Future19/02/2026 · 3 min
Shumer is niet de eerste of enige die dit signaleert, maar de mate van zichtbaarheid en bereik van zijn essay maakt het een interessant stuk om bij stil te staan. Ook in Nederland pikte Jarno Duursma, AI-expert, de post op in zijn nieuwsbrief. Hij beschrijft hoe AI-systemen steeds vaker zelfstandig werk uitvoeren: van codes schrijven tot analyse en productie, met uiteraard lage kosten. Wat gebeurt er als AI steeds meer cognitieve activiteiten beheert die ooit als menselijk werk werden gezien?
Codes vormen de basis van digitale processen
Shumer noemt twee recente technische ontwikkelingen, OpenAI’s GPT-5.3 Codex en Anthropic’s Claude Opus 4.6, als voorbeelden van hoe ver AI al is gekomen. Deze modellen kunnen zelfstandig taken uitvoeren, zoals codes schrijven of beslissingen nemen.
Volgens hem hebben deze systemen zelfs aspecten van ‘oordeelsvorming’ die vroeger als exclusief menselijk werden beschouwd. Duursma bouwt daarop voort: de echte hefboom zit volgens hem in het feit dat AI excelleert in code en dat code de basis is van vrijwel alles in de digitale economie. Daardoor raakt het iedere sector die op digitale processen draait. Daarbij verschuift AI steeds meer naar een agent. Het doet niet alleen suggesties, maar pakt zelfstandig taken op, maakt keuzes en levert output die we direct kunnen gebruiken.
Shumer verwijst in zijn post naar METR, een organisatie die meet hoe lang een AI-model taken zelfstandig kan uitvoeren (gemeten in hoe lang zou dit een menselijke expert kosten). Volgens Shumer ging dat in ongeveer een jaar van rond de tien minuten naar bijna vijf uur, en verdubbelt het ongeveer elke zeven maanden, of zelfs sneller.
De kritische noot
Tegenreacties lieten niet lang op zich wachten. AI-onderzoeker Gary Marcus wees er in Business Insider op dat claims over snelle en volledige vervanging vaak weinig hard bewijs hebben. In zijn eigen analyse merkt Marcus bovendien op dat Shumer selectief verwijst naar METR-onderzoek, terwijl er ook onderzoeken zijn waar programmeurs productiviteitswinst dénken te zien, maar in metingen juist productiviteit verliezen.
“I think that one should work from the facts rather than just trying to cause an alarm.” – Gary Marcus
Daar komt nog bij: Shumer schrijft als ondernemer en investeerder in AI. Dat maakt zijn observaties niet automatisch onwaar, maar het kleurt wel.
Wat betekent dit voor hoe we naar werk kijken?
Los van de hype-discussie is de onderliggende verschuiving vooral een interessante: steeds meer werk bestaat uit lezen, schrijven, analyseren, structureren en communiceren via een scherm. Shumer stelt dat alles wat op een computer gedaan kan worden op termijn niet veilig is. Een scherp punt, maar het legt voor ons nu vooral een vraag bloot die al in organisaties speelt: welke taken blijven menswerk, welke worden AI-werk, of een combinatie?
Duursma’s beschrijft drie krachten die tegelijk optrekken: AI wordt snel krachtiger, de tools zijn voor iedereen makkelijk te gebruiken en er wordt wereldwijd gigantisch veel in geïnvesteerd. Wordt output (tekst, code en analyse) bijna gratis? Dan moeten we kijken naar probleemdefinitie, kwaliteitscontrole, context, ethiek en implementatie in de praktijk.
Geen paniek of ontkenning, maar betere vragen
Interessanter dan de zoveelste voorspelling (binnen 1–5 jaar halveert dit of dat) is vooral wat er nu al zichtbaar verandert. Waar zitten de aantoonbare productiviteitswinsten? Waar ontstaan nieuwe risico’s, zoals overtuigend klinkende maar feitelijk onjuiste output? En welke functies veranderen vooral door taakverschuiving in plaats van volledige vervanging? Daar kun jij je cliënten op helpen voorbereiden.
Ook Aaltje Vincent schrijft over de menselijke rol op LinkedIn. Ze wijst op een recent FD-artikel waarin advocaten aangeven dat zij regelmatig cliënten moeten corrigeren die hun advies (deels) met AI hebben opgemaakt. De technologie versnelt dus het eerste denkwerk, maar vergroot tegelijkertijd de behoefte aan professionele controle.
Dit kun je meegeven aan jouw cliënten
Het advies van Duursma: “experimenteer eens oprecht met de gedachte dat jouw werk vervangbaar is en houd tegelijkertijd oog voor wat het allermoeilijkst te automatiseren is.”
Volgens hem begint dat met een paar concrete stappen. Wie AI ooit één keer probeerde en daarna afhaakte, loopt het risico achter te blijven. “De kwaliteitssprong sinds 2023 is bijna niet uit te leggen,” schrijft hij. Ook waarschuwt hij voor een veelgemaakte fout: uitsluitend werken met gratis versies. Die geven volgens hem vaak een vertekend beeld van wat er inmiddels mogelijk is.
Cliënten die altijd een ondernemersidee hadden maar de technische of financiële middelen misten, hebben andere kansen dan twee jaar geleden.
Professionals die serieus willen begrijpen wat AI kan, doen er goed aan om met de modellen te werken en promptvaardigheden te ontwikkelen. En niet onbelangrijk: de drempels om zelf iets te bouwen zijn verlaagd. Cliënten die altijd een ondernemersidee hadden maar de technische of financiële middelen misten, hebben andere kansen dan twee jaar geleden.
Vijf vragen voor een gesprek over de impact van AI
Zet je dit om in een paar concrete vragen die je kunt stellen, dan heeft jouw cliënt automatisch bagage voor eventuele sollicitatiegesprekken en kun je het samen hebben over de impact van AI op werk. Denk eens aan de volgende vijf:
- Waar onderschat jij mogelijk een ontwikkeling die wel degelijk jouw werk raakt?
- Welke onderdelen van jouw werk vragen om menselijk oordeel of contact?
- Waar wil jij zelf het verschil blijven maken?
- Ben jij op dit moment vooral aan het afwachten, volgen of actief aan het verkennen? En wat betekent die keuze voor jouw positie over twee jaar?
- Hoe snel kun jij tools en nieuwe werkwijzen eigen maken?
