Dit jaar gaf ik al 14 presentaties over AI in HR, verspreid door het hele land – van Kerkrade tot Groningen. Tijdens deze sessies stemden in totaal 864 HR-professionals op stellingen over skills, matching, interne mobiliteit en de inzet van AI in hun werk.
Wie deden er mee?
De deelnemers kwamen uit 324 organisaties en zijn verdeeld over vier herkenbare domeinen. De sectoren: zorg (155 respondenten, vooral HR-adviseurs, teamleiders en recruiters), overheid (210 respondenten, veelal HR-adviseurs, managers en projectleiders), arbeidsbemiddeling (135 respondenten, met name recruiters en HR-managers) en bedrijven (360 respondenten, waaronder managers, projectmanagers en consultants).
Hoe ver zijn we met AI?
Ik vroeg deelnemers hoe ver hun organisatie is met AI-adoptie, of ze AI-matching als ‘de nieuwe norm’ zien, en of ze grip hebben op hun skills-gap.
Op drie belangrijke thema’s zien we duidelijke verschillen tussen de sectoren: de gemiddelde AI-adoptiescore ligt het laagst in de zorg (2,8) en het hoogst in arbeidsbemiddeling (3,8), bedrijven en overheid zitten daartussenin. Het aandeel dat AI-matching als ‘zeker de nieuwe norm’ beschouwt, varieert van 54% in de zorg tot maar liefst 71% in arbeidsbemiddeling. En als het gaat om volledige grip op de eigen skills-gap , zegt slechts 12% in de zorg dat te hebben, tegenover 24% in arbeidsbemiddeling.
Conclusie: recruiters lopen duidelijk voorop. De zorg blijft voorzichtig. Bedrijven en overheid zitten daar tussenin.
Wat voelt men bij AI?
Bij een serie vragen over het gevoel bij AI kregen we inzicht in het onderliggende sentiment per sector. Op de vraag hoe AI voelt op de HR-afdeling zien we duidelijke verschillen in beleving: in de zorg vindt 45% AI een grote kans, 30% noemt het spannend en 25% ziet het als een hype of noodzakelijk kwaad. In de overheid liggen de verhoudingen vergelijkbaar, met iets minder optimisme (38% grote kans) en iets meer twijfel. In de arbeidsbemiddeling overheerst het positieve sentiment: 62% ziet AI als grote kans en slechts 16% als hype. Bedrijven zitten daar tussenin, met 55% positief, 28% afwachtend en 17% sceptisch.
Wat opvalt: hoe positiever men AI beleeft, hoe verder men is met de toepassing ervan.
Welke AI-toepassingen gebruiken organisaties?
Op de vraag “Welke AI-toepassingen gebruik je?” gaven deelnemers deze antwoorden:
- ChatGPT werd het vaakst genoemd – breed bekend, maar vooral gebruikt voor teksten en inspiratie.
- AI-matching scoorde vooral in arbeidsbemiddeling.
- AI in het ATS (zoals slimme sourcing of automatisering) werd vooral bij bedrijven genoemd.
- In zorg en overheid was het vaker: “nog niet, maar we volgen het wel” .
Hoe zit het met skills?
Een reeks vragen ging over de skills-gap: weet je welke skills je medewerkers hebben, welke nodig zijn, welke straks nodig zijn, en hoe je de kloof kunt overbruggen?
📉 Minder dan 1 op de 4 deelnemers kon op alle vijf subvragen “ja” antwoorden. De meeste mensen weten wel iets , maar nauwelijks iemand ziet het geheel.
Ook opvallend: de zin “Skills-based hiring wordt steeds belangrijker” kreeg brede bijval, maar de daadwerkelijke actie blijft achter.
Waar investeert men in 2025?
Ik vroeg zowel naar verwachte investeringen als naar gewenste prioriteiten. In alle sectoren kwam daaruit:
- #1 AI-chatbots – breed gedragen als eerste stap in automatisering
- #2 of #3 Matching op skills – snel stijgend
- De rest verschilt per sector:
Als het gaat om investeringen in 2025, staat AI/chatbots bij alle sectoren op nummer 1. In de zorg ligt de focus daarna op carrièrepaden en matching op skills . Overheden kiezen na AI vooral voor recruitmenttechnologie en daarna ook voor matching. In de arbeidsbemiddeling komt matching op skills juist op plek 2, gevolgd door recruitmentmarketing . Bedrijven zetten na chatbots in op HR-procesautomatisering , met eveneens een duidelijke plek voor matching op skills.
Hoe denkt men over AI-assessments?
Bij de stelling “AI maakt assessments overbodig” stemden vooral bedrijven en arbeidsbemiddelaars instemmend. Ze zien AI als goedkoper, sneller en zelfs eerlijker dan traditionele testen. In de zorg en overheid is men sceptischer – daar ziet men AI vooral als aanvulling.
Wat blokkeert interne mobiliteit?
Ik vroeg ook: “Wat is volgens jou de grootste belemmering voor interne rolwisselingen?” De antwoorden laten zien dat de knelpunten per sector sterk verschillen: in de zorg wordt vooral gewezen op onflexibele loopbaanpaden (37%), bij de overheid is het het vaste formatiesysteem (41%) dat in de weg zit. Arbeidsbemiddelaars noemen vooral een gebrek aan tooling (46%) en in bedrijven speelt vooral de cultuur van ‘ieder z’n eigen silo’ (33%) een remmende rol.
Kortom: iedereen wíl interne mobiliteit, maar de blokkades zijn sectorafhankelijk.
Welke metafoor werkt?
De stelling “Matchingsoftware wordt net zo normaal als datingapps” was bedoeld om te prikkelen. Dat werkte: 7 op 10 recruiters stemden “zeker!” – een mooie bevestiging dat de vergelijking helpt om nieuwe technologie begrijpelijk te maken.
Vijf take-aways voor HR-teams
- Begin bij emotie Wie AI als kans ziet, experimenteert en adopteert sneller. Maak ruimte voor optimisme.
- Maak de skills-gap concreet Minder dan 25% heeft het overzicht. Begin klein, maar maak het zichtbaar.
- Gebruik begrijpelijke metaforen Een “Tinder voor werk” spreekt tot de verbeelding – het helpt draagvlak creëren.
- Combineer chatbots met skillsdata Zo verbeter je zowel de kandidaatervaring als de interne doorstroom.
- Pak blokkades per sector aan In zorg: focus op paden. In overheid: maak structuren soepeler. In bemiddeling: tooling. In bedrijven: cultuur en leiderschap.
Slotgedachte
AI in HR is geen hype meer. Maar het speelveld is ongelijk. Arbeidsbemiddelaars lopen voor, bedrijven en overheid bewegen mee, en de zorg kijkt voorzichtig toe.
De échte versnelling begint zodra we stoppen met aannames en beginnen met meten: over skills, potentieel en de veranderkracht van AI.
Waar staat jouw organisatie, en welke bottleneck pak jij als eerste aan?
👇 Laat het weten in de reacties.