Humanoïde robots: de volgende grote AI-golf op de arbeidsmarkt?

Dit artikel is gebaseerd op aflevering 72 van de podcast The Great Reskill. Beluister de volledige aflevering hier:

Generatieve AI verandert nu al veel kantoorwerk. Systemen schrijven teksten, analyseren documenten en ondersteunen bij programmeren. Maar wat gebeurt er als die digitale intelligentie ook een lichaam krijgt? Als AI niet alleen een rapport maakt, maar ook dozen verplaatst, maaltijden voorbereidt, schoonmaakt of helpt in de zorg?

Dat is de centrale vraag in het interview tussen Anthony Pompliano en Andrew Kang, CEO van RoboStrategy. Kang verwacht dat humanoïde robots de volgende grote technologische verschuiving worden na generatieve AI. Zijn visie is ambitieus en nauw verbonden met zijn rol als investeerder in robotica. Zijn voorspellingen zijn daarom geen zekerheid, maar ze maken wel duidelijk waarom fysieke AI nu serieuze aandacht verdient

Van robots in fabrieken naar robots in menselijke omgevingen

Robots worden al decennialang gebruikt in fabrieken. Daar zijn zij vooral goed in nauwkeurige, herhaalbare taken binnen een vaste omgeving. Humanoïde robots beloven iets anders. Zij zijn ontworpen voor ruimtes die al voor mensen zijn gemaakt: met deuren, trappen, gereedschap, schappen en keukens.

Volgens Kang maakt dit humanoids potentieel breed inzetbaar in magazijnen, productie, horeca, logistiek en uiteindelijk huishoudens. Hij verwacht dat ze binnen drie tot vijf jaar steeds vaker zichtbaar worden. Of die termijn haalbaar is, hangt af van veel meer dan techniek alleen. Veiligheid, betrouwbaarheid, regelgeving, onderhoud en kosten bepalen uiteindelijk of organisaties en consumenten de stap daadwerkelijk zetten.

AI geeft robots een bruikbaarder brein

De reden dat robotica nu versnelt, zit volgens Kang niet alleen in betere motoren of sensoren. De grootste stap is dat AI robots kan helpen om hun omgeving te begrijpen. Een goede robot moet niet alleen kunnen bewegen, maar ook kunnen omgaan met een doos die anders ligt dan verwacht, een voorwerp dat kwetsbaar is of een persoon die onverwacht langsloopt.

Grote taalmodellen, beeldherkenning, videomodellen en zogeheten world models maken dat soort flexibiliteit beter mogelijk. Robots kunnen daardoor meer leren van menselijke demonstraties, simulaties en videodata. Nog niet alles wat een mens vanzelf kan, is technisch eenvoudig voor een robot. De fysieke wereld is rommelig en onvoorspelbaar. Maar AI verlaagt de drempel om nieuwe handelingen aan te leren en maakt de stap van gespecialiseerde machine naar flexibel hulpmiddel kleiner.

De economische prikkel voor automatisering is groot

Kang onderbouwt zijn optimisme met een economische redenering. Hij noemt een scenario waarin een humanoid ongeveer 50.000 dollar kost en, uitgesmeerd over levensduur en gebruik, neerkomt op ongeveer 2 dollar per uur. Als een robot vervolgens langdurig routinetaken kan uitvoeren, ontstaat er voor bedrijven een krachtige prikkel om deze technologie in te zetten.

Die cijfers zijn nadrukkelijk onderdeel van Kangs eigen analyse, geen bewezen marktprijs of garantie. In de praktijk tellen ook energie, onderhoud, software, toezicht, verzekering en storingen mee. Maar de kern van zijn betoog is aannemelijk: wanneer robots betrouwbaar, veilig en betaalbaar genoeg worden, zullen bedrijven opnieuw bekijken welke taken zij door mensen, software of machines laten uitvoeren.

Dat hoeft niet te betekenen dat volledige beroepen ineens verdwijnen. Technologie verandert meestal eerst takenpakketten. In een magazijn kunnen medewerkers bijvoorbeeld minder repeterend til- en loopwerk doen en juist meer tijd besteden aan uitzonderingen, procesregie en veiligheid. In de zorg kan een robot helpen bij praktische taken, terwijl menselijke aandacht, professioneel oordeel en verantwoordelijkheid centraal blijven.

De uitdaging is groter dan alleen fysiek werk

Kang verwacht dat AI en robotica samen zowel fysieke als cognitieve taken zullen veranderen. Generatieve AI verandert nu al veel digitaal kenniswerk. Robots kunnen daar op termijn werkzaamheden in de fysieke wereld aan toevoegen. Dat maakt de arbeidsmarktvraag breder: niet alleen wie wordt geautomatiseerd, maar ook wie leert samenwerken met de nieuwe systemen?

Voor werknemers wordt het belangrijker om te begrijpen waar automatisering betrouwbaar is en waar menselijk ingrijpen nodig blijft. Vaardigheden als vakkennis, communiceren, problemen oplossen, veiligheid bewaken en verantwoordelijkheid nemen worden niet minder relevant. Integendeel: zij bepalen vaak het verschil tussen een machine die een taak uitvoert en een professional die de kwaliteit van het hele proces bewaakt.

Ook omscholing verdient een realistische aanpak. Niet iedereen hoeft programmeur te worden. Mensen die kunnen installeren, repareren, begeleiden, zorgen, organiseren of relaties opbouwen, beschikken over vaardigheden die moeilijk zijn terug te brengen tot een standaardproces. De beste voorbereiding is daarom niet concurreren met robots op snelheid en herhaling, maar ontwikkelen waar je menselijke oordeel en ervaring waarde toevoegen.

De robot als collega, en misschien als huisgenoot

Kang verwacht dat humanoids op termijn ook in huishoudens verschijnen. Hij ziet toepassingen in schoonmaak, klusjes, persoonlijke ondersteuning en de hulp aan oudere familieleden. Dat kan kansen bieden, bijvoorbeeld in een samenleving met personeelstekorten in zorg en dienstverlening.

Maar een robot in huis vraagt om hogere eisen dan een chatbot op een scherm. Veiligheid, privacy, data-eigenaarschap en aansprakelijkheid zijn essentieel. Vooral wanneer robots werken in de buurt van kinderen, ouderen of kwetsbare personen, moet duidelijk zijn wie verantwoordelijk is als iets fout gaat. De menselijke relatie in zorg en dienstverlening mag niet verdwijnen achter de belofte van efficiëntie.

Vooruitkijken zonder paniek

Humanoïde robots zijn nog geen standaardonderdeel van het dagelijks leven. Toch ontwikkelt de combinatie van AI en robotica zich snel genoeg om nu al na te denken over de gevolgen. Bedrijven moeten niet alleen kijken naar kostenbesparing, maar ook naar nieuwe rollen, leerpaden en de ontwikkeling van medewerkers. Onderwijs en overheid moeten vooruitdenken over vaardigheden, arbeidsrecht, sociale zekerheid en de vraag hoe productiviteitswinst eerlijk wordt verdeeld.

De toekomstbestendige reactie is niet om robotica weg te zetten als sciencefiction, maar ook niet om ieder toekomstscenario als onvermijdelijk te zien. Kijk naar de taken in je eigen werk. Begrijp wat AI en robotica kunnen. Blijf investeren in vakmanschap, menselijke relaties en kritisch oordeel.

De belangrijkste vraag is uiteindelijk niet alleen hoe productief robots worden. De vraag is: hoe zetten we fysieke AI zo in dat mensen meer ruimte krijgen voor beter, veiliger en betekenisvoller werk?

Wil je meer weten over hoe je toekomstbestendig blijft in het AI-tijdperk? Abonneer je op The Great Reskill podcast via Spotify of Apple.