De stille verdwijning van de eerste trede

De grafiek die The Washington Post half april publiceerde ziet eruit als een klif. Na jaren van stijgende inschrijvingen voor informaticaopleidingen in de VS stortte de curve in 2025 in, over de volle breedte: computer science, data science, informatietechnologie. Ethan Mollick, professor aan Wharton, deelde de grafiek met een observatie die hem als business school-docent vertrouwd is: pre-professionele studenten zijn extreem gevoelig voor verwachte marktvraag. Als zij weglopen, is dat geen sentiment. Het is een signaal.

Dat signaal staat niet op zichzelf. Volgens het Stanford AI Index 2026 daalde de werkgelegenheid onder softwareontwikkelaars van 22 tot 25 jaar met bijna 20 procent sinds 2022. Een derde van de ondervraagde organisaties verwacht dat AI hun personeelsbestand het komende jaar verkleint. Tegelijk gebruikt 88 procent van de organisaties al AI. De technologie wordt sneller geadopteerd dan de pc of het internet dat ooit werden. Maar voor wie net begint op de arbeidsmarkt, lijkt de deur eerder dicht te gaan dan open.

Wat hier zichtbaar wordt is het begin van een tweedeling die niet langs de gebruikelijke lijnen loopt. Het gaat niet om arm versus rijk, of laag- versus hoogopgeleid. Het gaat om wie erbij was toen de trein vertrok en wie nog op het perron staat.

Het sentiment onder jongeren kantelt mee. Gen Z-enthousiasme over AI daalde het afgelopen jaar met veertien procentpunten naar 22 procent, terwijl woede steeg naar 31 procent. Zelfs regelmatige AI-gebruikers rapporteren dalend vertrouwen. Dit is geen technologiefobie. Dit is een generatie die ziet dat de banen waarvoor zij zich opleiden, verdampen terwijl ze nog in de collegebanken zitten.

De kloof gaat dieper dan gevoel. MIT Technology Review documenteerde op basis van het Stanford-rapport een perceptieverschil van 50 procentpunten: 73 procent van de Amerikaanse AI-experts is positief over de impact van AI op werk, tegenover 23 procent van het brede publiek. Andrej Karpathy wees op de verklaring. Wie tweehonderd dollar per maand betaalt voor een premium codemodel, gebruikt in feite een andere technologie dan iemand die zes maanden geleden de gratis versie uitprobeerde om een bruiloft te plannen. Die twee groepen praten langs elkaar heen. Ze leven in parallelle werkelijkheden.

Bij Anthropic voorspelde een onderzoeker op het gebied van maatschappelijke impact, gevraagd naar een optimistisch toekomstbeeld, eerst een recessie en een ineenstorting van de instapladder voor starters, voordat ze uiteindelijk voordelen zag. Anthropic-CEO Dario Amodei was minder voorzichtig. Hij noemde AI een "general labor substitute" die binnen vijf jaar alle menselijke banen zou kunnen doen. Begin april publiceerde OpenAI een dertien pagina's tellend beleidsvoorstel: hogere belastingen op AI-vervanging, een publiek vermogensfonds, een vierdaagse werkweek. Het verscheen op dezelfde dag dat The New Yorker een zeventienduizend woorden tellend portret publiceerde waarin Altmans omgang met de waarheid centraal stond. Kort daarna gooide iemand een molotovcocktail naar Altmans huis in San Francisco.

De econoom Alex Imas van de University of Chicago zegt het scherp: "Exposure alone is a completely meaningless tool for predicting displacement." De modellen waarmee OpenAI en Anthropic berekenen welke banen geraakt worden, meten alleen welke taken AI technisch kan overnemen, niet wat er daarna economisch gebeurt. Als AI een ontwikkelaar drie keer zo productief maakt en de vraag naar software groeit, komen er juist banen bij. Blijft de vraag gelijk, dan volgen ontslagen. Dat verschil hangt af van prijselasticiteit per sector, en die data bestaat simpelweg niet. "We need like a Manhattan Project to collect this," zegt Imas.

Hier zit de eerlijke tegenwerping. LinkedIn-data, gepresenteerd op de Semafor World Economy Summit half april, laat zien dat de hiring-daling van 20 procent sinds 2022 niet door AI komt maar door rentestijgingen. In sectoren waar verdringing het meest verwacht werd (klantenservice, administratie, marketing) is de klap niet harder dan elders. De angst loopt mogelijk vooruit op de realiteit. Maar LinkedIn waarschuwt voor iets anders: de vaardigheden die een gemiddelde baan vereist zijn de afgelopen jaren 25 procent veranderd. Tegen 2030 verwacht het platform dat dit 70 procent wordt. Zelfs als je baan blijft bestaan, verandert hij onder je.

En daar zit het ongemak. De permanente onderklasse die in Silicon Valley als abstracte dreiging wordt besproken, hoeft niet te bestaan uit mensen zonder werk. Het kunnen net zo goed mensen zijn met een baan die stilletjes is uitgehold: dezelfde titel, minder autonomie, taken die steeds meer neerkomen op het controleren van output die een machine heeft geproduceerd. Kyle Kingsbury, de maker van het Jepsen-testframework, heeft er een term voor: meat shields. Mensen die niet worden aangenomen om te denken, maar om als juridisch vangnet te dienen voor systemen die niemand echt overziet.

De kanaries in de kolenmijn zijn de studenten die weglopen uit informatica, de starters die geen eerste baan vinden, de twintigers die woede voelen waar een jaar geleden nog nieuwsgierigheid zat. Ze worden niet verdrongen door een robot die hun stoel overneemt. Ze worden verdrongen door een verschuiving in wat hun kennis waard is, nog voor ze de kans hebben gehad die kennis toe te passen. De eerste trede is niet afgebroken. Hij lost op.