AI brain fry: wat intensief AI-gebruik met je doet

Hoi, welkom weer bij de korte aflevering van AIToday Live: mijn naam is Joop Snijder, ik ben CTO bij Aigency en Head of AI bij Info Support. Vandaag heb ik een reality check voor je. Want stel je het volgende voor: het is dinsdagochtend, je opent je laptop en daar staan ze: Copilot in je mail. ChatGPT in een tab geopend, een AI-assistent in je projecttool en nog eentje in je CRM. En misschien heb je er ook nog één voor notities. Je begint je dag en het voelt zo productief. Je vliegt door je inbox. Je laat een samenvatting maken van die vergadering van gisteren. Je genereert een eerste opzet voor dat voorstel. Maar ergens rond het middaguur merk je het: een soort mist. Je leest dezelfde alinea drie keer. Je twijfelt over beslissingen die normaal vanzelf gaan, je hebt hoofdpijn en je kunt niet precies zeggen waarom. Wetenschappers hebben daar nu een naam voor. Ze noemen het AI brain fry. Wat is dat nou? In maart 2026, afgelopen maand, publiceerde de Boston Consulting Group een onderzoek in Harvard Business Review. Link vind je straks in de show notes. En zij hadden dus een onderzoek onder bijna 1500 werknemers. En de uitkomsten zijn opvallend. Want namelijk 14% van de ondervraagden zegt last te hebben van wat ze omschrijven als mentale mist naar intensief AI-gebruik. En in marketingafdelingen loopt dat zelfs op tot 26%. Dus meer dan een kwart. Dit gaat verder dan alleen moe zijn. Werknemers met AI brain fry rapporteren 33% meer beslissingsvermoeidheid. Ze maken gewoon meer kleine fouten. En zelfs 39% zeggen dat ze gewoon meer grote fouten maken. Denk daar eens even over na. Dus bijna 40% zegt meer ernstige fouten te maken. Door de tools die bedoeld zijn om je beter te laten presteren. Wat het onderzoek ook laat zien, is een patroon dat je misschien herkent. Met één of twee AI-tools stijgt je productiviteit. Maar bij drie tools vlakt het al af. En bij vier of meer tools daalt het weer. Het blijkt dat Nederlandse organisaties gemiddeld 12 AI-agents gebruiken. Mij lijkt het een beetje veel. Dat is niet een beetje voorbij het optimum. Dat zou dan vier keer zoveel zijn. De reden daarvoor zit in hoe ons brein werkt. Elke keer dat je wisselt tussen AI-tools, moet je brein opnieuw inschatten. Hoe betrouwbaar is deze output? Wat moet ik controleren? Wat kan ik vertrouwen? Psychologen noemen dat trust recalibration. Het kost energie. Niet een beetje, kost veel energie. Alleen, je merkt het niet zo, want het gebeurt onbewust. En dan is er nog iets. Onderzoeker Sophie Leroy beschreef een fenomeen dat attention residue heet. Elke keer dat je van taak wisselt, blijft een deel van je aandacht hangen bij de vorige taak. AI versnelt het wisselen, maar je brein kan dat niet sneller loslaten en het residu stapelt dus op tot je aan het eind van de dag naar je scherm staart en niet meer weet waar je mee bezig was. De Universiteit van Berkeley volgde 200 werknemers gedurende acht maanden bij een Amerikaans techbedrijf. En wat zij vonden, was misschien wel het meest verontrustende: namelijk in het eerste kwartaal zag alles er geweldig uit. Mensen waren productiever, productmanagers begonnen zelf code te schrijven, onderzoekers pakten taken op die normaal gesproken bij engineers lagen. Dus de grenzen tussen rollen die vervaagden. Dat voelde als een vooruitgang. Maar na zo'n maand of zes, toen begonnen het te kantelen. Burnout, angst, beslissingsverlamming namen sterk toe. Wat er in het eerste kwartaal uitzag als een productiviteitswonder, leidde in het derde kwartaal tot verloop en kwaliteitsdaling. De onderzoekers ontdekten het dus ook waarom. AI had de natuurlijke pauzes in de werkdag vernietigd. Dus voorheen, als je dan vastliep, ging je koffie halen, je liep even naar een collega, je brein kreeg rust. Nu is de oplossing altijd de volgende prompt. Je vult elk lege moment. Tussen vergaderingen, tijdens de lunch, de pauzes. Die waren geen verloren tijd, ze waren herstel. Ik noemde in een eerdere aflevering. Dit seizoen, seizoen 8, episode 32, over de AI burnout al dat we harder gaan werken in plaats van slimmer. Maar er is dus nog een laag die we toen niet bespraken. Het MIT Media Lab deed een experiment waarbij ze hersenactiviteit maten met EEG, terwijl mensen schreven. Dus een groep schreef met AI, een andere groep schreef met een zoekmachine en een groep zonder hulpmiddelen. En de resultaten waren eigenlijk best wel helder. Want de groep zonder hulpmiddelen had uiteindelijk de sterkste neurale netwerken. De zoekmachinegroep zat ertussenin en de AI-groep had de zwakste hersenconnectiviteit. En het wordt nog opvallender. Want na het experiment vroegen de onderzoekers de deelnemers om iets te citeren uit hun eigen tekst. En van de AI-gebruikers kon 78% dat niet. Ze hadden de teksten geproduceerd, maar ze hadden ze niet gedacht. De onderzoekers noemen dit cognitive debt. Cognitieve schuld, net als de technische schuld bijvoorbeeld in software. Kijk, op korte termijn bespaar je moeite. Op lange termijn betaal je met verminderd kritisch denken, minder creativiteit, misschien zelfs. En in ieder geval oppervlakkige informatieverwerking. Dit is niet alleen een Amerikaans verhaal. TNO en het RIVM publiceerden begin 2025 hun Technologieradar voor gezond en veilig werken. En hun conclusie was: AI automatiseert routinetaken, waardoor het overblijvende werk moeilijker wordt en dus meer aandacht vraagt. Logisch. Dus de makkelijke taken verdwijnen. Daar hebben we het wel vaker over gehad. Dus wat overblijft, zijn de complexe beslissingen, de uitzonderingen, de dingen die je brein het meest belasten. Verwachtingen bovenop. Want als AI je routine overneemt, verwacht je organisatie dat je meer doet met de vrijgekomen tijd, meer projecten, meer verantwoordelijkheid, meer output. En de belofte was juist: AI doet het zware werk, jij houdt tijd over. De werkelijkheid: AI doet het makkelijke werk en jij krijgt er moeilijker werk voor terug. Ik wil niet eindigen met alleen maar waarschuwen, want er zijn dingen die je kunt doen. Dat BCG-onderzoek laat zien dat werknemers die het minst last hebben van brain fry namelijk twee dingen gemeen hebben. Ten eerste, ze gebruiken twee of drie AI-tools bewust, in plaats van alles proberen te automatiseren met AI. En ten tweede hun leidinggevende is bewust bezig met hoe het team AI inzet. Dus niet meer tools erbij, maar betere keuzes maken over welke tools en waarvoor. Ik wil er zelf ook nog iets aan toevoegen. Plan AI-vrije momenten in je dag. En niet omdat AI slecht is, ik vind het ook een geweldige technologie, daar maken wij ook deze podcast. Maar omdat je brein rust nodig heeft om te verwerken wat AI produceert. De oplossing voor AI brain fry is niet betere AI of nog meer AI. Het is bewuster omgaan met je aandacht. En dat is echt wel lastig. Ik las dit onderzoek gelezen. Maar ik worstel je zelf ook mee. Ik zit ook een balans te zoeken tussen wanneer wel wanneer niet. Ik herkende me ook wel in het rapport. Ik heb af en toe ook wel eens last van die brain fry dat ik denk van ja, maar ik wil dit nog dat nog. Dan ben je zo druk met alles bezig. Dat er dan fouten ontstaan, dat je iets sneller doorzet zonder het goed gelezen te hebben. Laat ik zeggen fouten fouten die erin sluipen die ik hiervoor niet had. We maken allemaal fouten, maar dat zijn van die fouten waarvan je zelf weet, die maak ik alleen als ik vermoeider ben. De volgende keer dat je merkt dat je voor de derde keer dezelfde alinea leest of dat je niet meer weet wat je net hebt geschreven, stop dan even, sluit een tab, loop naar buiten je brein is geen processor, het heeft geen upgrade nodig, het heeft rust nodig. En bedenk, AI is niet de oplossing van elk probleem, kan wel onmisbaar waar het past. Tot de volgende keer.