Waarom AI ons misschien dwingt opnieuw na te denken over wat het betekent om mens te zijn

AI verandert niet alleen hoe we werken.

Misschien verandert AI vooral waarom we werken.

Want als arbeid minder vanzelfsprekend het middelpunt van ons leven wordt, ontstaat een andere vraag.

Niet alleen: waar verdienen mensen straks hun inkomen mee?

Maar vooral: waar halen mensen richting, structuur en betekenis vandaan?

1. Feiten vóór categorieën

Het valt me steeds vaker op hoe we maatschappelijke discussies voeren.

Tegenwoordig begint onderzoek bijna nooit met de feiten.

Het begint met een categorie.

Bijvoorbeeld:

Links of rechts?

Voor of tegen de overheid?

Voor of tegen marktwerking?

Voor of tegen AI?

Dat geeft houvast.

Maar het heeft ook een nadeel.

Zodra een onderwerp of iemand in een categorie is geplaatst, gaat het onderzoek vooral op zoek naar argumenten die bij die categorie passen.

Feiten worden geselecteerd.

Niet onderzocht.

Zelden gebeurt het andersom.

Daarom begint mijn manier van onderzoeken niet met een mening.

Niet met een ideologie.

Niet met een verdienmodel.

Maar met kijken.

Wat gebeurt er eigenlijk?

Wat zijn de feiten?

Welke ontwikkelingen zien we?

En misschien nog belangrijker:

Welke patronen keren steeds opnieuw terug?

Dat klinkt eenvoudig.

Maar het verandert de vragen die je stelt.

Wanneer het over AI gaat, hoor ik vaak:

“Hoe houden we iedereen aan het werk?”

Of:

“Hoe zorgen we ervoor dat iedereen straks voldoende inkomen heeft?”

Ik begrijp die vragen.

Maar ik begin te vermoeden dat ze vooral horen bij de wereld die achter ons ligt.

Misschien moeten we ons daarom eerst iets heel anders afvragen.

Hoe help je mensen richting te vinden wanneer werk niet langer de vanzelfsprekende organiserende kracht van hun leven is?

Dat is geen economische vraag.

Het is een beschavingsvraag.

2. De kracht en het gevaar van patroonherkenning

Mijn hele werkzame leven draait eigenlijk om het herkennen van patronen.

Toen ik ruim vijfentwintig jaar geleden met casemanagement begon, was dat vanwege patronen die voor mij logisch waren, maar toen nog nauwelijks werden besproken.

Later gebeurde hetzelfde bij re-integratie en inzetbaarheid.

De laatste jaren zie ik vergelijkbare patronen ontstaan rond AI.

Dat betekent niet dat ik de toekomst kan voorspellen.

Integendeel.

Patronen zijn geen glazen bol.

Patronen worden zichtbaar door ontwikkelingen en feiten.

Ze lijken zich soms steeds opnieuw voor te doen.

Juist daarom moet je er voorzichtig mee omgaan.

Het grootste gevaar van patroonherkenning is dat je verliefd wordt op je eigen gelijk.

Dat je alleen nog feiten ziet die jouw patroon bevestigen.

Daarom is het essentieel om steeds actief te zoeken naar feiten die de eigen analyse kunnen onderuithalen.

Misschien overschat ik de snelheid van AI.

Misschien onderschat ik de veerkracht van mensen.

Misschien ontstaat er helemaal geen grote maatschappelijke omslag.

Dat kan allemaal.

Maar stel dat AI de positie van arbeid wel fundamenteel verandert.

Dan geloof ik niet dat we van de ene stabiele samenleving rechtstreeks in een nieuwe stabiele samenleving terechtkomen.

Zeker niet met de huidige, op categorieën gebaseerde politieke keuzes.

De geschiedenis laat iets anders zien.

Grote veranderingen verlopen zelden netjes.

Zelden stuurbaar.

Wat laten patronen op basis van feiten zien?

Eerst ontstaat verwarring.

Oude zekerheden verdwijnen sneller dan nieuwe ontstaan.

En in die tussenperiode raken mensen op drift.

Niet alleen omdat ze geen inkomen hebben.

Maar omdat ze niet meer weten waar ze thuishoren.

3. Waarom Marcus Aurelius weer actueel wordt

Op het eerste gezicht hebben een Romeinse keizer en kunstmatige intelligentie weinig met elkaar gemeen.

Toch kom ik steeds vaker uit bij Marcus Aurelius.

Niet omdat hij antwoorden gaf.

Maar omdat hij bijzondere vragen stelde.

Hij probeerde zichzelf voortdurend los te maken van zijn rol.

Niet:

Ik ben keizer.

Niet:

Ik ben legeraanvoerder.

Niet:

Ik ben bestuurder.

Steeds opnieuw kwam hij terug bij dezelfde vraag.

Wat is een goed mens?

Dat lijkt een filosofische oefening.

Maar misschien is het veel praktischer dan we denken.

Want gedurende de afgelopen tweehonderd jaar zijn we onszelf steeds sterker gaan definiëren via ons werk.

Vraag iemand wie hij is en negen van de tien keer begint het antwoord met een beroep.

Ik ben docent.

Ik ben ondernemer.

Ik ben verpleegkundige.

Ik ben accountant.

Werk is ongemerkt onze identiteit geworden.

Maar wat gebeurt er wanneer juist dat fundament begint te schuiven?

Dan wordt de vraag van Marcus Aurelius ineens verrassend actueel.

Vraag jij jezelf weleens af:

Wat is een goed mens?

Vraag jij jezelf weleens af wie je bent wanneer je functie niet langer bepaalt wie je bent?

Wat past het beste bij jou om te gaan doen wanneer je baan er niet meer is?

Misschien is dat wel de belangrijkste vraag die AI ons uiteindelijk stelt.

Niet omdat machines slimmer worden.

Maar omdat mensen opnieuw moeten ontdekken waar hun betekenis vandaan komt.

4. Waarom instituties achter technologie aanlopen

Er is één patroon dat bijna iedere technologische revolutie met zich meebrengt.

Technologie verandert snel.

Samenlevingen niet.

Dat is eigenlijk heel logisch.

Een nieuwe AI-toepassing kan binnen een paar maanden wereldwijd worden gebruikt.

Nieuwe wetgeving doet er soms jaren over.

Onderwijs past zijn lesprogramma’s langzaam aan.

Organisaties veranderen stap voor stap.

En ook mensen hebben tijd nodig om zich aan een nieuwe werkelijkheid aan te passen.

Dat is geen fout van onze instituties.

Het is juist hun functie.

Ze zijn bedoeld om stabiliteit te bieden.

Maar daardoor ontstaat een spanningsveld.

De technologie is al veranderd.

De werkelijkheid verandert mee.

De feiten veranderen mee.

Alleen onze manier van denken nog niet.

Die blijft nog even dezelfde.

Dat zie je nu ook gebeuren.

Veel discussies over AI gaan nog steeds over het behouden van banen.

Over omscholing.

Over productiviteit.

Over economische groei.

Allemaal belangrijke onderwerpen.

Maar misschien wordt daarmee vooral geprobeerd het bestaande systeem zo lang mogelijk overeind te houden.

Terwijl de vraag eigenlijk zou moeten zijn of dat systeem zelf langzaam begint te veranderen.

5. De ontkoppeling van arbeid, inkomen en identiteit

Vraag iemand op een verjaardag:

“Wat doe jij?”

Vrijwel niemand antwoordt dan:

“Ik wandel graag in de natuur.”

Of:

“Ik ben vader.”

Of:

“Ik help mensen graag.”

In plaats daarvan noemen mensen meestal hun beroep.

Werk is ongemerkt veel meer geworden dan een manier om geld te verdienen.

Het bepaalt ons dagritme.

Onze sociale contacten.

Onze ontwikkeling.

Ons gevoel van eigenwaarde.

En misschien wel het belangrijkste:

Ons gevoel dat we ergens toe doen.

Dat is niet vreemd.

Twee eeuwen lang was arbeid het middelpunt van onze samenleving.

School leidde naar werk.

Werk leidde naar inkomen.

Inkomen leidde uiteindelijk naar pensioen.

Vrijwel ons hele maatschappelijke model is daarop gebouwd.

Dat maakt de verkenning naar een basisinkomen ook logisch.

Maar wat gebeurt er wanneer arbeid niet langer vanzelfsprekend het middelpunt is?

Dat is volgens mij de vraag die de komende jaren steeds belangrijker wordt.

Niet omdat iedereen werkloos wordt.

Ik geloof helemaal niet dat dat gaat gebeuren.

Ik geloof wel dat de betekenis van werk langzaam begint te veranderen.

6. Het verborgen probleem achter het basisinkomen

Wanneer AI ter sprake komt, duurt het meestal niet lang voordat iemand over een basisinkomen begint.

Dat is begrijpelijk.

Als banen verdwijnen, moet inkomen ergens anders vandaan komen.

Toch denk ik dat inkomen uiteindelijk niet het grootste vraagstuk is.

Sterker nog:

Ik vermoed dat het zelfs het eenvoudigste onderdeel is.

Werk levert namelijk veel meer op dan een salaris.

Werk geeft structuur aan de dag.

Werk brengt mensen met elkaar in contact.

Werk zorgt voor verantwoordelijkheid.

Voor ontwikkeling.

Voor waardering.

Voor het gevoel ergens aan bij te dragen.

En juist die functies verdwijnen niet wanneer arbeid verandert.

De behoefte eraan blijft bestaan.

Een basisinkomen kan de financiële kant misschien oplossen.

Maar het geeft niemand automatisch een reden om ’s morgens op te staan.

Misschien onderschatten we dat.

We praten veel over koopkracht.

Veel minder over betekenis.

En toch vermoed ik dat juist daar de grootste uitdaging ligt.

Dat is ook waarom ik uiteindelijk bij de Audior uitkwam.

7. Waarom de Audior juist nu relevant wordt

Juist op dit punt raakt deze maatschappelijke ontwikkeling aan verzuim.

Want wanneer mensen richting, structuur of betekenis verliezen, wordt dat in organisaties vaak zichtbaar als uitval.

Time-out en de Audior zijn niet ontstaan omdat ik een nieuw beroep wilde bedenken.

Ze zijn ook niet bedacht omdat AI bestaat.

Ze ontstonden vanuit een andere observatie.

In mijn werk zag ik steeds vaker mensen vastlopen.

Niet omdat ze hun werk niet aankunnen.

Maar omdat ze de verbinding kwijtraken.

Met zichzelf.

Met hun werkgever.

Met de richting waarin hun leven zich ontwikkelt.

De gevolgen zien we nu vaak terug onder de noemer burn-out en psychisch verzuim.

Maar eerlijk gezegd vind ik dat vaak een te eenvoudige verklaring.

Achter veel uitval zit niet altijd een duidelijke medische diagnose.

Toch proberen we het vaak wel zo te benoemen.

Ook dat is een vorm van categoriseren.

Door de Wet verbetering poortwachter.

Of door professionals zelf.

In ons huidige model is weinig ruimte voor een benoeming die beter past bij de feiten wanneer de knelpunten niet lichamelijk en niet psychisch zijn.

Wanneer ze eigenlijk meer passen bij wat Marcus Aurelius waarschijnlijk sociale gezondheid zou hebben genoemd.

Daarom is deze rol opgenomen.

Om te kunnen duiden wanneer het gaat om:

Onzekerheid en twijfel.

Een arbeidsconflict.

Mantelzorg.

Verlies.

Geldzorgen.

Allemaal gebeurtenissen die iemand het gevoel kunnen geven niet meer te weten welke kant hij of zij op wil gaan.

Misschien wordt dat in een wereld waarin AI steeds meer werk overneemt alleen maar belangrijker.

Niet omdat mensen zwakker zouden worden.

Maar omdat de vanzelfsprekende structuur van werk minder vanzelfsprekend wordt.

En soms gevoelsmatig minder past.

Juist dan ontstaat behoefte aan iemand die niet beoordeelt.

Maar belangeloos en waardevrij luistert.

Niet behandelt.

Niet duwt.

Niet meteen oplost.

Iemand die niet luistert namens de werkgever, een dienstverlener of de wet.

En dus ook niet meteen vanuit een categorie.

Maar iemand die helpt om samen met de werknemer patronen te herkennen.

Zodat hij of zij zelf opnieuw richting kan vinden.

Voor mij is dat uiteindelijk de kern van de beroepsluisteraar:

De Audior.

Niet als nieuwe functie.

Maar als nieuwe maatschappelijke rol.

Tot slot

Misschien zal de geschiedenis terugkijken op AI als een technologie die niet alleen werk veranderde.

Maar mensen vooral dwong opnieuw na te denken over betekenis.

Als dat gebeurt, is de belangrijkste innovatie misschien niet technisch.

Dan gaat het om nieuwe manieren waarop mensen richting, gemeenschap en betekenis vinden in een wereld waarin werk niet langer vanzelfsprekend het antwoord is.

Daar raakt de Audior aan.

Niet als behandelaar.

Niet als beoordelaar.

Maar als iemand die helpt luisteren naar wat er werkelijk speelt.

Bij de mens.

Bij het werk.

En bij de context.

De gesprekken met de Audior zijn een interventie waarmee de werkgever de werknemer centraal durft te plaatsen.

Met aandacht voor het geheel van mens, werk en context.

Deze benadering leidt niet alleen tot betere resultaten.

Maar vooral tot duurzamere en meer mensgerichte oplossingen.

Voor alle betrokkenen.

Mocht je naar aanleiding van deze blog vragen hebben of behoefte hebben aan verdere toelichting, neem dan contact op via Verzuimdynamiek.nl.

Op 16 juli, 20 augustus en 10 september organiseert Verzuimdynamiek met Salgai een workshop AI en Verzuim. Inschrijven kan via het RSC.

Dank voor het lezen.

Herwin Schrijver