Voordelen van generatieve AI op het werk: welke gaan samen?

De vragenlijst vraagt werkenden of ze het eens zijn, neutraal antwoorden (niet eens en niet oneens) of het oneens zijn met uitspraken over generatieve AI die tijd bespaart, de kwaliteit van hun werk verbetert en nieuwe taken mogelijk maakt. Onze analyse omvat mensen die aangaven in de voorafgaande maand tegen betaling of voor winst te hebben gewerkt en generatieve AI voor hun werk te hebben gebruikt. Alleen een door AI gemaakt zoekresultaat zien, telt volgens de vragenlijst niet als gebruik.^[2]

De Federal Reserve publiceerde al hoeveel van deze gebruikers het met elke uitspraak afzonderlijk eens waren: 81% voor tijdwinst, 52% voor kwaliteit en 55% voor nieuwe taken. Daarmee staat vast dat de drie uitspraken niet even vaak worden onderschreven. Die cijfers vertellen niet hoeveel van dezelfde mensen het met alle drie eens zijn, of hoe de andere antwoorden samengaan.^[3]

De formulering doet ertoe. Instemming met de uitspraak over kwaliteit is geen kwaliteitsoordeel van een onafhankelijke beoordelaar. Instemming met tijdwinst vertelt niet hoeveel uur is bespaard. En nieuwe taken kunnen iets anders betekenen dan vertrouwd werk sneller uitvoeren. We houden die verschillen in dit artikel overeind en voegen de antwoorden niet samen tot één productiviteitsscore.

Het grootste van de acht profielen omvat instemming met alle drie de uitspraken: 34,0% van de gebruikers in de onderzoeksgroep. De grafiek laat alle profielen zien. Een uitspraak die niet in een rij staat, kreeg een neutraal antwoord of het antwoord “oneens”. Dat betekent niet dat de respondent geen voordeel ervoer.

Drie andere profielen laten zien waarom deze gezamenlijke blik nuttig is. Instemming met tijdwinst zonder instemming met kwaliteit of nieuwe taken kwam voor bij 17,0% van de gebruikers. Instemming met tijdwinst en nieuwe taken, zonder instemming met kwaliteit, kwam voor bij 16,9%. Instemming met tijdwinst en kwaliteit, zonder instemming met nieuwe taken, kwam voor bij 13,1%.

Dit zijn verschillende combinaties van antwoorden van mensen die allemaal tijdwinst onderschreven. De twee percentages rond 17% liggen beschrijvend gezien dicht bij elkaar. Hun kleine verschil is geen basis om het ene soort AI-gebruik hoger aan te slaan dan het andere. De vraag over nieuwe taken maakt vooral een onderscheid zichtbaar tussen mensen die bij een vergelijking van alleen tijd en kwaliteit in dezelfde groep zouden vallen.

Nog eens 10,6% was het met geen van de drie uitspraken eens. In die groep zitten zowel neutrale antwoorden als antwoorden van mensen die het oneens waren. Stellen dat deze groep geen waarde uit AI haalde, zou verder gaan dan de vragen toelaten. Mensen kunnen een tool gebruiken zonder deze specifieke uitspraken te onderschrijven. Het onderzoek verklaart hun redenen niet.

Het kleine profiel dat kwaliteit en nieuwe taken onderschrijft, maar geen tijdwinst, telt 20 respondenten. Het blijft in het volledige overzicht staan, maar is geen basis voor een opvallende, tegenintuïtieve kop. Een categorie zichtbaar houden is iets anders dan er een stellige interpretatie aan verbinden. De volgende tabellen tonen de antwoorden in meer detail.

Neutrale antwoorden verklaren een groot deel van het verschil tussen instemming met tijdwinst en met kwaliteit. De volgende tabel behoudt de drie oorspronkelijke antwoordkeuzes. Elk percentage heeft betrekking op alle 1.850 gebruikers in de onderzoeksgroep. Een rij telt dus niet op tot 100%.

Naar schatting 47,1% van alle gebruikers in de onderzoeksgroep was het eens met zowel tijdwinst als kwaliteit. Nog eens 26,9% onderschreef tijdwinst maar antwoordde neutraal over kwaliteit, terwijl 7,0% het eens was met tijdwinst en oneens met kwaliteit. Dit zijn verschillende antwoorden met verschillende betekenissen.

Kijken we alleen naar mensen die het ermee eens waren dat AI tijd bespaarde, dan wordt de noemer 1.489 respondenten. Binnen die groep was 58,2% het eens met kwaliteit, antwoordde 33,2% neutraal en was 8,6% het oneens. Het gaat om dezelfde onderliggende antwoorden, nu uitgedrukt binnen de groep die tijdwinst onderschreef. Het is geen andere steekproef of latere meting.

Een neutraal antwoord vertelt niet dat iemand onzeker is, dat de kwaliteit gelijk bleef of dat die persoon weinig ervaring heeft. Het antwoord is eenvoudigweg niet eens en niet oneens. Ook betekent het oneens zijn met de uitspraak dat AI de kwaliteit verbetert niet dat AI het werk slechter maakt.

Voor de fietsenwinkel is dit onderscheid nuttig bij het duiden van eigen feedback. Zegt een collega dat schrijven sneller voelt, maar onderschrijft die de kwaliteit van de uiteindelijke uitleg niet? Dan is de volgende stap duidelijk: leg de uitleg naast de aantekeningen van de monteur. Zo wordt een algemene indruk een concreet gesprek over het werk dat de klant te zien krijgt.

Antwoorden over nieuwe taken voegen ook informatie toe als we alleen kijken naar mensen die tijdwinst onderschrijven. In de volgende tabel hebben alle percentages betrekking op de 1.489 mensen die het ermee eens waren dat AI tijd bespaarde. De negen cellen tonen hoe hun antwoorden over kwaliteit en nieuwe taken samengaan.

Binnen deze groep was 42,0% het eens met beide andere uitspraken. Dezelfde 617 respondenten vormen het profiel van 34,0% dat alle drie onderschrijft onder alle 1.850 gebruikers in de onderzoeksgroep. De percentages verschillen doordat de ene noemer alle gebruikers omvat en de andere alleen de 1.489 mensen die tijdwinst onderschreven.

Nog eens 17,8% van de mensen die tijdwinst onderschreven, was het eens met nieuwe taken en bleef neutraal over kwaliteit. Een andere 13,4% was het eens met kwaliteit en bleef neutraal over nieuwe taken. Nog eens 11,9% antwoordde op beide neutraal. Elk van deze cellen bevat meer dan 180 respondenten; alle negen cellen in deze tabel voor de afgebakende groep bevatten er minstens 40.

Dat zegt meer dan alleen dat AI verschillende mogelijke voordelen heeft. Sommige respondenten onderschrijven tijdwinst en het kunnen uitvoeren van meer soorten taken, maar geen betere kwaliteit. Anderen onderschrijven tijdwinst en kwaliteit, maar geen nieuwe taken. Hun antwoorden vormen geen fasen in de invoering van AI en vertellen niet hoe vaardigheden zich ontwikkelen. We zien combinaties, geen voortgang.

Een bedrijf kan dit onderscheid gebruiken om te bepalen welk bewijs het nodig heeft. Een tool die een vertrouwde taak moet versnellen, moet op die taak worden beoordeeld. Een voorgesteld nieuw gebruik vraagt een eigen beoordeling: is het resultaat nuttig en acceptabel? Voor geen van beide beslissingen hoeft elk soort voordeel tegelijk te worden beloofd.

Een nuttige toepassing hoeft ook niet elk voordeel op te leveren. Is het doel een bestaande taak minder tijdrovend te maken en tegelijk een acceptabel niveau te behouden, dan kan het uitvoeren van nieuwe taken voor die keuze irrelevant zijn. Is het doel iets aan te bieden wat het bedrijf eerder niet kon maken, dan is snelheid alleen geen bewijs van succes. De profielen laten ruimte voor die verschillende doelen zonder voor te schrijven welk doel een bedrijf moet kiezen.

Terug naar de fictieve fietsenwinkel. De eigenaar wil berichten die uitleggen welke onderhoudsbeurt een klant moet boeken. Een monteur levert de feiten en generatieve AI helpt de uitleg op te stellen. Het team kan deze afgebakende taak beoordelen voordat die onderdeel wordt van het vaste werkproces. De volgende aanpak is ons voorstel voor toepassing, geen door SHED geteste werkwijze.

Bepaal eerst wanneer het werk af is. Hier is dat een goedgekeurd bericht dat de service correct beschrijft en de klant een duidelijke volgende stap geeft. Neem ook de tijd voor het voorbereiden van aantekeningen, controleren van het concept, verbeteren van fouten en goedkeuren van het bericht mee. Een eerste concept hebben is niet hetzelfde als klaar zijn.

Leg daarna de uiteindelijke uitleg naast de oorspronkelijke aantekeningen van de monteur. Onderscheidt die de onderhoudsopties correct? Voegt die een prijs, belofte of technische claim toe die niet door de aantekeningen wordt ondersteund? Begrijpt een lezer wat de volgende stap is? Die controles leveren bewijs over dit bericht. Daarvoor hoeft algemene tevredenheid over AI niet als kwaliteitsoordeel te dienen.

Voor een nieuwe mogelijkheid kan de eigenaar een aparte opzet met vragen en antwoorden overwegen, waarin terugkerende klantvragen een nuttige bron van informatie worden. De vraag is of het team nu iets bruikbaars kan maken wat het eerder niet kon maken. Alleen meer varianten van een vertrouwd bericht genereren is iets anders. Ook een nieuwe vorm vraagt controle op feiten en redactie.

De uiteindelijke keuze kan gerichter zijn dan “meer AI gebruiken”. Vindt de winkel een praktisch voordeel bij het opstellen van service-uitleg, dan kan die toepassing blijven terwijl het voorstel voor de vragen-en-antwoordenbron apart wordt beoordeeld. Gaat de schijnbare tijdwinst op aan controle en correcties, dan is dat een reden om deze werkwijze te heroverwegen. De keuze berust op wat er bij de eigen taak gebeurt, inclusief het werk om een concept publiceerbaar te maken.

Een creator kan hetzelfde onderscheid toepassen op een video-opzet, een briefing voor een sponsor of informatie voor abonnees. Begin met een concreet stuk werk en een bestaande maatstaf voor goedkeuring. De landelijke profielen bepalen geen streefwaarde voor de eigen resultaten van een creator. Dit onderzoek onderscheidt ook geen aparte groep creators of freelancers.

We gebruikten de openbare Survey of Household Economics and Decisionmaking 2025, die van 17 tot en met 28 oktober 2025 online voor de Federal Reserve werd uitgevoerd. De doelgroep bestaat uit inwoners van de VS van 18 jaar en ouder die niet in actieve militaire dienst zijn en niet in een instelling verblijven. Het volledige onderzoek telt 12.934 respondenten. Onze analyse gaat over de 1.850 mensen die aangaven in de voorafgaande maand zowel te hebben gewerkt als generatieve AI voor hun werk te hebben gebruikt. Van hen waren antwoorden op alle drie de voordeelvragen beschikbaar.^[1][4]

De afbakening is belangrijk voor de interpretatie. Dit onderzoek gaat over mensen die generatieve AI al voor hun werk gebruiken. Het gaat niet over alle werkenden en vergelijkt hen niet met niet-gebruikers. Het voorspelt niet welke voordelen een bedrijf krijgt als het een tool invoert. De antwoorden beschrijven bovendien de onderzochte werkperiode in 2025. Een vertaling maakt er geen actuele schatting voor een ander land van.

Elk percentage gebruikt de gepubliceerde crosssectionele enquêtegewichten. De tabellen geven ook ongewogen aantallen respondenten. Die aantallen beschrijven hoeveel antwoorden achter een schatting liggen, niet hoeveel mensen er in het land zijn. De volledige tabel met drie antwoorden behoudt alle 27 combinaties. De grafiek met acht profielen voegt neutrale antwoorden en onenigheid alleen samen om te laten zien welke uitspraken worden onderschreven.

We herhaalden de analyse ook na het uitsluiten van respondenten met een imputatiemarkering bij een van de vijf velden over deelnamecriteria, gebruik of voordelen. Er bleven 1.841 respondenten over. Over de vooraf bepaalde gezamenlijke tabellen, profielen en aandelen per voordeelantwoord was de grootste absolute verandering ongeveer 0,2 procentpunt. Deze controle gaat over die specifieke uitsluiting; fouten door non-respons, dekking of meting verdwijnen er niet door. De kleinere groep houdt de oorspronkelijke gewichten en is geen gecorrigeerde landelijke schatting.^[5]

We rapporteren beschrijvende schattingen zonder betrouwbaarheidsintervallen of significantietoetsen. Voor deze tabellen binnen afgebakende groepen hebben we geen geldige variantieschatting op basis van het steekproefontwerp vastgesteld. Kleine verschillen mogen niet als betrouwbare rangorde worden opgevat. Vijftien van de 27 cellen met volledige antwoorden bevatten minder dan 30 respondenten en zijn als zodanig gemarkeerd. Alle aantallen blijven beschikbaar.

De gezamenlijke onderzoeksvraag, antwoorddefinities, weging, gevoeligheidscontroles en publicatiecriteria zijn intern vastgelegd voordat we deze combinaties berekenden. De gepubliceerde afzonderlijke percentages waren al bekend. Dit was geen openbare preregistratie. Een verduidelijking van de antwoordlabels veranderde de koppeling met de invoer, niet de geplande analyse. Die is in de download vastgelegd. Twee afzonderlijke berekeningen reproduceerden de geaggregeerde resultaten.

De brongegevens en vraagformuleringen komen uit het onderzoek van de Federal Reserve. De gezamenlijke berekeningen en interpretatie zijn van Influence IQ. Dat betekent niet dat de instantie ze onderschrijft. De download bevat de volledige geaggregeerde resultaten, methode en code, met instructies om de exact gebruikte openbare bronversie op te halen. Individuele respondentgegevens en identificatoren zijn niet opgenomen.^[6]