Als AI het werk doet, wat wordt dan onze rol?
We spraken onlangs een organisatie waar een product owner vertrok. Normaal gesproken ga je dan op zoek naar een vervanger. Maar deze organisatie besloot eerst de werkzaamheden en documentatie eens goed onder de loep te nemen.
Veel bleek behoorlijk gestructureerd en procesmatig. Daardoor ontstond een interessante vraag: moeten we eigenlijk wel een nieuwe product owner aannemen, of kan een AI-agent een deel van zijn werkzaamheden overnemen?
De komende jaren zullen organisaties deze afweging vaker maken.
Niet iedere vertrekkende medewerker hoeft vervangen te worden
Een ervaren medewerker aannemen is een flinke investering. Als AI een deel van de werkzaamheden kan uitvoeren, wordt het interessant om opnieuw naar bestaande functies te kijken.
Vooral kleinere organisaties kunnen hierin snel schakelen. Grotere organisaties hebben vaker te maken met complexe systemen, governance en uitgebreide besluitvorming. Dat vraagt zorgvuldigheid, maar kan ook leiden tot risicomijdend gedrag.
Toch verwacht ik dat beide steeds vaker dezelfde vraag gaan stellen: welke werkzaamheden moeten mensen zelf blijven uitvoeren en welke kunnen we aan AI overlaten?
Daarbij moeten we wel onderscheid maken tussen het uitvoeren van werkzaamheden en het dragen van verantwoordelijkheid. Een product owner doet namelijk meer dan taken afhandelen. Die stelt prioriteiten, weegt belangen af en neemt beslissingen op basis van kennis en ervaring.
En juist daar wordt het interessant.
Een mens in het proces is geen garantie
Betrouwbaarheid blijft een van de grootste uitdagingen bij AI-agents.
Een medewerker neemt veel meer mee dan wat ergens staat opgeschreven. Ervaring, eerdere beslissingen en allerlei kleine stukjes context die nooit expliciet zijn vastgelegd. Je kunt onmogelijk iemands volledige denkwijze in een AI-agent stoppen. Maar zelfs wanneer een medewerker betrokken blijft, kan het misgaan.
In maart 2026 kwam bij Meta een incident naar buiten waarbij een interne AI-agent zonder toestemming onjuist technisch advies op een intern forum plaatste. Een medewerker volgde dat advies op, waardoor gevoelige bedrijfsinformatie tijdelijk toegankelijk werd voor medewerkers die daar geen toegang toe mochten hebben. Volgens Meta is er geen misbruik van gebruikersgegevens vastgesteld.
Het opvallende is dat de AI-agent niet zelfstandig de beveiligingsinstellingen veranderde. Dat deed een medewerker die op het advies vertrouwde.
Je leest nu veel over human in the loop, maar hoeveel waarde heeft menselijke controle als medewerkers AI-adviezen nauwelijks meer ter discussie stellen?
De rol van medewerkers verandert
AI-agents zullen steeds meer werkzaamheden zelfstandig uitvoeren. Dat betekent ook dat we bestaande bedrijfsprocessen opnieuw moeten bekijken.
Sommige vaste workflows kunnen eenvoudiger worden of zelfs verdwijnen. Waarom zou je iedere handeling vooraf vastleggen als een AI-agent zelfstandig kan bepalen welke stappen nodig zijn?
Dat betekent niet dat controles en verantwoordelijkheden verdwijnen. Integendeel. Juist wanneer AI meer vrijheid krijgt, worden duidelijke afspraken over data, security, governance en besluitvorming belangrijker. Daarmee verandert ook de rol van medewerkers.
Het uitvoeren van terugkerende taken maakt steeds vaker plaats voor het aansturen van AI, het beoordelen van resultaten en het nemen van beslissingen waarvoor menselijke kennis en context nodig zijn.
Dat vraagt andere vaardigheden. Medewerkers moeten begrijpen wat AI doet, welke informatie mogelijk ontbreekt en wanneer ze moeten ingrijpen.
Welke werkzaamheden houden we zelf?
Misschien moeten we bij de volgende medewerker die vertrekt niet meteen vragen wie hem gaat vervangen. Misschien moeten we eerst onderzoeken welke werkzaamheden nog door mensen uitgevoerd moeten worden en welke we aan AI kunnen overlaten.
Dat vraagt om een andere kijk op functies, processen en verantwoordelijkheden. Want zodra AI meer werk uitvoert, wordt het belangrijker om goed te bepalen waar menselijk oordeel noodzakelijk blijft.
Precies die vragen onderzoeken we bij Indocs samen met organisaties. We helpen teams om Microsoft Copilot, AI-agents en het Power Platform praktisch in te zetten, met aandacht voor processen, medewerkers en betrouwbare besluitvorming.
Benieuwd hoe dit binnen jouw organisatie kan werken? Plan via onze chatbot eenvoudig een kennismakingsgesprek met een van onze experts.
Wij laten jouw idee werken
Veelgestelde vragen over AI-agents en de rol van medewerkers
Staat jouw vraag hier niet tussen? Neem gerust contact met ons op.
Gaan AI-agents medewerkers vervangen?
AI-agents kunnen steeds meer terugkerende en procesmatige werkzaamheden overnemen. Dat betekent niet automatisch dat complete functies verdwijnen. Wel zullen organisaties vaker onderzoeken welke taken AI kan uitvoeren en waar menselijke kennis, ervaring en besluitvorming noodzakelijk blijven.
Hoe verandert de rol van medewerkers door AI-agents?
Medewerkers zullen steeds vaker AI-agents aansturen, resultaten controleren en beslissingen nemen op basis van de informatie die AI verzamelt. Daardoor worden kritisch denken, proceskennis en het beoordelen van AI-uitkomsten steeds belangrijker.
Waarom blijft menselijke controle belangrijk bij AI-agents?
AI-agents werken met de informatie en instructies waartoe ze toegang hebben. Belangrijke context kan ontbreken, waardoor een beslissing logisch lijkt maar toch verkeerd uitpakt. Menselijke controle helpt om uitzonderingen te herkennen, resultaten kritisch te beoordelen en verantwoordelijkheid te nemen.
Kunnen AI-agents bestaande workflows vervangen?
Ja, sommige vaste workflows kunnen eenvoudiger worden of verdwijnen wanneer AI-agents zelfstandig bepalen welke stappen nodig zijn om een taak uit te voeren. Goedkeuringen, autorisaties, bedrijfsregels en verplichte controles blijven echter noodzakelijk. Organisaties moeten daarom onderzoeken welke processtappen nog waarde toevoegen.
Hoe begin je als organisatie met het inzetten van AI-agents?
Begin met een concreet bedrijfsproces waarin veel terugkerende werkzaamheden plaatsvinden. Onderzoek welke taken AI kan uitvoeren, welke gegevens daarvoor nodig zijn en waar menselijke beoordeling noodzakelijk blijft. Test vervolgens op kleine schaal, meet de resultaten en breid pas uit wanneer de betrouwbaarheid voldoende is.