Speelveld online leren verandert fundamenteel Geplaatst 16 februari 2026 door Redactie De behoefte aan professionele ontwikkeling zal niet verdwijnen, zo stelt Josh Bersin. Veel organisaties profileren zich graag als een plek waar je je carrière kunt ontwikkelen, nieuwe vaardigheden kunt opdoen en relevant blijft. Bovendien blijft ontwikkeling ook nodig om het werk gedaan te krijgen Aanbieders van opleidingen willen doorgaans aan de verschillende leerbehoeften voldoen met gestandaardiseerde cursussen. Maar in de praktijk sluit een training voor bijvoorbeeld gevorderden lang niet altijd aan op het daadwerkelijke niveau van de professional die deze training gaat volgen. Het huidige model, dat gebaseerd is op publiceren, is lineair, statisch en moeilijk te personaliseren. AI maakt leren interactieve ervaring Door de komst van AI is het speelveld voor online leren fundamenteel veranderd. Veel mensen gebruiken AI-tools en een aanzienlijk deel van de interacties draait om leren: informatie zoeken, vaardigheden ontwikkelen of problemen oplossen. AI-native platforms kunnen voorbeelden, scenario’s, simulaties en rollenspellen genereren op basis van rol, ervaring en eerdere interacties. Hierdoor is leren niet langer het ‘consumeren van content’, zoals dat altijd het geval was, maar wordt het een interactieve, adaptieve ervaring. Lees ook: De opkomst van AI-avatars in gedragsontwikkeling Impact voor L&D-markt De huidige markt voor Learning en Development bestaat uit vijf segmenten: learning platforms (LMS, LXP) contentbibliotheken en opleidingen contentontwikkeltools certificering en toetsing L&D-consultancy AI heeft impact op al deze onderdelen. Het gaat niet om een kleine verbetering, maar om een fundamentele verschuiving. Complexe en kostbare processen die nu nodig zijn om een training te ontwikkelen, kunnen grotendeels geautomatiseerd worden. Dit betekent dat traditionele aanbieders zullen moeten transformeren of worden overgenomen. Want AI-gedreven alternatieven zullen snel terrein winnen. Lees ook: AI zorgt voor eenheidsworst op markt digitaal leren Acties voor HR Voor organisaties betekent dit dat zij hun L&D-aanpak opnieuw zullen moeten ontwerpen. De verschuiving van ‘cursussen publiceren’ naar ‘gepersonaliseerd leren via AI’ betekent een fundamentele herinrichting van de L&D-functie. Dit zal resulteren in kostenbesparingen én een betere medewerkerservaring. Voor HR betekent dit dat zij niet langer in cursussen moeten denken, maar in leerervaringen. Leren moet geïntegreerd worden in de dagelijkse workflow. Ook kan HR ontwikkeling direct koppelen aan performance en mobiliteit. Tenslotte kan HR bouwen aan een AI-native leerstrategie. Dit artikel is een vertaalde samenvatting van The Collapse And Rebirth Of Online Learning And Professional Development op de website van Josh Bersin. Geplaatst in Innovatie, Markt | Tags AI, Bersin, Learning & Development | Reacties uitgeschakeld voor Speelveld online leren verandert fundamenteel
Belgische HR-techscale-up talentguide wil Nederlandse markt veroveren Geplaatst 5 februari 2026 door Redactie Het Belgische HR-techbedrijf talentguide haalt €1,3 miljoen groeikapitaal op om uit te breiden naar Nederland. Het AI-gedreven platform brengt bestaande en ontbrekende vaardigheden in kaart en koppelt die aan concrete leer- en ontwikkelstappen, zodat organisaties gerichter kunnen opleiden, plannen en intern talent laten doorgroeien. Groeikapitaal voor product, engineering en uitbreiding De investering wordt ingezet om de omzet-, product- en engineeringteams uit te bouwen. Talentguide werft daarvoor software- en AI-engineers en customer-successspecialisten in de Nederlandse markt. “Wat we met talentguide bieden, is een win-win. We versterken de inzetbaarheid van werknemers op lange termijn en vergroten de veerkracht van organisaties”, zegt Filip Tack, CEO van talentguide. Lees ook: Niet de juiste papieren, wél de juiste skills Tekort aan talent vraagt om focus op skills Volgens talentguide stevent de wereldeconomie tegen 2030 af op een tekort van ruim 8.000 miljard dollar als gevolg van een mismatch in beschikbaar talent. Naar schatting dreigen ruim 85 miljoen vacatures onbezet te blijven door een gebrek aan gekwalificeerde mensen. Talentguide: “Bedrijven hebben vaak te weinig inzicht in welke competenties ze in huis hebben en hoe ze die moeten ontwikkelen om in de toekomst relevant te blijven. Werknemers vormen daarbij dikwijls de grootste blinde vlek: hun vaardigheden zijn immers zelden in CV-databases gevangen. Bovendien veranderen noodzakelijke competenties door automatisering sneller dan de functieprofielen kunnen volgen. Dat vertraagt kwaliteitsvolle up- en reskilling, zorgt voor inefficiënte personeelsplanning en een lagere personeelsretentie. Versnelling up- en reskilling Vanuit het Gentse Wintercircus, een hub voor deep tech en AI in België, helpt talentguide voornamelijk middelgrote en grote ondernemingen om de competenties van hun personeel beter te begrijpen, gericht te ontwikkelen en duurzaam te plannen. Aan de hand van bestaande, ongestructureerde bedrijfsdata (loopbaan-cv’s, werkinstructies, functieomschrijvingen, evaluaties en integraties) genereert talentguide in eerste instantie een skillsgebaseerde functiearchitectuur en analyseert het vervolgens de huidige competenties van de medewerkers. “Die pragmatische aanpak zorgt ervoor dat bedrijven vanaf dag één aan de slag kunnen met bruikbare inzichten, en dat zonder dure of tijdsintensieve opstartfase”, zegt Tack. AI genereert persoonlijke ontwikkelingsplannen Talentguide voorspelt ook de toekomstige vaardigheidsbehoeften, bijvoorbeeld in het kader van een omscholing of bijscholing naar aanleiding van een automatisering van bestaande bedrijfsprocessen. Het platform begeleidt de groei van werknemers via AI-gegenereerde persoonlijke ontwikkelingsplannen (POP’s). Bedrijven als Travvant, MCC Verstraete, Banqup, Robovision, mtech+ en Syntra Bizz maken reeds gebruik van de AI-gestuurde skills-intelligence van talentguide. Lees ook: Einde aan diplomadenken: bedrijven en overheid schakelen naar skills Investeringen om Europese groei te versnellen Talentguide heeft € 1,3 miljoen opgehaald om met haar AI-gestuurde skills-intelligence de Europese markt te veroveren. Naast de investeringsfondsen NXT II, Travvant (Partena Professional), Miles Ahead Capital, imec.istart en de oprichters, namen ook ondernemers zoals Ewout Meyns (PieSync), Koen Handekyn (Allcrux, Nabu) en Jan Delaere (Delaware) deel aan de financieringsronde. “Te veel HR-beslissingen vertrekken vandaag nog vanuit gevoel. Talentguide toont hoe je met data en AI een objectief beeld krijgt van de skills op de werkvloer en van daaruit veel gerichter kan opleiden en doorgroeien. Dat is precies waarom wij in dit verhaal geloven”, zegt Miel Kurris, NXT II fund. De investering zal gebruikt worden om het revenue-, product- en engineeringteam van talentguide te versterken. Talentguide is dan ook op zoek naar gedreven software- en AI-engineers, en customer success talent. “Tegen de 2e helft 2027 mikken we op een jaarlijkse terugkerende omzet (ARR) van meer dan €1 miljoen bij een vijftig- tot honderdtal klanten”, zegt Tack. “Expansie op de Belgische, Nederlandse en Britse markt is onze focus op korte termijn.” Geplaatst in Branche, Markt | Tags AI, Learning & Development, skills, talentguide | Reacties uitgeschakeld voor Belgische HR-techscale-up talentguide wil Nederlandse markt veroveren
Van VMS naar Workforce Intelligence Platform: waarom technologie alleen niet langer het onderscheid maakt Geplaatst 5 februari 2026 door Ron Bosma Jarenlang werden Vendor Management Systems (VMS) zoals Nétive, SAP Fieldglass VNDLY en Beeline, vooral gezien als operationele tooling: een noodzakelijk fundament om kosten te beheersen, leveranciers aan te sturen en compliance binnen de flexibele schil te borgen. Die kijk volstaat inmiddels niet meer. Organisaties bevinden zich in een nieuwe fase, waarin het VMS wordt verwacht te functioneren als een strategisch intelligence-platform in het hart van het externe workforce-ecosysteem. Deze verschuiving wordt niet gedreven door technologische hype, maar door een fundamentele verandering in de manier waarop werk is georganiseerd. De externe workforce is structureel complex geworden Externe arbeid beperkt zich allang niet meer tot tijdelijke inhuur van uitzendkrachten en gedetacheerden. Het gaat tegenwoordig om zelfstandige professionals, projectteams, SOW contracten en hybride samenwerkingsvormen waarin onsite en offsite, intern en extern, talenten nauw samenwerken. Het managen van deze complexiteit vraagt meer dan procesautomatisering alleen. Wat wij in de praktijk steeds vaker zien, is dat organisaties niet vastlopen door een gebrek aan functionaliteit in hun VMS, maar doordat het onderliggende workforce model sneller is geëvolueerd dan governance, eigenaarschap en besluitvorming. AI verhoogt verwachtingen maar legt ook zwaktes bloot Artificial Intelligence wordt in hoog tempo geïntegreerd in workforce-technologie. Voorspellende inzichten, skills-based matching, scenarioanalyses en vergaande automatisering, worden steeds meer de standaard. Helaas repareert AI geen gebroken operationeel model maar het maakt het zichtbaar Tegelijkertijd fungeert AI als een vergrootglas. Het legt versnipperde data, inconsistente definities en onopgeloste beleidsvraagstukken bloot. Zonder heldere business uitgangspunten, gevalideerde end-to-end processen en alignment tussen diverse stakeholders zal steeds meer geavanceerde technologie bestaande inefficiënties alleen maar versnellen. Helaas repareert AI geen gebroken operationeel model maar het maakt het zichtbaar. Lees ook: Waarom een Vendor Management Systeem (VMS) onmisbaar is in een moderne HR-technologie omgeving De echte uitdaging zit in orkestratie van het externenbeleid, niet in tooling De meest volwassen organisaties verschuiven hun focus van de vraag “welk VMS is het beste?” naar een relevantere vraag: ”hoe orkestreren wij werk van grote diversiteit van externe medewerkers en interne talenten op een samenhangende manier? “ Dat vraagt om afstemming tussen HR, Inkoop, IT, Finance en de business. En om duidelijke keuzes op thema’s zoals: wanneer wordt gekozen voor inhuur, services of projectmatige inzet hoe rollen, skills en tarieven worden gedefinieerd en geborgd waar end-to-end eigenaarschap ligt, van vraag tot levering hoe data wordt ingezet om te sturen, niet alleen om te rapporteren Een VMS kan deze ambities ondersteunen, maar kan ze niet definiëren. Van systeemimplementatie naar capability ontwikkeling In veel programma’s wordt de VMS-implementatie nog gezien als een afgebakend IT-project. Na livegang verschuift de aandacht naar andere prioriteiten. Die aanpak is volgens mij niet langer houdbaar. Extern workforcemanagement is uitgegroeid tot een doorlopende competentie die meebeweegt met strategie, arbeidsmarkt en regelgeving. Dat vraagt investeringen, niet alleen in technologie, maar ook in: operationele modellen en governance rollen en competenties binnen programmateams datakwaliteit en workforce intelligence change management en adoptie Organisaties die dit tijdig onderkennen, creëren ruimte om daadwerkelijk waarde te halen uit hun technologische investeringen. Lees ook: De Great Realignment: wat Kevin Wheeler’s visie betekent voor HR-technologie Geplaatst in Branche, Markt | Tags talentin, VMS | Reacties uitgeschakeld voor Van VMS naar Workforce Intelligence Platform: waarom technologie alleen niet langer het onderscheid maakt
De opkomst van AI-avatars in gedragsontwikkeling Geplaatst 3 februari 2026 door Gastblogger Wat medewerkers in trainingen leren, passen ze vaak maar beperkt toe in de dagelijkse praktijk. Dat inzicht kregen wij niet vanuit technologie, maar vanuit onze eigen ervaring als leidinggevenden binnen nationale en internationale organisaties. In die rol waren wij verantwoordelijk voor teams, prestaties en ontwikkeling, en werkten we intensief samen met HR- en L&D-afdelingen rond thema’s als leiderschap, communicatie en samenwerking. Steeds opnieuw zagen we gemotiveerde medewerkers die tijdens trainingen waardevolle inzichten opdeden, maar merkten we hoe lastig het was om dat nieuwe gedrag structureel vast te houden in het dagelijks werk. Lees ook: Leercyclus van Fosway zorgt voor meer betrokkenheid van cursisten Dat patroon zagen we terug in uiteenlopende organisaties: van middelgrote Nederlandse bedrijven tot internationale omgevingen met complexe structuren en hoge prestatiedruk. In zowel profit- als non-profitorganisaties, en in sectoren waar samenwerking, leiderschap en klantinteractie cruciaal zijn, bleek de uitdaging opvallend vergelijkbaar. Trainingen werden gevolgd, verwachtingen waren helder, maar in de dagelijkse dynamiek van deadlines, belangen en werkdruk vervaagde nieuw gedrag sneller dan gehoopt. Borgen gedragsontwikkeling na de training In gesprekken met verschillende betrokkenen kwam dat spanningsveld steeds opnieuw naar voren. Medewerkers gaven aan dat zij tijdens trainingen wel begrepen wat er van hen werd verwacht, maar dat het in de praktijk lastig was om dit gedrag vol te houden onder druk. Leidinggevenden herkenden dit, omdat zij na verloop van tijd weinig verschil zagen in gesprekken, besluitvorming of samenwerking. Tegelijk spraken HR- en L&D-professionals hun worsteling uit met het zichtbaar maken en borgen van gedragsontwikkeling na de training. Om dit beeld te verdiepen, bespraken wij deze ervaringen ook met organisaties aan de hand van gerichte vragenlijsten over oefenen na de training. De uitkomsten bevestigden het patroon: er is veel aandacht voor leren, maar weinig voor structureel oefenen daarna. Gaandeweg werd duidelijk dat dit geen losse signalen waren, maar een structureel vraagstuk. Over meerdere jaren en bij verschillende organisaties zagen we hetzelfde verloop: goed ontworpen trainingen, betrokken deelnemers en duidelijke ambities, gevolgd door beperkte zichtbare gedragsverandering in de praktijk. Om deze observaties te toetsen, verdiepten we ons daarnaast in studies, online onderzoek en vakliteratuur over leren en gedragsverandering. Ook daar kwam hetzelfde beeld naar voren: zonder herhaling, context en toepassing in het werk vervaagt nieuw gedrag snel. Het probleem zat dus niet in de kwaliteit van het leren, maar in wat er daarna structureel ontbrak. Het transferprobleem Na een training begint voor veel organisaties het echte werk pas. Management en L&D vragen zich dan af: passen medewerkers het geleerde ook daadwerkelijk toe? En wat is het rendement van de training? In veel gevallen blijkt er sprake van een transferprobleem: wat mensen leren in een training, komt in de dagelijkse praktijk maar beperkt terug. Dit ligt zelden aan de inhoud van de training, maar aan de overgang van leren naar werken. Na de training moeten mensen het geleerde toepassen in andere situaties, onder andere omstandigheden en vaak onder hogere druk dan waarin zij hebben geoefend. Het knelpunt zit dan ook niet in het leren zelf, maar in wat daarna ontbreekt: de mogelijkheid om nieuw gedrag verder te verfijnen in de eigen werkcontext. Zonder structurele aandacht voor die overgangsfase blijft zelfs goed ontworpen training vaak beperkt in effect. De black box tussen training en praktijk Organisaties proberen dit gat op verschillende manieren te overbruggen, bijvoorbeeld met terugkomsessies, intervisie, coaching on the job of aanvullende e-learning. Hoewel deze interventies waardevol kunnen zijn, blijken ze in de praktijk lastig vol te houden. Ze vragen tijd, afstemming en beschikbaarheid van anderen, en sluiten niet altijd aan op de concrete situaties waarin nieuw gedrag nodig is. Bovendien blijft het moeilijk om zicht te krijgen op wat medewerkers tussen deze momenten door daadwerkelijk oefenen en leren. Daardoor blijft de fase na de training voor veel organisaties grotendeels een black box. Op dat punt werd duidelijk dat dit vraagstuk niet met extra interventies binnen het bestaande trainingsmodel was op te lossen. Wat ontbrak, was niet nog meer leren, maar structurele toegang tot oefenen in de eigen werkcontext. Oefenen moest laagdrempelig zijn, veilig, herhaalbaar en onafhankelijk van agenda’s of beschikbaarheid van anderen. Tegelijk moest het inzicht geven in ontwikkeling over tijd, voor zowel de medewerker als de organisatie. Dat besef leidde tot het verkennen van hoe technologie en AI kunnen ondersteunen bij het creëren van die oefenruimte, zonder het menselijke aspect van leren te verliezen. Hoe PractAIce met AI het transferprobleem aanpakt Vanuit die analyse ontwikkelden wij PractAIce: een platform waarin professionals met behulp van AI-gestuurde rollenspellen gesprekken en situaties kunnen oefenen die zij in hun werk als lastig ervaren. De gebruiker beschrijft een herkenbare situatie, bepaalt de context en kiest met wie het gesprek wordt gevoerd. Door te werken met persona’s krijgt de AI-avatar een duidelijk karakter en reageert deze op een manier die sterk lijkt op menselijk gedrag in de praktijk. Vooraf staat de gebruiker stil bij wat hij of zij in het gesprek wil verbeteren. Tijdens en na het rollenspel wordt zichtbaar wat werkt, waar het gesprek schuurt en wat in een vergelijkbare situatie anders geprobeerd kan worden. Een persoonlijke AI-coach helpt daarbij door patronen te herkennen en ontwikkelkansen zichtbaar te maken. Door gerichte suggesties en de mogelijkheid om direct opnieuw te oefenen, ziet de medewerker het effect van ander gedrag. Zo wordt leren een proces van doen en experimenteren, ingebed in het dagelijks werk. Lees ook: Maak persoonlijke ontwikkeling net zo vanzelfsprekend als onboarding De voortgang is inzichtelijk voor de medewerker zelf, terwijl managers en organisaties zicht krijgen op terugkerende patronen en teamtrends. Op die manier wordt de transfer van leren naar doen vergroot en wordt gedragsontwikkeling na training zichtbaar. Wat dit betekent voor HR en L&D Deze ervaringen laten zien dat training niet het eindpunt is, maar het begin. De echte waarde ontstaat daarna: in het vergroten van transfer en het ondersteunen van gedragsontwikkeling in de praktijk. Voor HR en L&D vraagt dit om een andere kijk op leren. De sleutel ligt niet in méér trainen, maar in anders oefenen. Juist omdat menselijk kapitaal het meest waardevolle bezit is in een omgeving die steeds sneller verandert, vraagt leren om dezelfde wendbaarheid als het werk zelf. Over de auteurs Marco Turk is co-founder van PractAIce, een AI-platform waarmee professionals realistische gesprekken oefenen via AI-rollenspellen die direct aansluiten op hun werkpraktijk. Gedreven door zijn interesse in menselijk gedrag en communicatie gelooft hij dat echte gedragsverandering ontstaat door blijven oefenen, met gerichte feedback. Sven Vrind is de andere co-founder en heeft een gedragswetenschappelijke achtergrond en jarenlange leidinggevende ervaring. Hij richt zich op hoe mensen het meest effectief leren en ontwikkelen, op het snijvlak van gedrag en technologie. Geplaatst in Innovatie, Markt | Tags AI, Learning & Development, PractAIce | Reacties uitgeschakeld voor De opkomst van AI-avatars in gedragsontwikkeling