Uit het wereldwijde rapport over AI-talent van Oyster voor 2026 blijkt dat AI-vaardigheden zich sneller ontwikkelen dan functieomschrijvingen

Wereldwijd rapport over AI-talent 2026 van Oyster wijst op een discrepantie die centraal staat in de invoering van AI op de werkvloer: de vaardigheden die werknemers geacht worden te gebruiken, veranderen sneller dan de functies die werkgevers formeel omschrijven. In de eerste helft van 2026 werd in 15% van de via het platform van Oyster ingevulde vacatures om AI-vaardigheden gevraagd, tegenover 5% in 2022. Nieuwe verwachtingen gaan echter vaak niet gepaard met een aangepaste functietitel, een salarisaanpassing of zelfs maar een duidelijke toelichting aan de werknemer.

Het onderzoek, dat op 14 oktober werd aangekondigd, combineert een analyse van meer dan 15.000 functieomschrijvingen met een enquête onder meer dan 1.000 HR-professionals en professionals op het gebied van personeelsmanagement. De belangrijkste bevinding gaat over gewone functies die door AI opnieuw worden vormgegeven, en niet over een plotselinge toename van functies met AI in de naam.

Voor werkgevers roept dit een praktische vraag op: als AI-vaardigheid belangrijk genoeg is om als vereiste te stellen, hoe moet die vaardigheid dan worden omschreven, beoordeeld en erkend? Het rapport suggereert dat veel organisaties de vaardigheid al zijn gaan vragen voordat ze tot een eenduidig antwoord zijn gekomen.

AI-vereisten duiken steeds vaker op in vertrouwde functies

In de platformanalyse van Oyster geldt een functie als een functie waarvoor AI-vaardigheden vereist zijn wanneer in de omschrijving AI-tools, AI-vaardigheden of AI-ondersteunde werkprocessen expliciet als vereiste worden genoemd. Dat aandeel steeg van ongeveer 5% in 2022 naar 6% in 2024, 10% in 2025 en 15% in de eerste helft van 2026.

De vergelijking meet het aandeel functies waarvoor AI expliciet als vereiste wordt genoemd, niet het absolute aantal AI-functies of het percentage werknemers dat AI gebruikt. Ook omvat de vergelijking alleen functies die via Oyster zijn ingevuld; de klanten van het bedrijf hebben al belangstelling voor internationale werkgelegenheid. Deze verschillen zijn belangrijk bij het interpreteren van het tempo van de verandering.

De techniek blijft een belangrijke bron van vraag: in de platformgegevens over de periode van 2025 tot en met juni 2026 vereiste 23% van de technische functies AI-vaardigheden. In dezelfde periode werden AI-vaardigheden echter ook vereist voor 17% van de functies als marketingcoördinator, 15% van de recruitersfuncties en 10% van de functies als operationeel coördinator.

Deze functies laten zien hoe de invoering van AI een vertrouwd beroep kan veranderen zonder dat er een nieuw beroep ontstaat. Van een recruiter kan worden verwacht dat die AI gebruikt bij het zoeken naar kandidaten of voor administratieve taken; een marketingcoördinator kan met AI-ondersteunde content werken. Het gaat niet alleen om toegang tot een tool, maar vooral om weten wanneer de output ervan bruikbaar is, wanneer die gecontroleerd moet worden en waar de verantwoordelijkheid bij een mens blijft.

De kloof tussen verwachtingen, communicatie en beloning

Van de respondenten in de enquête bij wie de bedrijven in het voorgaande jaar AI-vereisten aan bestaande functies hadden toegevoegd, zei 62% dat de functietitels noch de beloning waren veranderd. Het rapport vermeldt dat deze bevinding is gebaseerd op 601 respondenten. Dit betekent niet dat 62% van alle werkgevers nieuwe AI-taken heeft ingevoerd zonder de beloning aan te passen.

Een afzonderlijke bevinding betreft de communicatie. Van de respondenten bij wie de bedrijven AI-vereisten hadden toegevoegd aan traditioneel niet-technische functies, zei 46% dat de nieuwe verwachtingen niet formeel waren gecommuniceerd. Deze uitkomst is gebaseerd op een andere groep, van 646 respondenten.

Samen wijzen de resultaten op een managementkloof. Werknemers kunnen worden beoordeeld op basis van verwachtingen die wel deel zijn gaan uitmaken van het denken van een manager, maar nog niet zijn opgenomen in een expliciete functieomschrijving. Daardoor is het moeilijker om een nuttige nieuwe vaardigheid te onderscheiden van een onuitgesproken toename van de werkdruk.

Ook in wervingsprocessen is sprake van een vergelijkbare inconsistentie. Van de respondenten bij wie de bedrijven kandidaten vragen wat zij zelf met AI hebben gemaakt, zei 53% dat het antwoord geen invloed heeft op beslissingen over werving of beloning. Een vraag stellen en een betrouwbare manier hebben om het antwoord te interpreteren, zijn twee verschillende stappen.

Het rapport stelt niet vast dat elke nieuwe AI-vereiste een salarisverhoging rechtvaardigt, of dat een ongewijzigde functietitel noodzakelijkerwijs betekent dat een werknemer onrechtvaardig is behandeld. Het laat wel zien waarom werkgevers een duidelijker verband moeten leggen tussen de vaardigheden die zij vragen en de beslissingen die zij nemen. Anders dreigt AI-vaardigheid een vaag selectiecriterium te worden in plaats van een omschreven onderdeel van de functie.

Eerst opleiden, maar internationaal werven is ook deel van de aanpak

Wanneer AI-vaardigheden ontbreken, zei 53% van de ondervraagde HR-professionals dat hun bedrijven bestaande werknemers het liefst opleiden. Nog eens 31% geeft de voorkeur aan een combinatie van opleiding en externe werving, terwijl 14% vooral de voorkeur geeft aan externe werving.

Die voorkeur is vanuit organisatorisch oogpunt logisch: huidige werknemers kennen het bedrijf, de klanten en de beperkingen al. Maar bij opleidingen moet ruimte zijn voor oefening en evaluatie. Een AI-cursus toevoegen zonder de verwachtingen, tijdsindeling en beoordeling aan te passen, lost de problemen die elders in het onderzoek worden beschreven mogelijk niet op.

Voor organisaties die buiten hun eigen personeelsbestand zoeken, wordt de geografische spreiding een extra factor. Van de respondenten bij wie de bedrijven externe werving van AI-talent prioriteit geven, had 34% internationaal personeel aangenomen omdat ze in eigen land geen kandidaten met de benodigde AI-vaardigheden konden vinden. Bij de respondenten bij wie de bedrijven interne opleiding prioriteit geven, was dit aandeel 18%. Dit is een verband tussen wervingsstrategieën, geen bewijs dat internationale werving op zichzelf een tekort aan vaardigheden oplost.

Ook uit de platformgegevens van Oyster blijkt dat het aandeel functies waarvoor AI-vaardigheden vereist zijn, per arbeidsmarkt verschilt: 21% in Zwitserland, 20% in Polen, 19% in Portugal en 17% in Roemenië. Dit zijn percentages binnen de landspecifieke wervingsactiviteiten op het platform. Ze vormen geen rangschikking van landen op basis van de totale beschikbaarheid of kwaliteit van AI-talent, en verschillen in de samenstelling van functies kunnen de vergelijking beïnvloeden.

Van de 211 ondervraagde respondenten van wie de bedrijven internationaal personeel hadden geworven om een tekort aan AI-talent in eigen land op te vangen, zei 59% dat ze AI-functies voornamelijk invullen met voltijdwerknemers. Nog eens 34% maakt gebruik van een combinatie van werknemers en contractanten, terwijl 7% voornamelijk op contractanten vertrouwt. Dit patroon wijst erop dat internationale werving voor deze groep vaak deel uitmaakt van het opbouwen van een team voor de langere termijn.

Bij personeelszaken is technologie nog altijd afhankelijk van verantwoordelijke menselijke afwegingen

Oyster heeft een commercieel belang bij grensoverschrijdende werving. De dienst voor formeel werkgeverschap biedt een arbeidsrechtelijk kader om personeel in het buitenland aan te nemen zonder dat klanten in elke markt een eigen entiteit hoeven op te richten. Die zakelijke context is relevant voor de nadruk die het rapport legt op internationale werving en infrastructuur voor werkgelegenheid.

Het integratieplatform van het bedrijf koppelt werkprocessen rond personeelszaken aan sollicitantvolgsystemen, HR-informatiesystemen en boekhoudsystemen. De gedocumenteerde functies omvatten het synchroniseren van informatie over kandidaten en werknemers, gegevens over verlof en goedgekeurde onkosten. Ook ondersteunt een API aangepaste werkprocessen. Deze mogelijkheden hebben betrekking op het verplaatsen en beheren van personeelsinformatie; ze mogen niet worden opgevat als bewijs dat software zelfstandig kan bepalen of een kandidaat met AI-vaardigheden gekwalificeerd is.

De bevindingen van het rapport over classificatie onderstrepen dat onderscheid. Van de respondenten van wie de organisaties voor AI-functies voornamelijk contractanten of freelancers inzetten, had 31% er geen vertrouwen in dat zij hen volgens de lokale arbeidswetgeving correct classificeerden, of had daar nooit bij stilgestaan. Bij degenen die AI-functies voornamelijk met voltijdwerknemers invulden, was dat 20%. Onzekerheid bewijst niet dat er sprake is van een verkeerde classificatie, maar wijst er wel op dat talent vinden en de juiste arbeidsrelatie vastleggen afzonderlijke uitdagingen zijn.

Voor HR-leiders is de volgende nuttige stap om concreet te maken wat er van medewerkers op het gebied van AI wordt verwacht: geef aan om welke taken het gaat, welke tools zijn goedgekeurd, volgens welke norm de resultaten worden gecontroleerd en wie verantwoordelijk is voor het resultaat. Bij wervingsassessments kan vervolgens relevant werk worden getoetst, terwijl ontwikkelingsplannen kunnen inspelen op vastgestelde hiaten.

Wat de gegevens werkgevers wel en niet kunnen vertellen

De enquête werd in augustus 2026 via Prolific afgenomen onder professionals op managementniveau of hoger die verantwoordelijk zijn voor werving of personeelsbeslissingen in de Verenigde Staten, het Verenigd Koninkrijk, Canada en Europa. De enquête geeft weer wat respondenten vertellen over de praktijken van hun bedrijf; de uitkomsten op het gebied van werkgelegenheid zijn niet onafhankelijk gecontroleerd. De platformanalyse bestrijkt de periode van januari 2022 tot en met 30 juni 2026; voor de meeste vergelijkingen tussen functies en landen is de periode van januari 2025 tot en met juni 2026 gebruikt.

Het onderzoek biedt daarmee inzicht in hoe een specifieke groep internationaal georiënteerde werkgevers zich aanpast. Het meet niet de gehele arbeidsmarkt, bewijst niet dat AI veranderingen in beloning heeft veroorzaakt en toont niet aan dat een bepaalde opleidingsstrategie de productiviteit verhoogt.

De belangrijkste boodschap is desondanks duidelijk. AI kan veranderen wat een functie vereist voordat een organisatie verandert hoe zij die functie beschrijft. Om die kloof te dichten, moeten werknemers duidelijke verwachtingen krijgen, moeten vaardigheden worden getoetst aan de hand van echt werk en moet worden bepaald hoe nieuwe bijdragen worden erkend. Betere tools kunnen die beslissingen ondersteunen. Werkgevers moeten ze nog altijd zelf nemen.