijdperk
In een AI-gedreven wereld stijgt de waarde van zachte, moeilijk automatiseerbare vaardigheden. Het WEF identificeert, naast de snelle groei van AI en big data-vaardigheden, een toenemende vraag naar mensgerichte vaardigheden:
| Categorie | Snelst groeiende skills (2025-2030) | Waarom cruciaal in AI-tijdperk |
| Technologische | AI en Big Data, netwerken en cybersecurity, technologische geletterdheid | Basisvereiste om met de tools te werken en de risico’s te beheersen. |
| Cognitieve | Creatief denken, nieuwsgierigheid en levenslang leren | AI is een hulpmiddel voor creativiteit. De mens stelt de strategische en innovatieve vraag. |
| Sociaal-emotionele | Veerkracht, flexibiliteit en agiliteit, empathie, triage | De menselijke differentiator, essentieel voor teams, beleid en dienstverlening. |
Creatief denken en empathie worden de premium producten van de toekomst. De concurrent die AI gebruikt om routinetaken te versnellen, heeft meer tijd en middelen om te investeren in deze menselijke differentiatoren.
6. Actieplan: Implementatie van AI-geletterdheid en strategische verankering
Om de concurrentiedreiging effectief aan te pakken, moeten organisaties en individuen een proactieve en gestructureerde aanpak volgen voor de ontwikkeling van AI-geletterdheid en governance.
6.1 Gestructureerde leertrajecten
Organisaties moeten een helder leertraject aanbieden dat werknemers door de noodzakelijke vaardigheidsniveaus leidt:
- AI-bewustzijn (Foundation): Het introduceren van basisconcepten, praktijkvoorbeelden en ethische overwegingen voor iedereen, zonder technische achtergrond. Dit zorgt voor een fundamenteel begrip van de werking en de impact van AI op industrieën.
- Praktische vaardigheden (Prompt Engineering): Het aanbieden van gerichte trainingen in prompt-methoden om professionals in staat te stellen effectief met Generatieve AI te communiceren.
- Gespecialiseerde expertise: Specialisatietrainingen voor medewerkers die actief met hoogrisico AI-systemen werken, inclusief diepgaande kennis van de juridische en ethische aspecten.
Dit vereist continue bijscholing, aangezien AI een dynamische sector is die voortdurend nieuwe ontwikkelingen kent.
6.2 De AI-gedragscode en governance
Een belangrijke aanbeveling voor het verhogen van de adoptie en het beheersen van risico’s is het opstellen en communiceren van een helder kader of een AI-gedragscode. Dit beleid moet onder meer bepalen:
- Welke AI-tools toegestaan zijn binnen de organisatie.
- Wanneer menselijke toetsing (HITL) verplicht is (bijvoorbeeld bij werving, beoordeling of ontslag).
- Richtlijnen voor dataminimalisatie en het terughoudend omgaan met persoonsgegevens in publieke AI-tools.
- Hoe medewerkers geïnformeerd worden over AI-gebruik en hoe transparantie wordt gewaarborgd.
- De noodzaak om het gebruik en de keuzes bij AI-ondersteunde processen nauwkeurig te documenteren.
Het implementeren van zo’n gedragscode vereist een multidisciplinaire aanpak, waarbij HR, Compliance, IT en management samenwerken. Cruciaal is ook het ontwikkelen van een ‘speak-up’ cultuur en psychologische veiligheid, zodat medewerkers AI durven te gebruiken en fouten durven te melden zonder angst voor sancties.
6.3 Collectieve verantwoordelijkheid en nationale strategie
De competitieve dreiging van AI is niet alleen een uitdaging voor individuele organisaties, maar ook voor de nationale economie. Het potentieel voor economische groei door AI in bijvoorbeeld Nederland kan oplopen tot 1,2% van het bbp per jaar, maar het realiseren hiervan hangt af van brede adoptie en investeringen.
Nederland staat wereldwijd op de 11e plek in de McKinsey AI Readiness Index, met verbeterpunten op het gebied van investeringsniveaus en talentontwikkeling. Voor Vlaanderen zijn geen cijfers beschikbaar. Zonder een nationaal plan om mensen om te scholen en te begeleiden bij de verwachte banenveranderingen, zoals geadviseerd door experts , loopt de samenleving het risico dat een aanzienlijk deel van de bevolking achterblijft, waardoor de collectieve concurrentiepositie kwetsbaar wordt.
Conclusies
De analyse bevestigt dat de dreiging voor de arbeidsmarkt primair voortkomt uit de productiviteitskloof die wordt gecreëerd door concurrenten die AI strategisch omarmen. De technologie zelf is een instrument voor augmentatie dat de menselijke capaciteiten versterkt en repetitieve taken vermindert, wat zelfs kan bijdragen aan het verlagen van de werkdruk en het verminderen van burn-outs.
Het existentiële risico ligt in statische prestaties in een wereld van exponentiële versnelling. Bedrijven die de korte-termijn concurrentievoorsprong mislopen, zullen hun operationele efficiëntie niet kunnen verbeteren en zullen uiteindelijk de strijd verliezen van meer geavanceerde concurrenten.
De ultieme verdedigingslinie tegen deze concurrentiedruk is universele AI-geletterdheid. Het gaat er niet om te leren coderen, maar om het ontwikkelen van functionele, ethische en retorische competenties. Door werknemers op alle niveaus te trainen in kritisch denken, prompt engineering, en de ethische implicaties van AI (zoals bias), kunnen organisaties de psychologische barrières overwinnen en AI van een bron van angst transformeren in de krachtigste hefboom voor duurzame groei en innovatie.
Bronnen:
- https://www.nexford.edu/insights/how-will-ai-affect-jobs#:~:text=How%20Will%20AI%20Affect%20Jobs%20%2D%20How%20many%20jobs%20will%20AI,jobs%20and%20a%20productivity%20boom.
- https://www.nexford.edu/insights/how-will-ai-affect-jobs
- 10 Concrete Examples of Using AI in a Professional Context – Direct Impact Solutions, https://www.directimpactsolutions.com/en/10-concrete-examples-of-using-ai-in-a-professional-context/
- How GenAI delivers short-term wins and long-term transformation in an unpredictable world, https://www.weforum.org/stories/2025/01/how-gen-ai-delivers-short-term-wins-and-long-term-transformation/
- Kun je met AI een concurrentievoordeel behalen? – AI.nl, https://www.ai.nl/insights/kun-je-met-ai-een-duurzaam-concurrentievoordeel-behalen
- Rapport AI Internationale verkenning van de sociaaleconomische impact – stand van zaken eind oktober 2020 – SERV, https://www.serv.be/sites/default/files/documenten/SERV_20210208_Informatierapport_AI_RAP_hoofdstuk%2011.pdf
- AI in the workplace: A report for 2025 | McKinsey, https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
- AI-adoptie op de werkvloer blijft achter in Nederland (Onderzoek 2024) – &samhoud, https://www.samhoud.com/nl/onderzoek-ai-adoptie-nederland/
- Nederlandse professionals ervaren barrières in adoptie gen AI: ‘Onbekend maakt onbemind’ – Consultancy.nl, https://www.consultancy.nl/nieuws/57542/nederlandse-professionals-ervaren-barrieres-in-adoptie-genai-onbekend-maakt-onbemind
- AI in HR: 5 compliance risico’s en dé tips voor verantwoord gebruik, https://www.trendsinhr.nl/ai-in-hr-5-compliance-risicos-en-de-tips-voor-verantwoord-gebruik/
- AI op de werkvloer: bedreiging voor banen of een oplossing voor burn-outs? – Emerce, https://www.emerce.nl/achtergrond/ai-op-de-werkvloer-bedreiging-voor-banen-of-een-oplossing-voor-burn-outs
- Angst voor de impact van AI op de arbeidsmarkt – CodeBlauw, https://codeblauw.careers/blogs/angst-voor-de-impact-van-ai-op-de-arbeidsmarkt/
- AI-geletterdheid voor professionals: wat bedrijven nu moeten doen – NOVAI, https://www.novai.nl/blogs/ai-geletterdheid-voor-professionals-wat-bedrijven-nu-moeten-doen
- AI-verordening – Autoriteit Persoonsgegevens, https://www.autoriteitpersoonsgegevens.nl/themas/algoritmes-ai/ai-verordening
- AI-geletterdheid – Vragen & Antwoorden | Shaping Europe’s digital future, https://digital-strategy.ec.europa.eu/nl/faqs/ai-literacy-questions-answers
- Understanding AI Literacy – Stanford Teaching Commons, https://teachingcommons.stanford.edu/teaching-guides/artificial-intelligence-teaching-guide/understanding-ai-literacy
- AILit Framework: Home, https://ailiteracyframework.org/
- Hoe herken je AI-bias (en waarom dat jouw verantwoordelijkheid is) – AI Geletterdheid, https://aigeletterdheid.academy/hoe-herken-je-ai-bias/
- Prompt Engineering: Hoe AI-vaardigheden efficiëntie en groei stimuleren, https://www.addingvalue.nl/post/prompt-engineering-hoe-ai-vaardigheden-efficientie-en-groei-stimuleren-027
- Prompt Engineering for AI Guide | Google Cloud, https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering
- Best Prompt Engineering Courses & Certificates Online [2025] – Coursera, https://www.coursera.org/courses?query=prompt%20engineering
- 120+ Jobs That AI Won’t Replace – Upwork, https://www.upwork.com/resources/jobs-ai-wont-replace
- The Future of Jobs Report 2025 | World Economic Forum, https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/digest/
- Update over de AI-verordening: AI-geletterdheid en definitie van AI-systemen – Houthoff, https://www.houthoff.com/nl/actueel/nieuws/update-over-de-ai-verordening-ai-geletterdheid-en-definitie-van-ai-systemen/
- AI-vaardigheden voor de toekomst: tips voor bijscholing in het digitale tijdperk – EURES, https://eures.europa.eu/ai-skills-tomorrow-guide-upskilling-digital-age-2024-01-04_nl
- Beyond the Code: de kritische rol van gedrag bij de adoptie van generative AI – Samhoud, https://www.samhoud.com/nl/adoptie-generative-ai/
- Economische en maatschappelijke kansen van AI voor Nederland, https://openresearch.amsterdam/nl/page/72104/economische-en-maatschappelijke-kansen-van-ai-voor-nederland
- Netherlands ill prepared for job losses due to AI – PONT | Data & Privacy, https://privacy-web.nl/en/video/nederland-slecht-voorbereid-op-banenverlies-door-ai/