Wat moeten studenten kennen om klaar te zijn voor de arbeidsmarkt?
Welke competenties hebben starters vandaag en binnen vijf jaar nodig, nu AI steeds meer (junior)taken overneemt? Daarover gingen de vijf Vlaamse universiteiten in april in gesprek op "Let's Connect: universitair onderwijs uitgedaagd door GenAI". Onze directeur Ilse De Vos verkende er samen met vier experten hoe de leerinhoud voor studenten verandert. De conclusie: durf (denk)tijd nemen als alles versnelt, blijf mens en houd leren vooral centraal.
“ We schaken niet om de machine te verslaan, maar omwille van het denken. ”
Onze directeur Ilse De Vos ging tijdens de studiedag van VLIR en de Vlaamse Universiteiten in gesprek met vier experts over de noden van de werkgevers. Haar gespreksgenoten:
- Dorien Van Steenberge (CEO en CTO Wintercircus)
- Julie Beysens (Expert Onderwijs VOKA)
- Marjolijn Moens (Beleidsanalist Skills and Future Readiness OESO)
- Thomas Pensaert (CHRO en Data & AI lead DESOTEC en docent AI & HR VIVES Hogeschool)
De paradox van snelheid: 5 jaar of 5 dagen?
Er heerst een opvallende dualiteit in de bedrijfswereld.
- De adoptie van AI bij veel Vlaamse bedrijven is volgens de 2025 AI-Barometer nog relatief laag.
- Maar in de “tech-bubbel” van AI-starters gaat het harder dan ooit.
Dat het razendsnel gaat, merken we ook intern bij VAIA. Zes weken terug vonden we de Agents in onze workspace nog helemaal niet goed werken. Vandaag merken we dat ze ons effectief helpen om productiever te zijn, bijvoorbeeld in het opvolgen van de vele hulpvragen die we dagelijks binnenkrijgen.
Toch was het panel unaniem: paniek is een slechte raadgever. Hoe hard de technologie ook raast, het hoger onderwijs hoeft niet blind achter elke hype aan te rennen. Sterker nog: het is oké om af en toe de pauzeknop in te drukken. Het is cruciaal dat docenten de ruimte krijgen om zelf te ontdekken hoe AI hun vakgebied ondersteunt, zonder de druk om de allernieuwste tools onmiddellijk te beheersen.
“ In Silicon Valley en ook bij Wintercircus spreken we niet over een horizon van 5 jaar, maar over 5 dagen. Beslissingen die op vrijdag worden genomen, kunnen maandagochtend alweer achterhaald zijn. ”
Dorien Van Steenbergen wijst op een techniek om parallel twee snelheden toe te passen, die ze ook bij Wintercircus hanteren:
- Raise the bar
Met een klein groepje enthousiastelingen zet je eerst in op het hoger leggen van de lat. Je creëert een veilige omgeving waarin volop geëxperimenteerd kan worden. Het doel? Ontdekken waar de opportuniteiten zitten, maar tegelijkertijd ook vaststellen waar vangrails nodig zijn. - Raise the floor
Pas daarna ga je AI strategisch inzetten in je bedrijfsprocessen en de rest van het team optillen, via training en kennisdeling optillen. De vangrails zorgen ervoor dat dit alles veilig verloopt.
Diezelfde aanpak zien we ook in het hoger onderwijs in Vlaanderen:
- lokale, bottom-up initiatieven van individuele docenten worden ondersteund
- grootschalige AI-geletterdheidstraining wordt top-down in goede banen geleid
De uitdaging bestaat erin iedereen verbonden te houden. Je wil dat je frontrunners in het zicht blijven van de rest van de organisatie, zonder hen onnodig te vertragen.
“ We kunnen niet verwachten dat elke docent van de ene op de andere dag een AI-expert wordt ”
Moeten we AI echt omarmen?
Stilstaan en nadenken over de beste manier om om te gaan met AI, is zeker aan de orde.
Maar wie hoopt dat AI wel weer overwaait, mispakt zich: AI staat amper drie jaar na de lancering van ChatGTP al op het niveau van massa-adoptie (innovatie-adoptiecurve van Rogers). In Vlaamse bedrijven wordt AI zelfs al geadopteerd door de "late majority". Daarbij gaat de marktpenetratie van AI dubbel zo snel als de smartphone. (De smartphone bereikte de volledige markt na 12 jaar.)
Shifting skills
Maakt generatieve AI onze eigen kennis overbodig? Het is een veelgehoorde stelling!
Het tegendeel is nochtans waar. Diepe domeinexpertise wordt juist belangrijker, zeggen Julie Beysens (Voka/Vlaamse Hogescholenraad) en Thomas Pensaert (DESOTEC/VIVES): omdat je alleen kritisch kan valideren wat AI genereert als je zélf de basis beheerst.
Het gebruiksgemak van generatieve AI lijkt dan weer wél om nieuwe competenties te vragen. Hoewel... nieuw...: zien we niet eerder een scherpstelling van competenties die we altijd al van onze studenten hebben verwacht?
Analytisch en probleemoplossend denken
Niet: "Hoe werk ik met deze tool?” maar wel: "Wat is het probleem? Waar wil ik naartoe? Welke tool kan mij daarbij helpen? Hoe ga ik die tool inzetten? Wanneer ben ik tevreden? Wanneer ga ik bijsturen? Hoe ga ik bijsturen?” of zoals Thomas Pensaert (DESOTEC/VIVES) het zei: "Als je louter op 'leren werken met tools' focust, krijg je studenten die met een schroevendraaier een nagel in de muur proberen te kloppen."
Kritisch denken
Terug van nooit weggeweest! AI-systemen kunnen enorm overtuigend fouten maken. Studenten moeten zich hier bewust van zijn en vervolgens schaalbare strategieën ontwikkelen om de gegenereerde output te valideren: waar haalt dat systeem zijn informatie? Zijn de bronnen betrouwbaar? Bronnenkritiek is allesbehalve een nieuwe vaardigheid: deze verantwoordelijkheid kan nooit extern gelegd worden, of je je inzichten nu opbouwt met een AI-systeem of op basis van een artikel in een dodgy tijdschrift.
Menselijk denken
Creativiteit is vooralsnog het unieke terrein van de mens. Het valt trouwens niet uit te sluiten dat ook daar verandering in komt. Maar de menselijke skills die nodig zijn voor een succesvol stakeholder management of om een team optimaal te laten presteren: empathisch vermogen, de bereidheid om compromissen te sluiten, aanpassingsvermogen, het constructief geven van en omgaan met feedback, veerkracht, verbindend communiceren, enzovoort, zullen volgens Marjolijn Moens (OESO) nog niet meteen uitbesteed worden.
De "talent pipeline" onder druk
En de positie van de junior? Veel typische starterstaken kunnen nu aan AI doorgegeven worden. Zelfs bij de ICT-profielen (VDAB) dalen plots de vacatures en stijgen de werkzoekenden. En dat hoeft niet te verbazen want programmeren is het eerste domein waar bedrijven GenAI op gaan uittesten (Andreessen Horowitz)
Een blik op de bredere arbeidsmarkt bevestigt wat onze panelleden zien: we moeten AI niet beschouwen als een eenvoudige vervanger van menselijk talent, maar als een katalysator die ons dwingt om rollen fundamenteel te herzien.
Starters die de kans niet meer krijgen om het vak te leren, creëren echter ook een strategisch risico voor bedrijven. Recent onderzoek van Randstad onderstreept dit gevaar: zonder een instroom van juniors zijn er morgen geen interne kandidaten om door te groeien naar senior- of leidinggevende rollen. Bovendien dreigt een verlies van impliciete kennis: wanneer de huidige senioren met pensioen gaan, verdwijnt hun diepe contextuele expertise omdat er geen volgende generatie klaarstaat om het stokje over te nemen.
Daarom is het cruciaal om in te zetten op traineeships, volgens Marjolein Moens (OESO). Als de “onderkant” van de takenlijst verdwijnt, moeten we starters sneller betrekken bij complexere rollen, maar wel mét de juiste begeleiding.
En dan is er ook nog cognitive offloading: het gevaar dat we stoppen met diep nadenken omdat de tool het werk doet. "Je moet kunnen terugvallen op je core," stelt Thomas Pensaert (DESOTEC/VIVES): "Leren mag niet ondermijnd worden door de snelheid van de output." Het was een punt dat tastbaar resoneerde bij de aanwezige onderwijsprofessionals.
Wat kan het hoger onderwijs doen?
Ruimte voor maatwerk
Het panel hield een pleidooi voor curricula die minder in beton gegoten zijn: een stabiele basis blijft onmisbaar, maar geef studenten de regie om hun eigen traject te tweaken. Stimuleer hen om zijpaden te bewandelen die écht buiten hun comfortzone liggen. Laat een ingenieur zich bijvoorbeeld onderdompelen in storytelling om technologische oplossingen menselijk te vertalen, of in psychologie om de dieperliggende weerstand tegen die technologie beter te leren begrijpen. Zo kweken we wendbare professionals die niet alleen over diepe vakexpertise beschikken, maar ook bruggen naar andere vakgebieden kunnen slaan.
Real-life cases
Thomas Pensaert pleitte voor opdrachten die gebaseerd zijn op “rommelige”, echte business cases. Het gaat erom dat studenten de volledige route afleggen om tot een oplossing te komen. Zo worden ze tijdens hun studie al uitgedaagd door de complexe realiteit van het bedrijfsleven: met al zijn onvolledige data en tegenstrijdige belangen. Ze leren zo niet alleen de praktische uitvoering, maar ook de achterliggende business begrijpen: waarom doen we dit en wat is de waarde voor de organisatie?
Samen bouwen aan wendbaar talent
Hoe kunnen de bedrijfswereld en het hoger onderwijs elkaar versterken zonder in een ‘wij-tegen-zij’-narratief te vervallen? De panelleden waren duidelijk: het doel is niet om “werknemers op bestelling” op te leiden, en het is zeker niet aan de bedrijfswereld om te dicteren hoe docenten hun vak moeten invullen. Toch is een constante kruisbestuiving essentieel om de voeling met de praktijk scherp te houden.
Een lijstje met ontbrekende competenties lag niet op tafel. Wel pleitte Julie Beysens (Voka, Vlaamse Hogescholenraad) voor een structureel observatorium: een platform om evoluerende noden en arbeidsmarkttendensen te analyseren, zodat het hoger onderwijs niet in het duister tast over wat er morgen nodig zal zijn. Dorien Van Steenberge (Wintercircus) zag ook meerwaarde in gezamenlijke masterclasses en het opschalen van stages om studenten te laten proeven van de dynamiek in een bedrijf.
Focus op de mindset
In een wereld waar technologie om de vijf dagen kan kantelen, is "leerhouding” de enige echte constante. Hard skills hebben een steeds kortere houdbaarheidsdatum, maar de reflex om proactief te experimenteren en jezelf nieuwe zaken eigen te maken, is onvervangbaar. Het hoger onderwijs kan studenten uitdagen zodate ze eigenaarschap tonen over hun eigen leerproces. Door hen de ruimte te geven om in een veilige omgeving te falen, wakkeren we die noodzakelijke maturiteit aan: de wetenschap dat je weliswaar altijd achterloopt op de technologie, maar dat je over de vaardigheden beschikt om die achterstand telkens opnieuw te dichten.
Techno-optimisme met een menselijk hart
Ja, AI neemt taken over, maar de menselijke factor wordt daardoor alleen maar waardevoller. Behalve empathie, ethiek en strategisch leiderschap, worden volgens het panel ook creativiteit, kritisch denken en probleemoplossend vermogen onmisbare ankers voor de professional van morgen. Het vermogen om 'onlogische' verbanden te leggen en maturiteit om de uitkomst van een algoritme niet blind te volgen, maar te bevragen, blijven de unieke troeven van de mens.
De uitdaging voor het hoger onderwijs is dan ook precies wat de AI-taskforce van UAntwerpen treffend verwoordde: het gaat er niet louter om dat studenten leren omgaan met de tool, maar wel dat ze leren begrijpen hoe AI hun eigen vakgebied fundamenteel verandert.
Schaken zullen we nooit meer kunnen winnen van de computer, maar toch schaken we nog steeds omwille van het spel zelf. AI is gewoon een nieuwe tegenspeler die ons dwingt om onze eigen zetten beter te overdenken.
Meer ler/zen?
AI en hoger onderwijs: impact op leerdoelen, lespraktijk en evaluatie
Nu AI steeds vaker deel uitmaakt van het leerproces, staat het hoger onderwijs voor enkele uitdagingen: wat blijft belangrijk om te leren, en hoe toets je dat nog? Ilse De Vos en Isabelle Borremans delen de inzichten uit een onderzoek door KU Leuven gecombineerd met de praktijkervaring van VAIA.
AI voor het hoger onderwijs
Wat moeten professionals uit het hoger onderwijs weten over AI? Een leertraject met bijpassende opleidingen.
AI-opleidingen voor doctoraatsstudenten. Wat is er nodig?
AI verandert het werk van doctoraatsstudenten. Daarom zijn AI-opleidingen voor deze doelgroep noodzakelijk. Maar volstaat het huidige aanbod? Welke opleidingen zijn er (nog niet)? VAIA analyseerde het aanbod in 2023-2024. Lees hier de belangrijkste takeaways en adviezen van VAIA.
Referenties
Standaert T., Lecocq C., Andries P., Evens T. (2026) AI-Barometer: Adoptie en gebruik van Artificiële Intelligentie bij Vlaamse bedrijven - Situatie 2025. Departement Werk, Economie, Wetenschap, Innovatie en Sociale Economie (WEWIS)
De Marez L., Georges A., Sevenhant R. (2026) imec.digimeter 2025. Digitale trends in Vlaanderen. imec
Broecke, S. (2026) Making AI Work. OESO
Tan, K. (2026) Where Enterprises are Actually Adopting AI. Andreessen Horowitz
Beroepen in cijfers (6.2026) VDAB
Ruttens, K. (2026) is AI breaking your engineering talent pipeline? Randstad.com
Beysens J., Teughels S. (2026) Pleidooi voor meer visie op hoger onderwijs. VOKA
Rogers, E. (2003 / 1962). Diffusion of Innovations, 5th Edition. Simon and Schuster
Ilse De Vos
Ilse De Vos studeerde Latijn & Grieks aan de UGent en behaalde haar doctoraat in de Byzantinistiek aan de KU Leuven. Ze woonde vijf jaar in het Verenigd Koninkrijk, waar ze als onderzoeker werkte aan de University of Oxford en King's College London. Eind 2015 keerde ze terug naar Gent als coördinator van een interdisciplinair onderzoeksproject rond middeleeuws Griekse poëzie en als lesgever Oudgrieks. Vanaf 2020 coördineerde zij het interfacultaire honoursprogramma Think&Talk en leidde ze als directeur de Humanities Academie in goede banen. Sinds 2023 is ze coördinator van VAIA, de Vlaamse AI Academie die ernaar streeft dat meer mensen meer over AI (kunnen) leren.
Levenslang leren is Ilse op het lijf geschreven. Elk jaar pikt ze wel ergens een cursus mee, van Gotisch tot Leerpsychologie. In 2021 rondde ze de Specifieke Lerarenopleiding af en startte met Bedrijfskunde.
Gerelateerde opleidingen
Fundamental concepts of multi-omics data integration
Opleiding - Leuven, Online - Genomics Core Leuven
AI voor Beginners - ChatGPT en co slim en verantwoord inzetten in je dagelijkse werk
Opleiding - Antwerpen - Thomas More Hogeschool, Syntra AB