Oké, kaarten op tafel - deze vraag komt overal ter sprake. Tijdens tech-meetups, tijdens koffiepauzes op het werk, en ja, zelfs in die langdradige LinkedIn-discussies die niemand toegeeft te lezen. De zorg is vrij bot: als AI zoveel automatisering aankan, maakt dat data science dan een beetje... wegwerpbaar? Kort antwoord: nee. Langer antwoord? Het is ingewikkeld, rommelig en veel interessanter dan een simpel "ja" of "nee".
Artikelen die u wellicht na dit artikel wilt lezen:
🔗 Datawetenschap en kunstmatige intelligentie: de toekomst van innovatie
Ontdek hoe AI en datawetenschap het innovatielandschap van morgen vormgeven.
🔗 Zal AI data-analisten vervangen? De waarheid
Inzicht in de impact van AI op de rol van data-analisten en de behoeften van de sector.
🔗 Gegevensbeheer voor AI-tools waar u naar moet kijken
Belangrijke gegevensbeheerpraktijken om het potentieel van AI-tools te maximaliseren.
Wat maakt datawetenschap nu eigenlijk zo waardevol? 🎯
Het punt is: data science is niet alleen wiskunde plus modellen. Wat het zo krachtig maakt, is deze vreemde cocktail van statistische precisie, zakelijke context en een vleugje creatieve probleemoplossing . AI kan in een oogwenk tienduizend waarschijnlijkheden berekenen, zeker. Maar kan het bepalen welk probleem van belang is voor de winstgevendheid van een bedrijf? Of uitleggen hoe dat probleem verband houdt met strategie en klantgedrag? Daar komt de mens om de hoek kijken.
In de kern is data science een soort vertaler. Het verwerkt ruwe rommel – lelijke spreadsheets, logs, enquêtes die nergens op slaan – tot beslissingen waar normale mensen daadwerkelijk mee aan de slag kunnen. Haal die vertaallaag weg en AI spuwt vaak zelfverzekerde onzin uit. HBR beweert dit al jaren: de geheime saus zit niet in nauwkeurigheidsmetingen, maar in overtuiging en context [2].
Reality check: studies suggereren dat AI veel taken binnen een baan kan automatiseren – soms meer dan de helft . Maar het werk afbakenen, beslissingen nemen en zich aanpassen aan de rommelige materie die 'een organisatie' heet? Nog steeds zeer 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 kadert het ‘wat’ en ‘waarom’ |
| Typische gebruikers | Analisten, strategen, businessteams | Ingenieurs, operationele teams, software-apps | Verschillende doelgroepen, overlappende behoeften |
| Kostenfactor 💸 | Salarissen en tools (voorspelbaar) | Cloud computing (variabel op schaal) | AI kan er goedkoper uitzien totdat het gebruik piekt |
| Kracht | Context + storytelling | Snelheid + schaalbaarheid | Samen zijn ze symbiotisch |
| Zwakte | Langzaam voor repetitieve taken | Worstelt met ambiguïteit | Precies waarom de een de ander niet zal doden |
De mythe van de “volledige vervanging” 🚫
Het klinkt misschien fantastisch om je voor te stellen dat AI alle datataken opslokt, maar dat is gebaseerd op de verkeerde aanname: dat de hele waarde van data science technisch is. Het grootste deel ervan is eigenlijk interpretatief, politiek en communicatief .
-
Geen enkele leidinggevende zegt: “Geef mij 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 is nog steeds een menselijk spel , vol afwegingen en overtuigingskracht [2].
Waar AI de boel al op zijn kop zet 💥
Laten we eerlijk zijn: delen van de datawetenschap worden al opgegeten door AI:
-
Gegevens opschonen en voorbereiden → Geautomatiseerde controles sporen ontbrekende waarden, afwijkingen en afwijkingen sneller op dan mensen die door Excel heen moeten worstelen.
-
Modelselectie en -afstemming → AutoML beperkt de keuze van algoritmen en verwerkt hyperparameters, waardoor wekenlang prutsen bespaard wordt [5].
-
Visualisatie en rapportage → Tools kunnen nu dashboards of tekstuele samenvattingen maken op basis van één prompt.
Wie voelt het het meest? Mensen die werken met repetitieve diagrammen of eenvoudige modellen. De uitweg? Klim hogerop in de waardeketen: stel scherpere vragen, vertel duidelijkere verhalen en formuleer betere aanbevelingen.
Snelle momentopname: een retailer test AutoML op churn. Het levert een solide basismodel op. Maar de grote winst komt wanneer de datawetenschapper de taak herdefinieert: in plaats van "Wie zal churnen?" wordt het "Welke interventies verhogen daadwerkelijk de nettomarge per segment?" Die verschuiving - plus de samenwerking met finance om beperkingen vast te stellen - is wat waarde creëert. De automatisering versnelt de zaken, maar de framing ontsluit het resultaat.
De rol van datawetenschappers verandert 🔄
In plaats van te vervagen, verandert het werk in nieuwe vormen:
-
AI-vertalers : technische uitkomsten verteerbaar maken voor leiders die oog hebben voor financiële middelen en merkrisico's.
-
Leidinggevenden op het gebied van governance en ethiek : het opzetten van bias-testen, monitoring en controles die in lijn zijn met standaarden zoals de AI RMF van NIST [3].
-
Productstrategen - ze verwerken data en AI in klantervaringen en productroadmaps.
menselijke vaardigheden (verhalen vertellen, domeinbeoordeling, kritisch denken) niet zo makkelijk te vervangen, naarmate AI steeds meer technisch werk overneemt
Wat de experts en data zeggen 🗣️
-
Automatisering is reëel, maar gedeeltelijk : de huidige AI kan veel taken binnen veel banen automatiseren, maar dat geeft mensen doorgaans de vrijheid om over te stappen op werk met een hogere waarde [1].
-
Beslissingen nemen mensenwerk in beslag : HBR wijst erop dat organisaties niet in beweging komen op basis van pure cijfers, maar omdat verhalen en narratieven leiders aanzetten tot handelen [2].
-
Impact op de werkgelegenheid ≠ massaontslagen : gegevens van het WEF laten zien dat bedrijven verwachten dat AI rollen zal veranderen en personeel zal inkrimpen waar taken sterk automatiseerbaar zijn, maar ze verdubbelen ook de inzet op omscholing [4]. Het patroon lijkt meer op herontwerp dan op vervanging.
Waarom de angst blijft bestaan 😟
Krantenkoppen in de media staan bol van de onheilspellende berichten. "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 vergelijking met een rekenmachine is treffend: niemand doet meer staartdelingen met de hand, maar je moet nog steeds algebra begrijpen om te weten wanneer je de rekenmachine moet gebruiken.
Relevant blijven: een praktisch handboek 🧰
-
Begin met de beslissing. Koppel je werk aan de bedrijfsvraag en de kosten van een fout.
-
Laat AI het ontwerp maken, jij verfijnt het. Beschouw de uitkomsten als startpunten - jij brengt oordeel en context.
-
Bouw governance in uw workflow in. Lichtgewicht biascontroles, monitoring en documentatie gekoppeld aan frameworks zoals die van NIST [3].
-
Verschuif richting strategie en communicatie. Hoe minder je vastzit aan het 'op de knop drukken', hoe moeilijker het wordt 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… Gaat AI datawetenschap vervangen? ✅❌
Het botte antwoord: nee, maar het zal het wel veranderen . AI herschrijft de gereedschapskist – het schrapt het zware werk, vergroot de schaal en verschuift de vaardigheden die het belangrijkst zijn. Wat het niet wegneemt, is de behoefte aan menselijke interpretatie, creativiteit en beoordelingsvermogen . Goede datawetenschappers zijn juist waardevoller als interpretatoren van steeds complexere uitkomsten.
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 en de kunst van het overtuigen (Scott Berinato, januari-februari 2019).
https://hbr.org/2019/01/data-science-and-the-art-of-persuasion
[3] NIST - Risicomanagementkader voor kunstmatige intelligentie (AI RMF 1.0) (2023).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf
[4] World Economic Forum - Sluit AI de deur voor kansen op 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 zaken (arXiv, 2019).
https://arxiv.org/abs/1908.00709