Meer AI-tools maken je organisatie niet sneller

Op nieuwjaarsdag 2026 lanceerde programmeur Steve Yegge Gas Town, een opensourceplatform waarmee je zwermen AI-agents tegelijk software laat bouwen. De resultaten waren indrukwekkend. De gebruikers raakten erdoor overweldigd. Een van hen schreef dat er te veel tegelijk gebeurde om nog te kunnen volgen en dat hij een fysiek gevoel van stress kreeg van het toekijken. Gas Town ging te snel voor de mens die het bediende.

Dat is geen anekdote over een nerd met te veel terminals open. Het is het begin van een onderzoek van Boston Consulting Group dat in het nummer van juli-augustus 2026 van Harvard Business Review verscheen onder de titel “When Using AI Leads to ‘Brain Fry'”. Julie Bedard, Matthew Kropp, Megan Hsu, Olivia Karaman, Jason Hawes en Gabriella Rosen Kellerman ondervroegen in januari 2026 1.488 voltijdwerkers in de Verenigde Staten over hun AI-gebruik, hun werkbeleving en hun cognitie. De uitkomst is een waarschuwing die iedere bestuurder moet lezen. AI belooft de mens te versterken. In de praktijk raakt een groeiende groep werknemers juist uitgeput door het managen van de tools.

Herken je dat? Drie chatvensters open, een agent die code schrijft, een tweede die samenvattingen uitspuugt en jij die ertussen springt om alles te controleren. Aan het eind van de dag ben je op. Niet van het werk, maar van het besturen van het werk. De onderzoekers geven daar een naam aan: AI brain fry.

AI brain fry is een nieuw beroepsrisico

AI brain fry is mentale vermoeidheid door overmatig gebruik van of toezicht op AI-tools, voorbij iemands cognitieve capaciteit. Zo definiëren de auteurs het. Het is uitdrukkelijk iets anders dan burn-out. Burn-out is chronisch en emotioneel: je bent moe van het werk en je gelooft er niet meer in. Brain fry is acuut en cognitief: je aandacht, je werkgeheugen en je executieve controle zijn opgebruikt. Deelnemers omschreven het als mist, als geruis, als een mentale kater. Een senior engineeringmanager vertelde dat zijn brein aanvoelde alsof er een dozijn browsertabbladen openstonden die allemaal om aandacht vochten. Zijn denken was niet kapot, alleen luidruchtig.

Van de deelnemers die AI voor hun werk gebruiken, zegt 14% dit te hebben ervaren. Dat percentage verschilt sterk per afdeling. Marketing staat bovenaan met 25,9%, gevolgd door hr (19,3%), bedrijfsvoering (17,9%), engineering en softwareontwikkeling (17,8%), financiën (16,7%) en IT (16,0%). Management en juridische afdelingen sluiten de rij met respectievelijk 8,6% en 5,6%. Onthoud die volgorde. De afdelingen die het eerst en het meest enthousiast met AI aan de slag gingen, betalen nu de hoogste rekening. Marketing was de proeftuin. Marketing is nu ook de eerste die het uit de bocht ziet vliegen.

Dat marketing bovenaan staat, verbaast me niet. Ik schreef al in 2018 dat jouw bedrijf signalen afgeeft net als een lichaam. Marketing is de plek waar de meeste kanalen, de meeste content en de meeste data samenkomen. Zet daar zonder raamwerk een stapel AI-tools bovenop en je krijgt precies wat BCG meet: overprikkeling.

Toezicht op AI is de zwaarste vorm van AI-gebruik

De meest belastende vorm van AI-gebruik is toezicht, niet productie. Dat is de eerste en belangrijkste bevinding uit het onderzoek. Werknemers die aangaven dat hun AI-werk veel controle vereiste, besteedden 14% meer mentale inspanning aan hun baan. Intensief toezicht voorspelde 12% meer mentale vermoeidheid en 19% meer informatieoverbelasting. De tweede voorspeller was toegenomen werklast: wie zei dat AI zijn werk had vergroot in plaats van vervangen, rapporteerde meer cognitieve belasting.

De verklaring is logisch. Toezicht en meer werklast vergroten je verantwoordelijkheidsgebied. Je moet in dezelfde tijd meer uitkomsten van meer tools in de gaten houden. Het brein groeit niet mee. Dat is een gegeven.

Hier zit een les die ik al jaren predik. In Column: Een AI-agent is net zo goed als de context die het creëert stelde ik dat een agent zonder context een gokmachine is. Wie geen goede context meegeeft, moet achteraf alles controleren. Dat controleren is precies de belasting die BCG meet. Slechte context aan de voorkant wordt cognitieve schuld aan de achterkant. Met andere woorden: het datafundament bepaalt niet alleen de kwaliteit van de output, maar ook de gezondheid van de mens die de output moet beoordelen.

Slechte context aan de voorkant wordt cognitieve schuld aan de achterkant.

Na drie tools daalt de productiviteit

Meer AI-tools tegelijk gebruiken verhoogt de productiviteit tot een omslagpunt bij drie. Dat is de tweede bevinding en die is verrassend concreet. Werknemers die van één naar twee gelijktijdige tools gaan, rapporteren een duidelijke stijging in ervaren productiviteit. Een derde tool voegt nog iets toe, maar minder. Na drie tools zakt de score. Multitasken is notoir onproductief en toch trappen we er telkens weer in.

Wat betekent dit? De belofte van zwermen AI-agents die parallel werken, botst op de biologie van de bestuurder. In Digitaal Vermogen beschreef ik het Business Acceleration Platform als een lanceerplatform met vier lagen: Data Source Management, Data Management Platform, het Business Acceleration Framework als brein en de Business Acceleration Roadmap als shuttle. Die lagen bestaan om één reden: de mens hoeft niet alles zelf in de gaten te houden. Het raamwerk bewaakt de vijf doelen en signaleert afwijkingen. Wie AI-tools stapelt zonder zo’n platform, bouwt geen raket. Hij schroeft drie raketmotoren op een fiets en houdt zelf het stuur vast. Met een fiets kan je niet naar de maan, ook niet met extra motoren. Hoe je dat lanceerplatform inricht, beschreef ik in Hoe organisaties hun datalandschap kunnen organiseren en optimaliseren.

Brain fry kost geld, kwaliteit en talent

AI brain fry vertaalt zich in drie meetbare bedrijfskosten: slechtere beslissingen, meer fouten en vertrekkend talent. De onderzoekers zijn daar precies in. Werknemers met brain fry rapporteerden 33% meer vermoeidheid bij het nemen van beslissingen. Ze maakten 11% vaker kleine fouten en 39% vaker grote fouten, de soort met gevolgen voor veiligheid, uitkomsten of belangrijke besluiten. De auteurs halen een studie uit 2018 aan die de kosten van suboptimale besluitvorming bij een onderneming met 5 miljard dollar omzet schat op 150 miljoen dollar per jaar. Een derde meer beslismoeheid tikt dan hard door.

En dan het talent. Onder werknemers zonder brain fry had ongeveer een kwart een actieve vertrekintentie. Onder werknemers mét brain fry was dat 34%. Bij de intensiefste AI-gebruikers steeg de vertrekintentie met 39%. Lees dat nog eens. De mensen die het hardst met AI werken, zijn vaak je beste mensen. Precies die groep loopt het grootste risico om op te branden en te vertrekken. Wie AI-gebruik beloont op intensiteit, stuurt zijn toptalent de deur uit.

Dat is de Hansje Brinker-reflex in een nieuw jasje. Organisaties dichten het productiviteitsgat met steeds meer tools en steeds meer toezicht. Het gat wordt groter. Kortetermijnwinst, langetermijnverlies.

AI die routinewerk vervangt, verlaagt burn-outscores met 15%

Niet elk AI-gebruik leidt tot brain fry. Dat is het goede nieuws uit het onderzoek en het is net zo belangrijk als het slechte. Deelnemers die AI gebruikten om de tijd die zij kwijt waren aan routinematige of repeterende taken substantieel terug te brengen, rapporteerden 15% lagere burn-outscores dan collega’s die dat niet deden. Ze waren meer betrokken, gemotiveerder en hadden meer sociale verbinding met collega’s. Ze hadden simpelweg meer tijd weg van het toetsenbord.

Het onderscheid is dus niet AI of geen AI. Het onderscheid is vervangen of bewaken. AI die saai werk overneemt, geeft energie. AI die je dwingt om voortdurend mee te kijken, vreet energie. In Digitaal Vermogen noemde ik de winnende formule al: niet de strijd tégen, maar de samenwerking mét de robot. Een slimme machine plus menselijke intelligentie. Die samenwerking werkt alleen als de rolverdeling klopt. De machine doet het repeterende werk. De mens doet het oordelen. Zodra de mens het repeterende controlewerk van de machine erbij krijgt, is de rolverdeling omgedraaid. Dat AI niets is zonder menselijk oordeel, schreef ik in kunstmatige intelligentie is niks zonder menselijk oordeel. Het omgekeerde geldt ook: menselijk oordeel is schaars en je moet het niet verspillen aan toezicht dat een raamwerk kan doen.

Bij NXTLI zagen we dit gebeuren met de AI-collega’s Liza en Pia. Zij nemen de contentcyclus van creatie tot distributie voor hun rekening. Dat werkte niet omdat het slimme tools zijn. Het werkte omdat ze binnen een raamwerk opereren dat bepaalt wat ze wel en niet zelfstandig mogen doen. De mens kijkt naar het resultaat op de vijf doelen, niet naar elke tussenstap. Hoe dat in de praktijk ging, lees je in AI-collega’s Liza en Pia: de toekomst van werk is hier.

Inmiddels werkt dat team vanuit één Marketingbrein: de centrale, gevalideerde bron van strategie, data, doelen, merk, doelgroepen en verhalen waaruit alle AI-collega’s en menselijke collega’s putten. Ieder onderdeel krijgt een kwaliteitsscore en een manager keurt nieuwe informatie goed of stuurt die terug. Zo bereikt alleen scherpe context de uitvoering en hoeft niemand elke tussenstap te controleren. Hoe dat brein werkt, beschreef ik in Het Marketing AI Team is het Marketing OS in de praktijk.

De manager bepaalt of AI moe maakt of energie geeft

De ervaring van AI wordt niet alleen bepaald door individuele keuzes, maar vooral door managers, teams en de organisatie. Ook dat meet BCG. Werknemers van wie de manager de tijd nam om vragen over AI te beantwoorden, scoorden 15% lager op mentale vermoeidheid. Werknemers die het zelf moesten uitzoeken, scoorden 5% hoger. Wie voelde dat de organisatie verwachtte dat hij méér werk zou verzetten dankzij AI, scoorde 12% hoger. En wie het gevoel had dat de organisatie de balans tussen werk en privé serieus nam, scoorde maar liefst 28% lager.

Daar ligt de kern. Brain fry is geen toolprobleem. Het is een regieprobleem. De onderzoekers stellen dat 70% van een AI-transformatie moet gaan naar mensen en processen. In de praktijk zie ik het omgekeerde: het budget gaat naar licenties en pilots en de mens komt daarna aan de beurt. Ik zei het al in AI in 2025: waarom we nu in het dal van desillusie zitten: de teleurstelling over AI komt niet door de technologie, maar door het ontbreken van structuur. Brain fry is de menselijke prijs van diezelfde ontbrekende structuur. Wat leiderschap in het digitale tijdperk daarom vraagt, beschreef ik eerder in Leiderschap in het digitale tijdperk: richting geven, geen tools uitdelen.

Brain fry is geen toolprobleem. Het is een regieprobleem.

Vijf lessen voor leiders passen naadloos op het raamwerk

De auteurs sluiten af met vijf adviezen voor leiders. Ik loop ze langs, want ze vallen stuk voor stuk samen met wat het Business Acceleration Framework al jaren voorschrijft.

Ten eerste: ontwerp werk, functies en tools integraal voor de samenwerking tussen mens en AI. AI-toezicht kan niet zomaar boven op menselijk toezicht worden gestapeld. Net zoals we normen hebben voor hoeveel mensen één manager kan aansturen, hebben we normen nodig voor hoeveel agents één mens kan overzien. Het onderzoek geeft een eerste norm: bij drie gelijktijdige agents gaat het mis. Dat is exact wat de Business Acceleration Roadmap doet: de executie opdelen in beheersbare stappen, met het raamwerk als bewaker.

Ten tweede: wees expliciet over wat AI betekent voor de werklast. Als een organisatie productiviteitswinst viert zonder te zeggen wat er met de vrijgekomen tijd gebeurt, hoort de werknemer maar één ding: meer werk. Die dubbelzinnigheid alleen al verhoogt de stress. Dat sluit aan bij wat ik schreef in Column: Een onvermijdelijke botsing tussen mens en machine?: het ongemak zit niet in de machine, maar in de onduidelijkheid over de rol van de mens ernaast.

Ten derde: verschuif de metrics van activiteit en intensiteit naar impact. Dit is de belangrijkste les. Meta beloont ontwikkelaars op het aantal AI-gegenereerde regels code. Andere organisaties meten tokenverbruik. Dat is meten hoe hard de motor draait, niet of de raket opstijgt. Wie intensiteit beloont, krijgt verspilling, lage kwaliteit en mentale overbelasting. Het alternatief is een helder strategisch doel met meetbare uitkomsten. Dat is de reden waarom het raamwerk vijf doelen heeft en niet één kpi voor toolgebruik. Welke metrics dan wel, staat in 5 sleutelmetrics waar iedere organisatie op zou moeten sturen.

Ten vierde: blijf nieuwe vaardigheden ontwikkelen. De onderzoekers zagen bij softwareontwikkelaars dat de meest gevorderde AI-gebruikers vastlopen zolang ze geen nieuwe vaardigheden ontwikkelen: probleemformulering, analyseplanning en strategisch prioriteren. Dat is de vaardigheid van vragen stellen boven de vaardigheid van antwoorden verwerken. In Digitaal Vermogen schreef ik dat een goed advies meer is dan een juiste analyse. Het gaat om inlevingsvermogen en het stellen van de juiste vragen aan de hand van het raamwerk. Dat de mindset daarbij vooropgaat en niet de tool, betoogde ik al in Digitale mindset moet aansluiten bij de 5 doelen.

Ten vijfde: zet menselijke aandacht in als de eindige grondstof die ze is. Onderscheidingsvermogen, besluitvorming en strategische planning vragen gefocuste aandacht. Wie die aandacht opmaakt aan het bewaken van tools, heeft er geen over voor het werk dat ertoe doet.

De ABCD-volgorde beschermt het brein

Het ABCD-principe zegt dat AI pas rendeert als Business, Content en Data op orde zijn. Het BCG-onderzoek levert daar nu het menselijke bewijs voor. Wie AI vooraan zet, zonder duidelijke bedrijfsdoelen, zonder gestructureerde content en zonder een silovrij datafundament, dwingt zijn mensen om het ontbrekende fundament met hun eigen hoofd te compenseren. Elke controle die het raamwerk niet doet, doet een mens. Elke context die de data niet levert, levert een mens. Dat is brain fry in één zin.

Draai de volgorde om en het beeld kantelt. Met duidelijke doelen weet de werknemer waar AI voor dient. Met gestructureerde content en data hoeft hij de output niet tot op de komma te controleren. Met het raamwerk als brein en de roadmap als shuttle overziet hij het resultaat in plaats van elke tussenstap. Dan is AI wat het moet zijn: een versneller. Hoe het raamwerk die rol vervult, lees je in Het Business Acceleration Framework is het besturingssysteem van je organisatie en hoe het ABCD-principe daarbij helpt in Jouw digitaal vermogen laten groeien? Gebruik het ABCD-principe.

Stel jezelf vandaag nog de volgende vragen. Hoeveel AI-tools gebruiken mijn mensen gelijktijdig en wie heeft daar een norm voor bepaald? Meet ik AI-gebruik op intensiteit of op impact? Weet elke werknemer wat er met de vrijgekomen tijd gebeurt? Nemen mijn managers de tijd om vragen over AI te beantwoorden? En de belangrijkste: welke controle doet nu een mens die het raamwerk zou moeten doen?

AI brain fry laat zien hoe snel en hoe hard nieuwe tools ingrijpen op onze hersenen. De organisaties die dat serieus nemen, krijgen volgens BCG betere beslissingen, minder fouten en een hogere retentie van toptalent. De organisaties die tools blijven stapelen, krijgen vermoeide mensen en een lege stoel waar hun beste medewerker zat. De keuze is niet ingewikkeld. De uitvoering wel. Er is werk aan de winkel.

Veelgestelde vragen

Wat is AI brain fry?

AI brain fry is mentale vermoeidheid die ontstaat door overmatig gebruik van of toezicht op AI-tools, voorbij de cognitieve capaciteit van een persoon. De term is geïntroduceerd door onderzoekers van Boston Consulting Group in Harvard Business Review (juli-augustus 2026). Het verschilt van burn-out: burn-out is chronisch en emotioneel, brain fry is acuut en cognitief.

Hoeveel AI-tools kun je tegelijk gebruiken zonder productiviteitsverlies?

Volgens het BCG-onderzoek onder 1.488 werknemers stijgt de ervaren productiviteit bij twee gelijktijdige tools, stijgt ze nog licht bij drie en daalt ze daarna. Drie gelijktijdige agents is het omslagpunt.

Wat kan een leider doen tegen AI brain fry?

Ontwerp werk en tools integraal voor de samenwerking tussen mens en AI, wees expliciet over wat AI betekent voor de werklast, meet op impact in plaats van op intensiteit, investeer in vaardigheden als probleemformulering en prioriteren en behandel menselijke aandacht als een eindige grondstof.

Hoe hangt AI brain fry samen met het ABCD-principe?

Het ABCD-principe stelt dat AI pas werkt als Business, Content en Data op orde zijn. Ontbreekt dat fundament, dan moeten mensen de ontbrekende structuur zelf compenseren met controle en context. Die extra cognitieve belasting is precies wat BCG meet als brain fry.

Bronvermelding

Julie Bedard, Matthew Kropp, Megan Hsu, Olivia T. Karaman, Jason Hawes en Gabriella Rosen Kellerman, “When Using AI Leads to ‘Brain Fry'”, Harvard Business Review, juli-augustus 2026, p. 33-36 (HBR Reprint H093GS). Gebaseerd op een onderzoek van Boston Consulting Group onder 1.488 voltijdwerkers in de Verenigde Staten, januari 2026. Bedard en Kropp zijn managing director bij BCG en BCG Henderson Institute Fellow, Hsu is projectleider bij BCG, Karaman en Hawes zijn promovendi aan de University of California in Riverside en Rosen Kellerman is partner en director bij BCG en coauteur van Tomorrowmind (Simon & Schuster, 2023).

Eigen werk: Denis Doeland, Digitaal Vermogen (2018, met Pim van Berkel), hoofdstuk over het Business Acceleration Platform en de samenwerking mét de robot.