Vandaag was ik aanwezig bij een strategische sessie van de nieuwe Taskforce Data, AI & Cloud Talent (DACT) van het ministerie van Economische Zaken en Klimaat en Digitaal Talent Nederland. Aan tafel zaten vertegenwoordigers uit overheid, onderwijs, brancheorganisaties, universiteiten, mbo-instellingen, werkgevers en technologiebedrijven. De aanleiding was helder: Nederland kampt met een groeiend tekort aan mensen met kennis van data, AI en cloudtechnologie. Tegelijkertijd wordt juist deze expertise steeds belangrijker voor onze economie, innovatiekracht en digitale autonomie.

Toch viel mij op dat het gesprek al snel niet meer over tekorten ging. Sterker nog, hoe langer de ochtend duurde, hoe duidelijker werd dat het tekort misschien niet eens het meest interessante probleem is.

Het vraagstuk is groter dan een tekort aan specialisten

Het onderliggende onderzoek laat zien dat de vraag naar Data-, AI- en Cloudprofessionals blijft groeien, terwijl onderwijs en arbeidsmarkt moeite hebben om die ontwikkeling bij te benen. Maar tegelijkertijd beschrijft hetzelfde onderzoek iets veel fundamentelers: de wereld verandert zo snel dat niemand nog precies weet welke kennis en vaardigheden over vijf jaar nodig zijn. Daardoor ontstaat een situatie waarin opleidingen moeite hebben om actueel te blijven, werkgevers niet altijd helder kunnen formuleren wat zij zoeken en werknemers voortdurend nieuwe kennis moeten ontwikkelen.

Het rapport noemt dit de kloof tussen onderwijs en arbeidsmarkt, maar eigenlijk gaat het over iets groters: onze moeite om ons als samenleving aan te passen aan een steeds sneller veranderende werkelijkheid. Dat was precies waar de discussie naartoe bewoog.

Waar veel arbeidsmarktvraagstukken traditioneel draaien om aantallen, hoeveel mensen moeten we opleiden, hoeveel vacatures moeten we invullen, hoeveel instroom hebben we nodig, ging het hier steeds vaker over snelheid. Hoe snel kunnen mensen nieuwe kennis ontwikkelen? Hoe snel kunnen organisaties zich aanpassen? Hoe snel kan onderwijs inspelen op nieuwe technologie? En misschien nog belangrijker: hoe snel kunnen we talent herkennen dat vandaag nog onzichtbaar is?

De echte uitdaging heet adaptiviteit

Het onderzoek introduceert daarvoor een interessant concept: de zogenaamde adaptive lag . De tijd die verstrijkt tussen wat de arbeidsmarkt nodig heeft en wat onderwijs, organisaties en professionals daadwerkelijk kunnen leveren.

Terwijl technologie zich soms maandelijks ontwikkelt, veranderen opleidingen vaak in cycli van jaren. Tegen de tijd dat een curriculum volledig is aangepast, is de werkelijkheid alweer verder. Dat geldt overigens niet alleen voor onderwijs. Ook organisaties worstelen hiermee. Veel bedrijven weten dat AI hun werk gaat veranderen, maar kunnen nog niet precies benoemen welke functies verdwijnen, welke erbij komen en welke vaardigheden daarvoor nodig zijn.

Misschien is dat wel de belangrijkste conclusie van de dag: het probleem is niet dat we onvoldoende antwoorden hebben. Het probleem is dat de vragen sneller veranderen dan ooit.

Van leeruitkomsten naar leervermogen

Dat leidt tot een tweede inzicht dat meerdere keren terugkwam. Het onderzoek pleit expliciet voor een verschuiving van leeruitkomsten naar leervermogen. Dat klinkt abstract, maar de implicatie is enorm. Decennialang hebben we geprobeerd om precies te definiëren wat iemand aan het einde van een opleiding moet kennen en kunnen. In een wereld waarin technologie relatief langzaam verandert, werkt dat prima.

Maar als AI, data en cloudtechnologie zich elk jaar opnieuw uitvinden, wordt het steeds minder relevant om vast te leggen welke specifieke kennis iemand moet bezitten. Veel belangrijker wordt het vermogen om nieuwe kennis snel eigen te maken, kritisch te blijven denken, verbanden te leggen en zich aan te passen aan nieuwe omstandigheden.

Of zoals één van de deelnemers treffend opmerkte: "We weten eigenlijk niet precies welke functies er over vijf jaar zijn. Dus moeten we mensen vooral leren omgaan met verandering."

Misschien hebben we het talent al

Tijdens de discussie moest ik daarom steeds denken aan een andere vraag. Hebben we eigenlijk wel een tekort aan talent? Of hebben we vooral een tekort aan zichtbaarheid van talent?

Want wanneer je naar de arbeidsmarkt kijkt, zie je duizenden mensen die meer kunnen dan hun huidige functie laat zien. Mensen met verborgen vaardigheden. Mensen die zichzelf hebben ontwikkeld buiten hun formele opleiding. Mensen die in een andere context waarschijnlijk uitstekend zouden functioneren, maar nooit zichtbaar worden omdat we blijven kijken naar functietitels, diploma's en werkervaring uit het verleden.

Het onderzoek benoemt zelf dat mobiliteit achterblijft, dat veel mensen vastzitten in een zogenaamde gouden kooi en dat matching nog te vaak plaatsvindt op basis van een exacte skillmatch in plaats van potentieel en leervermogen. Daar ligt misschien wel de grootste onbenutte kans van Nederland.

Tijd voor een Talent Exchange Protocol

Daarom bracht ik de sessie een idee in (ontwikkeld bij 8vance door Han Stoffels ) dat verder gaat dan het huidige arbeidsmarktdebat. Wat als we een soort Talent Exchange Protocol ontwikkelen? Een open infrastructuur waarin vraag, aanbod en ontwikkeling continu met elkaar verbonden worden. Niet gebaseerd op cv's en vacatures, maar op gestandaardiseerde (skills)data over talent, werk en leren.

Want als we eerlijk zijn, beschikken we inmiddels over enorme hoeveelheden informatie. Organisaties hebben data over medewerkers, competenties, opleidingen, projecten, prestaties en ambities. Onderwijsinstellingen beschikken over leerdoelen, modules, certificeringen en leeruitkomsten. Werkgevers hebben vacatureteksten, functieprofielen, taakbeschrijvingen en capaciteitsvraagstukken.

Maar al die informatie leeft grotendeels in afzonderlijke systemen, gebruikt verschillende talen en is nauwelijks vergelijkbaar. Daardoor missen we misschien wel de grootste kans van allemaal. Namelijk het zichtbaar maken van de bewegingen die mogelijk zijn.

Van medewerker naar specialist. Van sector naar sector. Van opleiding naar werk. Van werk naar leren. Van talent naar potentieel.

Goede data als fundament

Een Talent Exchange Protocol begint niet met technologie, maar met data. We hebben veel betere datastructuren nodig rondom drie elementen:

Pas wanneer deze drie werelden dezelfde taal spreken, ontstaat een ecosysteem waarin talent, werk en leren daadwerkelijk met elkaar verbonden kunnen worden.

Meer mobiliteit binnen én tussen organisaties

Een belangrijk thema dat meerdere keren terugkwam, was mobiliteit. Nederland kijkt nog te vaak naar instroom van buitenaf, terwijl er enorme kansen liggen in doorstroom van binnenuit.

Binnen organisaties kunnen medewerkers vaker doorgroeien naar nieuwe rollen, projecten of teams. Tussen organisaties kunnen mensen makkelijker overstappen wanneer vaardigheden en potentieel beter zichtbaar worden. En tussen sectoren ontstaan kansen wanneer we minder kijken naar functietitels en meer naar onderliggende vaardigheden.

De toekomst van werk wordt waarschijnlijk veel dynamischer dan de arbeidsmarkt die we vandaag kennen.

Niet één functie voor tien jaar. Maar een loopbaan die bestaat uit projecten, rollen, tijdelijke opdrachten, leerinterventies en nieuwe uitdagingen.

Dat vraagt om veel meer beweging dan we vandaag gewend zijn.

Van matching naar ontwikkeling

Als vraag, aanbod en leren op dezelfde manier beschreven kunnen worden, ontstaat iets nieuws.

Dan kun je niet alleen kijken of iemand vandaag geschikt is. Dan kun je ook berekenen welke overstappen mogelijk zijn. Welke vaardigheden ontbreken. Hoe groot die afstand werkelijk is. Welke opleiding die afstand kan overbruggen. Welke alternatieve loopbaanpaden beschikbaar zijn. Welke interne mobiliteit mogelijk is. Welke overstappen tussen organisaties logisch zijn.

Op dat moment verandert matching fundamenteel van karakter. Dan wordt het geen selectiemechanisme meer. Dan wordt het een ontwikkelmechanisme.

Een kans voor Nederland

Misschien is dat uiteindelijk ook de reden waarom deze bijeenkomst mij positief stemde. De discussie ging namelijk niet over hoe we meer mensen kunnen opleiden voor dezelfde arbeidsmarkt. De discussie ging over hoe we een arbeidsmarkt kunnen bouwen die veel slimmer omgaat met het talent dat er al is. Want misschien hebben we een deel van de oplossing al in huis.

Misschien zit het talent niet verborgen in toekomstige generaties. Misschien zit het al in onze organisaties, onze sectoren en onze regio's. Alleen hebben we nog niet geleerd hoe we het zichtbaar kunnen maken, hoe we het kunnen laten stromen en hoe we het kunnen verbinden aan de vraagstukken van morgen.

En juist daar zie ik een enorme kans voor Nederland. Niet alleen om meer Data-, AI- en Cloudtalent te ontwikkelen. Maar om een voorbeeld te worden van hoe een samenleving talent, werk en leren opnieuw organiseert in een tijdperk waarin verandering de enige constante is.