J. Scott Davis, adjunct-vicepresident onderzoek bij de Federal Reserve Bank of Dallas, publiceerde op 24 februari 2026 een artikel waarin hij stelde dat de impact van kunstmatige intelligentie op de arbeidsmarkt afhangt van de vraag of het de taken van werknemers automatiseert of verbetert. Vroege werkgelegenheids- en loongegevens suggereren dat AI beide tegelijkertijd kan doen.
Het onderscheid tussen codificeerbare kennis (zoals gevestigde informatie in een leerboek) en stilzwijgende kennis (begrip verkregen door ervaring) is cruciaal. Als AI codificeerbare kennis kan repliceren, maar geen stilzwijgende kennis, zal het banen automatiseren die codificeerbare kennis vereisen, maar banen aanvullen waarvoor ervaringsgerichte stilzwijgende kennis vereist is. Dit onderscheid suggereert verder dat AI beginnende werknemers kan vervangen, maar de inspanningen van oudere werknemers kan vergroten. In beroepen waar de impact van AI aanzienlijk is, laten stijgende lonen een sterke nadruk zien op de stilzwijgende kennis en ervaring van werknemers.
Sinds de release van ChatGPT in het najaar van 2022 is de totale werkgelegenheid in de Verenigde Staten met ongeveer 2,5% gegroeid, maar de werkgelegenheid in aan AI blootgestelde sectoren is aanzienlijk achtergebleven. De werkgelegenheid in de computersysteemontwerp- en aanverwante dienstensector daalde met 5%, en de werkgelegenheid in de 10% van de sectoren die het zwaarst door AI worden getroffen, daalde in totaal met 1%, volgens een index ontwikkeld door Edward W. Felten, Manav Raj en Robert Seamans. Deze daling van de werkgelegenheid trof vooral jongere werknemers onder de 25 jaar, terwijl de werkgelegenheid van oudere werknemers niet daalde. Stanford University-onderzoeker Erik Brynjolfsson en anderen wezen erop dat de daling van de werkgelegenheid in aan AI blootgestelde industrieën vooral gericht is op jongeren. Eerdere analyse door de Dallas Fed-econoom Tyler Atkinson toonde aan dat dit niet te wijten is aan ontslagen, maar aan de lage arbeidsparticipatie van jonge werkzoekenden en pas afgestudeerden die te maken krijgen met een moeilijke werkplek op AI-gerelateerde gebieden.
Hoewel de werkgelegenheid in aan AI blootgestelde sectoren achterblijft, ligt de loongroei boven het nationale gemiddelde. Sinds de herfst van 2022 is het nationale nominale weekgemiddelde met 7,5% gestegen, waarbij de industrie voor het ontwerpen van computersystemen met 16,7% is gestegen en de lonen in de top 10% van de sectoren die zijn blootgesteld aan AI met 8,5% zijn gestegen. Uit een analyse van 205 beroepen blijkt dat de blootstelling aan AI niet direct gerelateerd is aan de loongroei na 2022.
Hoe kan het fenomeen van afnemende werkgelegenheid maar stabiele lonen worden verklaard? Als AI alleen maar banen automatiseert, zouden zowel de lonen als de werkgelegenheid moeten dalen. Uit onderzoek van econoom David Autor en anderen blijkt dat verbeterde patenten de vraag naar arbeid vergroten, terwijl automatiseringspatenten de vraag verminderen. AI kan voor sommige banen experttaken automatiseren, waardoor vaardigheden overbodig worden, of het kan routinetaken voor een andere baan automatiseren, waardoor werknemers zich kunnen concentreren op hoogwaardige activiteiten. Brynjolfsson en anderen speculeren dat AI-automatisering kennis kan coderen (boeken leren), maar ervaringsgerichte stilzwijgende kennis niet kan repliceren. Voor junior medewerkers vormen de codeerbare taken het expertgedeelte; voor senior medewerkers vormen zij het lagere deel, waardoor ze de nieuwkomer vervangen maar de veteraan aanvullen.
Om de behoefte van een beroep aan codificeerbare of stilzwijgende kennis te beoordelen, berekende Davis de ervaringspremie (het verschil tussen de lonen van senioren en junioren) met behulp van gegevens van het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics. Uit een analyse van 205 beroepen blijkt dat de ervaringspremie positief gerelateerd is aan de blootstelling aan AI. Beroepen met een hoge blootstelling hebben doorgaans hogere ervaringspremies, met een mediaan van 40%, en advocaten, enz., hebben een hogere ervaringspremie van meer dan 100%. Uit regressieanalyse blijkt dat voor beroepen met gemiddelde ervaringspremies de blootstelling aan AI een verwaarloosbare impact heeft op de loongroei (-0,05 procentpunt). Blootstelling aan AI in beroepen met een lage ervaring en premie (zoals chef-koks op korte termijn) zorgde ervoor dat de loongroei met 0,28 procentpunt daalde; in beroepen met een hoge ervaringspremie steeg het met 0,2 procentpunt, waarbij AI werknemers op instapniveau verving maar oudere werknemers aanvulde.
Jonge werkzoekenden kunnen moeilijke tijden tegemoet gaan naarmate het ervaringsrendement toeneemt in carrières die aan AI zijn blootgesteld. Senior werknemers, vooral degenen in beroepen met hoge ervaringspremies, lijken zich geen zorgen te hoeven maken over de massale werkloosheid, omdat de kans groter is dat AI hun stilzwijgende kennis zal aanvullen. Dit heeft diepgaande gevolgen voor de samenleving en de arbeidsorganisatie. Het huidige carrièrepad voor bedienden is om rechtstreeks van school naar beginnende posities te gaan om stilzwijgende kennis te leren, maar AI maakt het opleiden van dergelijke werknemers op de korte termijn duur. Op de lange termijn moeten we opnieuw nadenken over de manier waarop nieuwkomers ervaring opdoen.