Oké, laten we eerlijk zijn: deze vraag duikt overal op. Op tech-meetups, tijdens koffiepauzes op het werk, en ja, zelfs in die langdradige LinkedIn-discussies die niemand toegeeft te lezen. De zorg is vrij direct: als AI zoveel automatisering aankan, maakt dat data science dan een soort van… overbodig? Kort antwoord: nee. Langer antwoord? Het is ingewikkeld, complex en veel interessanter dan een simpel "ja" of "nee"
Artikelen die u wellicht interessant vindt om na dit artikel te lezen:
🔗 Datawetenschap en kunstmatige intelligentie: de toekomst van innovatie
Een onderzoek naar de manier waarop AI en datawetenschap het innovatielandschap van morgen vormgeven.
🔗 Zal AI data-analisten vervangen? Een eerlijke discussie!
Inzicht in de impact van AI op de rol van data-analisten en de behoeften van de sector.
🔗 Gegevensbeheer voor AI-tools: iets om eens naar te kijken
Belangrijke praktijken voor gegevensbeheer om het potentieel van AI-tools te maximaliseren.
Wat maakt datawetenschap nu echt waardevol? 🎯
Het zit zo: data science is niet zomaar wiskunde plus modellen. Wat het zo krachtig maakt, is die bijzondere mix van statistische precisie, zakelijke context en een vleugje creatief probleemoplossend vermogen . AI kan in een oogwenk tienduizend waarschijnlijkheden berekenen, dat is zeker mogelijk. Maar kan het ook bepalen welk probleem van belang is voor de winstgevendheid van een bedrijf? Of uitleggen hoe dat probleem samenhangt met de strategie en het klantgedrag? Dát is waar mensen in beeld komen.
In de kern is datawetenschap een soort vertaler. Het neemt ruwe rommel – lelijke spreadsheets, logs, enquêtes die nergens op slaan – en zet die om in beslissingen waar gewone mensen daadwerkelijk iets mee kunnen doen. Haal die vertaallaag weg en AI spuugt vaak zelfverzekerde onzin uit. HBR zegt dit al jaren: het geheim zit hem niet in nauwkeurigheidsstatistieken, maar in overtuiging en context [2].
Een reality check: studies suggereren dat AI veel taken binnen een baan kan automatiseren – soms meer dan de helft . Maar het werk in kaart brengen, beslissingen nemen en afstemmen op de rommelige structuur die ‘een organisatie’ heet? Dat blijft grotendeels menselijk terrein [1].
Snelle vergelijking: Datawetenschap versus AI
Deze tabel is niet perfect, maar hij laat wel de verschillende rollen zien die ze spelen:
| Kenmerk / Hoek | Datawetenschap 👩🔬 | Kunstmatige intelligentie 🤖 | Waarom het belangrijk is |
|---|---|---|---|
| Primaire focus | Inzicht en besluitvorming | Automatisering en voorspelling | Datawetenschap geeft antwoord op de vragen "wat" en "waarom" |
| Typische gebruikers | Analisten, strategen, zakelijke teams | Ingenieurs, operationele teams, software-apps | Verschillende doelgroepen, overlappende behoeften |
| Kostenfactor 💸 | Salarissen en hulpmiddelen (voorspelbaar) | Cloudcomputing (variabel bij schaalvergroting) | AI lijkt misschien goedkoper totdat het gebruik ervan explosief stijgt |
| Kracht | Context + storytelling | Snelheid + schaalbaarheid | Samen vormen ze een symbiotisch geheel |
| Zwakte | Langzaam voor repetitieve taken | Heeft moeite met dubbelzinnigheid | Precies daarom zal de een de ander niet doden |
De mythe van "volledige vervanging" 🚫
Het klinkt aantrekkelijk om je voor te stellen dat AI alle data-taken overneemt, maar dat is gebaseerd op de verkeerde aanname: dat de waarde van datawetenschap volledig technisch is. In werkelijkheid is het grootste deel ervan interpretatief, politiek en communicatief .
-
Geen enkele directeur zegt: "Geef me een model met een nauwkeurigheid van 94%."
-
Ze zeggen: "Moeten we uitbreiden naar deze nieuwe markt, ja of nee?"
AI kan een voorspelling genereren. Waar het geen rekening mee houdt: regelgevingsproblemen, culturele nuances of de risicobereidheid van de CEO. Analyse omzetten in actie blijft een menselijk spel , vol afwegingen en overredingskracht [2].
Waar AI de boel nu al op zijn kop zet 💥
Laten we eerlijk zijn: delen van datawetenschap worden nu al volledig overgenomen door AI
-
Gegevens opschonen en voorbereiden → Geautomatiseerde controles sporen ontbrekende waarden, afwijkingen en drifts sneller op dan mensen die zich door Excel heen worstelen.
-
Modelselectie en -afstemming → AutoML beperkt de keuzemogelijkheden voor algoritmen en beheert hyperparameters, waardoor wekenlang gepruts wordt bespaard [5].
-
Visualisatie en rapportage → Met tools kunnen nu dashboards of tekstuele samenvattingen worden opgesteld met één enkele prompt.
Wie heeft hier het meeste last van? Mensen wier werk bestaat uit het repetitief maken van grafieken of eenvoudige modellen. De oplossing? Hoger in de waardeketen komen: stel scherpere vragen, vertel duidelijkere verhalen en formuleer betere aanbevelingen.
Korte casusbeschrijving: een retailer test AutoML voor het voorspellen van klantverlies. Het levert een solide basismodel op. Maar de echte winst komt wanneer de data scientist de vraag anders formuleert: in plaats van "Wie zal afhaken?" wordt het "Welke interventies verhogen de nettowinstmarge per segment?" Die verschuiving – plus de samenwerking met de financiële afdeling om randvoorwaarden vast te stellen – is wat de waarde creëert. De automatisering versnelt het proces, maar de nieuwe formulering maakt het resultaat mogelijk.
De rol van datawetenschappers is aan het veranderen 🔄
In plaats van te verdwijnen, neemt de functie nieuwe vormen aan:
-
AI-vertalers - die technische informatie begrijpelijk maken voor leiders die oog hebben voor financiële belangen en reputatierisico's.
-
Leiders op het gebied van governance en ethiek - het opzetten van bias-testen, monitoring en controles die aansluiten bij standaarden zoals NIST's AI RMF [3].
-
Productstrategen – die data en AI integreren in klantervaringen en productplannen.
Ironisch genoeg, naarmate AI steeds meer technisch, routinematig werk overneemt, worden de menselijke vaardigheden – zoals verhalen vertellen, expertise en kritisch denken – juist de onderdelen die je niet zomaar kunt vervangen.
Wat de experts en de data zeggen 🗣️
-
Automatisering is een feit, maar slechts gedeeltelijk : de huidige AI kan veel taken binnen veel banen automatiseren, maar dat geeft mensen meestal de ruimte om zich te richten op werk met een hogere toegevoegde waarde [1].
-
Beslissingen vereisen mensen : HBR wijst erop dat organisaties niet in beweging komen door louter cijfers, maar doordat verhalen en narratieven leiders aanzetten tot handelen [2].
-
Impact op banen ≠ massale ontslagen : gegevens van het WEF laten zien dat bedrijven verwachten dat AI rollen zal veranderen en personeel zal inkrimpen waar taken sterk geautomatiseerd kunnen worden, maar ze zetten ook vol in op omscholing [4]. Het patroon lijkt meer op herontwerp dan op vervanging.
Waarom de angst blijft bestaan 😟
Mediakoppen floreren op doemscenario's. "AI vervangt banen!" verkoopt. Maar serieuze studies tonen consequent de nuance aan: taakautomatisering, herontwerp van workflows en het creëren van nieuwe rollen [1][4]. Een rekenmachine-analogie werkt: niemand maakt nog lange delingen met de hand, maar je moet nog steeds algebra begrijpen om te weten wanneer je de rekenmachine moet gebruiken.
Relevant blijven: een praktisch stappenplan 🧰
-
Begin met de beslissing. Baseer je werk op de zakelijke vraag en de kosten van een verkeerde inschatting.
-
Laat de AI het concept schetsen, jij verfijnt het. Beschouw de output als uitgangspunt – jij voegt oordeel en context toe.
-
Integreer governance in je workflow. Lichtgewicht biascontroles, monitoring en documentatie gekoppeld aan frameworks zoals die van NIST [3].
-
Richt je op strategie en communicatie. Hoe minder je gebonden bent aan het indrukken van knoppen, hoe moeilijker het is om je te automatiseren.
-
Ken je AutoML. Zie het als een briljante maar roekeloze stagiair: snel, onvermoeibaar, soms compleet fout. Jij zorgt voor de vangrails [5].
Dus… Zal AI datawetenschap vervangen? ✅❌
Het botte antwoord: Nee, maar het zal het wel hervormen . AI herschrijft de gereedschapskist – het vermindert routinewerk, vergroot de schaalbaarheid en verschuift de prioriteiten. Wat het niet wegneemt, is de behoefte aan menselijke interpretatie, creativiteit en oordeelsvermogen . Sterker nog, goede datawetenschappers worden juist waardevoller als interpretatoren van steeds complexere resultaten.
Kortom: AI vervangt taken, niet het beroep [1][2][4].
Referenties
[1] McKinsey & Company - Het economische potentieel van generatieve AI: De volgende productiviteitsgrens (juni 2023).
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
[2] Harvard Business Review - Data Science and the Art of Persuasion (Scott Berinato, jan-feb 2019).
https://hbr.org/2019/01/data-science-and-the-art-of-persuasion
[3] NIST - Framework voor risicobeheer van kunstmatige intelligentie (AI RMF 1.0) (2023).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf
[4] Wereld Economisch Forum - Sluit AI de deur voor instapbanen? (30 april 2025) - inzichten uit Future of Jobs 2025.
https://www.weforum.org/stories/2025/04/ai-jobs-international-workers-day/
[5] He, X. et al. - AutoML: Een overzicht van de stand van de techniek (arXiv, 2019).
https://arxiv.org/abs/1908.00709