De balans tussen kapitaal, arbeid en AI
29 april 2025
In het huidige economische landschap tekent zich een steeds scherpere scheiding af tussen de belangen van arbeid en kapitaal. Deze fundamentele economische relatie, die de verdeling van welvaart in onze samenleving bepaalt, is onderhevig aan historische golfbewegingen en wordt momenteel gekenmerkt door een significante verschuiving in het voordeel van kapitaal. Voor beleggers is het cruciaal om de dynamiek en de mogelijke keerpunten in deze relatie te begrijpen, vooral nu kunstmatige intelligentie (AI) een nieuwe dimensie toevoegt aan deze eeuwenoude economische verhouding.
De Historische Pendule
De verdeling tussen arbeid en kapitaal volgt geen rechtlijnige trend, maar eerder een omgekeerde U-curve over de afgelopen twee eeuwen. In de vroege industriële periode van de 19e eeuw schommelde het arbeidsaandeel rond de 56-59% van de nationale inkomsten. In 1900 lag dit percentage op 59,6%. De eerste helft van de 20e eeuw laat vervolgens een gestage stijging zien, met een versnelling tijdens de jaren ’30 en ’40. Het arbeidsaandeel bereikte een piek van 67,2% in 1940, gedreven door het New Deal-tijdperk, de opkomst van vakbonden en naoorlogse arbeidsmarktregulering.
Na een relatief stabiele periode in de jaren ’50 en ’60 met een arbeidsaandeel rond 64%, zien we sinds de jaren ’80 een gestage daling. In 2023 bedroeg het arbeidsaandeel in de Verenigde Staten nog slechts 57,6% – terug op een niveau vergelijkbaar met het einde van de 19e eeuw. Deze daling manifesteert zich in de meeste ontwikkelde economieën, hoewel in verschillende mate. In Frankrijk daalde het arbeidsaandeel van 70,2% in 1980 naar 59,7% in 2023, terwijl Duitsland een daling zag van 69,2% naar 59,8% in dezelfde periode.
AI: Een Nieuwe Fase in de Kapitaal-Arbeid Dynamiek
De lancering van ChatGPT eind 2022 heeft een wedloop ontketend om de potentiële impact van kunstmatige intelligentie op de mondiale arbeidsmarkt te meten. Onderzoekers hebben baanclassificatiesystemen doorgespit om te schatten welk deel van de taken zou kunnen worden geëlimineerd door AI-systemen, waarvan de marginale kosten bijna nul benaderen. Verschillende studies concluderen dat een aanzienlijk deel van het huidige werk uiteindelijk door machines zou kunnen worden gedaan.
De OESO schat dat 27% van de mondiale banen een hoog risico loopt op automatisering door AI en andere technologieën. Briggs en Kodani (2023) schatten dat bijna 18% van het werk wereldwijd (en een kwart van het werk in de Verenigde Staten en Europa) zou kunnen worden geautomatiseerd door enkel generatieve AI. Dit komt overeen met recente studies van het Pew Research Center en Sytsma en Sousa (2023), die suggereren dat respectievelijk 19% en 15% van de Amerikanen in banen werken met een hoge blootstelling aan AI.
Volgens Daugherty et al. (2023) kan naar schatting 40% van de Amerikaanse werkuren worden beïnvloed door grote taalmodellen (LLM’s). Geroutineerde taken kunnen worden geautomatiseerd (bijv. kredietautorisatie), terwijl andere kunnen worden versterkt met door AI aangedreven tools (bijv. biomedische techniek).
Deze nieuwe golf van automatisering dreigt de dalende trend in het arbeidsaandeel verder te versterken, tenzij er tegenkrachten in werking treden die deze impact compenseren of neutraliseren.
Macroeconomische Respons op Automatisering
De geschiedenis leert ons dat de macro-economische impact van technologische veranderingen op werkgelegenheid en loonniveaus hoogst onzeker is. Het toekennen van veranderingen in de totale werkgelegenheid of lonen aan een enkele technologie of industrie is moeilijk, zo niet onmogelijk. Acemoglu en Restrepo (2019) betogen dat er een valse tweedeling bestaat met betrekking tot de impact van AI. In plaats van het definitieve einde van arbeid of juist een toename van de arbeidsvraag en lonen te garanderen, suggereren zij een model van kapitaal- en arbeidssubstitutie bestaande uit verschillende effecten.
Automatisering, zoals AI, verdringt altijd arbeid uit een of meer taken. Deze verdringing kan worden gecompenseerd door andere effecten, zoals productiviteitswinsten die de totale economie doen groeien en de vraag naar goederen, diensten en extra kapitaal stimuleren, wat kan leiden tot het creëren van nieuwe taken voor werknemers. Daarnaast zijn er vormen van automatisering die arbeid helemaal niet verdringen, maar de automatisering verdiepen door meer geavanceerde machines (bijv. kwantumcomputers) – wat de totale vraag vergroot.
Het World Economic Forum voorspelt dat banen die gebruik maken van AI snel zullen groeien, waaronder een stijging van 40% in het aantal banen voor AI- en machine learning-specialisten tegen 2027. AI kan ook helpen de toegangsdrempel te verlagen voor veel banen die traditioneel gespecialiseerde vaardigheden vereisen.
Brynjolfsson et al. (2023) ontdekten dat AI de productiviteitskloof tussen minder ervaren en meer ervaren klantenservicemedewerkers verkleinde. De AI-modellen waren in wezen getraind op de interacties van de meest effectieve medewerkers en slaagden erin de progressie van nieuwe werknemers op de leercurve te versnellen.
Niettemin waarschuwen Acemoglu en Restrepo dat de krachten die de verdringing door automatisering tegengaan, niet vanzelf werken. Het vinden van nieuwe banen voor degenen die door automatisering worden verdrongen, kan een langzaam proces zijn. Vaak is er een mismatch tussen de vaardigheden van ontslagen werknemers en de nieuwe banen die worden aangeboden, waardoor opleiding en scholing nodig zijn. Acemoglu en Restrepo (2018) wijzen op de 80 jaar van stagnerende lonen in de nasleep van de Britse Industriële Revolutie.
De Rol van Monetair Beleid en Rentetarieven
Terwijl AI een nieuwe variabele toevoegt aan de vergelijking, blijft monetair beleid een cruciale factor in de verschuiving van de balans tussen arbeid en kapitaal. De gestage daling van de rentetarieven en hun tijdelijke beweging naar negatief terrein, gecombineerd met de globalisering tussen de jaren ’90 en 2010, heeft aanzienlijk bijgedragen aan een onbalans in de verhouding tussen kapitaal en arbeid, ten gunste van kapitaal.
Wanneer een onderneming de juiste kosten moet betalen voor toegang tot kapitaal, moet zij zorgvuldig beheren hoe dit kapitaal wordt ingezet om economische waarde te creëren. Wanneer de kosten van kapitaal of liquiditeit te laag zijn, zal een slechte allocatie van kapitaal op lange termijn waarde vernietigen. Het is daarom redelijk om te stellen dat het handhaven van te lage rentetarieven schadelijker is voor de economische activiteit dan het verstrekken van leningen tegen niveaus die meer in overeenstemming zijn met de kapitaalkosten.
De accommoderende monetaire beleidslijnen die centrale banken sinds de financiële crisis van 2008 hebben aangenomen om crises te bestrijden, hebben de ongelijkheid vergroot. Lage rentetarieven begunstigen een steeds kleinere bevolkingsgroep die dicht bij de financiële markten staat, terwijl ze een groeiende bevolking zonder toegang tot financiële markten benadelen.
Verschillende Regelgevende Reacties op Robots en AI
Een van de voorgestelde reacties op de toenemende automatisering is een “robottaks” voor bedrijven wiens automatisering bijdraagt aan banenverlies. Een voormalig technologiebedrijfsdirecteur pleitte zelfs voor een belasting van 98% op AI-modellen om “ze een beetje te vertragen”. Het compenseren van ontslagen werknemers door het instellen van een universeel basisinkomen is een ander idee dat wordt voorgesteld.
Costinot en Werning (2022) concluderen dat de optimale belasting op robots, althans in de Verenigde Staten, ongeveer 1-4% van de toegevoegde waarde bedraagt, gebaseerd op de empirische effecten van automatisering en handel op de loonverdeling. Opvallend is dat deze optimale belasting nog kleiner wordt naarmate de automatisering dieper wordt en de marginale impact van extra robots afneemt.
Anderen, zoals Humlum (2021), concluderen dat robotbelastingen een inefficiënt middel zijn om inkomen te herverdelen. Verder citeert Seamans (2021) onderzoek op bedrijfsniveau waaruit blijkt dat bedrijven die robots invoeren, vaak een toenemende werkgelegenheid hebben in vergelijking met hun niet-invoerende tegenhangers – een patroon dat potentieel een argument zou kunnen zijn voor een robotsubsidie in plaats van een belasting.
De Datarevolutie: Een Fundamenteel Nieuwe Dynamiek
De huidige technologische revolutie verschilt fundamenteel van eerdere doorbraken. Eerdere grote economische doorbraken waren gebaseerd op de introductie van nieuwe fysieke technologieën, en de veranderingen voltrokken zich over meerdere decennia, aangezien het tijd kostte voordat de nieuwe apparatuur werd overgenomen en breed werd verspreid.
De revolutie van het datatijdperk daarentegen is niet gebaseerd op een nieuw type hardware, maar op algoritmen die zeer snel ad infinitum kunnen worden gerepliceerd. De verstoring is onmiddellijk. Deze nieuwe revolutie heeft een ander effect omdat de gecreëerde rijkdom geconcentreerd is in een zeer beperkt aantal bedrijven die weinig banen creëren. Door hun monopolistische tendensen elimineren deze bedrijven bovendien banen in alle sectoren waarin ze doordringen, op een schaal en met een snelheid die nog nooit eerder is gezien.
Het resultaat is een loskoppeling tussen productiviteit en werkgelegenheid, die in eerdere grote perioden van technologische doorbraak werd vermeden. De grote ontkoppeling van productiviteitswinsten en loongroei is een van de belangrijkste factoren achter de veranderende relatie tussen arbeid en kapitaal. Tot het begin van de 21e eeuw waren deze twee concepten gekoppeld, maar die band is nu verbroken.
Implicaties voor Beleggers
Wat betekenen deze trends concreet voor beleggers? De verschuiving in de machtsverhoudingen tussen arbeid en kapitaal, verder versterkt door AI, en de mogelijke politieke en sociale tegenreacties hebben belangrijke implicaties:
Zoek naar complementariteit tussen arbeid en kapitaal: De geschiedenis suggereert dat de macro-economische impact op werkgelegenheid en loonniveaus hoogst onzeker is. Beleggers zouden echter kunnen zoeken naar kansen bij bedrijven die niet alleen AI-gedreven innovatie mogelijk maken, maar ook bij bedrijven die strategische investeringen doen in menselijk kapitaal naast die in technologie.
Focus op human capital metrics: Geen enkel AI-model is krachtig genoeg om een bedrijf zonder mensen te laten draaien (nog niet). De set werktaken die naar verwachting zal worden versterkt door AI is aanzienlijk, en er zullen waarschijnlijk nieuwe taken worden gecreëerd. Bedrijven die hun personeel bijscholen, investeren in loopbaanontwikkeling en het talent rekruteren dat nodig is om nieuwe technologieën te beheren en te integreren, kunnen beter gepositioneerd zijn voor langetermijnwaardecreatie.
Waak voor waarderingen van pure tech-spelers: De ‘datarevolutie’ heeft geleid tot ongekende marktconcentratie en dominantie van een handvol technologiebedrijven. Hoewel deze bedrijven enorme winsten genereren met relatief weinig werknemers, maken hun monopolistische tendensen en groeiende maatschappelijke impact hen ook kwetsbaar voor regelgevende tegenreacties, wat risico’s met zich meebrengt voor hun waarderingen.
Let op sectorale verschillen in AI-impact: De impact van AI zal variëren per functie en industrie en kan ongelijke effecten hebben op landniveau. Gegevensinvoer en administratief werk zijn zeer kwetsbaar. Bankwezen en verzekeringen lijken een hoog potentieel te hebben voor zowel automatisering als augmentatie via generatieve AI. De impact van automatisering op de retail- en groothandelsector kan bijzonder ontwrichtend zijn voor ontwikkelde economieën, waar deze sector 12% van de werkgelegenheid uitmaakt.
Anticipeer op beleidsreacties: Verschillende regelgevende reacties zijn mogelijk, van robotbelastingen tot een universeel basisinkomen. Beleggers moeten rekening houden met een toenemende neiging naar hogere belastingen op kapitaal, strengere regelgeving voor monopolistische ondernemingen, en beleid dat de onderhandelingspositie van arbeid versterkt.
Conclusie: Een nieuwe pendule tussen arbeid en kapitaal
De opkomst van AI voegt een nieuwe dimensie toe aan de historische pendule tussen arbeid en kapitaal, maar verandert nog niet het fundamentele principe dat beide productiefactoren elkaar nodig hebben om optimale resultaten te bereiken.
De historische schommelingen in de verdeling tussen arbeid en kapitaal suggereren dat het huidige onevenwicht niet permanent hoeft te zijn. De aanhoudende trend van een dalend arbeidsaandeel sinds de jaren ’80 heeft significant bijgedragen aan hogere bedrijfswinsten en stijgende aandelenmarkten. AI versterkt deze trend voorlopig. Verschillende tegenkrachten – van demografische veranderingen en politieke verschuivingen tot mogelijke maatschappelijke reacties op groeiende ongelijkheid – kunnen de pendule terug doen zwaaien.
Uiteindelijk is een economie waarin de vruchten van productiviteit en innovatie breder worden gedeeld waarschijnlijk stabieler en duurzamer op de lange termijn. In een wereld waarin AI zowel het potentieel heeft om menselijke capaciteiten te vergroten als banen te vervangen, zullen de grootste winnaars waarschijnlijk bedrijven zijn met veel personeel die de complementaire aard van arbeid en kapitaal optimaliseren. Beleggers die dit meenemen in hun investeringsbeslissingen kunnen daarmee potentieel hogere rendementen realiseren.
Han Dieperink, Chief Investment Officer
Abonneer op deze nieuwsbrief via www.aureus.eu/nieuwsbrief
Gerelateerde artikelen
De winst doet het werk
Sinds begin juni beweegt de beurs vooral zijwaarts. Nu lijkt daar voorzichtig een einde aan te komen. De winsten van bedrijven zijn al die tijd gestegen, maar de koersen bleven bijna gelijk.
Meer lezen
De Straat van Hormuz weer open.
De Straat van Hormuz gaat weer open, maar niet voor Iraanse olie. Wat betekent dit voor de olieprijs, inflatie, de Fed en beleggers?
Meer lezen
Amerikaanse groei op 3%
Amerikaanse groei op 3 procent: Opwaartse bijstellingen, sterke binnenlandse vraag en AI-investeringen maken dat aannemelijk.
Meer lezen
