Loodgieters min 63 procent.
Dat stond afgelopen zaterdag op een testversie van mijn eigen site, als prognose voor 2030. Mijn eerste reactie heb ik nog, typfout en al: "loodgiets die afnemen voelt niet correct." Wie de afgelopen jaren een loodgieter heeft gezocht, weet waarom. Het UWV rekent het tot de krapste beroepen van het land. Het getal kwam uit mijn eigen formule, gevoed met echte CBS-cijfers, en dat maakte het erger.
In maart publiceerde ik de AI Blootstellingskaart, later ook voor de VS, Duitsland, het VK en Frankrijk. Ruim vijfhonderd beroepen, elk met een JPE-score (Janssen Practical Exposure): een cijfer van 1 tot 10 voor hoeveel van het dagelijkse werk AI in de praktijk kan overnemen of veranderen. Bij elk beroep stond ook een prognose voor 2030. Mensen zochten er hun eigen beroep in op, en ik liet de uitkomsten zien op podia.
Ik was die zaterdag al een tijdje bezig de kaart na te lopen tegen de officiële statistiek van elk land. De AI-scores hielden stand, de cijfers eromheen niet. Een deel van de banenaantallen was nooit meer dan een schatting geweest. Van de 86 Franse beroepscodes bestond er niet één in de Franse indeling, en de Duitse tandartsen hingen aan de code voor dierenartsen. Ergens onderweg had ik ronde schattingen ook nog een paar honderd banen extra gegeven, zodat ze er minder als schatting uitzagen. Een deel van wat ik op podia liet zien, oogde dus preciezer dan het was, en dat zit me niet lekker.
Mijn volgende bericht die zaterdag was: we moeten niet gokken. Want ook het model zelf deugde niet. Het nam de trend van de laatste twee jaar, dempte die wat en haalde er een stuk AI-druk van af. Laat je zo'n model in 2015 beginnen en 2020 voorspellen, dan zit het er gemiddeld 25 procentpunt naast. Neem je gewoon het aantal banen van 2015 als voorspelling voor 2020, dan zit je er 16 naast.
Niets doen voorspelde beter dan mijn model.
Het liet bovendien beroepen harder krimpen naarmate hun AI-score hoger was, terwijl juist die beroepen de afgelopen tien jaar het hardst groeiden. Het model rekende vooral uit wat ik al dacht.
Het nieuwe model begint daarom bij de officiële beroepsprognose van elk land en telt daar de verwachte effecten van AI en van robots en zelfrijdende voertuigen bij op, met een marge in plaats van één hard getal. Ik schreef de rekenregels op voordat ik de uitkomsten zag, zodat ik ze achteraf niet kon bijsturen. Daarna controleerde ik per land of het model de afgelopen jaren goed had voorspeld, voor een groot deel met AI-agents waarvan ik het werk nalas. Het nieuwe model doet het beter dan het oude, al is het geen glazen bol. De exacte percentages blijven onzeker. Waar het goed in is, is de volgorde: welke beroepen het de komende jaren beter doen dan andere.
Loodgieters staan nu op plus 1 procent.
Het nieuwe model liet vooral zien hoe vaak mijn verwachting het verhaal had geschreven. In mijn stuk over vijf landen uit april had een boekhouder in elk land een andere toekomst, door Kurzarbeit in Duitsland en het vaste contract in Frankrijk. Met echte cijfers komt hij in vier landen uit op min 5 tot min 8 procent. Het grote verschil tussen de landen zat ergens waar ik niet had gekeken. In Duitsland krimpen volgens het nieuwe model 40 van de 98 beroepen, in de VS 6, en dat komt door de vergrijzing. De officiële Duitse projectie rekent op ruim een procent minder werkenden in 2030. Voorlopig kost de vergrijzing Duitsland meer banen dan AI.
Eén zwakte kreeg ik er niet uit. Beroepen die al jaren hard groeien of hard krimpen, schat het model te voorzichtig in. Britse callcentermedewerkers namen sinds 2021 met een kwart af, maar het model geeft ze plus 1 procent, omdat de officiële Britse prognose waar het op voortbouwt die krimp niet ziet. Duitse psychologen groeien al tien jaar met zo'n 5 procent per jaar, en het model houdt het op plus 3 over vijf jaar. De controles vonden dit patroon in vier van de vijf landen. Ik heb het laten staan, omdat ik vooraf had afgesproken om na de toets niet meer aan het model te draaien. Als ik dat nu wel doe, buig ik het weer naar mijn verwachting, en daar ging het juist mis.
Zoek je je eigen beroep op, kijk dan minder naar het getal en meer naar de marge eromheen. Gebruik je dit soort prognoses voor personeelsplanning, reken dan met die marge en niet met het midden.
Ik schrijf al maanden dat je een AI-model niet op zijn woord moet geloven. Mijn eigen kaart had ik wel op zijn woord geloofd. Per land staan nu de bronnen, de formule en de controles op de site. Vind je een fout, stuur me een bericht, dan pas ik het aan.
Bronnen: CBS 86320NED; ROA, AIS tot 2030 (editie 2026); ONS Annual Population Survey en DfE Labour market and skills projections 2020-2035; BLS Employment Projections 2025-35 en OEWS; Bundesagentur für Arbeit, Beschäftigungsstatistik, en BIBB-IAB QuBe, 8e golf; DARES, Portraits statistiques des métiers, en France Stratégie/DARES, Les métiers en 2030. Methode en data per land: simondjanssen.nl/ai-kaart/methodologie en de internationale vergelijking.
Terug naar blog