Werken met AI: hoe voorkom je cognitische overgave?

Waarom zijn medewerkers productiever met AI, maar organisaties niet?

We moeten serieus praten over hoe we AI gebruiken. We weten dat de meeste medewerkers er dagelijks mee werken:

87% van de mensen gebruikt AI op het werk. 75% zegt daardoor productiever te zijn.

Toch:

Slechts 13% gelooft dat hun organisatie daadwerkelijk beter presteert.

Hoe kan dat? Steeds meer onderzoek wijst op dezelfde verklaring: het heeft te maken met de manier waarop we ons denkvermogen inzetten wanneer we samenwerken met kunstmatige intelligentie.

Wat is cognitieve overgave bij het werken met AI?

De meesten van ons kennen de term cognitive offloading: het gebruik van hulpmiddelen om de mentale inspanning voor een taak te verminderen.
Denk aan het gebruik van Google Maps in plaats van een route uit het hoofd te leren, of het instellen van agenda-herinneringen in plaats van alle afspraken zelf te onthouden. Maar cognitieve overgave is iets anders. Het gaat veel verder dan het uitbesteden van een deel van het denkwerk.

Een onderzoek van The Wharton School uit 2026 definieert het als: "Het overnemen van AI-uitkomsten met minimale kritische beoordeling, waarbij intuïtie en bewuste afweging worden genegeerd."

 "Een rekenmachine neemt een specifieke taak over terwijl menselijk redeneren de regie houdt. Cognitische overgave is iets anders. Het ontstaat wanneer AI niet alleen een taak uitvoert, maar feitelijk de beslissing neemt, en iemand die beslissing overneemt zonder te beseffen dat die verantwoordelijkheid is verschoven."

 – Gideon Nave, PhD, Carlos and Rosa de la Cruz Associate Professor en universitair hoofddocent Marketing aan The Wharton School. 

Waarom vertrouwen we AI zo gemakkelijk?

Waarom levert AI niet de productiviteitswinst op die organisaties hadden verwacht?

Elke Insights-voorkeurskleur brengt een combinatie van kwaliteiten en valkuilen met zich mee. En die werken ook door in onze denkpatronen. Het is niet ondenkbaar dat het verschil van 62 procentpunten tussen medewerkers die zich individueel productiever voelen en organisaties die blijven steken op 13%, deels wordt veroorzaakt doordat mensen te veel op AI vertrouwen. Maar het gaat dieper dan dat.
Volgens het AI-rapport van Glean zijn er twee manieren waarop mensen AI gebruiken. En beide kunnen de productiviteitswinst op een andere manier tenietdoen:

Over betrokkenheid gesproken... Het klinkt misschien logisch dat botsitters , de mensen die AI-output zorgvuldig controleren en zorgen voor accurate, relevante resultaten , de meest betrokken medewerkers zouden zijn. Maar het tegenovergestelde blijkt waar.

Voor botsitters bestaat er namelijk zoiets als een ‘contextbelasting’. Volgens het Work AI Report geldt: hoe meer tijd medewerkers besteden aan het voorzien van AI van de juiste context, hoe groter de kans dat ze zich uitgeput voelen. Voor elke 10% extra tijd die zij hieraan besteden, neemt de kans dat zij zich “opgebrand” voelen met 25% toe.

Daar komt nog iets bij: de heel menselijke frustratie van het voortdurend moeten controleren of corrigeren van het werk van collega’s die AI-output zonder kritische beoordeling overnemen. Dat is ongemakkelijk, kan spanning veroorzaken en leidt gemakkelijk tot irritatie.
Die frustratie wordt alleen maar groter wanneer managers werk prijzen dat er professioneel uitziet, maar in werkelijkheid gebaseerd is op gebrekkige AI-output. Dan voelt het alsof zorgvuldigheid en kritisch denken minder worden gewaardeerd dan snelheid.

Het is dan ook niet verrassend dat 73% van de botsitters aangeeft eerder geneigd te zijn om naar een andere baan uit te kijken.

Maar wacht eens, kan AI creativiteit niet juist vergroten?

Dat kan zeker. Een onderzoek uit 2024 van de University of Exeter en de UCL School of Management liet zien dat generatieve AI, mits goed ingezet, de creativiteit van individuen vergroot. Helaas gaat dat nog altijd ten koste van de ‘collectieve originaliteit’.

De onderzoekers schrijven:

 “We ontdekten dat toegang tot ideeën die door generatieve AI zijn gegenereerd ervoor zorgt dat verhalen als creatiever, beter geschreven en plezieriger worden beoordeeld, vooral wanneer ze zijn geschreven door mensen die van nature minder creatief zijn.”

 Maar er zit een belangrijke kanttekening aan.

Een vervolgonderzoek van het MIT uit 2025 laat zien dat die creatieve winst niet automatisch ontstaat. Met andere woorden: alleen het gebruik van ChatGPT maakt je niet vanzelf een betere schrijver, onderzoeker of probleemoplosser. Het verschil zit in de manier waarop je AI inzet.

 “Medewerkers die hun taken actief analyseren, hun eigen denkproces monitoren en hun aanpak voortdurend bijstellen, wat bekendstaat als metacognitieve strategieën, gebruiken generatieve AI significant vaker op manieren die creativiteit bevorderen. Dat komt doordat zij AI beter benutten om toegang te krijgen tot ‘cognitieve hulpbronnen’: de bouwstenen die creatief denken mogelijk maken.”

Waarom kritisch denken belangrijker is dan prompten

 "Metacognitie, nadenken over hoe je denkt, vormt de ontbrekende schakel tussen AI gebruiken en AI goed gebruiken. Het helpt mensen betere vragen te stellen, beperkingen in je kennis te herkennen en echt waarde uit AI te halen, in plaats van er passief op te vertrouwen."

 – Jackson Lu, General Motors Professor Management aan MIT Sloan

En ondanks het belang ervan, lijkt kritisch denken op dit moment juist schaars op de werkvloer.

Uit een intern onderzoek onder Insights-klanten in 2026 bleek dat 73% van de respondenten kritisch denken ziet als een van de belangrijkste ontbrekende vaardigheden binnen hun organisatie. Meer dan de helft (52%) noemt het zelfs dé belangrijkste ontbrekende vaardigheid.

Als je terugdenkt aan die kloof van 62 procentpunten, begint dat steeds logischer te klinken.

Hoe kunnen organisaties cognitieve overgave verminderen?

Toen hij sprak over het MIT-onderzoek, zei Jackson Lu:

 "Zelfs de krachtigste AI vergroot de creativiteit niet als mensen niet weten hoe ze die effectief kunnen gebruiken. Organisaties die het maximale uit AI willen halen, moeten daarom investeren in kritisch denken en het vermogen om bewust naar het eigen denkproces te kijken."

Daarom heeft Insights onlangs een nieuwe toepassing toegevoegd aan Insights Discovery die laat zien hoe onze voorkeuren invloed hebben op de manier waarop we denken, waar onze natuurlijke kwaliteiten liggen en welke mogelijke aannames of vooroordelen kunnen ontstaan.

Door inzicht te krijgen in onze kritische denkstijl kunnen we evenwichtigere beslissingen nemen, effectiever samenwerken met anderen en onze aanpak aanpassen wanneer verschillende situaties daarom vragen.

Insights Discovery is een psychometrische leerervaring gebaseerd op een model met vier kleuren, dat helpt om verschillende persoonlijkheidskenmerken en voorkeuren te beschrijven en bespreekbaar te maken. In essentie gaat het over hoe we communiceren en samenwerken in verschillende situaties.

Elke kleur brengt een combinatie van kwaliteiten en valkuilen met zich mee. Die kenmerken zie je niet alleen terug in hoe we communiceren en samenwerken, maar ook in onze denkpatronen.

Hoe Insights Discovery kritisch denken ontwikkelt

Insights Discovery Kritische denkstijlen begeleidt deelnemers aan de hand van een besluitvormingskader dat hen helpt om goede afwegingen te maken, vooral als het gaat om het gebruik van AI-output.

Het programma bouwt voort op het principe dat sterke organisatieprestaties niet voortkomen uit het produceren van antwoorden alleen. Het gaat erom hoe goed we die antwoorden beoordelen, erop voortbouwen, ze ter discussie stellen en ze vertalen naar beslissingen en acties waarvoor we verantwoordelijkheid nemen.

De menselijke bijdrage wordt belangrijker omdat AI steeds beter wordt in het genereren van content en, via agents, steeds vaker namens ons handelt. Daardoor raken mensen verder verwijderd van het denkproces achter wat er is geproduceerd.

De vraag verandert van: ‘Kunnen we een antwoord genereren?’ naar: ‘Kunnen we onderscheid maken tussen een zwak antwoord en een sterk antwoord? Durven we een gebrekkige aanname ter discussie te stellen? En kunnen we effectief beslissen wat de volgende stap is?’

Succes hangt af van het moment waarop je begint en van hoe ver medewerkers al zijn meegegaan in het blind vertrouwen op AI en het uitbesteden van denkwerk aan technologie. Hoe eerder je begint, hoe beter.

Dr Tanya Boyd, werkzaam bij Insights, kijkt vanuit een breed perspectief naar dit vraagstuk. Zij zegt:

 "Menselijke vaardigheden zoals kritisch denken en samenwerken zijn strategisch. Ze bepalen hoe organisaties productiviteit omzetten in prestaties. We weten dat zelfinzicht de basis vormt voor het ontwikkelen en activeren van deze vaardigheden. Beter denken hangt niet alleen af van de kwaliteit van de informatie die voor ons ligt, maar ook van ons vermogen om onszelf te begrijpen en effectief samen te werken met de mensen om ons heen."

Bronnen gebruikt in dit artikel:

Kosmyna, N et al. Thinking Fast, Slow and Artificial: Generative AI Reduces Cognitive Effort While Thinking. SSRN. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6097646

Glean. Work AI Index. https://www.glean.com/work-ai-institute/reports/work-ai-index

Brynjolfsson, E, Rock, D and Syverson, C. The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies. American Economic Journal: Macroeconomics. https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/mac.20180386

Davenport, T. Ten Reasons Why We Won't See Productivity. Substack. https://tdavenport.substack.com/p/ten-reasons-why-we-wont-see productivity

Doshi, A R and Hauser, O P. Generative AI Enhances Individual Creativity but Reduces the Collective Diversity of Novel Content. Science Advances. https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adn5290

MIT Sloan School of Management. Does generative AI actually enhance creativity in the workplace? https://mitsloan.mit.edu/press/does generative-ai-actually-enhance-creativity-workplace