Bron: https://aitodaylive.nl/afleveringen/s08e22-hoe-herken-je-onzichtbare-waarde-voordat-ai-het-wegneemt/ S08E22 # Hoe herken je onzichtbare waarde voordat AI het wegneemt? Seizoen 8 28 januari 2026 7 min Hosts: Joop Snijder & Niels Naglé ## Wat leer je in deze aflevering? Meer dan de helft van bedrijven die mensen vervingen door Artificial Intelligence geeft toe te snel te hebben gehandeld. Ze focusten op zichtbare taken maar misten de onzichtbare waarde die mensen toevoegen. Joop laat zien waarom de 'doorman fallacy' zo verleidelijk is - we zien een portier die deuren opent, maar missen dat hij gasten verwelkomt en veiligheid biedt. Een luxe hotel verving zijn portier door een automatische deur en kreeg binnen een maand klachten over service en veiligheid. Morgen kun je bij je volgende AI-project deze vraag stellen: wat doet deze persoon echt, en hoe kunnen we AI inzetten om hem effectiever te maken in plaats van hem te vervangen? 01 De doorman fallacy Werk lijkt simpel (portier opent deur), maar mensen doen veel meer dan zichtbaar is. Commonwealth Bank ontsloeg 45 klantenservicemedewerkers voor AI-bot, moest terug omdat medewerkers frustratie herkennen, patronen signaleren en flexibel handelen. 02 Harde cijfers mislukking Slechts 7-13% van bedrijven gebruikt AI dagelijks in werk. 55% van bedrijven die mensen vervingen door AI geeft toe te snel gehandeld te hebben en dit achteraf niet hadden moeten doen. 03 Waarom het misgaat Focus op kostenbesparing (medewerker kost meer dan AI) zonder waarde-verlies mee te rekenen. Onderschatting van menselijke vaardigheden: aanpassen, oordelen, meeleven, relaties bouwen. 04 Wat wel werkt AI naast mensen, niet in plaats van. AI voor repeterende taken (data invoer, patroonherkenning), mensen voor begrip, beslissingen, relaties. Voorbeeld: engineers gebruiken AI voor code, maar bepalen zelf wat gebouwd wordt. ## Kernbegrippen Doorman fallacy : De aanname dat werk simpel is omdat de zichtbare taak eenvoudig lijkt, terwijl verborgen complexiteit wordt gemist. AI-implementatie : Inzet van kunstmatige intelligentie in bedrijfsprocessen, met risico op mislukking door onderschatting van menselijke waarde. Hybride werkmodel : Combinatie van AI voor repetitieve taken en mensen voor oordeel, relaties en adaptatie aan uitzonderingen. Verborgen taken : Werkzaamheden die niet in functieomschrijvingen staan maar cruciaal zijn voor klanttevredenheid en kwaliteit. ## Wat er gezegd wordt > Tot 55% van bedrijven die mensen vervingen door AI geeft toe te snel hebben gehandeld. Meer dan de helft zegt achteraf dat ze dit niet hadden moeten doen. > > — Joop Snijder > Werk is meer dan een takenlijst en mensen zijn meer dan wat je ziet wat ze doen. > > — Joop Snijder ## Wat kun je morgen doen? 1. 1 Vraag "wat doet deze persoon echt?" voordat je automatiseert - niet volgens functieomschrijving maar echte bijdrage 2. 2 Loop een dag mee met medewerkers en praat met klanten om verborgen taken te ontdekken 3. 3 Meet niet alleen kosten maar ook klanttevredenheid en kwaliteit na AI-implementatie ## Transcript Hoi, leuk dat je weer luistert naar deze korte aflevering van AIToday Live. Mijn naam is Joop Snijder van Head of AI bij Info Support. Vandaag ga ik je meenemen waarom mensen vervangen door AI zo vaak mislukt. Laten we beginnen met een voorbeeld. Stel je een luxe hotel voor. En bij de ingang staat een portier die de deur opent voor gasten en dat lijkt zijn taak te zijn. Open de deur en sluit de deur, simpel toch. Maar wat er met hem gebeurt, verklaart waarom zoveel AI-projecten mislukken. Want op een dag komt het management langs, rekenen uit dat die portier geld kost, terwijl een automatische deur hetzelfde doet voor minder. Dus vervangen ze de portier. Dan begint het. Gasten voelen zich minder welkom, omdat er niemand meer is om ze te begroeten. Er is niemand om een taxi te bestellen. De veiligheid neemt af, niemand geeft meer die persoonlijke aandacht. Want de portier deed veel meer dan alleen de deur openen. Dit noemt marketingexpert Rory Sutherland de doorman fallacy, een term uit zijn boek Alchemy. Ik zie het steeds meer gebeuren. Bedrijven maken van een baan één simpele taak, vervangen mensen door AI en dan gaat het mis. Het begint bij hoe we naar werk kijken. We zien de zichtbare taken. Een klantenservicemedewerker beantwoordt vragen, een drive-through medewerker neemt bestellingen op, een portier opent deuren. Maar werk is veel meer dan een takenlijst. Mensen brengen context en oordeel mee en ze passen zich aan en voelen aan wat nodig is. Mooi voorbeeld is de Commonwealth Bank in Australië. Zij ontsloegen 45 klantenservicemedewerkers en vervingen ze door een AI-spraakbot. Goedkoper en sneller, toch. Na protesten gaf de bank toe dat ze niet alle belangrijke zaken hadden meegenomen. En ze moesten dus terug, omdat die medewerkers veel meer deden dan alleen vragen beantwoorden. Wat deden ze dan wel? Een medewerker hoort de toon in iemands stem, merkt frustratie of haast en past zich daarop aan. En een medewerker ziet ook patronen: als drie mensen dezelfde vraag stellen, geeft diegene dat door en voorkomt zo een groter probleem. En die medewerker weet wanneer de regels even niet gelden. Een AI-bot ziet dat niet, is ook zo niet gemaakt. Die volgt de regels, herkent patronen in tekst, maar herkent geen gevoel. Dit zijn niet gewoon losse voorbeelden, er zijn ook harde cijfers. Want slechts 7 tot 13% van bedrijven gebruikt AI echt in het dagelijks werk. De rest zit nog in pilots of heeft het alweer stopgezet. Hier wordt het interessant. Tot 55% van bedrijven die mensen vervingen door AI geeft toe te snel hebben gehandeld. Meer dan de helft zegt achteraf dat ze dit niet hadden moeten doen. Maar dan vraag je je af: waarom gebeurt het dan steeds weer? Ten eerste komt het omdat er heel veel wordt gefocust op kostenbesparing. Een medewerker kost zoveel. AI kost minder. Dus de som lijkt simpel. Maar we vergeten de waarde die verloren gaat. Ten tweede onderschatten we wat mensen waard zijn. We denken dat banen een takenlijst zijn die je kunt automatiseren. Maar banen zijn veel meer. Mensen kunnen zich aanpassen aan situaties, kunnen veel beter oordelen, kunnen meeleven. Ten derde kijken we alleen naar wat we zien. Dus de portier opent de deur. We automatiseren het openen van de deur. Maar we zien niet het verwelkomen, het tegenhouden van ongenode gasten, het bieden van veiligheid, persoonlijk contact. Wat werkt dan wel. Het is niet zwart-wit, want AI heeft zeker zijn plek. Denk aan taken waarbij gegevens moeten worden ingevoerd. Afbeeldingen worden herkend, grote hoeveelheden informatie te doorzoeken of patronen herkennen in cijfers. Het gaat juist om de combinatie van AI en mens en niet om AI in plaats van de mens. Laat AI de terugkerende, repeterende taken doen, zodat mensen zich kunnen richten op waar ze goed in zijn. Situaties begrijpen, beslissingen nemen en relaties bouwen. Bij ons gebruiken engineers AI om code te schrijven en fouten te vinden. Maar de engineer beslist wat er gebouwd wordt en of het aan onze kwaliteitseisen voldoet. Zelf gebruik ik heel veel, schrijf ik zelf aan de offertes, omdat ik dat belangrijk vind, want mensen werken met mensen. Mensen doen zaken met mensen en niet met machines. Hier geldt allemaal: de AI versnelt, maar de mens stuurt. Wat kun je hier morgen dan mee? Als je de druk voelt om mensen te vervangen door AI, stel dan deze vraag. Dus wat doet deze persoon echt en niet volgens de functieomschrijving, maar qua echte bijdrage. Wat zou er missen of misgaan als deze rol wegvalt. Kijk dan goed naar wat iemand werkelijk doet voordat je automatiseert. Loop een dag mee, praat met collega's, praat met klanten en meet niet alleen de kosten. Meet ook klanttevredenheid en kwaliteit. Kijk of klanten blijer of juist ontevreden worden. Betrek vooral de mensen die het werk doen. Zij weten namelijk wat er echt gebeurt en zij kennen de uitzonderingen. Om het af te sluiten: de doorman fallacy is verleidelijk omdat het er zo simpel uitziet. Een automatische deur in plaats van een portier. Een AI-bot in plaats van een medewerker. Tot je merkt wat je verliest. Het verwelkomen, de veiligheid, persoonlijk contact, oordeel, medeleven. Nog maar eens zeggen: geeft toe te snel hebben gehandeld. Dus leer vooral van hun fout. AI heeft een belangrijke plek, maar die plek is naast mensen, niet in plaats ervan. Want werk is meer dan een takenlijst en mensen zijn meer dan wat je ziet wat ze doen. En zoals altijd, bedenk: AI is niet de oplossing van elk probleem. Onmisbaar waar het past. Dank je wel weer voor het luisteren. Vond je dit een interessante aflevering? Stuur hem dan eens door aan collega's en bespreek dan eens over wat je wel of niet zou kunnen vervangen met AI. Tot de volgende keer. ## Meer afleveringen [S05E23 De toekomst van ChatGPT na de hype Marc van Meel](https://aitodaylive.nl/afleveringen/s05e23-de-toekomst-van-chatgpt-na-de-hype/) [S05E28 De grenzen van AI: Mythes en realiteiten over zelflerend vermogen](https://aitodaylive.nl/afleveringen/s05e28-de-grenzen-van-ai-mythes-en-realiteiten-over-zelflerend-vermogen/) [S05E29 Toekomst van AI live in Zwolle](https://aitodaylive.nl/afleveringen/s05e29-toekomst-van-ai-live-in-zwolle/) [S05E30 Shorts - IQ-test voor AI is dom](https://aitodaylive.nl/afleveringen/s05e30-shorts-iq-test-voor-ai-is-dom/) [S05E31 De omscholing naar Data Scientist: Persoonlijke verhaal over groei Harm Bodewes](https://aitodaylive.nl/afleveringen/s05e31-de-omscholing-naar-data-scientist-persoonlijke-verhaal-over-groei/) [S05E35 Menselijke feedback en AI: Samen op weg naar begrijpelijke systemen Elise Lems](https://aitodaylive.nl/afleveringen/s05e35-menselijke-feedback-en-ai-samen-op-weg-naar-begrijpelijke-systemen/) Beluister op [Spotify ↗](https://open.spotify.com/episode/1u7fbxQuFeFgcidbnZbJzr) [Apple Podcasts ↗](https://podcasts.apple.com/us/podcast/s08e22-hoe-herken-je-onzichtbare-waarde-voordat-ai/id1510558415?i=1000747093186) [Buzzsprout ↗](https://www.buzzsprout.com/899785/18583770) Details AfleveringS08E22 SeizoenSeizoen 8 Datum28 januari 2026 Duur7 minuten CategorieGebruik en Toepassingen Thema's [AI in de praktijk](https://aitodaylive.nl/thema/praktijkcases/) Artificial Intelligence implementatie AI vervangen mensen Doorman fallacy AI mislukkingen Praktische AI [AI strategie](https://aitodaylive.nl/thema/ai-adoptie/) [Responsible AI](https://aitodaylive.nl/thema/verantwoorde-ai-en-bias/) [Gebruik en Toepassingen](https://aitodaylive.nl/afleveringen.html?categorie=Gebruik+en+Toepassingen) Voor wie? * Managers en leidinggevenden bij bedrijven * Beslissers in HR en operaties * Directeuren van klantenservice-afdelingen Bronnen [The ‘doorman fallacy’: why careless adoption of AI backfires so easily](https://theconversation.com/the-doorman-fallacy-why-careless-adoption-of-ai-backfires-so-easily-268380) [Alchemy: The Surprising Power of Ideas That Don't Make Sense door Rory Sutherland](https://www.amazon.com/Alchemy-Surprising-Power-Ideas-Sense/dp/0753556529) [Case Study: CBA expands its generative AI vision - iTnews](https://www.itnews.com.au/video/case-study-cba-expands-its-generative-ai-vision-614744) [EY - Nederland](https://www.ey.com/nl_nl/newsroom/2024/09/in-europa-loopt-nederland-achter-bij-adoptie-van-ai)