AI brengt People Analytics van jaarlijkse personeelsprognoses naar continue voorspellingen van de inzetbaarheid en ontwikkelbaarheid van ieder individu. Volgens Laurens Waling, expert AI en toekomst van werk,  gaat de volgende stap daarom verder dan alleen skills-based werken.

Jarenlang hielp People Analytics organisaties vooral om beter te begrijpen wat er in hun workforce gebeurde.

Hoeveel mensen vertrekken? Waar ontstaan tekorten?

Welke functies zijn moeilijk te vullen? Welke groepen ontwikkelen zich sneller of juist minder snel?

Voorspellen en handelen, dat is voor mij de essentie van Agentic HR

Waling ziet nu een veel fundamentelere verandering in het vakgebied ontstaan: “Tot nu toe gebruikten we data vooral om achteraf patronen te herkennen en op groepsniveau vooruit te kijken. Met AI kunnen we steeds meer continu vooruitkijken naar ieder individu.

Niet alleen: welke skills heeft iemand? Maar: welk werk kan iemand nu doen, welke andere taken passen daarbij, wat kan iemand relatief eenvoudig leren en waarvoor zou iemand over zes of twaalf maanden inzetbaar kunnen zijn?”

Daarmee verschuift People Analytics volgens Waling van analyse naar voorspellen en handelen. “Dat is voor mij de essentie van Agentic HR.”

Van jaarlijkse workforce planning naar continue individuele voorspellingen

Veel organisaties maken één keer per jaar een strategische personeelsplanning. Ze voorspellen bijvoorbeeld hoeveel verpleegkundigen, monteurs, data-analisten of andere functiegroepen ze over enkele jaren nodig hebben.

Waling denkt dat AI dit model ingrijpend gaat veranderen. “Workforce planning is nu vaak een algemene forecast op cohortniveau. We zeggen bijvoorbeeld: over drie jaar hebben we 300 mensen van profiel X nodig en daarvan komen we er waarschijnlijk 70 tekort. Dat is nuttige informatie, maar vervolgens weten we nog steeds niet welke mensen in of buiten onze organisatie dat werk zouden kunnen doen.”

AI maakt een veel fijnmaziger manier van voorspellen mogelijk. “Je kunt straks continu kijken: wat moet er gedaan worden? Welke mensen kunnen dat nu al? Wie kan een deel van het werk doen? Wie zou het met een kleine ontwikkelstap kunnen? En welke volgende stap is voor een individuele medewerker realistisch?”

Daarmee ontstaat volgens Waling een fundamentele beweging:

  • van jaarlijks naar continu,
  • van cohorten naar individuen,
  • van functies naar taken en mogelijkheden,
  • van huidige kwalificaties naar inzetbaarheid en ontwikkelbaarheid,
  • en van analyse naar concrete actie.

“Misschien moeten we de workforce van de toekomst helemaal niet tot achter de komma proberen te plannen. Misschien moeten we vooral zorgen dat we voortdurend kunnen zien waar mensen inzetbaar zijn en hoe ze zich naar nieuw werk kunnen ontwikkelen.”

Skills zijn belangrijk, maar niet het eindpunt

De afgelopen jaren maakten veel organisaties de beweging van functies naar skills. Waling ziet dat als een belangrijke stap, maar niet als het eindstation. “Skills-based werken helpt ons om los te komen van functietitels, diploma’s en traditionele loopbaanpaden. Maar alleen weten welke skills iemand heeft, is uiteindelijk ook te beperkt.”

Tijdens People Analytics & AI 2026 ontdek je hoe je technologische oplossingen kunt inzetten om medewerkers aan te trekken, te ontwikkelen en te behouden. Of je nu een beginner bent of een ervaren professional, deze dag biedt een dynamisch programma inspirerende sessies, eerlijke verhalen en direct toepasbare inzichten.

De interessantere vraag is volgens hem wat je met die informatie kunt voorspellen. “Welke taken kan iemand uitvoeren? Welke skills zijn overdraagbaar naar ander werk? Hoe groot is de afstand tot een andere rol? Wat kan iemand waarschijnlijk snel leren? En welke kansen sluiten aan bij iemands ervaring, voorkeuren en potentieel?”

AI kan uit bestaand werk, profielen, cv’s, vacatures en andere beschikbare data steeds beter afleiden welke taken en vaardigheden relevant zijn en welke ontwikkelstappen logisch zouden kunnen zijn

AI maakt het mogelijk om steeds meer van die gegevens met elkaar te verbinden.

Een paar jaar geleden betekende skills-based werken voor organisaties vaak dat ze eerst een uitgebreide skillstaxonomie moesten bouwen, functies herschrijven, profielen opschonen en medewerkers vragen hun vaardigheden handmatig vast te leggen. “Daar kon je zo een meerjarig HR-programma van maken. Generatieve AI haalt die drempel enorm naar beneden.”

AI kan uit bestaand werk, profielen, cv’s, vacatures en andere beschikbare data steeds beter afleiden welke taken en vaardigheden relevant zijn en welke ontwikkelstappen logisch zouden kunnen zijn.

Waling werkt sinds 2013 aan AI-gedreven matching. Inmiddels kan de technologie niet alleen voorspellen wie bij welk werk past, maar ook alternatieve loopbaanstappen, skillsgaps en ontwikkelmogelijkheden zichtbaar maken.

“Daarom praat ik steeds vaker over beyond skills. Skills zijn de taal waarmee je werk en mensen beter kunt vergelijken. Maar de echte waarde zit in wat je vervolgens kunt voorspellen over inzetbaarheid en ontwikkeling.”

Geen tekort aan talent

Dat leidt Waling tot een stelling die bewust scherp is. “Er is geen tekort aan talent. Er is vooral een tekort aan zicht op inzetbaarheid en ontwikkelbaarheid.”

Organisaties zeggen aan de ene kant dat vacatures niet meer te vullen zijn. Tegelijkertijd werken binnen diezelfde organisaties, sectoren en regio’s grote aantallen mensen van wie slechts een klein deel van hun mogelijkheden bekend is.

“Onze systemen weten meestal welke functie iemand heeft, in welke schaal iemand zit en bij welke afdeling iemand werkt. Maar daarmee weet je nog lang niet wat iemand allemaal kan.”

De echte waarde ontstaat wanneer technologie mensen zichtbaar maakt die we anders nooit hadden gezien

Ook bij kandidaten buiten de organisatie is het zicht beperkt. Recruiters zoeken traditioneel op functietitels, opleidingen, sectorervaring en trefwoorden. Daardoor blijven mensen buiten beeld die het werk misschien uitstekend zouden kunnen uitvoeren, maar niet het traditionele profiel hebben.

“De vraag zou veel vaker moeten zijn: wie kan dit werk doen? En daarna: wie kan dit werk misschien nog niet helemaal doen, maar kan het met een realistische ontwikkelstap leren?”

Voor Waling verandert AI daarmee niet alleen de snelheid van recruitment of HR-processen. Het kan de beschikbare talentpool daadwerkelijk vergroten.

“Als AI alleen dezelfde vijf kandidaten vindt die een recruiter zelf ook gevonden zou hebben, maar dan vijf minuten sneller, is dat handig. Maar de echte waarde ontstaat wanneer technologie mensen zichtbaar maakt die we anders nooit hadden gezien.”

Iedereen praat over AI, maar hoe zet je het écht in binnen HR? Vincent Roders deelt concrete voorbeelden, praktische tools en direct toepasbare inzichten. Laat je inspireren tijdens HR Day 2026 en maak de volgende stap.

LEES OOK:

Leer hoe je AI‑assistenten (GPT’s/Agents) ontwerpt, test en inzet voor HR-taken in Copilot—zonder programmeren. Richt je op veilige, verantwoorde toepassing binnen HR.