Zo kan je je werkprestaties voorspellen met AI in 2026
Productiviteit draait in 2026 niet meer alleen om harder werken, maar om slimmer werken – ondersteund door AI, inzicht in gedrag en automatisering. Toch blijkt in de praktijk dat organisaties vaak nog te weinig grip hebben op hoe er werkelijk gewerkt wordt. Hoe kun je als organisatie niet alleen sturen op productiviteit, maar ook structureel werkprestaties voorspellen om meer grip te krijgen op effectiviteit? Dat vraagt om inzicht in de (digitale) werkplek en het daadwerkelijke gebruik ervan – zowel kwantitatief als kwalitatief.
De IT-werkplek: fundament voor productiviteit
De meeste organisaties zijn in 2026 afhankelijk van een digitale werkplek. Van Microsoft 365 en Google Workspace tot sectorgerichte tools: communicatie en samenwerking vinden digitaal plaats. Tegelijk blijft betrokkenheid een pijnpunt: wereldwijd daalde engagement van 23% in 2023 naar 21% in 2024. Opvallend is dat juist managers terugvallen (30% → 27%), en dat werkt direct door in productiviteit en voorspelbaarheid.
Tools zijn er volop, maar adoptie blijft vaak de bottleneck. Als medewerkers informatie moeilijk kunnen vinden, of applicaties als omslachtig ervaren, daalt hun effectiviteit. Technologie alleen is dus niet genoeg. Wat telt is: inzicht in hoe mensen werken – en waarom.
Van aannames naar inzicht: teams maken werkafspraken meetbaar met data uit de digitale werkplek.
Van gevoel naar feitelijk gebruik
Veel organisaties vertrouwen nog op ‘gevoel’ om samenwerking en productiviteit te beoordelen. Werkt locatie X net zo digitaal als locatie Y? Houdt team A zich aan de afgesproken tools, of wijkt het onbewust uit naar verouderde werkwijzen?
In 2026 kan dat beter. Door data-analyse van applicatiegebruik (zoals Microsoft Teams, Slack of OneDrive) krijg je inzicht in gedrag en knelpunten. Wordt Teams gebruikt voor samenwerking – of alleen als videobelplatform? Wordt informatie centraal opgeslagen, of gaan er nog Word-bestanden via e-mail heen?
En dat is in 2026 niet alleen slimmer, maar ook makkelijker te verantwoorden: op 2 augustus 2026 gaat het merendeel van de EU AI Act-regels gelden en start de handhaving. Dan gaan ook de transparantieregels (artikel 50) spelen, en worden high-risk toepassingen (Annex III) relevanter – waaronder AI die de prestaties of het gedrag van werknemers monitort of evalueert. Door vooraf vast te leggen welke werkplekdata je meet, waarom je dat doet en wie er toegang toe heeft, voorkom je discussie achteraf én maak je je analyses beter verdedigbaar. Zo kun je op basis van werkelijke signalen ook gerichter werkprestaties voorspellen, zonder dat het voelt als micromanagement.
AI als co-piloot: werkprestaties voorspellen in realtime
Dankzij AI-tools in moderne werkplekken ontstaat er een nieuwe laag: proactieve ondersteuning. Denk aan:
- Automatische content-aanbevelingen gebaseerd op je projectcontext
- Slimme notificaties die overbelasting signaleren
- Body doubling-functies in virtuele omgevingen die focus verhogen
- AI-gegenereerde dashboards die teamproductiviteit monitoren en zelfs werkprestaties voorspellen in realtime
Moderne platformen als Microsoft 365 Copilot en Google Duet AI helpen gebruikers door taken samen te vatten, e-mails voor te bereiden en zelfs vergaderpunten te genereren. Dit verlaagt drempels, verhoogt snelheid en helpt medewerkers gefocust te blijven – en toont de groeiende impact van AI op de werkvloer.
Van inzicht naar actie: wat werkt?
Data is pas waardevol als je het omzet naar beleid, training en automatisering – met duidelijke afspraken over eigenaarschap en gebruik.
Sturen op productiviteit begint bij inzicht in de werkstroom, maar slaagt pas als die inzichten vertaald worden naar gerichte actie. Dat kan op drie niveaus:
- Beleid – pas je richtlijnen aan op basis van werkelijke gebruikersdata
- Training – bied maatwerk aan waar adoptie achterblijft (niet generiek)
- Automatisering – breng relevante informatie naar de gebruiker, in plaats van andersom. Zo kun je niet alleen bijsturen, maar ook eerder patronen herkennen en gerichter werkprestaties voorspellen op team- of procesniveau.
Bijvoorbeeld: als uit analyse blijkt dat 80% van de vragen aan de HR-afdeling over hetzelfde onderwerp gaan, kun je dat automatiseren in Teams of Slack met een AI-bot.
Hybride werken en voorspelbaarheid
Hybride werken is inmiddels standaard. Maar dat betekent niet automatisch hogere productiviteit. Wat wel werkt:
- Hybride werken hoeft productiviteit niet te schaden: in een grote gerandomiseerde studie had hybride werken geen negatief effect op performance, terwijl de quit rate met ongeveer een derde daalde – vooral bij niet-leidinggevenden (en onder andere bij medewerkers met een lange reistijd). Dat is precies het soort voorspelbaarheid waar organisaties in 2026 naar zoeken
- Datagedreven inzicht voorkomt onderlinge frustratie en misverstanden tussen teams
- Heldere digitale spelregels (bijv. waar informatie wordt opgeslagen) verbeteren de werksnelheid
Een voorspelbare werkplek is geen controlemodel – het is een omgeving waarin medewerkers weten waar ze aan toe zijn, ondersteund worden door tools die aanvoelen wat ze nodig hebben. Daarbij helpt het om hybride werkplekken planbaar te maken via tooling die inzicht biedt in werkgedrag.
Conclusie
In 2026 is productiviteit niet langer alleen een kwestie van harder werken. De combinatie van AI, gedragsdata en slimme automatisering maakt het mogelijk om te sturen op werkgeluk, effectiviteit én voorspelbaarheid, door werkprestaties op schaal beter te onderbouwen en – waar passend – te voorspellen.
Organisaties die hun digitale werkplek actief monitoren en optimaliseren, maken van inzicht een voorsprong – en tillen hun productiviteit naar het volgende niveau. Wie data, tooling en governance op orde heeft, kan bovendien betrouwbaarder werkprestaties voorspellen en daar proactief op sturen. Daarbij blijft een people-first benadering cruciaal, juist omdat AI in 2026 “meer kan” dan veel teams qua adoptie en afspraken al hebben ingeregeld.
Lees meer
