Ziekteverzuim op de werkvloer voorspellen met AI
Slechts 8% van alle ziekmeldingen is verantwoordelijk voor 75% van alle verzuimdagen in Nederland (ArboNed, 2025). De vraag is niet of je langdurig verzuim kunt verminderen, maar hoe vroeg je signalen oppikt. Data en AI kunnen daarbij helpen: eerder signaleren, gerichter ondersteunen en op het juiste moment het goede gesprek voeren. In dit artikel gaan we in op datagedreven verzuimpreventie, zonder dat daar meteen een volledig AI-systeem voor nodig is.
Het verzamelen van data
De basis ligt bij data, en die heb je vaak al in huis. De meeste organisaties beschikken over meer bruikbare data dan ze beseffen. Denk aan:
- Verzuimmeldingen en de duur ervan
- Hoe vaak iemand zich ziekmeldt (frequentie)
- Het totale verzuimpercentage binnen teams of afdelingen
- Werkdruk en roosters
- Medewerkerstevredenheid en werkdrukscores uit medewerkerstevredenheidsonderzoeken
- Korte, regelmatige check-ins over hoe iemand zich voelt
Het gaat niet om zoveel mogelijk verzamelen, maar om de juiste signalen die je consistent bijhoudt over een langere periode. Eén ziekmelding zegt weinig. Een patroon van frequente korte verzuimmeldingen, gecombineerd met dalende betrokkenheidsscores, zegt veel.
Hoe AI verbanden zichtbaar maakt
Mensen zijn goed in het herkennen van signalen in één-op-één contact. Maar patronen zien over tientallen medewerkers, teams en maanden heen, daar heeft AI een duidelijk voordeel. Door verschillende databronnen te combineren, worden verbanden zichtbaar die anders onder de radar blijven.
Een concreet voorbeeld: stel dat een medewerker zich de afgelopen zes maanden drie keer kort heeft ziekgemeld, de werkdrukscore van zijn team is gestegen en zijn deelname aan team overleggen is afgenomen. Op zichzelf zijn dit losse feiten. Samen vormen ze een signaal dat om actie vraagt, lang voordat er sprake is van langdurig verzuim. AI trekt geen conclusies, maar helpt om scherper te kijken.
Op tijd het gesprek voeren
Een signaal is geen diagnose, maar een uitnodiging om contact te maken. Zodra AI aangeeft dat er mogelijk iets speelt, is de rol van de leidinggevende cruciaal: niet wachten, niet oordelen, maar vragen stellen.
- Hoe gaat het met je?
- Waar loop je tegenaan?
- Wat heb je nodig?
Soms zit de oplossing in iets kleins: minder druk, andere prioriteiten of simpelweg de ruimte om het gesprek te voeren. Maar die oplossing wordt nooit gevonden als het gesprek te laat komt.
Verder lezen bij de bron- Applicatiebeveiliging kraakt onder de snelheid van AI-ontwikkelingen - 6 juli 2026
- Evaluatie datalek gemeente Epe - 3 juli 2026
- Waarom informatiebeveiliging nooit af is - 3 juli 2026
Nieuwsbrief
Deze versturen we 3-4x per jaar.
Recente blogs
Meer recente berichten
Applicatiebeveiliging kraakt onder de snelheid van AI-ontwikkelingen | Verder lezen | |
Evaluatie datalek gemeente Epe | Verder lezen | |
Waarom informatiebeveiliging nooit af is | Verder lezen | |
De Cloud Act en digitale soevereiniteit ontrafelt | Verder lezen | |
AI zet decennia cybersecurity op zijn kop | Verder lezen | |
Privacyklachten stijgen explosief – en de overheid staat in de top 3 | Verder lezen | |
Maatregelen nodig voor automatisering Van Brienenoordbrug | Verder lezen | |
AP stelt procesbeschrijving voor verscherpt toezicht vast | Verder lezen | |
Digitale weerbaarheid: waarom een strategische aanpak noodzakelijk is | Verder lezen | |
Privacyschending bij de verkoop van ‘verloren pakketten’: Bol start onderzoek | Verder lezen |