General Archieven

AI en werk: Kans of bedreiging voor jouw baan?

AI en werk: Waarom kunstmatige intelligentie geen bedreiging is voor werkgelegenheid

Geschreven door marjorie op 5 maart 2025. Gepost in AI, Algemeen, Blog, General, Nieuws.

AI en werk zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden. Veel mensen vrezen dat kunstmatige intelligentie banen zal vervangen, maar AI biedt juist kansen om werk te verbeteren en de economie te versterken. Terwijl automatisering routinetaken overneemt, ontstaan er nieuwe banen en sectoren. Dit roept de vraag op: hoe verandert AI de arbeidsmarkt en wat betekent dit voor de toekomst van werk?

De angst voor massale werkloosheid door AI is begrijpelijk, maar volgens een rapport van het World Economic Forum zal AI tegen 2025 wereldwijd 85 miljoen banen vervangen, maar tegelijkertijd 97 miljoen nieuwe banen creëren. Dit betekent dat werk niet verdwijnt, maar transformeert. In deze blog ontdek je hoe AI werk beïnvloedt, economische groei stimuleert en kansen creëert voor werknemers en bedrijven.

De uitdaging: vergrijzing en arbeidstekorten

Veel westerse landen, waaronder Nederland, kampen met een toenemende vergrijzing. Hierdoor zijn er steeds minder mensen beschikbaar voor werk, terwijl de zorg- en pensioenkosten stijgen. Dit leidt tot een situatie waarin er simpelweg te weinig arbeidskrachten zijn om op traditionele wijze de productieniveaus te halen waarop de economie vertrouwt.

Zonder technologische ondersteuning dreigt een neerwaartse spiraal: lagere productiviteit, hogere werkdruk en economische stagnatie. AI en werk gaan hand in hand bij het oplossen van deze uitdagingen, door werkprocessen efficiënter te maken en menselijke talenten beter te benutten.

AI als oplossing voor het arbeidstekort

In plaats van banen volledig te vervangen, fungeert AI als een cruciale ondersteuning in sectoren waar arbeidstekorten het grootst zijn. Door routinetaken zoals administratie en klantenservice te automatiseren, krijgen werknemers de ruimte om zich te richten op complexere en waardevollere taken.

AI en werk in verschillende sectoren:

Zorgsector – AI ondersteunt artsen bij diagnoses, patiëntendossiers en administratieve lasten, waardoor zorgverleners meer tijd overhouden voor persoonlijke zorg.
Productie & logistiek – AI verbetert procesoptimalisatie, onderhoud en voorraadbeheer, wat leidt tot hogere efficiëntie en minder verspilling.
Onderwijs & training – AI maakt gepersonaliseerd leren mogelijk, waardoor werknemers sneller nieuwe vaardigheden ontwikkelen en zich beter aanpassen aan de veranderende arbeidsmarkt.

Daarnaast creëert AI zelf nieuwe banen, zoals AI-ethiekconsultants, data-analisten en specialisten in mens-machine-interactie. Dit laat zien dat AI en werk niet in conflict zijn, maar elkaar versterken.

De toekomst van werk: AI als strategische partner

In plaats van AI te vrezen, zouden we het kunnen omarmen als een krachtige bondgenoot in de strijd tegen arbeidstekorten en economische stagnatie. Dit vraagt om investeringen in digitale vaardigheden en AI-training, flexibele en toekomstbestendige arbeidsmarkten en ethisch verantwoorde AI-toepassingen

Volgens het World Economic Forum zullen de meeste groeiende beroepen in 2025 AI-gerelateerd zijn, wat betekent dat investeren in technologie en bijscholing essentieel is om economische groei en werkgelegenheid te behouden.

De evolutie van werk: AI als katalysator voor nieuwe banen

AI verandert niet alleen hoe we werken, maar ook welke vaardigheden en functies in de toekomst nodig zijn. Historisch gezien heeft technologische vooruitgang altijd werk getransformeerd, niet vernietigd.

✔ AI neemt routinetaken over, waardoor werknemers zich kunnen richten op creativiteit, probleemoplossing en strategisch denken.

✔ Nieuwe functies ontstaan, zoals AI-trainers, data-analyse-experts en ethische AI-specialisten.

✔ Bedrijven die AI slim implementeren, verbeteren niet alleen hun concurrentiepositie, maar dragen ook bij aan een duurzamere economie.

De sleutel tot succes ligt in bijscholing en aanpassingsvermogen. Door AI en werk op een slimme manier te combineren, kunnen organisaties en werknemers niet alleen de uitdagingen van vandaag aanpakken, maar ook vooroplopen in de arbeidsmarkt van morgen.

Wat betekent AI voor jouw organisatie?

Wil je ontdekken hoe AI jouw bedrijf kan helpen om efficiënter en toekomstbestendig te werken? Neem contact met ons op en ontdek de mogelijkheden!

📧 Mail ons: info@towson.nl
📞 Bel ons: 085 877 0180

5 baanbrekende AI-toepassingen die feature mapping naar het volgende niveau tillen

Geschreven door admin op 22 februari 2025. Gepost in AI, Blog, Educatief, General, Nieuws.

Feature mapping is een essentieel onderdeel van productontwikkeling binnen Agile teams. Het helpt teams om de gevraagde functionaliteiten te organiseren door prioriteiten te stellen, en die te ordenen in herkenbare gebruikersfuncties, om op die manier de gebruikerservaring te optimaliseren. Maar hoe kan AI dit proces versnellen en verbeteren? In deze blogpost bespreken we vijf slimme AI-toepassingen in feature mapping, inclusief praktijkvoorbeelden die laten zien hoe je technologie effectief inzet.

1. Automatische data-analyse voor betere prioritering

Doordat AI grote hoeveelheden gebruikersdata kan analyseren en patronen herkent die anders onopgemerkt blijven, kan een AI-gestuurde data-analyse productteams helpen objectieve beslissingen nemen over welke features de hoogste impact hebben.
Er is bijvoorbeeld een SaaS-bedrijf dat AI gebruikt om feedback uit supporttickets en klantreviews te analyseren. De AI ontdekte dat veel gebruikers moeite hebben met een specifieke integratie; op basis van dit inzicht werd de featureprioriteit aangepast, wat direct heeft geleid tot een hogere klanttevredenheid.

2. Slimmere roadmap-voorspellingen

AI kan historische gegevens en markttrends analyseren om beter te voorspellen welke features de grootste impact hebben. Dit helpt productmanagers bij het opstellen van een realistische en strategische roadmap. AI is in staat om trends te voorspellen op basis van de data; zo kan het ook seizoensgebonden trends voorspellen. Bij een e-commerce platform bleek uit de AI-gestuurde analyses dat gebruikers in de herfst vaker zoeken naar gepersonaliseerde productaanbevelingen en een groter budget wensten te besteden. Door een AI-gedreven aanbevelingsengine hoger op de backlog te zetten waardoor deze voor de herfst klaar was, kon deze organisatie een omzetstijging van 15% realiseren.

3. AI-gegenereerde feature-voorstellen

Door datasets te analyseren en verbanden te leggen tussen klantbehoeften en technologische mogelijkheden kan AI nieuwe features suggereren. Een Amerikaans fintech-bedrijf gebruikt een AI-model om al haar transactiegegevens te analyseren. Op basis van deze data suggereert AI een gebruikersfunctie voor het automatisch budgetteren op basis van uitgavenpatronen. Na implementatie blijkt deze feature bijzonder populair bij gebruikers en draagt het bij aan de net promotor score met als gevolg een verhoogde klantloyaliteit.

4. Automatisering van user story mapping

Wanneer features volwassen zijn beschreven kan AI automatisch user stories genereren en structureren op basis van bestaande datasets en feedback. Hierdoor kunnen productteams efficiënter werken en sneller itereren. Op basis van gebruikerinterviews en gedragsdata genereert AI automatisch user stories. Hierdoor bespaart het team tijd en versnelt de implementatie van nieuwe features.

5. Real-time feature-validatie

AI kan goed analyseren en is daarmee uitermate geschikt voor A/B-testen en het analyseren van gebruikersinteracties in real-time. Hierdoor krijgen teams direct feedback over de effectiviteit van nieuwe features. Een mooi voorbeeld hiervan is een mobiele fitness-app waarbij AI het succes van een nieuwe workout-planner meet. AI analyseert in real-time hoe vaak gebruikers de nieuwe functie openen en gebruiken, en past gebruikersaanbevelingen automatisch aan. Dit leidt tot snellere optimalisatie en een verbeterde gebruikerservaring.

Conclusie

AI biedt krachtige mogelijkheden om feature mapping te versterken en productontwikkeling te versnellen. Van automatische data-analyse en roadmap-voorspellingen tot AI-gegenereerde featurevoorstellen en real-time validatie: de toepassingen zijn veelzijdig en waardevol. Wanneer je AI goed toepast leidt dit tot versnelde delivery van functies die de meeste klantwaarde hebben.

Meer weten?

Wil je ontdekken hoe AI jouw Agile team kan helpen bij slimmere feature mapping en snellere productontwikkeling? Neem contact met ons en laat ons vertellen over onze ervaring met feature mapping en AI. Dit kan door een mail te sturen naar info@towson.nl of te bellen naar 085 877 10180.