Er is een naam voor deze denkfout: de doorman fallacy. Een van mijn favoriete TED sprekers Rory Sutherland beschrijft het met een simpel voorbeeld in zijn boek. Een hotelportier lijkt op papier vooral iemand die de deur opendoet. Dus wat doet een consultant? Die rekent uit dat een automatische deur goedkoper is. Probleem opgelost. Alleen deed die portier natuurlijk veel meer: gasten herkennen, veiligheid uitstralen, taxi’s regelen, sfeer bewaken, ongewenste situaties aanvoelen, status geven aan het hotel. Je automatiseert dan misschien de deur, maar sloopt ongemerkt een deel van de ervaring.
Precies dat zie ik nu rondom AI gebeuren. Managers kijken naar een klantenservicemedewerker, recruiter, accountmanager of junior marketeer en denken: die beantwoordt vragen, schrijft teksten of verwerkt informatie, dus dat kan AI ook. Alleen reduceren ze zo een functie tot het meest simpele, meetbare stukje ervan. Terwijl juist de moeilijker meetbare laag vaak de meeste waarde heeft: context voelen, escalaties herkennen, vertrouwen opbouwen, uitzonderingen afhandelen, risico’s zien, tussen de regels door luisteren.
Dat is ook waarom zoveel AI-projecten op papier indrukwekkender zijn dan in de praktijk. Nieuw onderzoek van NBER laat zien dat werk niet simpelweg een stapel losse taken is, maar eerder een keten van stappen waarin coördinatie, volgorde en samenhang ertoe doen. Zodra AI een paar stappen overneemt, verandert dus niet alleen de snelheid van het werk, maar ook de structuur ervan. Soms levert dat winst op. Soms maak je het resterende menselijke werk juist rommeliger, dunner of minder waardevol.
De eerste arbeidsmarktcijfers wijzen ook niet op een nette één-op-één vervanging van complete banen. Een veelbesproken NBER-studie naar generatieve AI op de Deense arbeidsmarkt vond wel brede adoptie, maar nog geen grote effecten op lonen of totale gewerkte uren. Dat is interessant, want het suggereert dat AI vaak vooral een deel van het werk raakt, niet meteen de hele rol. De ILO zegt iets vergelijkbaars: generatieve AI zal veel banen eerder transformeren dan volledig vervangen.
Wat mij hier vooral in fascineert, is dat de doorman fallacy eigenlijk een waarschuwing is tegen lui management. AI kan geweldig zijn als versterker. Het wordt gevaarlijk zodra leiders gaan doen alsof menselijke waarde volledig zichtbaar is in dashboards, KPI’s en taakbeschrijvingen. Dan optimaliseer je voor efficiency, maar verlies je precies datgene wat een organisatie sterk maakt: nuance, oordeel, relationele intelligentie en het vermogen om met uitzonderingen om te gaan.
Misschien is dat wel de kern van deze fase. AI haalt niet alleen werk weg. Het dwingt ons ook om eindelijk beter na te denken over wat werk eigenlijk is. Wie functies blijft zien als een optelsom van simpele handelingen, gaat hier de mist in. Wie begrijpt dat de meeste waarde juist in het onzichtbare zit, gebruikt AI waarschijnlijk een stuk slimmer.
