AI wordt al gebruikt op de werkplekken in Europa, maar niet ten koste van jonge werknemers

De introductie van ChatGPT in november 2022, gevolgd door de snelle introductie van grote taalmodellen, leidde tot talrijke analyses die probeerden vast te stellen of de technologie een negatieve werkgelegenheidsschok heeft veroorzaakt voor jongeren die de arbeidsmarkt betreden. Verschillende vroege studies gericht op de Verenigde Staten stelden dat de daling van vroege aanwervingen werd veroorzaakt door de technologie (Brynjolfsson et al., 2025; Dominski en Lee, 2025; Massenkoff en McCrory, 2026). Anderen suggereren dat de recente negatieve werkgelegenheidsresultaten voor jonge werknemers worden veroorzaakt door de toename van thuiswerken in plaats van door generatieve kunstmatige intelligentie (AI) (Lambert en Schindler, 2026). Bovendien tonen analyses die zich richten op de eurozone aan dat de recente zwakte in de jeugdwerkgelegenheid volgde op een periode van uitzonderlijk sterke banengroei en deels kan worden gelezen als een normale herbalancering van de arbeidsmarkt (Chaloupka en Dias da Silva, 2026).

Dit artikel draagt bij aan deze debatten door de arbeidsmarktuitkomsten in de EU27 te vergelijken voor jonge werknemers (15 tot 29 jaar) en prime-age werknemers (30 tot 49 jaar) tussen 2011 en 2025. Het verschilt op twee punten van het meeste bestaande werk. Ten eerste test het de jeugdspecifieke claim tegen een vergelijkingsgroep over een venster dat lang genoeg is om een schok van een trend te onderscheiden. Ten tweede gebruikt het een maatstaf voor generatief AI-gebruik in plaats van blootstelling aan AI om te volgen of arbeidsmarktuitkomsten voor jonge en prime-age werknemers verschillen afhankelijk van hoe ver de technologie daadwerkelijk is overgenomen in de beroepen waarin zij werken.

Tegen de achtergrond van het herstel na de pandemie sluiten recente ontwikkelingen in aanwervingen grotendeels aan bij cyclische arbeidsmarktdynamiek. De aanwervingen waren sterk in 2022, op het hoogtepunt van het herstel, en laten daarna een geleidelijke normalisatie zien (Figuur 1). Het aanwervingspercentage onder jongeren, dat iedereen van 15 tot 29 jaar telt in een baan die ze in de voorgaande 12 maanden waren begonnen, als aandeel van alle mensen in die leeftijdsgroep, of ze nu in de beroepsbevolking zitten of niet, lag in 2019 op 16,5%; het steeg tot 17,9% in 2022 en daalde tot 15,9% in 2025. Het prime-leeftijdspercentage volgde hetzelfde verloop, van 9,6% in 2019 tot 10,2% in 2022 en 8,9% in 2025. Voor jonge werknemers zijn de schommelingen in beide richtingen breder, in overeenstemming met hun grotere respons op de cyclus, maar het profiel is hetzelfde voor beide leeftijdsgroepen: sterke banengroei tot 2022, gevolgd door een afkoeling waardoor beide cijfers iets onder hun niveaus van vóór de pandemie zijn gevallen, met 3,5% voor jongeren en 7,4% voor werknemers in de prime-age.

Werkloosheid is het enige gebied waarin jongeren terrein hebben verloren ten opzichte van degenen met de prime arbeidsleeftijd (Figuur 2). Beide groepen eindigen 2025 met een lager werkloosheidspercentage dan in 2019, maar het prime-age percentage daalde veel verder. Het jeugdwerkloosheidspercentage steeg van 11,97% naar 11,73% en het prime-age percentage daalde van 5,99% naar 5,09%. Geïndexeerd op basis van de eigen waarde van elke groep voor 2019 staan jongeren in 2025 op 98, terwijl de waarde voor mensen in de prime leeftijdscategorie 85 is. In Figuur 2 zijn twee afzonderlijke fasen te onderscheiden. Ten eerste dreef de pandemie de jeugdwerkloosheid met 12,5% omhoog tegenover 5,6% voor mensen van de prime arbeidsleeftijd; deze kloof herstelde zich nooit na de pandemie. Ten tweede is sinds 2023 het werkloosheidspercentage van prime-age werknemers blijven dalen, terwijl het jeugdpercentage weer steeg naar het niveau van 2019. Tegen de pre-pandemie trend in, toen de twee series bijna gelijktijdig bewogen bewoog, is de toenemende afwijking in de reeks na 2020 opmerkelijk.

Binnen de jonge groep is de afkoeling van de arbeidsmarkt niet specifiek voor afgestudeerden. Degenen met een tertiair onderwijs eindigen 2025 in de sterkste positie van de drie groepen onderwijsniveau: hun werkgelegenheidspercentage is het enige boven het niveau van 2019, een stijging van 3,0%, terwijl hun werkloosheidspercentage 1,7% lager ligt dan dat van 2019 (Figuur 3). Bovendien behouden degenen met een gemiddeld opleidingsniveau hun positie van 2019 vrijwel exact over alle drie de indicatoren, met hun werkgelegenheidspercentage onveranderd en hun werkloosheidspercentage iets lager. De verslechtering van het werkgelegenheidspercentage concentreert zich in de groep met een laag opleidingsniveau: hun werkgelegenheidsgraad daalde 4,1% onder het niveau van 2019, bijna volledig in 2025, en hun werkloosheidspercentage is het enige dat de periode boven het niveau van vóór de pandemie eindigt.

Figuur 3

Labour market position of young people aged 15–29 by educational attainment, EU27, 2019–2025, indexed values

Notes: Index for 2019 = 100. Each panel indexes the three attainment groups relative to their own 2019 value. ISCED 0–2 corresponds to less than primary, primary and lower secondary education; ISCED 3–4 corresponds to upper secondary and post-secondary non-tertiary education; ISCED 5 and above corresponds to tertiary education, including short-cycle tertiary, bachelor’s, master’s and doctoral programmes. The employment rate is the percentage of employed people as a share of the population; the unemployment rate is the percentage of unemployed people as a share of the labour force; the hiring rate is the number of people who have started a job within the previous 12 months as a share of the population. Workers whose start date in a job is not recorded are counted in the population but not among recent hires, so hiring levels are slightly understated.

Bron: Author, based on EU-LFS extractions; EU27 aggregate.

Openen in datacatalogus

Share

Share or save

De werkgelegenheid in de EU27 verschuivt naar de beroepen waar AI daadwerkelijk wordt gebruikt, en deze verschuiving is gemeenschappelijk voor beide leeftijdsgroepen (Figuur 4). Tussen 2019 en 2025 steeg het aantal jonge werknemers in veelgebruikte beroepen (zie noot bij Figuur 4 voor hoe deze beroepsgroepen worden gedefinieerd) met 16,4%, van 9,07 miljoen naar 10,6 miljoen, terwijl het aantal werknemers in de prime-age in dezelfde beroepen met 15,0% steeg, van 30,7 miljoen naar 35,3 miljoen. Aan de andere kant van de verdeling verloren beide groepen hun werkgelegenheid: laaggebruikte beroepen verloren in dezelfde periode 7,2% van hun jonge werknemers en 11,4% van hun prime-age medewerkers. De beroepen die worden gekenmerkt door gemiddeld gebruik van AI liggen tussen de twee groepen in: de jeugdwerkgelegenheid steeg daar met 1,2%, terwijl de werkgelegenheid in prime-age met 4,4% daalde. Dit patroon dateert van vóór het gebruik van generatieve AI. De werkgelegenheid in beroepen met veel gebruik steeg sinds 2013 voor zowel jonge als prime-age werknemers, toen het 86% van het niveau van 2019 bedroeg voor jongeren en 92% voor mensen van de hoogste werkende leeftijd. In plaats van een breuk met de trend te markeren, zetten de jaren na 2022 dus een structurele verschuiving in de werkgelegenheid voort – die al meer dan tien jaar gaande is – richting beroepen die vaker AI gebruiken.

Figuur 4

Occupational AI use by employees aged 15–29 and 30–49, EU27, 2011–2025, indexed values

Notes: Index for 2019 = 100. The dashed vertical lines indicate the release of ChatGPT in November 2022. Occupations are ranked by the share of workers reporting that they had used an AI-powered tool in their main job in the previous 12 months, as measured in the AIM-WORK survey conducted by the European Commission’s Joint Research Centre (JRC). They are divided into three groups of roughly equal employment size, using employment before 2022, so each group contains about a third of all employees rather than a third of all occupations. Low, medium and high AI use refer to the proportion of workers in that occupation who use AI. Examples of occupations that report high AI use are information and communications technology professionals and business and administration professionals. The medium use group includes science and engineering associate professionals, health professionals and sales workers. The low use group includes personal service workers, drivers, mobile plant operators and building trades.

Bron: Author, based on EU-LFS extractions; JRC AIM-WORK survey 2024–2025; EU27 aggregate.

Openen in datacatalogus

Share

Share or save

Figuur 5 onthult de aanwervingstrends voor jonge en prime-age werknemers binnen de drie verschillende groepen AI-gebruik. Elke regel geeft het aandeel van de aanstellingen in die groep weer die in de afgelopen 12 maanden een baan in die groep hebben aangenomen. De drie delen tellen samen uit 100 voor elke groep, terwijl de twee groepen direct vergelijkbaar zijn. De figuur laat zien dat sinds 2011 de beroepsmix gestaag is verschoven naar beroepen waar AI wordt gebruikt. Onder jongeren steeg het aandeel nieuwe medewerkers dat in veelgebruikte beroepen terechtkomt van 23,1% in 2011 naar 27,7% in 2019 en 30,3% in 2025, terwijl het aandeel dat in laaggebruikte beroepen terechtkomt daalde van 35,5% in 2011 naar 29,4% in 2025. Een vergelijkbaar patroon ontstaat voor werknemers in de prime-age: tussen 2011 en 2025 steeg het percentage van 25,8% naar 34,8% in de groep met veel gebruik en daalde van 42,1% naar 32,8% in de categorie met weinig gebruik. Het cijfer laat echter ook een daling zien op twee gebieden. Jongeren zijn minder geconcentreerd dan werknemers in prime-age in banen waar AI wordt gebruikt: in 2025 was 30,3% van de medewerkers in deze functies jongeren, terwijl 34,8% tussen de 30 en 49 jaar oud was. En sinds 2022 is het aandeel jonge medewerkers dat naar beroepen met veel gebruik gaat lichtjes gedaald met 0,7 procentpunt, terwijl het aandeel dat naar middelhoge functies gaat, met 1,3 punten is gestegen.

Figuur 5

Share of new hires by occupational AI use, EU27, 2011–2025 (% of the age band’s hires)

Notes: ‘Hires’ refer to people who have been in their job for 12 months or less. The dashed vertical lines indicate the release of ChatGPT in November 2022. Occupations are ranked by the share of workers reporting that they had used an AI-powered tool in their main job in the previous 12 months, as measured in the AIM-WORK survey. They are divided into three groups of roughly equal employment size, using employment before 2022, so each group contains about a third of all employees rather than a third of all occupations. Low, medium and high AI use refer to the proportion of workers in that occupation who use AI. AI use ranges from 1.3% to 17.2% of workers across the occupations in the low-use group, from 17.4% to 36.7% in the medium-use group, and from 36.9% to 58.8% in the high-use group.

Bron: Author, based on EU-LFS extractions; JRC AIM-WORK survey 2024–2025; EU27 aggregate.

Openen in datacatalogus

Share

Share or save

Het hier verzamelde bewijs ondersteunt niet de bewering dat generatieve AI een jeugdspecifieke werkgelegenheidsschok in de EU heeft veroorzaakt. De aanwerving is sinds 2022 vertraagd voor zowel jonge als prime-age werknemers en in alle drie de groepen beroepen die AI gebruiken. Dit volgt op een uitzonderlijk hoge werkgelegenheidsgroei in 2022 in plaats van een stabiele basislijn. De werkgelegenheid blijft verschuiven naar beroepen waarin de technologie het meest wordt gebruikt, en dat geldt voor zowel jonge als prime-age werknemers, waarmee een structurele arbeidsherverdeling die sinds 2013 gaande is, voortduurt. Wat betreft het effect op werving, geldt de scherpere vertraging in aanwervingen in beroepen die na 2022 wordt gekenmerkt door een hoog gebruik van AI voor prime-age werknemers en jonge werknemers in gelijke mate. Vergeleken met 2019 is het werven bij jongeren in elke groep beroepen die AI gebruiken minder afgenomen.

Twee kwesties zijn het vermelden waard. De eerste heeft betrekking op werkloosheid, het enige gebied waarin jongeren terrein hebben verloren ten opzichte van degenen in de beste werkende leeftijd. Deze kloof ontstond echter tijdens de pandemie in plaats van na november 2022 (toen ChatGPT werd uitgebracht) en is sindsdien verder uitgebreid. In feite is het werkloosheidspercentage onder jongeren teruggekeerd naar het niveau van vóór de pandemie, terwijl het werkloosheidspercentage van prime-age werknemers is blijven dalen. Het tweede is de relevantie van het opleidingsniveau. Binnen de jonge groep is de daling van de werkgelegenheid geconcentreerd onder degenen met een laag opleidingsniveau, van wie het werkgelegenheidspercentage in 2025 4,1% lager lag dan het niveau van 2019 en waarvan het werkloosheidspercentage het enige is dat boven het niveau van vóór de pandemie ligt.

Gezamenlijk wijst het bewijs op een arbeidsmarkt waar AI wordt gebruikt, maar niet een waarin jonge werknemers een onevenredige werkgelegenheidskosten dragen.