engineering: AI hypothekeert de groeikansen van startende ingenieurs.

Onder druk van geopolitieke onrust, stijgende energieprijzen en economische onzekerheid – en omdat het vandaag gewoon kan - kiezen engineering bedrijven er steeds vaker voor om routinetaken te automatiseren met AI. Logisch ook, want dat is sneller en goedkoper. Uit onze Workmonitor 2026 blijkt echter dat deze evolutie ook een keerzijde heeft.

Nieuwe ingenieurs leren hun vak immers niet alleen op de schoolbanken. Ze bouwen hun specifieke toegevoegde waarde vooral op de werkvloer op. Bedrijven spelen daarbij zelf een cruciale rol: zij leiden hun toekomstige ingenieurs op. En dat is ook wat  werknemers vandaag verwachten: dat een werkgever actief investeert in hun groei en ontwikkeling. Bedrijven die dat niet doen, worden minder aantrekkelijk voor nieuw talent en geven een belangrijke retentietroef uit handen.

Door net de taken te automatiseren die vroeger als leerschool dienden voor jong talent in engineering, tast je de basis aan waaruit de experten van morgen moeten groeien.

het verdwijnen van instapjobs voor ingenieurs

Deze evolutie beperkt zich uiteraard niet tot engineering bedrijven, maar juist in deze sector wordt ze als eerste op grote schaal zichtbaar.

"Canaries in the Coal Mine" (2025), een studie van het Stanford Digital Economy Lab, bevestigt deze tendens. Terwijl de tewerkstelling van ervaren ingenieurs in de Verenigde Staten stabiel blijft, daalde die van ingenieurs tussen 22 en 25 jaar met 16%. Volgens het onderzoek is die daling rechtstreeks toe te schrijven aan AI-adoptie en staat ze los van conjuncturele factoren.

De bredere marktcijfers bevestigen het beeld:

• in de Europese techsector daalden vacatures voor instapfuncties met 72,2%;
• in de Verenigde Staten ligt het aantal vacatures voor startende ingenieurs  34% lager dan voor de pandemie.
• En ook in ons land rapporteert technologiefederatie Agoria een daling van het aantal vacatures in de technologische industrie.

Die terugval in aanwervingen staat haaks op wat de arbeidsmarkt en de werknemers eigenlijk nodig hebben. Volgens het World Economic Forum moet 60% van de actieve bevolking zich tegen 2027 bijscholen, maar heeft slechts de helft van de werknemers vandaag toegang tot de juiste opleidingen.

Onze Workmonitor-cijfers maken de spanning concreet: 41% van de werknemers overweegt te vertrekken als hun werkgever niet investeert in opleiding en ontwikkeling. En 44% weigert zelfs een nieuwe job te aanvaarden als die geen duidelijk perspectief biedt op toekomstbestendige vaardigheden.

achter de efficiëntiewinst, schuilt een expertiseprobleem

Decennialang vormden instapfuncties de leerschool van de technologiesector. Basis­tests schrijven, routinematige code debuggen of datasets opschonen waren niet zomaar taken. Het waren vrij eenvoudige opdrachten waarmee jonge ingenieurs de vaardigheden en intuïtie ontwikkelden waarmee ze later het verschil maken. Vandaag neemt AI steeds vaker die instaptaken over, waardoor ook de leerschool verdwijnt.

Steeds meer organisaties voeren immers een AI-first-strategie, waarbij hiring managers de opdracht krijgen om routinetaken eerst te automatiseren vooraleer nieuwe medewerkers aan te werven. Op papier zijn de efficiëntiewinsten overduidelijk: een junior ingenieur opleiden kost maanden, AI-output verfijnen slechts minuten.

Maar achter die efficiëntiewinst schuilt een structureel expertiseprobleem. Zonder die eerste leerervaringen op de werkvloer, krijgt de volgende generatie ingenieurs minder kansen om de juiste ervaring op te doen.

hoe AI de leiders van morgen weg-automatiseert

Startende ingenieurs zijn veel meer dan een extra paar handen. Ze zijn het bedrijfsgeheugen in wording. Dankzij de samenwerking met ervaren collega’s nemen ze gaandeweg de bedrijfsspecifieke kennis over die nodig is om complexe systemen te begrijpen en verder te ontwikkelen.

Op de werkvloer leren ze waarom systemen ooit op een bepaalde manier gebouwd zijn, hoe technische keuzes tot stand kwamen en welke ongeschreven regels er gelden rond risico en kwaliteit. Veel van die inzichten worden nooit expliciet gedocumenteerd. Ze worden doorgegeven in de dagelijkse samenwerking tussen ervaren en startende engineers.

Wanneer automatisering de instapfuncties volledig vervangt, komt dat informele leerproces onder druk te staan:

• als er vandaag geen jonge ingenieurs meer instromen, staan er morgen ook geen interne kandidaten klaar om door te groeien naar senior- of leadrollen.
• en wanneer de huidige generatie ervaren ingenieurs met pensioen gaat in engineering bedrijven, verdwijnt ook hun diepgaande contextkennis. Kennis die zich niet gemakkelijk laat automatiseren.

Kijken we vijf tot tien jaar vooruit, dan dreigt voor veel engineering bedrijven een structureel tekort aan technisch leiderschap. Wat vandaag lijkt op een efficiënte kostenbesparing, kan morgen uitgroeien tot een ernstig risico voor de operationele continuïteit van je organisatie.

 instapfuncties in engineering: terug naar de tekentafel!

De invoering van AI op de werkvloer vraagt om andere functiebeschrijvingen. Het klopt dat automatisering de taken van jonge ingenieurs voor een stuk overbodig maakt. Tegelijk opent deze evolutie de deur naar een andere, meer waardevolle manier van leren. De vraag die we ons moeten stellen is: hoe hertekenen we instapfuncties in engineering van routinematig werk dat gemakkelijk geautomatiseerd kan worden naar taken die complementair zijn aan wat AI doet. Zo blijven startende ingenieurs ervaring opbouwen, maar in een rol die beter past bij de technologie van vandaag.

Denk bijvoorbeeld aan instapfuncties die zich richten op:

• validatie: AI-gegenereerde code controleren op beveiligingsrisico’s, logische fouten en inconsistenties;
• systeemontwerp: meer aandacht voor architectuur en integratie tussen systemen, in plaats van louter code schrijven;
• context en vertaling: bedrijfsnoden vertalen naar duidelijke technische prompts en instructies voor AI-systemen.

Zo blijft AI een hefboom voor efficiëntie, zonder dat de ontwikkeling van de volgende generatie van talent in engineering stilvalt.

de ingenieur van de toekomst

AI daagt ons uit om de functie van een startende ingenieur te hertekenen en de lat daarbij een stuk hoger te leggen dan vandaag het geval is. Waar het vroeger vooral om uitvoering ging, ligt de focus nu veel meer op inzicht en beoordelingsvermogen.

De opleidingen in engineering moeten daar zeker ook op aansluiten. Ingenieurs hebben naast hun technische vaardigheden vandaag vooral behoefte aan digitale geletterdheid, ethisch bewustzijn en systeemdenken. Wie hierin investeert, verschuift de focus van vervanging naar een versterking van de manier waarop mens en machine samenwerken. Met een win-win die verder reikt dan de korte termijn.