Nicky Dries grapt regelmatig dat ze “not fun at parties” is. Niet omdat ze geen humor heeft, maar omdat luchtige gesprekken vaak snel een serieuze wending nemen. Zodra mensen vragen wat ze doet en ze vertelt dat ze onderzoek doet naar de toekomst van werk, belandt het gesprek vaak bij politiek, AI en haar grimmige kanten. “Dat grapje vat dus eigenlijk goed samen waar ons werk over gaat.”
Als hoogleraar organisatiegedrag en oprichter van het Future of Work Lab onderzoekt Nicky niet wat de toekomst zal zijn, maar hoe mensen zich die toekomst voorstellen en wie dat verhaal vertelt. Niet via voorspellingen of trendlijstjes, maar via media-analyse, kunst en sciencefiction. “In fictie zitten vaak scherpere vragen dan in beleidsstukken.”
Zo is een voorbeeld dat Nicky vaak gebruikt, de sciencefictionfilm Sleep Dealer uit 2008. “De film speelt zich af in een parallelle versie van het heden, waarin de grens tussen Mexico en de VS gesloten is. Als reactie daarop ontstaan langs de grens fabrieken waar Mexicaanse arbeiders via een virtual reality-systeem op afstand werken. De hoofdpersoon bedient een robot op een Amerikaanse bouwplaats, andere personages werken op diezelfde manier als nanny in Mumbai of als taxichauffeur in Londen. Arbeid wordt wereldwijd verplaatst, zonder dat mensen zelf nog migreren.”
Juist dat maakt sciencefiction volgens Nicky zo krachtig. Het gaat niet om het voorspellen van de toekomst, maar om maatschappijkritiek op het heden. Door technologie en werk in een uitvergrote, soms onrealistische context te plaatsen, ontstaat ruimte voor gesprek. “Mensen gaan mee in de fantasie”, zegt ze. “En juist daardoor ontstaat er minder polarisatie en meer verbeelding. En daardoor: betere gesprekken over macht, arbeid en technologie.”
In het huidige debat over AI en werk klinkt één belofte steeds opnieuw: productiviteit. Sneller werken, efficiënter plannen, lagere kosten. In organisaties klinkt dat logisch. Maar vertaald naar mensentaal krijgt het een andere lading, vindt Nicky. “Als ik productiviteit en efficiëntie hoor, hoor ik: sneller en goedkoper werken. De spanning zit niet in technologie zelf, maar in de doelen die eraan worden gekoppeld. AI belooft tijdwinst, maar die tijd wordt zelden teruggegeven aan medewerkers. Minder werken is niet het plan; meer output wel.” Daarmee verschuift leren en ontwikkelen ongemerkt van groei naar aanpassing: bijblijven, versnellen, inzetbaar blijven.
Volgens Nicky reageren veel organisaties vanuit competitie. Europa loopt achter op de Verenigde Staten en China, dus moeten we versnellen. Maar de vraag die te weinig wordt gesteld: waarheen? “We zijn aan het racen, maar zonder bestemming. Ik mis de visie. Vraag niet: hoe ziet de toekomst van werk eruit? Maar: hoe wíllen we dat werk eruitziet? Dat antwoord blijft vaak liggen, omdat organisaties vastzitten in het heden; overleven, bijsturen en brandjes blussen. Toch is juist dát het moment waarop richting nodig is.”
Die visie raakt direct aan de rol van HR. Aan de ene kant groeit HR als data- en analyticsfunctie: dashboards, algoritmes, prestatie-indicatoren. Aan de andere kant staat HR als relationele, mensgerichte rol: cultuur, zingeving, ontwikkeling. In de praktijk zijn dat vaak twee werelden. En zelden verenigd in één persoon. Nicky: “Daar schuilt een risico. Zodra HR zichzelf vooral neerzet als dataverwerker, volgt de automatiseringslogica vanzelf. De vraag wordt dan onvermijdelijk: wat voegt HR nog toe dat niet te automatiseren is?” In een steeds hardere, data-gedreven context ligt het antwoord volgens Nicky juist aan de andere kant: het bewaken van menselijkheid in werk.
Een deel van Nicky’s kritiek gaat over framing. Het dominante frame rond AI draait om efficiëntie en productiviteit. Wie daartegenin gaat met nuance, bevestigt dat frame vaak onbedoeld. “Dan krijg je een welles-nietes-discussie. Effectiever is het bouwen van een alternatief frame. Een verhaal dat aantrekkelijker is en daardoor het oude naar de achtergrond duwt”, zegt ze. Mensgerichtheid wordt vaak genoemd als zo’n tegenverhaal, mede omdat uit onderzoek blijkt dat jongeren op zoek zijn naar ‘purpose’ in hun zoektocht naar werk. De kernvraag is of wat je doet bijdraagt aan waardig werk.
“Mensgericht werken met AI vraagt om duidelijke grenzen. Niet als stappenplan, maar als toetssteen voor beleid en keuzes. In essentie komt het hierop neer: technologie mag werk ondersteunen, maar niet ten koste van mensen, relaties of samenleving.” Concreet betekent dat onder meer:
• verantwoord gebruik door de meeste mensen, bij de meeste taken
• geen afglijden naar gemakzuchtig of kritiekloos gebruik
• behoud van plezier en zingeving in werk
• productiviteits- en efficiëntiewinst die ook bij werknemers terechtkomt
• geen structureel banenverlies of groeiende ongelijkheid
• geen schade aan mentale gezondheid, relaties of leren
• behoud van kwaliteit van werk
• respect voor intellectueel eigendom en auteursrechten
• geen extra milieuschade
Het is een hoge lat. En precies dat maakt zichtbaar hoe groot de kloof soms is tussen belofte en praktijk.
In veel HR-discussies verschuift de aandacht snel naar vaardigheden: welke skills maken medewerkers toekomstbestendig? Nicky zet daar een kanttekening bij. “Die vraag vertrekt vanuit technologie als leidend principe. Alsof mensen zich moeten aanpassen aan wat systemen kunnen. Zinvoller is het om eerst te bepalen wat menselijk moet blijven. Denk aan relationeel, creatief en kritisch vermogen, maar ook aan imperfectie, traagheid en uniciteit. Niet alles wat technisch mogelijk is, is ook wenselijk. Technologie zou zich moeten aanpassen aan onze keuzes – niet andersom.”
Voor HR betekent dit geen nieuwe checklist of AI-strategie, maar een andere positie. Niet meedoen in het efficiëntieverhaal, maar het gesprek verbreden. Bijvoorbeeld door steeds drie vragen te stellen:
– Wat betekent deze keuze concreet voor de kwaliteit van werk?
– Wie profiteert van tijdwinst of productiviteitsgroei, en wie niet?
– Waar trekken we bewust een grens, ook als iets technisch mogelijk is?
Juist die vragen maken mensgericht werken concreet, zonder het te reduceren tot een slogan.
Aan het einde van het gesprek blijft één vraag hangen. Niet technisch of instrumenteel, maar fundamenteel: wat is onze verantwoordelijkheid in het vormgeven van de toekomst van werk? Individueel, maar ook als beroepsgroep en als organisatie. Misschien ligt daar ook de kern van leren en ontwikkelen in het AI-tijdperk: minder gericht op bijblijven en versnellen, meer op richting kiezen. Want hoe vaak het ook anders klinkt – die toekomst ligt niet vast.
