Managers juichen AI op de werkvloer toe, maar beoordelen wordt lastiger

AI-context. 72 procent van de ondervraagde managers werkt bij een bedrijf dat AI-gebruik verplicht stelt of sterk aanmoedigt. 85 procent zegt dat het managersvak sinds AI andere vaardigheden vraagt. Nog maar 29 procent noemt de eigen AI-infrastructuur volledig centraal georganiseerd. De rest werkt met verspreide en overlappende tools. Bron: Monday.com, AI at work 2026: Squinting in the Sun.

Managers zien AI op de werkvloer vooral als extra werk

Negen op de tien managers noemt AI op de werkvloer een kans. Dat cijfer is 94 procent. Toch zegt 59 procent dat testen en inpassen meer tijd kost dan het oplevert. Dat verschil loopt door het hele onderzoek. Michal Miller Levi leidt marktonderzoek bij Monday.com. Ze zegt dat AI heel goed werkt voor managers persoonlijk. Hun rol als leidinggevende verandert daarmee niet.

Meer dan de helft vindt het beoordelen van medewerkers sinds AI lastiger. Bijna de helft controleert en stuurt teams nu vaker bij dan voorheen. 78 procent paste de eigen beoordelingscriteria al aan. Promptvaardigheid en taakdelegatie wegen nu zwaarder mee. Zo verschuift het werk van managers zelf. De techniek is nog niet uitgekristalliseerd. Dat meldt vandaag ook TechCrunch, op basis van de volledige cijfers uit AI at work 2026 van Monday.com.

Managers sturen straks meer agents aan dan mensen

58 procent verwacht binnen een jaar meer AI-agents dan mensen aan te sturen. Dat vooruitzicht brengt onrust. 46 procent is bang de controle over agents te verliezen, en 35 procent vreest de verantwoordelijkheid voor besluiten van een agent. Toch willen managers hun agents niet volledig autonoom laten werken, zegt Levi. Ze houden liever een vinger aan de pols.

Die voorzichtigheid botst met de praktijk op de werkvloer. 57 procent van de bedrijven gebruikt inmiddels meer AI-tools dan een jaar geleden. Ruim de helft noemt die tools onderling verknoopt en lastig te ontwarren. Slechts 29 procent noemt de eigen AI-infrastructuur volledig centraal georganiseerd. De rest werkt met een lappendeken. Diezelfde groeidrift zien we bij de techbedrijven die de onderliggende modellen leveren. Amazon en Google proberen zelf de afhankelijkheid van Nvidia te doorbreken. Managers op kantoor worstelen intussen met hun eigen stapel aan AI-tools.

Taalmodellen zijn minder bevooroordeeld, maar niet zoals managers ze inzetten

Onderzoekers van IZA en de WHU in Vallendar testten of taalmodellen dezelfde fouten maken als mensen. Rainer Michael Rilke en Dirk Sliwka deden het onderzoek. Taalmodellen nemen de bekende denkfouten van mensen over zodra ze een medewerker apart beoordelen. Zet je meerdere medewerkers tegelijk op een rij, dan geven de modellen een scherpere score. Bij objectieve maar ruizige prestatiedata doen taalmodellen het zelfs beter dan mensen, en ze laten zich minder leiden door medeleven met de beoordeelde medewerker. Ze maken ook minder rekenfouten bij het verwerken van informatie.

Hier raken de uitkomsten van Monday.com en IZA elkaar. 39 procent van de managers laat AI losse beoordelingen schrijven. 46 procent gebruikt AI om besluiten over mensen voor te bereiden. Dat is precies het scenario waarin taalmodellen dezelfde fouten maken als mensen. Het voordeel dat de wetenschap meet, zit vooral in gezamenlijke en objectieve vergelijkingen. Niet in de losse rapportjes die managers nu massaal laten schrijven.

Wat de AI-verordening betekent voor Nederlandse werkgevers

In Nederland delen de toezichthouders AP en RDI het toezicht op de AI-verordening. De Autoriteit Persoonsgegevens is het vangnet voor onderwerpen zonder vaste toezichthouder. Beoordelen van medewerkers en het verdelen van taken vallen onder bijlage III als hoogrisico-toepassing. Door het Digital Omnibus-akkoord schuift die verplichting op naar 2 december 2027.

Werkgevers die nu AI gebruiken om prestaties te wegen, krijgen dus meer tijd om zich voor te bereiden. Wachten is geen optie. De transparantieplicht uit artikel 50 geldt al sinds augustus, ook voor Nederlandse bedrijven. Ook de Europese AI-fabrieken van Nvidia draaien inmiddels zuiniger. Dat is een teken dat de infrastructuur achter dit soort software professionaliseert.

Veelgestelde vragen

Hoeveel managers deden mee aan het AI-onderzoek van Monday.com?

Monday.com liet onderzoeksbureau Nielsen 1.701 directors en senior managers in zeven landen ondervragen. De resultaten verschenen op 21 oktober 2026 onder de titel AI at work 2026.

Waarom vinden managers beoordelen van medewerkers moeilijker door AI?

78 procent paste de eigen beoordelingscriteria aan sinds de komst van AI, met meer gewicht voor promptvaardigheid en taakdelegatie. Meer dan de helft besteedt daarnaast extra tijd aan het controleren van het werk van hun team.

Zijn taalmodellen minder bevooroordeeld dan menselijke beoordelaars?

Alleen bij gezamenlijke, objectieve vergelijkingen tonen taalmodellen minder vertekening dan mensen, blijkt uit onderzoek van IZA en de WHU. Bij losse, individuele beoordelingen herhalen de modellen dezelfde denkfouten als menselijke beoordelaars.