Jongeren in Nederland en België kiezen dit studiejaar vaker voor technische en praktische opleidingen. Scholen en loopbaanbegeleiders zien meer interesse in ICT, engineering en vakmanschap. De zichtbaarheid van generatieve AI, zoals ChatGPT van OpenAI en Copilot van Microsoft, speelt hierin mee. Ook de Europese AI-verordening en de gevolgen voor overheid en bedrijven sturen verwachtingen over werkzekerheid en salaris.
AI maakt techniek aantrekkelijk
Generatieve AI is software die zelf tekst, code of beelden maakt. Jongeren zien dagelijks wat deze algoritmen kunnen. Ze proberen ChatGPT, Google Gemini of GitHub Copilot uit en krijgen direct resultaat. Dat maakt digitale beroepen tastbaar en concreet.
De zichtbaarheid van zulke systemen verlaagt de instapdrempel. Een taalmodel, een systeem dat patronen in tekst leert, helpt bij huiswerk of programmeeropgaven. Dat wekt nieuwsgierigheid naar ICT, data en robotica. Het beeld dat je snel iets bruikbaars kunt bouwen, trekt aan.
Opleidingsmarkten spelen daarop in met workshops, challenges en introductievakken. Studenten schrijven zich in voor keuzevakken over AI en data-analyse. Ook in het middelbaar onderwijs groeit de aandacht voor digitale geletterdheid. Die vroege kennismaking vergroot de kans op een technische studiekeuze.
Motivatie komt niet alleen uit fascinatie voor technologie. Jongeren noemen ook baanzekerheid en de energietransitie als redenen. Ze zien dat automatisering alle sectoren raakt, van zorg tot logistiek. Daardoor voelt een technische basis als een veilige keuze.
Vraag naar digitale skills
Werkgevers in Nederland en Vlaanderen zoeken op brede schaal ICT’ers en technici. UWV en VDAB signaleren structurele tekorten in softwareontwikkeling, cybersecurity en industriële automatisering. Bedrijven willen mensen die systemen kunnen bouwen én begrijpen. Dat versterkt de aantrekkingskracht van opleidingen met een duidelijke baanperspectief.
De EU wil in 2030 20 miljoen ICT-specialisten; op het moment van schrijven zijn het er circa 9 à 10 miljoen in de EU.
Die kloof vergroot de onderhandelingspositie van starters. Stageplekken en traineeships zijn schaars maar gericht, met snelle instroom naar vaste banen. Lonen liggen in veel digitale functies relatief hoog voor beginners. Dat weegt mee bij de studiekeuze.
Tegelijk vragen werkgevers om basisvaardigheden in data voor álle beroepen. Monteurs, planners en verpleegkundigen werken steeds vaker met dashboards en sensoren. Wie data kan lezen en processen kan verbeteren, is flexibeler inzetbaar. Opleidingen die die mix bieden, winnen aan populariteit.
Er schuilt ook een risico op mismatches. Als curricula niet snel genoeg meebewegen, veroudert kennis in hoog tempo. Studenten hebben baat bij projecten met echte datasets en moderne tools. Samenwerking met bedrijven en publieke instellingen maakt het verschil.
Europese AI-verordening stuurt vraag
De AI-verordening van de EU treedt gefaseerd in werking tussen 2024 en 2026, op het moment van schrijven. De wet hanteert risicoklassen en stelt eisen aan onder meer data, transparantie en toezicht. Systemen voor onderwijs, rekrutering en publieke diensten vallen sneller in de hogere risicoklassen. Daardoor groeit behoefte aan compliance-, audit- en AI-governance-expertise.
Organisaties moeten straks kunnen uitleggen hoe algoritmen beslissen. Dat vraagt om documentatie, testprotocollen en dataminimalisatie, een AVG-vereiste die betekent dat je niet meer gegevens verzamelt dan nodig. Studenten leren daarom vaker over modelbias, uitlegbaarheid en privacy. Zo ontstaan functies op het snijvlak van techniek, recht en ethiek.
Voor overheden heeft de Europese AI-verordening gevolgen: inkoop, toezicht en dienstverlening veranderen. Gemeenten en uitvoeringsinstanties hebben mensen nodig die aanbestedingen en risicoanalyses voor AI-systemen kunnen beoordelen. Ook dat versterkt de vraag naar juridisch-technische profielen. Het maakt publieke sectoren tot relevante werkgevers voor AI‑talent.
De wet stimuleert bovendien kwaliteitsnormen en certificering. Dat geeft opleidingen een duidelijke kapstok voor leeruitkomsten. Hogescholen koppelen minoren aan eisen voor data governance en modelvalidatie. Zo sluit onderwijs beter aan op nieuwe beroepsrollen.
Onderwijs schuift curriculum bij
Scholen voegen snel modules over AI-geletterdheid toe, de basiskennis om systemen verantwoord te gebruiken. Universiteiten en hogescholen bieden keuzevakken in machine learning en data-ethiek. In Nederland werken instellingen via SURF en de Nederlandse AI Coalitie aan richtlijnen en samenwerkingsprojecten. ELSA-labs voor verantwoorde AI leveren cases voor onderwijs en onderzoek.
Het mbo en Vlaamse duaal leren bouwen praktijklabs met echte machines en sensoren. Studenten testen voorspellend onderhoud en kwaliteitscontrole met data. Zo leren ze hoe AI bestaande processen ondersteunt in plaats van vervangt. Bedrijfsprojecten maken vaardigheden direct toepasbaar.
Scholen stellen ook regels op voor gebruik van generatieve AI in de klas. Ze werken met plagiaat- en AI‑detectoren, die zelf fouten kunnen maken, en benadrukken bronvermelding. Open-sourcealternatieven en privacyvriendelijke instellingen worden verkend. De AVG vraagt om Data Protection Impact Assessments voordat nieuwe tools in de les komen.
Technische termen krijgen een plek in de basis. Studenten leren wat trainingsdata zijn, en waarom versleuteling helpt om gegevens te beschermen. Ze oefenen met prompten, het formuleren van goede opdrachten aan een model. En ze reflecteren op beperkingen, zoals hallucinaties van taalmodellen.
Praktische beroepen digitaliseren mee
De digitalisering raakt ook vakmanschap. Monteurs gebruiken diagnose-apps en AR-brillen voor onderhoud. Magazijnen plannen met algoritmen en robots, onder toezicht van mensen. De combinatie van hands-on werk en datavaardigheden wordt normaal.
De energietransitie vergroot de vraag naar installateurs en technici. Warmtepompen, laadpalen en zonnepanelen vragen om sensoren en slimme sturing. Opleidingen voegen modules over IoT, het netwerk van slimme apparaten, toe. Zo sluiten praktische beroepen beter aan op slimme infrastructuur.
Veiligheid en kwaliteit blijven leidend. Certificering en periodieke keuringen houden systemen betrouwbaar. AI ondersteunt, maar vakkennis beslist bij twijfel. Dat maakt extra training in risico’s en protocollen nodig.
Voor jongeren biedt dit brede kansen. Met basiskennis van data en software kun je doorgroeien naar leiding of specialisatie. Hybride profielen zijn wendbaar bij economische schommelingen. Dat verkleint de kans op baanverlies door automatisering.
Niet elke opleiding groeit
De verschuiving is ongelijk over opleidingen en regio’s. Sommige informatica- en AI-richtingen beperken instroom door capaciteit. Andere studies groeien minder of blijven stabiel. Dat vraagt om realistische voorlichting over wachttijden en baankansen.
De genderkloof in ICT is hardnekkig. Europa wil meer vrouwen in digitale beroepen, maar instroom blijft achter. Initiatieven als Girlsday in Nederland en mentornetwerken proberen dit te keren. Opleidingen die een inclusieve leeromgeving bieden, hebben een streepje voor.
Marktverwachtingen kunnen bovendien schommelen. Als AI-investeringen afvlakken, kan de interesse afnemen. Een brede basis in probleemoplossen, communicatie en ethiek blijft daarom belangrijk. Die vaardigheden zijn sectoroverschrijdend inzetbaar.
Transparante data over studie-uitval en eerste baan helpen bij keuzes. Overheden en koepels kunnen die informatie beter bundelen. Zo zien jongeren wat een diploma concreet oplevert. En kan het onderwijs gericht bijsturen waar tekorten het grootst zijn.
