In juli schreef ik dat collega's steeds vaker zelf hun teksten en beelden maken met AI. En dat je daar als communicatieteam regie op houdt door je richtlijnen te verplaatsen naar het schrijfmoment, met instructies en agent skills. Eén ding liet ik toen liggen. Als anderen een deel van jouw uitvoering overnemen, houd jij tijd over. De vraag is wat je daarmee doet.
Onderzoek van OpenAI bevestigt dat taken verschuiven
OpenAI analyseerde ruim 800.000 werkgerelateerde ChatGPT-berichten van Amerikaanse gebruikers, gekoppeld aan hun functie. De uitkomst: bijna de helft van het vakspecifieke AI-gebruik gaat over taken die van oudsher bij een ander beroep horen. En van alle taken die mensen erbij pakken, reizen marketing- en communicatietaken het verst. Promotiemateriaal maken is de meest geleende taak van allemaal. Precies wat we in juli zagen aankomen, staat nu in de data.
Maar datzelfde onderzoek laat ook de andere richting zien. Marketing- en communicatiemensen besteden zelf bijna een kwart van hun vakspecifieke AI-gebruik aan andermans werk. Ze rekenen cijfers door, lossen technische problemen op, duiken in data. Werk dat eerst via een analist of een ontwikkelaar liep, doen ze nu zelf. De onderzoekers noemen het task crossover: werk van het ene vak duikt op in het AI-gebruik van het andere. Kanttekening: het gaat om Amerikaanse ChatGPT-gebruikers, geen Nederlandse communicatieafdelingen. Maar het patroon is te groot om te negeren.
Je kunt zelf ook taken van anderen erbij nemen
Hier zit het goede nieuws. Minder tijd aan uitvoering betekent ruimte voor de kern van het vak: de buitenwereld naar binnen brengen, duiden wat er speelt en de organisatie daar strategisch over adviseren. Luisteren, de juiste vragen stellen, verdiepende vraagstukken uitpluizen. Dat verdiept je werk.
En met AI kun je zelf steeds vaker een begin maken met taken die eerst bij een ander lagen. Neem de omgevingsanalyse. In veel organisaties zit die bij een apart team met beperkte capaciteit. Een kleine vraag, wat speelt er rond dit ene onderwerp, past daar vaak niet tussen. Die pak je nu zelf op: je draait een eerste analyse, spit een dataset door, vormt je een beeld.
Wees daar wel realistisch in. Je maakt een begin, maar je kunt er niet volledig op bouwen. Voor complexe vraagstukken heb je die gespecialiseerde collega nog steeds nodig. De overlap groeit, de vakken verdwijnen niet.
Interessant is dat het werk van die specialisten daardoor ook verandert. Een omgevingsanalist hoeft niet alleen uitgeschreven rapporten en duidingen op te leveren, maar kan ook goed voorbereide datasets klaarzetten waar collega's zelf mee verder kunnen. Hoe beter die data is voorbereid, hoe meer anderen eruit halen. Goede data voorbereiden wordt wat ons betreft een van de belangrijkste vaardigheden van de komende jaren. Daar schrijven we binnenkort meer over.
Andere vakgebieden houden regie op dezelfde manier als jij
Nu denk je misschien: gaat dat wel goed, als ik financieel of technisch werk erbij pak? Dat is exact de zorg die communicatie had toen collega's zelf teksten gingen maken. En het antwoord is ook hetzelfde. Finance, IT en juridische zaken kunnen hun kennis en spelregels vastleggen in agents en agent skills, zodat jouw geleende werk aan hun standaarden voldoet. De juiste rekenmethode, de veiligheidskaders, de wettelijke grenzen: die kijken dan vanzelf mee.
Zo ontstaat organisatiebreed hetzelfde patroon. Iedereen doet meer soorten werk, en elk vakgebied bewaakt de kwaliteit van het eigen domein via de tooling. De specialist verdwijnt niet. Die verschuift van uitvoerder naar degene die bepaalt hoe het werk gedaan wordt, en die het beoordeelt waar het spannend wordt. Ook de OpenAI-onderzoekers benadrukken dat vakmensen nodig blijven voor precies dat oordeel.
Verdieping van je werk gaat niet vanzelf
Er zit een addertje onder het gras, en dat komt uit Nederlands onderzoek. TNO volgde vier organisaties die AI invoerden in hun werkprocessen en keek wat dat deed met de kwaliteit van het werk. De belangrijkste les: wat er met vrijgekomen tijd gebeurt is een organisatiekeuze, geen automatisme. Vul je die tijd met meer van dezelfde uitvoering, of schroef je stilletjes de targets op, dan wordt je werk armer in plaats van rijker.
TNO zag ook dat het werk dat overblijft vaak complexer is en meer van je vraagt. En dat organisaties meestal pas ná de invoering nadenken over wat de verschuiving met het werk doet. Dan is de herverdeling al gebeurd, alleen heeft niemand erover besloten.
Bespreek in je team welke taken je weggeeft en wat je terughaalt
Daarom is dit een gesprek om nu te voeren, met je team en je leidinggevende. Welke uitvoering geven we weg aan de organisatie, met welke skills en instructies bewaken we de kwaliteit? Welk werk halen we ervoor terug: meer omgevingsanalyse, meer duiding, meer strategisch advies? En wat betekent dat voor werkdruk en ontwikkeling? TNO adviseert precies dit: betrek de mensen om wie het gaat en maak de herinrichting van het werk een bewuste keuze in plaats van een bijeffect.
Het OpenAI-onderzoek laat zien dat taken al verschuiven voordat functieprofielen worden aangepast. De verschuiving gebeurt dus toch wel. De enige echte vraag is of jij bepaalt wat je ervoor terugkrijgt. Wil je daar met je team werk van maken, kijk dan bij onze trainingen voor communicatieprofessionals.
Bronnen: OpenAI Economic Research, Work at the Frontier: How AI is expanding what people do at work (juli 2026) en TNO, AI in de praktijk: effecten op de productiviteit en kwaliteit van arbeid in vier organisaties (mei 2026).
