AI Hackathon met CZ in 2 dagen van idee naar prototype!

Waarom AI de vraag naar UX-designers juist vergroot

Tom Birch
Tom Birch
Marketing Manager
Vier Humanoids UX designers voor een vergaderruimte.

Technologie maakt het makkelijker om producten te bouwen. Maar of mensen die producten ook echt begrijpen en willen gebruiken, is een ander verhaal.

Er worden op dit moment meer digitale producten gebouwd dan ooit. AI-tools maken het mogelijk om in een paar dagen een werkend prototype te lanceren. Wat vroeger maanden kostte en een heel ontwikkelteam vereiste, kan nu door één persoon worden gedaan. De technische drempel om iets te bouwen is lager dan ooit.

Dat klinkt als goed nieuws. En voor veel dingen is het dat ook. Maar er is een keerzijde die minder vaak wordt besproken.

Als bouwen makkelijker wordt, stroomt de markt vol. Meer producten, meer concurrentie, meer ruis. En op het moment dat iedereen kan lanceren, gaat het niet meer om wie het snelst iets in de lucht heeft. Dan gaat het om wie een product maakt dat mensen ook echt begrijpen, vertrouwen en blijven gebruiken.

Dat is precies de plek waar UX om de hoek komt kijken. En de ironie is dat het AI-tijdperk dat vakgebied niet overbodig maakt, maar juist onmisbaar.

Dat zie je terug in de cijfers. Uit het Impact of AI 2025-rapport van Get On Board blijkt dat de vraag naar AI-vaardigheden binnen UX- en designvacatures tussen 2024 en 2025 met 225% is gestegen. Tegelijkertijd voldoet maar 5,8% van de sollicitanten aan de kwalificaties, het laagste percentage van de hele tech-sector. Er is dus niet alleen meer vraag naar UX-designers; er is een acuut tekort aan UX-designers die snappen hoe je ontwerpt voor en met AI.

Iedereen kan nu bouwen. Maar niet iedereen ontwerpt voor de gebruiker.

Gartner voorspelde al in 2021 dat 80% van de digitale producten in 2024 gebouwd zou worden door mensen zonder traditionele technische achtergrond. Geen developers, maar domeinexperts, ondernemers en marketeers die zelf een product in elkaar zetten met behulp van low-code- en AI-tools. Die voorspelling is inmiddels realiteit, en met de opkomst van AI-tools versnelt de trend alleen maar. De barrière tussen een idee en een werkende applicatie is bijna verdwenen.

Zo'n verschuiving heeft gevolgen. Er komen veel meer producten op de markt. Producten die technisch prima werken, maar waarbij de vraag "hoe gaat een gebruiker hier doorheen?" nog nooit gesteld is. Waar iemand nagedacht heeft over de database, maar niet over de foutmelding. Over de functionaliteit, maar niet over de eerste keer dat iemand het product opstart en niet weet wat die moet doen.

Bouwen en ontwerpen voor mensen zijn twee heel verschillende dingen. AI versnelt het eerste enorm. Het tweede vereist nog altijd menselijk inzicht: begrip van hoe mensen denken, wat hen laat afhaken, wat vertrouwen wekt en wat juist frustratie oproept.

Die kloof wordt groter naarmate er meer gebouwd wordt.

Welke UX-uitdagingen brengen AI-producten mee?

Het gaat niet alleen om méér producten. AI-producten brengen ook een heel nieuw soort gebruiksprobleem met zich mee, iets wat we bij traditionele software nauwelijks kenden.

Traditionele software doet wat je instelt. Je klikt op een knop, er gebeurt iets voorspelbaars. AI-systemen werken anders. Ze reageren op context, leren van gedrag en geven antwoorden die niet altijd hetzelfde zijn. Dat is de kracht ervan, maar ook de uitdaging. Want gebruikers zijn gewend aan systemen die zich voorspelbaar gedragen.

In de praktijk zien we een aantal terugkerende UX-problemen bij AI-producten:

Gebruikers weten niet wat het systeem wel en niet kan. Als een AI-tool soms uitstekende antwoorden geeft en soms volledig de mist in gaat, weet een gebruiker niet meer wat hij kan verwachten. Dat ondermijnt vertrouwen. Duidelijk communiceren over de grenzen van een systeem is een ontwerpvraagstuk, geen technisch vraagstuk.

AI-output is soms moeilijk te interpreteren. AI geeft zelden een antwoord met 100% zekerheid. Hoe toon je onzekerheid op een manier die mensen helpt in plaats van verwart? Wanneer vertrouwen mensen de output nog, en wanneer niet meer? Dat zijn vragen die je alleen kunt beantwoorden door te testen met echte gebruikers.

Complexe functionaliteit moet eenvoudig aanvoelen. Onder de motorkap van een AI-systeem gebeurt iets wat voor de meeste mensen volstrekt onduidelijk is. Het moet aanvoelen alsof het gewoon werkt. En dat is precies wat goede UX doet: complexiteit verstoppen, zodat mensen hun doel kunnen bereiken zonder te hoeven begrijpen hoe het systeem precies werkt.

Mensen willen de controle houden. Naarmate AI meer taken overneemt, groeit bij gebruikers het gevoel dat ze de controle kwijtraken. Dat is niet alleen een gevoel, maar een reëel risico zodra een systeem autonoom beslissingen neemt die impact hebben op iemands werk of leven. Goede AI-UX geeft mensen op de juiste momenten inzicht en controle, zonder ze te overladen met informatie.

Dit zijn geen problemen die je oplost met betere code. Ze vragen om onderzoek, om testen met echte gebruikers, om ontwerp.

Groeit de vraag naar UX-designers echt? De cijfers

Als je twijfelt of dit een tijdelijke trend is of iets structureels, kijk dan naar de arbeidsmarkt.

Het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics voorspelt dat de werkgelegenheid voor digitale designers en UX-specialisten tussen 2024 en 2034 met 7% groeit, ruim boven het gemiddelde van 3% voor alle beroepen. Het World Economic Forum plaatste UI/UX-design in zijn Future of Jobs Report 2025 op plek 8 van de snelstgroeiende beroepen wereldwijd tot 2030.

En dan het cijfer waar we mee begonnen: de 225% stijging in de vraag naar AI-bekwame UX'ers tegenover slechts 5,8% gekwalificeerde sollicitanten. Dat gat is enorm. Er is vraag naar mensen die de technische mogelijkheden begrijpen, maar tegelijkertijd weten hoe gebruikers reageren op systemen die ze niet volledig doorgronden.

En die zijn er op dit moment simpelweg te weinig. Mede daarom hebben we ons Traineeship-programma de afgelopen periode ingrijpend vernieuwd, met veel meer aandacht voor ontwerpen en ontwikkelen met AI.

Hoe AI de manier van innoveren verandert

Er is nog een ontwikkeling die het belang van UX vergroot, en die minder zichtbaar is: de manier waarop bedrijven en teams innoveren verandert fundamenteel.

Twintig jaar lang was het Double Diamond-model de standaard in design en innovatie. Een gestructureerde methode waarbij je eerst divergeert, zoveel mogelijk problemen en inzichten verzamelt, en daarna convergeert naar een oplossing. Nuttig, bewezen, en voor zijn tijd heel logisch.

Maar dat model is gebouwd voor een wereld van post-its en beperkte data. Wekenlang gebruikersinterviews houden en handmatig patronen analyseren in een klein team dat een handvol ideeën vergelijkt. Dat was destijds de bottleneck: de verwerkingscapaciteit van mensen.

Die bottleneck bestaat niet meer. Board of Innovation beschrijft hoe AI-tools teams nu in staat stellen om tientallen problemen en oplossingsrichtingen tegelijk te verkennen, in een fractie van de tijd. Wat vroeger een maand duurde, kan nu in dagen. Wat vroeger tien interviews waren, kunnen nu honderd gesimuleerde gebruikersscenario's zijn. Dat klinkt als een enorme efficiëntiewinst. En dat is het ook. Maar er is een maar.

Het Stingray-innovatiemodel van Board of Innovation, waarin AI parallelle verkenning van problemen en oplossingen mogelijk maakt.
Het Stingray-model van Board of Innovation

Naarmate AI het genereren van ideeën en het synthetiseren van data overneemt, wordt de menselijke rol in het beoordelen van die output juist groter. Wie beslist welke van die honderd ideeën de moeite waard is? Wie toetst of een oplossing ook echt aansluit bij hoe echte gebruikers denken en werken? Wie bewaakt dat er geen aannames worden gemaakt die wel logisch klinken, maar in de praktijk niet kloppen?

Dat is niet iets wat AI doet. Dat is wat UX-researchers en UX-designers doen. De snelheid van AI verhoogt juist de behoefte aan mensen die de menselijke kant van het verhaal bewaken en datzelfde geldt voor de fase die organisaties vaak vergeten: de adoptie.

Het deel dat organisaties vaak vergeten: adoptie

Technologie implementeert zichzelf niet. Een tool kan in theorie perfect zijn, maar als mensen niet begrijpen waarom ze hem zouden gebruiken, of als hij niet past in hoe ze werken, verdwijnt de tool na een paar weken. Dat klinkt voor de hand liggend, maar precies dat denkproces wordt vaak overgeslagen.

Adoptie, werkstromen, vertrouwen, besluitvorming en governance rond AI-output zijn stuk voor stuk mensgerichte vraagstukken. Ze vragen om begrip van gedrag, van hoe teams functioneren, en van waar weerstand vandaan komt en hoe je die wegneemt.

Dit is precies het terrein waar UX-kennis van pas komt. Niet alleen in het ontwerpen van het eindproduct, maar in het hele traject eromheen. Hoe introduceer je een nieuw systeem? Hoe zorg je dat mensen er vertrouwen in krijgen? Hoe ontwerp je de interactie zo dat deze aansluit op bestaande werkstromen?

Organisaties die hier vroeg over nadenken, hebben aanzienlijk meer kans dat hun AI-investering ook daadwerkelijk iets oplevert.

Wat betekent dit voor jouw product of organisatie?

Als je een digitaal product hebt, of bezig bent er een te bouwen, denk je waarschijnlijk al na over de technologie erachter. Welke AI-tools gebruik je? Hoe schaal je op? Wat kost het? Er zijn tegenwoordig zo veel tools dat alleen die keuze al lastig is.

Een vraag die vaak wordt overgeslagen, is hoe een nieuwe gebruiker voor het eerst door jouw product heen gaat. Waar loopt die vast? Wat snapt die niet? Wat zorgt ervoor dat die terugkomt, of juist niet?

Die vragen beantwoord je niet met aannames. Je beantwoordt ze door te testen. Door echte gebruikers te observeren. Door te kijken waar het misgaat en dat op te lossen vóór je grootschalig lanceert.

Dat is wat usability testing doet. En wat UX-audits in kaart brengen. Gebruikerstests en audits horen onderdeel te zijn van hoe je een product bouwt dat mensen ook echt willen gebruiken.

Meer producten, grotere behoefte aan goede ervaringen

AI zorgt ervoor dat er meer producten worden gebouwd. Dat is zeker. Maar meer producten betekent ook meer concurrentie, en in een markt vol alternatieven is het zelden de technologie die een product onderscheidt.

Het is de ervaring.

Een gebruiker die jouw product voor het eerst opent, besluit binnen dertig seconden of het aanvoelt alsof het voor hem gemaakt is. Als het niet lekker zit, niet intuïtief aanvoelt of te veel vragen oproept, is die snel weg. Niet omdat het product niet werkt, maar omdat het niet voelt alsof het werkt.

Dat is de ruimte waar UX het verschil maakt. En naarmate er meer producten gebouwd worden, wordt die ruimte groter.

Bij Humanoids helpen we bedrijven om die ruimte goed in te vullen. Met usability testing, UX-audits en gebruikersonderzoek. Niet om mooie rapporten te maken, maar om ervoor te zorgen dat jouw product werkt voor de mensen voor wie het bedoeld is.

Wil je weten wat dat voor jouw product zou kunnen betekenen? Neem gerust contact op via humanoids.nl.

Bronnen

Waar kan Humanoids jou bij helpen?

Benieuwd wat we voor je kunnen doen?Geïnteresseerd?