Artificiële intelligentie automatiseert een groeiend deel van het ICT-werk, maar maakt IT’ers daarom niet overbodig. Hun job verschuift wel fundamenteel. “Eigenlijk kun je stellen: syntax is gratis geworden, maar begrip is schaars.”
Minder uitvoerend werk, meer analyse, controle en overleg met de business: dat is de rode draad in The AI Skill Shift, een recent onderzoek van tech- en IT-sectorfederatie Agoria op basis van diepte-interviews en een focusgroep met CEO’s van Belgische ICT- en AI-bedrijven. Deze zeven veranderingen tekenen zich af.
1. AI-kennis wordt basiskennis
AI-geletterdheid evolueert snel van specialisatie naar basiscompetentie. Ontwikkelaars, architecten, consultants en securityspecialisten hoeven niet allemaal AI-experts te worden, maar moeten wel begrijpen wat de technologie kan en niet kan én ze in hun dagelijkse werk kunnen inzetten.
Dat vertaalt zich ook naar rekrutering. “Elke nieuwe medewerker moet vandaag over basiskennis van AI beschikken en bereid zijn om met AI-assistenten te leren en te experimenteren”, klinkt het bij een van de bevraagde bedrijven.
Door de snelheid van de evolutie verschuift een deel van de opleiding bovendien naar bedrijven zelf. Zij zetten onder meer interne academies, peer learning en AI-champions in. “We hebben nog nooit een technologie zó snel zien evolueren”, stelt Jolyce Demely, algemeen directeur van Agoria Vlaanderen. Volgens haar moeten bedrijven én opleidingen daarom herbekijken hoe ze hun kennis voldoende snel kunnen aanpassen.
2. Ontwikkelaars gaan van code creëren naar code beoordelen
Voor softwareontwikkelaars is de verandering bijzonder tastbaar. Coding assistants versnellen het schrijven, begrijpen, documenteren en debuggen van code. Daardoor verschuift de toegevoegde waarde van de developer. Het Agoria-rapport vat die beweging samen als een evolutie van creation naar curation en orchestration.
De ontwikkelaar wordt meer een AI-assisted full-stack engineer die systemen ontwerpt, AI-output controleert en verschillende technologieën integreert. Die evolutie vermindert tegelijk het relatieve belang van diepgaande kennis van één specifieke programmeertaal of technologiestack.
“De klassieke developerrol draait minder om puur coderen en meer om analyse, ontwerp en orkestratie”, stelt een van de bevraagde ICT-bedrijven. Want als AI meer van de uitvoering overneemt, worden twee vragen alleen maar belangrijker: wat moeten we bouwen en hoe lossen we het juiste probleem op?
3. Business en IT schuiven dichter naar elkaar
Technische expertise alleen volstaat daardoor steeds minder. Agoria ziet vooral veel vraag naar zogenoemde bridge roles, zoals AI-businessconsultants en product owners, die technologische mogelijkheden kunnen vertalen naar concrete bedrijfswaarde.
Ook van engineers wordt vaker verwacht dat ze businessproblemen begrijpen, requirements scherpstellen en klanten adviseren. Omgekeerd kunnen businessprofielen dankzij low-code en agentic AI zelf prototypes bouwen en delen van hun werk automatiseren.
Dat verklaart waarom functionele analyse aan belang wint. AI-oplossingen zijn voor klanten vaak abstracter dan klassieke software. IT’ers moeten dus niet alleen technologie beheersen, maar ook helpen bepalen waar AI zinvol, haalbaar en verantwoord kan worden ingezet.
4. Menselijke vaardigheden worden (nog) meer waard
Net omdat AI meer uitvoerend werk aankan, worden typisch menselijke vaardigheden belangrijker. Agoria noemt onder meer communicatie, analytisch vermogen, kritisch denken, probleemoplossing, samenwerking, leiderschap en aanpassingsvermogen.
Vooral kritisch oordeelsvermogen wordt cruciaal. AI kan razendsnel overtuigende code, analyses of antwoorden produceren, maar iemand moet nog altijd beoordelen of die output correct, veilig en bruikbaar is.
Het rapport spreekt daarom over een ‘shift left and up’: IT’ers worden vroeger betrokken bij het scherpstellen van de vraag met de business, terwijl hun dagelijkse werk opschuift van uitvoering naar orkestratie, beoordeling en verantwoordelijkheid voor het eindresultaat.
5. Profielen worden breder en teams kleiner
AI duwt ICT-profielen ook uit hun klassieke hokjes. Vooral kleinere bedrijven zoeken medewerkers die meerdere technologiestacks of domeinen combineren, maar ook grotere organisaties verwachten steeds vaker vaardigheden buiten één nauwe specialisatie.
Tegelijk kunnen teams meer crossfunctioneel en vooral ook kleiner worden. Hoe klein dan? “Ik definieer een tiny team als drie tot tien mensen plus AI-agents”, zo stelt consultant Joost de Leij, die zich verdiept in de opmars van zogenoemde tiny teams. “De ideale grootte varieert per type IT-werk. Voor modulaire systemen met duidelijke API’s en korte feedbackloops werken de kleinste teams (drie à vijf mensen) het best. Voor platformteams met gedeelde afhankelijkheden heb je iets meer mensen nodig. Maar het principe blijft: team size follows work design, not ideology”, stelt hij.
Omdat AI individuele medewerkers productiever maakt, neemt de verantwoordelijkheid per teamlid toe. Rechtstreeks overleg met klanten en samenwerking tussen technische en functionele profielen worden daardoor belangrijker, aldus Agoria. Joost de Leij beaamt dat: “De filosofie is end-to-end ownership: het team bezit een product of dienst volledig”, meent hij. “Concreet betekent dit dat je minimaal iemand nodig hebt die kan bouwen (development), iemand die de operationele kant beheerst (ops/infra) en iemand die de richting bepaalt (product)”, vult de Leij aan.
Dat betekent overigens niet dat specialisten verdwijnen. AI/ML-engineers zijn volgens Agoria zelfs de belangrijkste motor achter de huidige vraag. Ook cybersecurityprofielen zijn bijzonder schaars: zij moeten zowel AI-systemen beveiligen als AI inzetten voor security. Op termijn verwacht Agoria bovendien meer vraag naar specialisten in AI risk en governance naarmate bedrijven AI op grotere schaal inzetten.
6. De klassieke leerschool voor juniors komt onder druk
De keerzijde van die automatisering is misschien wel het grootste risico dat Agoria signaleert. Coding, debugging, documentatie en eenvoudige analyses waren traditioneel taken waarmee juniors ervaring opdeden. Precies die werkzaamheden zijn het makkelijkst door AI te ondersteunen of te automatiseren.
De instapdrempel voor starters of nieuwkomers stijgt daardoor. Bedrijven zoeken vaker mensen die zelfstandig kunnen werken, AI-output kritisch kunnen beoordelen en verantwoordelijkheid kunnen dragen. “Iedereen wordt geacht senior te zijn, maar er is geen duidelijk pad meer van junior naar senior. Dat wordt een echt probleem”, waarschuwt een respondent in het onderzoek.
Ook Gene Vangampelaere, docent aan Howest, ziet die uitdaging. Stoppen met juniors aanwerven is volgens hem geen houdbare oplossing: “Waar halen we in 2030 onze senior developers, lead architects en CTO’s vandaan?”
De leerschool moet daarom veranderen. Juniors kunnen bijvoorbeeld vroeger leren om AI-code te reviewen, security- en performantieproblemen te herkennen en uit te leggen hoe systemen onder de motorkap werken. Vangampelaere vat die verschuiving als volgt samen: “Syntax is gratis geworden, maar begrip is schaars.”
Agoria ziet daarnaast heil in stages, concrete projectopdrachten, begeleiding door ervaren medewerkers en hybride AI-championrollen. AI verandert zo niet alleen wat starters doen, maar ook de manier waarop bedrijven toekomstige seniors moeten opleiden.
7. Carrières worden flexibeler
Tegelijk vergroot AI de mobiliteit van IT’ers. Nieuwe tools maken het makkelijker om een andere programmeertaal, technologie of discipline onder de knie te krijgen. Een developer kan bijvoorbeeld sneller richting data engineering, DevOps of NLP bewegen. Rollen worden breder en de klassieke grenzen tussen specialisaties minder scherp.
Ook verticale doorgroei kan versnellen, omdat AI eenvoudige taken automatiseert en medewerkers sneller complexer werk kunnen opnemen. Agoria ziet zowel ruimte voor specialisten die zich verder verdiepen als voor generalisten die verschillende domeinen combineren en bijvoorbeeld richting architectuur evolueren.
De grote paradox: drempel lager, lat hoger
Maar daar zit een paradox. AI verlaagt de technische drempel, maar verhoogt de lat voor de job van IT’ers. Want terwijl technologie het makkelijker maakt om nieuwe kennis op te doen, neemt tegelijk vooral de vraag naar ervaren profielen toe. AI kan immers veel produceren, maar iemand moet nog altijd kunnen beoordelen of het resultaat klopt en past binnen de bredere architectuur en bedrijfscontext.
Die beweging ziet ook Gregory Verlinden, vicepresident Data & AI bij IT-dienstverlener Cegeka. “AI-agents kunnen bepaalde taken van programmeurs overnemen, maar dienen in de eerste plaats om hen te versterken”, verklaarde hij recent in De Standaard. Volgens Verlinden verschuift daardoor ook de kern van de job: “De nadruk ligt nu meer op conceptueel redeneren en het grote plaatje kunnen zien.”
De IT’er van de toekomst moet dus steeds beter begrijpen wat er gebouwd moet worden en waarom. En of wat mens en machine samen bouwen ook daadwerkelijk de juiste oplossing is.
Bij Cegeka vertaalt zich dat concreet in de rekrutering. “Er is een grotere vraag naar wat we L3-profielen noemen: programmeurs met minstens zes tot zeven jaar ervaring”, aldus Verlinden. Dat sluit nauw aan bij de conclusie van Agoria. AI maakt technische uitvoering toegankelijker, maar verhoogt tegelijk de waarde van ervaring, kritisch oordeel en overzicht.