AI doet ICT-instroom dalen, terwijl de vraag naar digitaal talent groeit

AI maakt het voor jongeren makkelijker om websites, apps en games te bouwen zonder eerst te leren programmeren. Tegelijk ziet EenVandaag een sterke daling in de instroom bij ICT-opleidingen: van ruim 10.000 starters in 2022 naar ongeveer 7.600 vorig jaar.

Dat is geen bewijs dat AI ICT-werk overbodig maakt. Het is wel een belangrijk signaal voor mbo-, hbo- en wo-opleidingen: studiekiezers moeten opnieuw kunnen zien welke kennis en verantwoordelijkheid nodig blijven wanneer AI code maakt.

Wat er nieuw is

EenVandaag publiceerde het bericht op 11 november 2026. De redactie baseert de instroomcijfers op gegevens die zij opvroeg voor opleidingen als informatica, game design en computerwetenschappen. Hoogleraar Computer Science Education Felienne Hermans en studenten beschrijven de twijfel: waarom nog leren coderen als een AI-agent een deel van het werk kan doen?

Tegelijk noemt het artikel een tegengestelde arbeidsmarktontwikkeling. Volgens een recent rapport van Randstad zoekt 86 procent van de bedrijven technisch talent. AI produceert bovendien veel code die gecontroleerd, beveiligd en onderhouden moet worden. De percentages en instroomcijfers zijn in het EenVandaag-artikel journalistiek weergegeven; de bron geeft hier geen volledig onafhankelijk onderzoeksrapport met alle definities en uitsplitsingen bij.

De kansen

Voor opleidingen is dit een kans om programmeren niet te presenteren als alleen het typen van code. Studenten moeten leren hoe software werkt, welke aannames in een oplossing zitten en hoe je vaststelt dat een AI-uitkomst klopt. Dat maakt ICT aantrekkelijker voor studenten die vooral geïnteresseerd zijn in maatschappelijke toepassingen, ontwerp, veiligheid of samenwerking met gebruikers.

Ook in andere opleidingen wordt dit relevant. Een docent kan studenten laten vergelijken: wat bouwt een AI-tool snel, welke fout ontstaat, en welke kennis is nodig om die fout te ontdekken? Zo wordt AI-gebruik een aanleiding om begrip van systemen, bronkritiek en professioneel oordeel zichtbaar te maken.

Wat AI niet wegneemt

Een gegenereerde oplossing is geen bewijs dat het probleem goed is begrepen. AI kan code schrijven die werkt op een voorbeeld, maar onveilig, ononderhoudbaar of ongeschikt is voor echte gebruikers. Het artikel wijst ook op de groeiende noodzaak van cybersecurity: organisaties hebben mensen nodig die kwetsbaarheden herkennen en systemen verantwoord beveiligen.

Voor toetsing betekent dit dat een eindproduct alleen minder informatief wordt. Beoordeel daarom ook de probleemdefinitie, ontwerpkeuzes, tests, foutanalyse, beveiligingsafwegingen en mondelinge uitleg. Laat studenten AI-gebruik vastleggen en beschrijven welke suggesties zij hebben verworpen of aangepast.

Wat teams nu kunnen afspreken

• Leg in voorlichting uit welke ICT-rollen veranderen en welke basiskennis juist belangrijker wordt: testen, security, data, onderhoud en verantwoord ontwerp.
• Maak in projecten zichtbaar welke delen met AI zijn gemaakt en laat studenten de werking, beperkingen en risico's zelf verdedigen.
• Gebruik AI eerst in een afgeschermde oefenomgeving met fictieve gegevens. Laat studenten geen vertrouwelijke code, persoonsgegevens of echte kwetsbaarheden uploaden.
• Ontwerp opdrachten rond meerdere oplossingen. Beoordeel niet alleen snelheid of een demo, maar ook uitlegbaarheid, toegankelijkheid, veiligheid en onderhoudbaarheid.

De kern

De dalende instroom is een waarschuwing voor ICT-opleidingen, niet het bewijs dat ICT verdwijnt. Juist wanneer AI sneller code kan produceren, blijft onderwijs nodig dat mensen leert begrijpen wat die code doet, wanneer ze haar niet moeten vertrouwen en hoe digitale systemen veilig en maatschappelijk verantwoord worden ingezet.