AI binnen L&D: van experiment naar alledaags gebruik
Artificiële intelligentie wordt steeds meer een vast onderdeel van dagelijkse ontwikkelprocessen binnen L&D-teams. Dat blijkt uit het AI in Learning & Development Report 2026 dat Synthesia onlangs heeft uitgebracht.
Synthesia een bedrijf dat een een platform aanbiedt voor AI video communicatie. Zij hebben een online onderzoek uitgevoerd, waarbij men onder meer gebruik heeft gemaakt van het netwerk van Philippa Hardman. Uit de enquête blijkt volgens de auteurs van het rapport dat AI niet langer vooral wordt gezien als experimenteel gereedschap. Zevenentachtig procent van de respondenten geeft aan AI actief te gebruiken, waarbij slechts 2% geen plannen heeft voor adoptie. Meer dan een derde gebruikt AI in vaste werkprocessen en een kleine minderheid (9%) werkt aan organisatiebrede implementatie. Dit wijst volgens de auteurs op groeiende volwassenheid maar met duidelijke variatie in tempo en diepgang tussen teams.
De belangrijkste praktische waarde van AI vandaag is volgens de respondenten snelheid. 84% meldt tijdwinst in productie, vooral bij contentcreatie, quizontwikkeling, voice-generatie en videoproductie. Dit gebruik bevindt zich voornamelijk in de ontwerpfase en ontwikkelfase van leermaterialen, waarbij AI vooral ondersteunt bij scripting, vertaling, lokalisatie van content en samenvatting van bronnenmateriaal. Twee derde van de respondenten ziet daarnaast een verbeterde leerervaring waar AI al wordt ingezet. Ook administratieve verlichting wordt genoemd, met name door automatisering van terugkerende taken als planning, vertaling en documentatie .
Het rapport beschrijft een duidelijke verschuiving richting toepassingen die verder gaan dan versnelling van productie. Teams verwachten in de komende twee jaar vooral meerwaarde in personalisatie (72%), grotere interne reikwijdte van programma’s (65%), hogere betrokkenheid (56%) en beter inzicht in leerresultaten en organisatie-impact (55%). Ook lokalisatie komt nadrukkelijk naar voren als toekomstig voordeel, doordat AI-toepassingen regionale varianten sneller en consistenter kan verwerken. Hiermee verschuift volgens het rapport de toegevoegde waarde van AI van efficiëntie naar strategische leerimpact en toegankelijkheid voor diverse doelgroepen binnen organisaties .
Onderzoekers signaleren dat LMS-systemen hun positie als centrale infrastructuur minder vanzelfsprekend behouden. Slechts 47% van de respondenten verwacht dat het LMS binnen drie jaar nog de kern vormt van de digitale leeromgeving als samenhangend geheel van applicaties die voor leren, opleiden en onderwijs worden gebruikt. De rest voorziet een meer verspreid ecosysteem waarin AI een rol vervult binnen meerdere applicaties tegelijk, variërend van software voor productiviteitsverbetering tot zelfstandige platforms of cross-systemen met agentische functionaliteit. Opvallend is dat 27% van de respondenten nog niet kan voorspellen waar AI zich uiteindelijk zal nestelen. Dit wijst volgens de onderzoekers op snelle technologische verschuivingen en beperkte standaardisatie in de markt .
‘Agentische AI’ – systemen die autonome handelingen kunnen uitvoeren– wordt door respondenten met interesse gevolgd. 27% verkent deze ontwikkeling actief en 39% volgt met voorzichtige interesse. De meeste verkenning vindt plaats rond AI-tutors (49%), gepersonaliseerde begeleiding en coaching (beiden 43%), gevolgd door administratieve automatisering (38%) en rolgebaseerde opbouw van modules (37%). Deze verschuiving markeert een beweging van lineair leren naar voortdurende, ingebedde ondersteuning binnen werkprocessen .
De cultuur in veel organisaties stimuleert volgens 74% van de respondenten experimenteerbereidheid. Wel ervaren teams tegelijk dat operationele randvoorwaarden achterlopen. Slechts 45% voelt dat IT actief bijdraagt aan adoptie. Belangrijkste belemmeringen zijn dataprivacy, veiligheid (58%), nauwkeurigheid van AI-uitvoer (52%) en integratieproblemen (46%). Budget voor AI blijft gefragmenteerd. Ook governance en dataveiligheid blijven uitdagingen, vooral wanneer AI-systemen dichter op leerdata en prestatie-informatie komen te zitten .
Respondenten geven aan dat expertiseopbouw rond AI dringend gewenst is. 67% vraagt om professionalisering op het gebied van AI-vaardigheden en ontwerp, 63% om ondersteuning bij AI-workflows en evenveel om hulp bij effectmeting. Het rapport benadrukt dat efficiëntiewinst inmiddels algemeen is, maar dat duurzame waarde vooral zal komen uit adaptieve leerroutes, gerichte begeleiding en meetbare leerresultaten. Volgens de analyse van Dr. Philippa Hardman is AI-volwassenheid sneller gestegen dan strategisch vermogen om AI effectief te sturen, waardoor er risico ontstaat op oppervlakkig gebruik zonder structurele kwaliteitsverbetering.
Mijn opmerkingen
Het valt me op dat deze respondenten al veel gebruik maken van AI. Ik vraag me wel af of, door de wijze van werven van respondenten, dit een representatief beeld is. Verder valt het gebruik van AI voor ontwerp en contentontwikkeling op. Voice-generatie en videoproductie worden ook vaak genoemd. Dat kan ook komen door de doelgroep van Synthesia.
AI als sparringspartner of coach van lerenden, lijkt minder populair te zijn, ook al kijkt een deel van de respondenten met belangstelling naar deze potentie. De grote variatie tussen respondenten valt eveneens op. Het grootste ervaren voordeel is ‘snelheid’. Daar is op zich niks mis mee, vind ik. Toch verwacht je dat L&D AI zou gebruiken om de kwaliteit van ‘leerervaringen’ te verbeteren of om L&D te innoveren. Of om ‘menselijkheid‘ te versterken. De onderzoekers verwachten wel, zoals gezegd, een verschuiving richting toepassingen die verder gaan dan versnelling van productie. Veel antwoordcategorieën zijn overigens voor diverse uitleg vatbaar. Wat verstaan respondenten bijvoorbeeld onder ‘personalisering’? Wat betreft ‘lokalisatie’: dat is m.i. meer dan het vertalen van bestaande content in andere talen. Je wilt ook rekening houden met andere culturen. Dat vraagt best wel wat van AI-toepassingen. Er komt ook meer kijken bij een grotere strategische impact van L&D dan betere toepassingen realiseren met behulp van AI-technologie.
De verwachtingen ten aanzien van de digitale leeromgeving vind ik ook opvallend. Overigens wordt al meer dan 15 jaar gesteld dat het LMS minder belangrijk zal worden. In dit onderzoek houdt men er m.i. onvoldoende rekening mee dat LMS-en ook doorontwikkelen en dat AI steeds meer ingebed zal worden in LMS-en.
Tot slot valt me op dat het bij veel organisaties ontbreekt aan een AI-strategie. dat blijkt m.i. uit datgene wat belemmeringen worden genoemd. Zaken als datraprivacy en dataveiligheid zijn m.i. ook eerder belangrijke randvoorwaarden dan ‘blockers’ (zoals ze in het rapport worden getypeerd).
Mijn bronnen over (generatieve) artificiële intelligentie
Deze pagina bevat al mijn bijdragen over (generatieve) artificiële intelligentie, zoals ChatGPT.