AI-ondersteund artikel — automatisch opgesteld en gecontroleerd op feiten. Transparantiemelding conform artikel 50 van de EU AI Act.

Werkgelegenheid jonge werknemers in AI-beroepen blijft 19 procent achter

Voor werknemers van 22 tot 25 jaar in sterk AI-blootgestelde beroepen blijft de werkgelegenheid 19 procent achter op leeftijdsgenoten in minder blootgestelde beroepen, meet de Stanford Digital Economy Lab. De onderzoekers noemen het uitdrukkelijk een beschrijvend patroon en geen causaal effect van AI.

Voor werknemers van 22 tot 25 jaar in sterk AI-blootgestelde beroepen lag de werkgelegenheid in juni 2026 volgens de Stanford Digital Economy Lab 19 procent lager dan wanneer die in hetzelfde tempo was gegroeid als bij leeftijdsgenoten in minder blootgestelde beroepen. In de vorige meting, met cijfers tot juli 2025, stond die kloof nog op 15 procent. Tussen november 2022 en juni 2026 daalde de tewerkstelling van 22- tot 25-jarigen in de twee meest blootgestelde vijfden van de beroepen met ongeveer 11 procent, terwijl leeftijdsgenoten in minder blootgestelde beroepen zowat 10 procent groei zagen. Bij ervaren werknemers is er geen vergelijkbare kloof.

Het onderzoek is gebaseerd op loonadministratiedata van ADP, die miljoenen Amerikaanse werknemers omvat, en wijst niet op een golf van ontslagen. De aanpassing verloopt volgens de onderzoekers vooral via minder aanwervingen — niet doordat zittende werknemers vertrekken.

De daling is bovendien niet gelijk verdeeld over alle beroepen waar AI wordt gebruikt. In het onderliggende paper van Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar en Ruyu Chen, in de herziene versie van 12 augustus 2026, staat dat de dalingen geconcentreerd zijn in beroepen waar het gebruik van AI menselijke taken vooral vervángt; in beroepen waar het gebruik de werknemer vooral aanvult, blijft de werkgelegenheid vlak of stijgt ze, in het bijzonder bij ervaren werknemers.

De onderzoekers zetten er zelf uitdrukkelijk een rem op. Ze noemen hun bevindingen “descriptive patterns, not causal estimates of the effect of AI”. De timing en de structuur van de veranderingen zijn suggestief, schrijven ze, maar de data alleen kunnen niet vaststellen hoeveel van de divergentie door generatieve AI is veroorzaakt en hoeveel door andere krachten die op de arbeidsmarkt inwerken. De kloof is dus een vaststelling; AI is een mogelijke verklaring waarover dit onderzoek zich niet uitspreekt.

Wat betekent dit voor Vlaanderen en België?

Een Belgische meting die hetzelfde doet — werkgelegenheid per leeftijdsgroep afzetten tegen de AI-blootstelling van een beroep — kwamen we bij het schrijven van dit stuk niet tegen. Wat er wel is, zijn de vacaturecijfers van PwC België. Volgens de AI Jobs Barometer 2026 van PwC, gebaseerd op bijna een miljard vacatures wereldwijd waaronder ook Belgische, groeide het aandeel AI-gerelateerde vacatures in België in 2025 maar bescheiden, van 1,8 naar 2,1 procent. Tegelijk kromp de vraag naar Belgische functies waarin AI wordt gebruikt met zowat 1.600 posities (-5,7%), en daalde de vraag naar Belgische AI-ontwikkelaarsfuncties nog sterker, met ongeveer 3.200 posities (-26,4%). PwC België vindt een vertraging van de AI-ontwikkeling op de Belgische markt zeer onwenselijk en pleit voor meer bijscholing.

De twee onderzoeken meten verschillende dingen — het ene tewerkstelling per leeftijdsgroep in de Verenigde Staten, het andere vacatures in België — en geen van beide wijst een oorzaak aan. Wat ze wel allebei doen, is de aandacht verleggen van het grote verhaal naar een smaller punt: niet een AI die banen en masse doet verdwijnen, maar een instapmarkt die krapper oogt dan de rest.

Voor een Vlaamse werkgever is het onderscheid tussen vervangen en aanvullen daarbij bruikbaarder dan het totaalcijfer. Het is het enige onderdeel van deze cijfers dat een keuze aanwijst: wie AI inzet om taken van junior medewerkers over te nemen, zit in het deel van de arbeidsmarkt waar de tewerkstelling daalt; wie ze inzet om diezelfde medewerkers sneller te laten werken, in het deel waar ze vlak blijft of stijgt. Ook dat blijft een patroon in de data en geen aangetoond oorzakelijk verband — maar het is wel de vraag die je jezelf bij elke invoering kunt stellen. Datzelfde onderscheid pleit ervoor om praktijkervaring en AI-vaardigheden vroeg in de opleiding in te bouwen, en om de beslissing om minder junior profielen aan te werven niet te baseren op een AI-effect dat in de cijfers nog niet is aangetoond.

Bronnen: Stanford Digital Economy Lab · Stanford Digital Economy Lab — Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence (Brynjolfsson, Chandar & Chen) · PwC België