Er zijn tientallen banen in AI, variërend van Data Engineer en Machine Learning Engineer tot Prompt Engineer en AI Consultant. Je kunt een carrière in AI starten met of zonder ervaring, mits je de juiste vaardigheden ontwikkelt en een strategisch instaptraject kiest.

De vraag naar AI-talent groeit explosief. Volgens cijfers van het CBS stijgt de vraag naar ICT’ers jaarlijks, terwijl de Rijksoverheid AI heeft benoemd als strategische prioriteit binnen de Nationale Technologiestrategie. Universiteiten als TU Delft, Universiteit van Amsterdam en Eindhoven University of Technology investeren zwaar in AI-onderzoek en opleidingen.

Maar wat betekent dat concreet voor jou als (beginnend) IT’er?

En kan je zomaar met een baan in AI beginnen?

Laten we het stap voor stap uitwerken.

Welke banen zijn er in AI?

Er zijn tientallen banen in AI, maar ze vallen grofweg uiteen in drie categorieën: technische bouwers, strategische specialisten en integratie-/governance-experts.

Banen in AI zijn er in vrijwel elke technische discipline, van Data Engineering en Machine Learning tot AI-architectuur en LLM-integratie. Ook zonder directe AI-ervaring kun je instappen, mits je strategisch bouwt aan technische vaardigheden en aantoonbare praktijkervaring.

De meest voorkomende functies/banen in AI zijn:

• Data Engineer
• Machine Learning Engineer
• AI Developer
• AI Architect
• AI Consultant
• Prompt Engineer
• AI Security Specialist

Wat veel IT’ers verrast, is dat AI-rollen vaak voortbouwen op bestaande IT-functies. Een Data Engineer die pipelines bouwt voor BI-systemen kan relatief natuurlijk doorgroeien naar ML-infrastructuur of MLOps. Een backend developer met Python-ervaring kan zich verdiepen in modelintegratie of LLM-applicaties.

In de praktijk verschuift het werk binnen AI steeds meer van experimenteren naar implementeren. Waar een paar jaar geleden de nadruk lag op het trainen van modellen, ligt de focus nu op schaalbaarheid, betrouwbaarheid en integratie in bestaande IT-omgevingen.

Dat zie je niet alleen terug in vacatureteksten, maar ook in discussies binnen vakcommunities zoals r/MachineLearning. Ervaren engineers geven daar aan dat modelontwikkeling vaak slechts het begin is; de echte uitdaging zit in deployment, monitoring en onderhoud in productieomgevingen.

Dit verklaart waarom functies als ML Engineer, MLOps Specialist en AI Architect zo sterk in waarde stijgen. Bedrijven zoeken professionals die niet alleen algoritmes begrijpen, maar die AI-systemen veilig kunnen integreren binnen cloudarchitecturen, rekening houdend met security, compliance en performance.

Overzicht AI-functies en marktpositie

Functie	Focus	Marktwaarde NL
Data Engineer	Data-infrastructuur & pipelines	Hoog
ML Engineer	Modelontwikkeling & deployment	Zeer hoog
AI Architect	End-to-end AI-systemen ontwerpen	Topsegment
AI Consultant	Strategie & implementatie	Hoog
Prompt Engineer	LLM-optimalisatie	Groeiend

Wil je zien hoe deze rollen er in de praktijk uitzien?

Bekijk dan de actuele Data & Intelligence vacatures via Morgan Black.

Kun je een baan in de AI-sector krijgen zonder ervaring?

Ja, je kunt een baan in de AI-sector krijgen zonder directe AI-ervaring, maar alleen als je kunt aantonen dat je relevante technische vaardigheden hebt en AI daadwerkelijk toepast in de praktijk. Wat vaak verkeerd wordt begrepen, is dat bedrijven niet zoeken naar “iemand met het label AI Engineer”, maar naar iemand die AI kan inzetten binnen hun bestaande IT-omgeving. Dat betekent: denk minder in functietitels, en meer in overdraagbare skills.

Veel professionals die vandaag in AI werken, zijn niet begonnen met een AI-opleiding. Ze kwamen uit:

• Software development
• Business intelligence
• Data analytics
• Cloud engineering

Wat hen onderscheidde, was niet hun titel, maar hun toepassing.

Binnen communities van ML engineers en prompt engineers zie je steeds hetzelfde terugkomen: werkgevers willen bewijs. Niet alleen theorie, maar werkende oplossingen. Een engineer in een discussie over instromen in AI vatte het scherp samen: je portfolio bepaalt of je wordt uitgenodigd.

Dat is ook logisch. AI is inmiddels businesskritisch. Bedrijven willen geen experimenterende hobbyisten, maar professionals die begrijpen hoe je een model veilig integreert in productie.

Wat werkt dan wél als je geen ervaring hebt?

Als je nog geen ervaring hebt in AI (en misschien zelfs niet in IT) dan is het belangrijkste dat je laat zien dat je het kunt toepassen. Werkgevers zoeken geen perfecte cv’s. Ze zoeken bewijs van leervermogen en praktische toepassing.

In plaats van te wachten tot je “genoeg ervaring” hebt, kun je beter zelf kleine, concrete projecten bouwen waarmee je laat zien dat je begrijpt hoe AI werkt in de praktijk.

Dat kan laagdrempeliger dan je denkt.

Bijvoorbeeld:

• Bouw een eenvoudige AI-chatbot met een bestaande tool (zoals een no-code LLM-platform).
• Analyseer een openbare dataset (bijvoorbeeld via Kaggle) en leg je bevindingen uit in een kort rapport.
• Automatiseer een werkproces met behulp van een AI-tool.
• Maak een demo waarin je laat zien hoe AI waarde toevoegt aan een fictief bedrijf.

Je hoeft geen complexe wiskundige modellen te bouwen om serieus genomen te worden. Wat telt, is dat je laat zien dat je begrijpt wat AI doet, waar de kansen liggen en wat de beperkingen zijn.

Uit discussies onder AI- en prompt engineers blijkt dat veel professionals zijn begonnen met zelfstudie en experimenten. Wat hen onderscheidde, was niet hun diploma, maar hun nieuwsgierigheid en initiatief.

Certificeringen kunnen je helpen om structuur aan te brengen in je leerproces. Zeker cloudgerichte certificaten of praktische AI-cursussen laten zien dat je de basis beheerst. Maar ze zijn geen vervanging voor praktijktoepassing. Ze ondersteunen je profiel, ze dragen niet het hele verhaal.

Wil je een overzicht van certificeringen die relevant zijn voor starters en zij-instromers? Dan is deze gids een goed startpunt: AI-certificeringen voor jouw carrière in AI.

Wat je daar zult merken: de meest waardevolle trajecten richten zich niet alleen op theorie, maar op toepasbaarheid in organisaties.

En precies daar ligt je kans, ook als je nog niet in IT werkt. AI is geen afgesloten wereld. Het is een vakgebied waar analytisch denken, probleemoplossend vermogen en doorzettingskracht minstens zo belangrijk zijn als je startpunt.

Hoe begin je je carrière in AI?

Een AI-carrière begint zelden met de functietitel “AI Engineer”. In de praktijk groeit vrijwel iedereen er naartoe vanuit een bestaande rol: via verdieping, verbreding en specialisatie.

Als je al in IT werkt, ligt de sleutel niet in een complete carrièreswitch, maar in het versterken van je fundament. Denk aan programmeerkennis (bijvoorbeeld Python), werken met data (SQL), cloudomgevingen en API-integraties. Dit zijn geen losse vaardigheden; ze vormen de infrastructuur waarop moderne AI-oplossingen draaien.

Wat werkgevers in de AI-markt zoeken, zijn professionals die begrijpen hoe systemen samenwerken. Iemand die een model kan trainen is waardevol. Iemand die begrijpt hoe dat model integreert met bestaande software, schaalbaar wordt uitgerold in de cloud en veilig blijft onder wet- en regelgeving, die is schaars.

Daarna volgt specialisatie.

Je kunt grofweg vier richtingen op als je wilt werken met AI:

• Machine Learning – modellen ontwikkelen, trainen en optimaliseren
• Generative AI & LLM’s – toepassingen bouwen met grote taalmodellen
• Data Engineering – data-architecturen en pipelines bouwen voor AI
• AI Security & Governance – risico’s, compliance en betrouwbaarheid waarborgen

De Nederlandse arbeidsmarkt laat een duidelijke trend zien: hybride profielen winnen terrein. Professionals die zowel technisch sterk zijn als begrijpen hoe AI impact heeft op bedrijfsprocessen, zijn het meest gewild. Bedrijven investeren niet in AI om “modellen te bouwen”, maar om processen slimmer, sneller en winstgevender te maken.

Dat betekent dat technische diepgang alleen niet genoeg is. Je moet kunnen vertalen naar businesswaarde.

Hoeveel verdien je met AI?

AI-professionals behoren tot de best betaalde specialisten binnen de Nederlandse IT-markt. Afhankelijk van je ervaring, specialisatie en sector liggen salarissen grofweg tussen de €55.000 en €130.000 per jaar, met uitschieters daarboven in enterprise- en consultancyomgevingen.

Wat belangrijk is om te begrijpen: AI-salarissen zijn niet hoog omdat “AI hip is”. Ze zijn hoog omdat AI direct invloed heeft op bedrijfsresultaten. Een goed geïmplementeerd AI-systeem kan processen automatiseren, kosten verlagen of miljoenen aan nieuwe omzet genereren. Dat maakt de verantwoordelijkheid (en dus de beloning) groter.

De hoogte van het salaris binnen banen in AI wordt meestal bepaald door drie factoren:

1. Technische diepgang – Kun je modellen ontwikkelen, optimaliseren en deployen?
2. Architectuurkennis – Begrijp je hoe AI integreert met bestaande systemen?
3. Businessimpact – Kun je AI vertalen naar meetbare waarde voor een organisatie?

Indicatieve salarissen in Nederland

Rol	Jaarlijks salaris
Junior AI Developer	€50.000 – €65.000
Medior Machine Learning Engineer	€70.000 – €95.000
Senior AI Architect	€100.000 – €130.000
AI Consultant	€80.000 – €120.000

In gespecialiseerde omgevingen (bijvoorbeeld binnen fintech, enterprise software of internationale consultancy) kunnen senior AI-professionals daarboven uitstijgen.

Internationale data, zoals uit de Stack Overflow Developer Survey, laten zien dat AI- en machine learning-specialisten wereldwijd structureel tot de top 5 best betaalde tech-profielen behoren. Ook binnen de Nederlandse arbeidsmarkt zie je dat functies binnen Data & Intelligence sneller in salaris stijgen dan traditionele developmentrollen.

Wat bovendien opvalt: specialisaties zoals MLOps, LLM-integratie en AI security kennen momenteel een sterkere salarisgroei dan algemene datafuncties. Dat komt doordat deze expertise schaarser is en direct gekoppeld aan implementatie en risicobeheersing.

Het echte verschil in inkomen zit dus niet alleen in “werken met AI”, maar in de mate waarin je AI kunt integreren, schalen en strategisch inzetten.

Maar welke AI-baan betaalt nou het meest?

AI Architect en Senior Machine Learning Engineer behoren doorgaans tot de best betaalde AI-functies. In consultancy- en enterprise-omgevingen kan het salaris oplopen tot boven de €130.000.

Waarom deze functies zo hoog worden gewaardeerd?

Omdat ze directe impact hebben op strategische besluitvorming, schaalbaarheid en compliance. Bedrijven investeren fors in AI, maar alleen als het veilig en schaalbaar wordt uitgerold.

Wat zijn de best betaalde vaardigheden in AI?

De best betaalde vaardigheden in AI zijn niet per se de meest technische, maar de meest schaarse en direct toepasbare binnen productieomgevingen. Hoe dichter jouw kennis bij implementatie, schaalbaarheid en risicobeheersing ligt, hoe hoger je marktwaarde.

Veel mensen denken dat “AI-vaardigheden” vooral draaien om het trainen van modellen. In werkelijkheid zit de hoogste beloning in het kunnen integreren, operationaliseren en beveiligen van AI-systemen binnen bestaande IT-landschappen.

Op dit moment zie je dat vooral de volgende expertisegebieden sterk in waarde stijgen:

1. Machine Learning Engineering

Niet alleen modellen bouwen, maar ze ook optimaliseren, testen en betrouwbaar uitrollen. ML Engineers die begrijpen hoe inference werkt in productie zijn schaars en dus goed betaald.

2. MLOps

Het beheren, monitoren en schalen van AI-modellen in live omgevingen. Denk aan CI/CD voor machine learning, modelversiebeheer en performance-monitoring. Bedrijven willen stabiliteit, geen experimenten.

3. LLM-integratie en RAG-architectuur

Generative AI is explosief gegroeid, maar organisaties worstelen met veilige en schaalbare implementatie. Professionals die Retrieval-Augmented Generation (RAG), vector search en API-integratie begrijpen, zijn momenteel extreem gewild.

4. Cloud AI-platformen

Praktische ervaring met Azure AI, AWS SageMaker of Google Vertex AI verhoogt je directe inzetbaarheid. Bedrijven investeren niet in losse scripts, maar in schaalbare cloudarchitecturen.

5. AI security & governance

Met de invoering van de Europese AI Act groeit de vraag naar professionals die risico’s kunnen inschatten, documentatie kunnen opzetten en AI-systemen compliant maken. Dit is een relatief nieuw specialisme met hoge groeipotentie.

Wat je hierin ziet, is een duidelijke trend: vaardigheden die dicht tegen infrastructuur, security en bedrijfsimpact aanzitten, leveren meer op dan puur theoretische AI-kennis.

De markt beloont professionals die AI niet alleen begrijpen, maar beheersen binnen complexe omgevingen. Wie zich strategisch wil positioneren in “banen in AI”, doet er dus verstandig aan om niet alleen te focussen op modelontwikkeling, maar op de volledige levenscyclus van een AI-systeem: van data tot deployment en governance.

Welke opleiding heb je nodig voor AI?

Voor een carrière in AI heb je geen specifieke “AI-opleiding” nodig, maar je hebt wel een sterk analytisch fundament nodig. In de praktijk kom je AI-professionals tegen met achtergronden in Informatica, Data Science, Wiskunde, Natuurkunde, Econometrie en zelfs Technische Bedrijfskunde.

Een universitaire master in Artificial Intelligence (zoals aangeboden door vele technische universiteiten in Nederland) biedt een diep theoretisch kader in machine learning, statistiek en algoritmiek. Dat is vooral waardevol als je richting research, geavanceerde modelontwikkeling of academische toepassingen wilt.

Maar de AI-arbeidsmarkt bestaat niet alleen uit researchrollen.

Voor veel functies binnen Data & Intelligence, LLM-integratie of AI-implementatie is een traditionele AI-studie geen harde vereiste. Werkgevers kijken steeds vaker naar wat je kunt bouwen, implementeren en verbeteren, niet alleen naar wat je hebt gestudeerd.

Wat we in de praktijk zien bij AI-vacatures is dat organisaties letten op:

1. Begrip van data-structuren en programmeerlogica
2. Ervaring met cloudomgevingen
3. Praktische toepassing van AI-tools
4. Probleemoplossend vermogen
5. Het vermogen om technische concepten te vertalen naar businessimpact

Met andere woorden: een sterke technische of analytische basis is belangrijker dan de naam van je opleiding

Conclusie: banen met AI zijn een structurele kans voor IT’ers

De AI-markt in Nederland groeit door, gedreven door technologische innovatie, regelgeving en structurele arbeidsmarktkrapte. Voor IT-professionals die bereid zijn te specialiseren en praktijkervaring op te bouwen, liggen hier uitzonderlijke carrièrekansen.

Benieuwd waar jouw profiel momenteel het beste aansluit?

Bekijk de actuele AI- en Data-vacatures via Morgan Black.

FAQ over banen en werken met Kunstmatige Intelligentie

1. Welke platforms bieden de meeste vacatures in AI in Nederland?

De meeste AI-vacatures in Nederland vind je op grote jobboards zoals LinkedIn en Indeed, aangevuld met gespecialiseerde tech-sites en recruitmentbureaus. Ook Morgan Black publiceert actief AI-vacatures in Nederland.

Voor een compleet overzicht combineer je meerdere kanalen:

1. LinkedIn Jobs – het grootste actuele aanbod van AI-functies bij corporates, scale-ups en consultancybedrijven.
2. Indeed Nederland -brede aggregator met veel Data Science en Machine Learning vacatures.
3. Tweakers Jobs – sterk in IT, development en AI-gerelateerde rollen.
4. Morgan Black – gespecialiseerd in IT, Data & Intelligence en AI-vacatures bij Nederlandse opdrachtgevers.
5. Carrièrepagina’s van techbedrijven – vooral interessant voor exclusieve of snel ingevulde AI-rollen.

2. Waar vind ik online cursussen om mijn AI-vaardigheden te verbeteren voor vacatures?

Je kunt je AI-vaardigheden verbeteren via toonaangevende platforms zoals Coursera, DataCamp en Hugging Face, met cursussen die echt toepasbare AI-engineering-vaardigheden leren. Onderzoek laat zien dat cursussen die AI-engineering behandelen (toepassen en deployen van modellen) waardevoller zijn dan alleen theoretische modules. 

Topkeuzes op basis van uitgebreide vergelijkingen:

1. Generative AI Engineering met LLMs (bijv. via Coursera) – behandelt transformer-architecturen, promptdesign en app-bouw met LLMs; hands-on labs en projecten. 
2. Associate AI Engineer tracks (zoals DataCamp) – hands-on training in deployment, MLOps en model integratie; sterk voor zowel developers als data scientists. 
3. Hugging Face Courses – gratis, up-to-date educatie rond LLMs, agents en model workflows; veel codevoorbeelden en notebooks. 
4. UC Berkeley Large Language Model Agents course – gratis MOOC met diepgaande uitleg over agent-gebaseerde AI-systemen. 
5. IBM/GPT-gerichte specialisaties – introduceert RAG, API-gebruik en LLM-gebaseerde apps. 

Tip: begin met gratis of auditable opties zoals Coursera en Hugging Face om snel praktijkervaring op te bouwen.

3. Welke recruitmentbureaus in Nederland zijn gespecialiseerd in AI-functies?

In Nederland zijn er gespecialiseerde recruitmentbureaus die zich volledig richten op AI, Data en IT-rollen. Morgan Black is een van de partijen die actief AI-vacatures vervult binnen Data & Intelligence en tech.

De belangrijkste typen AI-recruiters zijn:

1. Interim-specialisten – voor tijdelijke AI-projecten of freelance AI-opdrachten.
2. Morgan Black – gespecialiseerd in IT, Data & Intelligence en AI-functies bij Nederlandse opdrachtgevers. Denk aan rollen zoals Machine Learning Engineer, BI Specialist, Data Engineer en AI Consultant.
3. Tech & Data recruitment agencies – bureaus met focus op data science, machine learning en software development.
4. Consultancy-gerichte recruiters – richten zich op AI-adviesrollen, digitale transformatie en projectmatige AI-implementaties.
5. Niche bureaus binnen Data & Intelligence – gespecialiseerd in BI, analytics en AI-engineering.

4. Wat zijn de best betaalde AI-functies?

De best betaalde AI-functies zijn doorgaans hogere technische en strategische rollen zoals AI Architect, Senior Machine Learning Engineer en Lead Data Scientist, met salarissen die bij senior posities in Nederland aanzienlijk boven gemiddeld liggen.

1. AI Architect – ontwerpt end-to-end AI-systemen en cloud integratie.
2. Senior Machine Learning Engineer – bouwt en productionaliseert AI-modellen.
3. Lead Data Scientist / Principal AI Engineer – technisch leiderschap plus business impact.
4. AI Consultant / Solution Engineer – combineert tech met advies, bekijk hiervoor de rollen bij o.a. MRG.
5. Niche specialists (NLP, Vision, LLM Ops) – expertise in specifieke AI-domeinen = hogere vraag.

5. Hoe vind ik bedrijven die AI-specialisten zoeken?

Bedrijven die AI-specialisten zoeken vind je via jobboards waarop technologie-rollen worden gepost, via netwerken op LinkedIn, op tech-meetups, en via gespecialiseerde recruitmentbureaus zoals Morgan Black.

1. Zoek met keywords zoals “AI Engineer”, “Machine Learning”, “Data Scientist” op LinkedIn/Indeed.
2. Bekijk scale-ups en tech-bedrijven actief in fintech, healthcare, e-commerce en SaaS.
3. Networking events en conferenties – direct contact met recruiters en hiring managers.
4. Tech communities – Slack, Discord, GitHub projecten gericht op AI.
5. Morgan Black talentprogramma’s – directe connecties met bedrijven die AI-rollen aanbieden.

6. Hoe schrijf ik een CV gericht op AI-vacatures?

Een AI-gericht CV belicht technische skills, projecten en meetbare impact met concrete tools en resultaten, aangevuld met portfolio-links.

1. Technische vaardigheden – Python, TensorFlow/PyTorch, SQL, cloud/AIOps tools, MLOps workflows.
2. Concrete projecten – link naar GitHub/portfolio met relevante code.
3. Resultaten & KPI’s – bijv. prestatiewinst door modeloptimalisatie.
4. Certificeringen & cursussen – laat zien dat je up-to-date bent.
5. Tailor je CV – stem af op de vacatureomschrijving (keywords).

ATS-vriendelijke CV’s (Applicant Tracking Systems) scoren beter als je exacte termen uit de vacature overneemt.