De opkomst van generatieve AI verandert de vraag wat een goede designer is. Waar technische vaardigheid decennialang de belangrijkste maatstaf was, wordt productie nu steeds goedkoper en overvloediger. Daardoor verschuift de waarde van de ontwerper naar iets wat AI niet kan overnemen: oordeelsvermogen.
Dat stelt een docent met bijna dertig jaar ervaring aan Parsons School of Design in een analyse. Jarenlang kregen studenten het advies om te leren tekenen, construeren, renderen, prototypen en fotograferen, en om digitale tools onder de knie te krijgen. De tools veranderden voortdurend, maar de onderliggende verwachting bleef: technische beheersing bepaalde je waarde. Vandaag kan een ontwerper in enkele minuten gepolijste beelden, presentaties en volledige visuele richtingen genereren. Productie is overvloedig geworden, en wat schaars wordt, is het vermogen om te beoordelen welk beeld de moeite waard is om te maken.
Die verschuiving reikt verder dan ontwerpscholen. Ze raakt hoe organisaties ontwerpers aannemen, creatief werk evalueren, jong talent ontwikkelen en het creatieve proces structureren. Het concurrentievoordeel is opgeschoven naar de fase vóór er iets gemaakt wordt. AI kan talloze variaties bijna direct genereren, waardoor een mooi beeld op zich geen onderscheidend voordeel meer is. Wat telt is de vraag welk beeld überhaupt gemaakt moet worden.
Volgens de analyse is design een bijzonder duidelijke lens op die ontwikkeling, omdat ontwerpers altijd al op het snijvlak van productie en beoordeling hebben gewerkt. Een ontwerper maakt niet zomaar een stoel. Hij of zij beslist of die stoel nodig is, wie hem gebruikt, welk probleem hij oplost, hoe hij aanvoelt, wat hij uitdraagt en welke aannames over menselijk gedrag erin vervat zitten. AI kan steeds vaker helpen bij het maken, maar kan de verantwoordelijkheid voor die beslissing niet dragen.
Dat verschil zou moeten doorwerken in de manier waarop organisaties creatief talent identificeren en beoordelen. Nog te vaak kijken werkgevers naar portfolio's vol gepolijste eindresultaten: de afgewerkte campagne, het gerenderde product, het voltooide identiteitssysteem, de fraaie interface. Die zaken blijven relevant, maar ze zeggen minder dan vroeger. Een gepolijst beeld toont vooral dat iemand een gepolijst beeld kan maken, iets wat AI in toenemende mate ook kan.
Veelzeggender zijn andere vragen: waarom dit probleem, waarom dit publiek, waarom deze oplossing? Welke alternatieven werden verworpen? Welke aannames lagen aan de beslissing ten grondslag? Wat merkte de ontwerper op dat anderen ontging? Dat zijn vragen van oordeelsvermogen. Technische bekwaamheid blijft dus belangrijk, maar wordt een fundament in plaats van een einddoel.
Een portfolio die het denken achter het werk toont, wordt daardoor interessanter: de mislukte experimenten, tegenstrijdige richtingen, verworpen concepten, research, observaties en vragen die uiteindelijk ergens toe leidden. Dat rommelige werk laat zien hoe iemand denkt, wat iemand voelt en hoe iemand de wereld bekijkt. Precies dat moeten organisaties beter leren zien.
Toch is er een complicatie. AI maakt onervaren medewerkers niet per se minder waardevol; in sommige gevallen worden ze juist productiever. Een studie uit 2025 onder 5.172 klantenservicemedewerkers vond dat toegang tot een generatieve-AI-assistent de productiviteit gemiddeld met 15 procent verhoogde, met de grootste winst bij minder ervaren en lager geschoolde medewerkers. Zij verbeterden zowel de snelheid als de kwaliteit van hun werk.
Dat is goed nieuws voor organisaties, maar roept een lastige vraag op. Als AI minder ervaren medewerkers taken laat uitvoeren waarvoor traditioneel meer ervaring nodig was, hoe zorgen organisaties er dan voor dat die mensen nog steeds oordeelsvermogen ontwikkelen? Jarenlang leerden jonge ontwerpers door te doen: honderden slechte tekeningen maken, kritiek krijgen, ervaren ontwerpers observeren, materialen testen, ideeën verdedigen, projecten zien mislukken en opnieuw proberen. Die ervaringen waren inefficiënt, maar ook leerzaam. De verleiding zal zijn om die inefficiëntie weg te snijden, terwijl ze juist het mechanisme is waarlangs expertise groeit.
Meer AI betekent bovendien niet automatisch meer creativiteit. Uit een experiment uit 2024 met zestig deelnemers bleek dat wie een AI-beeldgenerator gebruikte, meer fixatie op bestaande ontwerpen vertoonde en minder ideeën produceerde, met minder variatie en minder originaliteit dan de controlegroep. De onderzoekers stelden ook vast dat de effectiviteit van AI-ondersteunde ideevorming deels afhing van de manier waarop de tool werd ingezet.
De conclusie is dat organisaties niet simpelweg betere AI-tools aan ontwerpers moeten geven. Wie zich aanpast, begrijpt dat de waarde van een ontwerper steeds vaker bepaald wordt vóór er iets gemaakt wordt. Dat vraagt om een andere manier van kijken naar talent, naar portfolio's en naar de leerweg van jonge ontwerpers.
3
