Salarissen van AI-specialisten in 2024–2025: Een uitgebreid rapport

Andere regio’s: Buiten Noord-Amerika, Europa en Azië zijn AI-salarisgegevens schaars, maar ze wijzen op groeiende kansen. In Australië liggen de gemiddelde salarissen voor datawetenschappers rond de $79.000 (AUD ~€120k) ^[42], vergelijkbaar met Europese niveaus. Het Midden-Oosten is begonnen met het aanbieden van aantrekkelijke pakketten om AI-talent aan te trekken (vaak belastingvrij); landen als de VAE en Israël hebben bijvoorbeeld geïnvesteerd in AI-hubs en kunnen concurrerende salarissen bieden (hoewel exacte cijfers sterk variëren). In Afrika liggen de salarissen over het algemeen veel lager – bijvoorbeeld in Zuid-Afrika verdient een gemiddelde datawetenschapper ongeveer $44.436 ^[43], terwijl het in Egypte slechts $14.368 is ^[44]. Deze verschillen benadrukken een wereldwijde trend: AI-expertise levert overal een salarisbonus op, maar de lokale economische omstandigheden en de volwassenheid van de markt bepalen sterk de absolute beloningsniveaus. Opvallend is dat, gecorrigeerd voor koopkracht, sommige van deze verschillen kleiner worden; zoals een rapport adviseert, overweeg levensonderhoudskosten naast salaris, aangezien “een dollar in New York een andere koopkracht heeft dan een dollar in Mumbai of Oost-Europa” ^{[45] [46]}.

(Zie Tabel 1 hieronder voor een overzicht van de gemiddelde AI/Data Science salarissen per land.)

Tabel 1. Gemiddeld jaarloon voor AI-specialisten / Data Scientists, geselecteerde landen (2024–25) ^{[47] [48]}

Zoals hierboven te zien is, staan de salarissen in Noord-Amerika aan de wereldtop (waarbij de VS ver voorloopt), vormen West-Europa en geavanceerde Aziatische landen een middenklasse, en bieden ontwikkelingsregio’s een lager absoluut loon voor AI-specialisten. De groei in vraag is echter wereldwijd – zelfs regio’s met lagere lonen zien een snelle toename van AI-aanwervingen en -salarissen jaar-op-jaar naarmate de adoptie van AI zich verspreidt ^{[49] [50]}. Bijvoorbeeld, de AI-beroepsbevolking van India is een van de grootste ter wereld (~600.000 professionals) en zal naar verwachting verdubbelen tegen 2027, wat de salarissen opdrijft (naast een aanzienlijke kloof in talent die nog steeds bestaat) ^{[51] [52]}. In Europa steeg het aantal vermeldingen van generatieve AI-vaardigheden in vacatures met 330% van 2019 tot 2024, wat duidt op een snelgroeiende vraag die de verloning verder onder druk zet ^{[53] [54]}. Dus hoewel er regionale loonverschillen blijven bestaan, is de algemene trend een stevige stijging van de AI-salarissen in alle grote markten nu organisaties overal om AI-talent concurreren.

Salarisuitsplitsing op Rol en Ervaring

Per rol: Verschillende AI-functies kennen verschillende salarisniveaus, afhankelijk van hun verantwoordelijkheden en de schaarste aan vaardigheden. Over het algemeen verdienen functies die meer gespecialiseerd of onderzoeksgericht werk omvatten (bijv. AI-onderzoekers) of die directe impact hebben op productomzet (bijv. machine learning engineers bij grote techbedrijven) doorgaans hogere salarissen dan meer algemene functies. Hieronder enkele belangrijke functies en hun typische salarishoogten:

• Machine Learning Engineer: ML-engineers ontwerpen en implementeren ML-modellen en infrastructuur. Ze zijn enorm gewild in de techsector en andere industrieën. In de VS beginnen ML-engineers vaak rond de $100.000 en kunnen ze $180.000+ verdienen met ervaring, vooral in competitieve markten ^{[55] [56]}. Wereldwijd behoort deze functie tot de hoogste medianen: een groot onderzoek naar AI/ML-banen vond een mediaan van $189.000 voor “Machine Learning Engineer”-rollen (gegevens van meer dan 4.500 respondenten) ^{[57] [58]}. Dit is vergelijkbaar met of hoger dan veel software engineering functies, wat het premium op ML-vaardigheden weerspiegelt.
• Data Scientist: Data scientists (die gegevens analyseren en voorspellende modellen bouwen) zijn al jaren een prominente rol en worden nog steeds goed betaald. In de VS verdienen data scientists gemiddeld ongeveer $116.000 (Glassdoor) met gebruikelijke bandbreedtes van ~$90k tot $150k ^[59]. Met ervaring of in goed betalende sectoren kunnen Amerikaanse data scientists meer dan $150k verdienen ^{[60] [61]}. Wereldwijd tonen “Data Scientist”-rollen een mediaan salaris van ongeveer $152.000 ^[62] – hoewel dit getal uit een wereldwijde index waarschijnlijk wordt beïnvloed door de hoogbetaalde Amerikaanse functies. In Europa liggen de salarissen voor data scientists iets lager (mediaan €67k in Duitsland ^[63]), maar zelfs daar kan tien jaar ervaring ongeveer €90.000 ($100k) per jaar opleveren ^[64]. Dr. Tobias Zimmermann, een arbeidsmarktexpert bij Stepstone, merkt op: “Data scientists zijn sterk in trek… Het is geen verrassing dat data scientists goed betaald worden. Met tien jaar ervaring kunnen ze ongeveer 90.000 euro per jaar verdienen.” ^[65].
• AI-onderzoekwetenschapper / Onderzoeker: Dit zijn de experts op PhD-niveau die de grenzen van AI verleggen (vaak werkzaam in R&D-teams of laboratoria). Zij verdienen zeer hoge salarissen, vooral bij topbedrijven. Het wereldwijde mediaan voor “Research Scientist” (AI) functies is ongeveer $184.300 ^{[66] [67]}, gebaseerd op duizenden datapunten. In de praktijk kan een research scientist bij grote Amerikaanse technologiebedrijven starten met een totale compensatie van ongeveer $200k en dit kan nog veel hoger oplopen. Bijvoorbeeld, bij Google varieert het salaris van een Research Scientist van ongeveer $193.000 op instapniveau (L3) tot $893.000+ voor de hoogste niveaus (L8) ^[68]. AI-onderzoeksfuncties in het bedrijfsleven bevatten vaak een aanzienlijk aandelenpakket, wat het totale loon verhoogt. (In latere secties wordt besproken hoe toponderzoekers bij elite-labs zelfs pakketten met zeven cijfers kunnen krijgen.) In de academische wereld of bij non-profitorganisaties verdienen AI-onderzoekers veel minder (zie “Academia vs Industry” hieronder), wat de reden is dat veel toponderzoekers overstappen naar het bedrijfsleven.
• AI/Machine Learning Programmeur / Software Engineer: Ontwikkelaars die zich specialiseren in het integreren van AI-modellen in software (soms simpelweg AI-ingenieurs of AI-softwareontwikkelaars genoemd) verdienen salarissen die vergelijkbaar zijn met andere softwareontwikkelaars, met een premie als ze gewilde AI-vaardigheden hebben. In de VS starten AI-softwareontwikkelaars doorgaans rond de $85k en kunnen doorgroeien tot meer dan $130k in senior posities ^{[69] [70]}. Volgens één bron verdienen AI-ingenieurs (een brede term) ongeveer 5% meer salaris en 10–20% meer aandelen dan andere software engineers in startups, vanwege de gespecialiseerde vaardigheden ^{[71] [72]}. Een wereldwijde enquête schat het mediaan salaris van een “AI Engineer” rond de $152.000 ^[73]. Evenzo verdienen “Applied Scientists” (vaak een titel voor AI-algoritmeontwikkelaars in bedrijven) een mediaan van ongeveer $160.000 ^[74]. Samenvattend: een engineer met sterke AI/ML-kennis verdient meestal meer dan een vergelijkbare engineer zonder die specialisatie.
• Opkomende Rollen (Prompt Engineer, AI Ethicus, enz.): De generatieve AI-revolutie heeft geleid tot nieuwe functietitels zoals “Prompt Engineer” (het opstellen en optimaliseren van prompts voor grote taalmodellen) – functies die een paar jaar geleden nauwelijks bestonden. Opmerkelijk genoeg bieden sommige van deze posities extreem hoge salarissen. In 2023 werden er vacatures voor AI prompt engineers aangeboden met salarissen van $200.000 tot $300.000+ ^[75], en bedrijven zoals Anthropic betaalden naar verluidt ongeveer $250k–$375k voor ervaren prompt engineers ^[76]. Hoewel niet elke “prompt engineer” zo veel zal verdienen, geeft het wel aan hoe gewild generatieve AI-vaardigheden zijn geworden. Evenzo nemen organisaties AI Ethiek Officers en AI beleidsexperts aan om verantwoorde AI-ontwikkeling te waarborgen. Deze functies betalen goed, maar niet zo extreem als technische R&D functies – in de VS kan een AI Ethiek Officer beginnen rond de $95.000 en oplopen tot $135.000+ afhankelijk van senioriteit ^[77]. (Hun belang groeit met nieuwe AI-regelgeving, ook al krijgen ze nog niet het salarisniveau van engineers.)
• Andere Gerelateerde Rollen: Er zijn veel andere gespecialiseerde AI-functies: MLOps Engineers (machine learning operations) die AI-modelimplementatie beheren (vaak vergelijkbaar betaald als software/DevOps engineers, in de VS doorgaans in de lage tot midden zes cijfers), Data Engineers die datapijplijnen voor AI beheren (mediaan ca. $140k wereldwijd ^[78]), Computer Vision Engineers (in de VS vaak ~$100k–$150k) ^[79], Robotics Engineers (~$80k–$140k in de VS) ^[80], enzovoorts. Een niche intersectie is AI in Cybersecurity: functies zoals “AI Security Specialist” ontstaan, met gemiddelde salarissen in de VS van ongeveer $130k–$180k gezien de dubbele vaardigheden in AI en beveiliging ^{[81] [82]}. Samengevat geldt: elke functie die AI-expertise met een ander domein combineert (of dat nu beveiliging, gezondheidszorg, financiën, enz. is) wordt vaak zeer goed beloond, omdat deze skillcombinaties zeldzaam zijn.

Op basis van ervaringsniveau: Ervaring is een belangrijke factor in de beloning binnen AI. Net als in de meeste carrières beginnen starters op een aanzienlijk lager salaris dan medewerkers met middelbare of senior ervaring – maar in AI ligt zelfs het startsalaris vaak hoog ten opzichte van het nationale gemiddelde, en de groeicurve is steil.

In de Verenigde Staten suggereert data van Glassdoor dat een starter (0–1 jaar) als data scientist ongeveer $117.000 totaal kan verdienen ^[83]. Naarmate men meer jaren ervaring opdoet, stijgt het salaris snel – wie 4–6 jaar ervaring heeft, verdient gemiddeld rond de $141.000 ^[84], en op 7–9 jaar (senior individueel niveau) zo’n $153.000 ^[85]. Zeer ervaren specialisten (10+ jaar) of mensen in een leidinggevende positie kunnen richting of boven de $180–190k uitkomen in data science-functies ^[86]. In feite was het gemiddelde voor 15+ jaar ervaring bijna $190.000 in de VS, volgens één analyse ^[87]. Deze ontwikkeling – een verdubbeling van het salaris van starter tot senior – is een sterke motivatie voor AI-professionals om in het vakgebied te blijven en door te groeien. Het is een “geweldige motivatiefactor,” zoals het 365DataScience-rapport opmerkt, waarmee het de “belang van volharding” bij het opbouwen van je carrière aantoont ^{[88] [89]}.

Voor AI-ingenieurs en -onderzoekers geldt een vergelijkbaar (of zelfs nog uitgesprokener) patroon. Een beginnende machine learning engineer (pas afgestudeerd bij een toptechbedrijf) kan een totale vergoeding van rond de $150k–$200k verdienen, terwijl een staff-level ML engineer of research scientist met tien jaar ervaring bij hetzelfde bedrijf ver boven de $300k per jaar aan totale compensatie (inclusief aandelen) kan verdienen. Zo kan een principal of lead data scientist in de VS meer dan $240.000 per jaar verdienen ^[90], en een topklasse “Distinguished” AI-engineer of onderzoeker (15+ jaar, bij een groot bedrijf) kan $500k+ verdienen (meer over deze extreme gevallen in de volgende sectie). Ter vergelijking: degenen op instapniveau met AI-vaardigheden, hoewel goed betaald, verdienen misschien rond de $100k (wat hoog is vergeleken met veel andere sectoren, maar slechts een fractie van wat de topveteranen krijgen).

Het is ook vermeldenswaardig dat het carrièrepad uitmaakt: wie doorgroeit naar management of leidinggevende functies (zoals AI-teamleiders, AI-directeuren) kan zelfs hogere salarissen krijgen dan individuele specialisten met vergelijkbare ervaring. In 2024 was er echter een interessante trend waarbij sommige managersalarissen licht daalden in data/AI-sectoren ^[91] (mogelijk doordat bedrijven herstructureren en voorzichtig zijn met het toevoegen van extra managementlagen). Toch kunnen ervaren AI-managers (bijvoorbeeld 10+ jaar ervaring inclusief leiderschap) zeer hoge salarissen verdienen, zeker bij grote techbedrijven of unicorn-startups – vaak vergelijkbaar met senior individuele medewerkers plus een managementtoeslag. Zo had de titel “Head of Machine Learning” in 2024 een wereldwijd mediaansalaris van ongeveer $336.500 (zij het uit een kleine steekproef) ^[92]. Evenzo lagen functies als “Director of Machine Learning” wereldwijd rond de $205.800 mediaan ^[93]. Deze cijfers tonen aan dat het beklimmen van de ladder tot het leiden van AI-teams bijzonder lucratief kan zijn.

Voorbeeld van junior- versus seniorniveau: Om het concreet te maken, kijk naar software engineers bij een AI-gericht bedrijf als OpenAI. Volgens data van Levels.fyi heeft een L2 (instapniveau) Software Engineer bij OpenAI een vergoeding van ongeveer $238K, terwijl het pakket van een L6 (senior/staf) Software Engineer rond de $1,34M per jaar ligt ^[94]. Dat senior niveau komt waarschijnlijk overeen met iemand met een decennium of meer ervaring en uitzonderlijke prestaties. Het mediaan bij OpenAI over alle niveaus werd gerapporteerd als ~$875K ^[95], wat laat zien hoe sterk het wordt beïnvloed door topverdieners. Hoewel OpenAI een uitzondering is qua salarisniveau, illustreert het hoe de verdiensten van een AI-specialist kunnen exploderen aan de top van ervaring en verantwoordelijkheid.

Samenvattend zien AI-specialisten significante salarisgroei met ervaring. Starters verdienen al hoge salarissen in vergelijking met veel andere vakgebieden, maar degenen die het niveau van senior individuele bijdrager of leiderschapsrollen in AI bereiken, kunnen hun vergoeding vermenigvuldigd zien. Dit wordt versterkt doordat veel bedrijven beloningen in aandelen uitkeren – wat betekent dat een senior medewerker die vroeg begon bij een succesvol AI-bedrijf nu aandelen kan hebben die miljoenen waard zijn. Later in dit rapport bespreken we hoe deze dynamiek zich afspeelt bij Big Tech en top-labs, waar ervaren AI-experts ongekende salarissen krijgen.

Sectorgeschillen: Big Tech vs Startups vs Academia vs Overig

AI-talent is nodig in vrijwel elke sector, maar niet elke sector betaalt hetzelfde. Er zijn opvallende verschillen in beloning afhankelijk van of iemand werkt bij een groot technologiebedrijf, een startup, een academische instelling, een financiële onderneming, de gezondheidszorg, de overheid, enzovoorts. Hieronder bespreken we enkele belangrijke sectorgebonden trends in AI-beloning:

• Big Tech (Grote Technologiebedrijven): De Googles, Metas, Amazons en Microsofts van de wereld zijn berucht om het aanbieden van de hoogste salarissen en royale aandelenpakketten aan AI-talent. Big Tech-bedrijven genereren aanzienlijke winsten en strijden hevig om AI-expertise om hun voorsprong te behouden, wat resulteert in zeer genereuze vergoedingen. Bijvoorbeeld: een AI-onderzoekswetenschapper of -ingenieur bij een FAANG-bedrijf kan gemakkelijk een totale compensatie (salaris + bonus + aandelen) hebben van in de midden- tot hoog-zes cijfers per jaar. Volgens de interne niveausdata van Google ontvangen Research Scientists tussen ~$193K (instap) tot ~$893K (senior) aan directe vergoeding ^[96]. Bovendien zien mid- tot senior-level AI-onderzoekers in Big Tech tegenwoordig vaak totale pakketten tussen $500.000 en $2.000.000 per jaar – aanzienlijk hoger dan slechts een paar jaar geleden ^[97]. De Financial Times meldde dat deze niveaus (van een half miljoen tot meerdere miljoenen per jaar) voor onderzoekswetenschappers zijn gestegen vanaf ongeveer $400k+ een paar jaar geleden ^[98]. In Big Tech kunnen aandelen een enorm onderdeel zijn: bedrijven als Google, Meta en Microsoft geven vaak equity die, voor senior AI-medewerkers, het cash-salaris kan verdubbelen ^[99]. Volgens een bron verdienen “top engineers bij big tech bedrijven” (zelfs niet exclusief AI) gemiddeld $281.000 aan salaris plus $261.000 aan aandelen per jaar – rond de $542.000 totaal ^[100]. AI-specialisten, die tot de meest gewaardeerden behoren, gaan vaak nog over die bedragen heen (vooral in functies die direct met AI-productontwikkeling of onderzoek te maken hebben).
  • Binnen Big Tech bieden AI-onderzoekscentra (zoals Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research, enz.) enkele van de meest indrukwekkende salarissen. Deze groepen opereren soms semi-onafhankelijk en betalen wat nodig is om wereldklasse PhD’s aan te trekken. We geven in de volgende sectie specifieke voorbeelden, maar het is niet ongebruikelijk om te horen dat principal AI-onderzoekers binnen Big Tech inkomens met zeven cijfers verdienen. Zoals een tech-recruiter opmerkte: “mid- tot senior onderzoekswetenschappers kunnen tegenwoordig een totaal inkomen van $500k tot $2m bij Big Tech-groepen verwachten” ^[101]. Deze wedloop heeft de beloning naar ongekende niveaus gebracht in de techsector (in sommige gevallen vergelijkbaar met hedgefonds-handelaars of professionele atleten).
• Startups: Startups zoeken ook naar AI-talent, maar hun beloningsstrategieën verschillen van die van Big Tech. Startups in een vroeg stadium hebben misschien niet genoeg geld om salarissen op FAANG-niveau te bieden, maar ze lokken vaak met aandelen (eigendomsaandelen) die zeer lucratief kunnen zijn als de startup slaagt. In de oververhitte markt van 2021–2022 betaalden sommige goed gefinancierde AI-startups inderdaad zeer hoge salarissen om te concurreren om talent. Tegen 2024 zijn startups echter over het algemeen overgestapt op een slankere aanpak – “meer doen met minder” – met de nadruk op efficiëntie en zorgvuldig aannemen ^{[102] [103]}. Volgens de gegevens van Carta (via SignalFire) zijn de gemiddelde salarissen in tech-startups in 2024 weer beginnen te stijgen na een kleine dip, maar zijn de aandelenpakketten met ongeveer 35% gedaald sinds het hoogtepunt ^{[104] [105]}. Toch blijven AI-functies een lichtpunt: “AI-engineers zijn het gewilde profiel voor 2025, met een salarisbonus van 5% en een aandelenbonus van 10–20% ten opzichte van andere engineerrollen” ^{[106] [107]}. In de praktijk betekent dit dat een startup een AI-engineer misschien iets minder salaris betaalt dan Google zou doen, maar probeert dit te compenseren met aandelenopties (al zijn startup-opties risicovoller). Een Series A-startup biedt bijvoorbeeld een AI-specialist een salaris van $150.000 plus aandelen die (op papier) veel waard kunnen zijn als het bedrijf groeit. Een trend: locatie-afhankelijk salaris in startups wordt minder extreem – ongeveer 85% van de startups past het salaris nog steeds aan op basis van locatie, maar het verschil wordt kleiner nu werken op afstand normaler wordt. Sommige kleinere steden in de VS betalen nu ongeveer 85–90% van de salarissen van San Francisco voor techfuncties ^{[108] [109]}. Dit betekent dat een AI-engineer bij een startup in bijvoorbeeld Austin of Charlotte bijna op het niveau van Silicon Valley betaald kan krijgen, wat eerder minder vaak voorkwam. Over het algemeen kunnen startups een gemengd beeld geven: top “unicorn” startups betalen soms bijna net zo veel als big tech voor sleutel AI-medewerkers (en in zeldzame gevallen zelfs meer als het talent cruciaal is), maar veel startups bieden een bescheiden salaris en hopen dat de belofte van groei en aandelen talent zal aantrekken.
• Academia (Universiteiten & Onderzoeksinstituten): In schril contrast met de industrie liggen de academische salarissen voor AI-experts veel lager. Professoren en onderzoekers aan universiteiten verdienen vaak slechts een fractie van wat ze in de private sector zouden kunnen verdienen. In de VS verdient een typische assistant professor in computerwetenschappen/AI aan een goede universiteit ongeveer $120k–$150k (negen maanden basissalaris) ^[110]. Hoogleraren aan topinstellingen verdienen rond de $250k–$350k (en alleen de supersterren met meerdere beurzen of administratieve rollen komen in de buurt van $500k) ^[111]. Een gepubliceerde schatting voor Stanford AI-faculteit: assistant prof ~$150–200k; associate prof ~$200–300k; full professor ~$300–500k+ (waarbij alleen de absolute top boven $500k uitkomt) ^[112]. Dus zelfs de best betaalde professoren (misschien $400k) verdienen een orde van grootte minder dan top onderzoekers in de industrie (die, zoals vermeld, meer dan $4 miljoen totaal kunnen verdienen). Vaker doen nieuwe promovendi eerst een postdoc-onderzoeker positie in de academische wereld die slechts $60k–$80k per jaar oplevert ^[113] – feitelijk een orde van grootte minder dan wat een gepromoveerde bij een groot lab kan verdienen. Dit verschil heeft geleid tot een bekende ‘brain drain’ van AI-academici naar industriële labs. Zoals een Reddit-gebruiker droogjes opmerkte: “$60K voor een postdoc… $500K voor een bekende [industriële] onderzoeker met decennia ervaring” ^[114]. Zelfs publieke onderzoeksinstellingen en non-profits kunnen niet concurreren met de industrie: de Amerikaanse overheid bijvoorbeeld heeft strenge loonschalen die wettelijk niet kunnen concurreren met de salarissen die privébedrijven betalen aan AI-experts ^[115]. Hierdoor komen veel AI-functies bij de overheid niet boven ~$180k uit ^[116], en worstelen agentschappen om toptalent aan te trekken – wat leidt tot afhankelijkheid van externe aannemers. Het verschil is zo groot dat top AI-professoren vaak hun inkomen aanvullen via consultancy of het starten van bedrijven. Het is niet ongebruikelijk dat een AI-professor verlof neemt en bij een bedrijf als Google of OpenAI aan de slag gaat voor een miljoenenpakket – iets wat simpelweg niet mogelijk is binnen de academische wereld. Het voordeel van academisch werk ligt elders: de vrijheid om je eigen onderzoeksinteresses te volgen, open te publiceren en de volgende generatie te vormen via onderwijs. Maar puur qua beloning blijft de academische wereld ver achter bij de industrie op het gebied van AI. (Een lichtpuntje: veel overheden en universiteiten onderzoeken manieren om toelagen, leerstoelen of andere prikkels te bieden om AI-faculteit te behouden, maar het verschil blijft groot.)
• Financiële & Quant Bedrijven: Naast Big Tech staat de financiële sector (vooral hedgefondsen, investeringsbanken en kwantitatieve handelsfirma’s) bekend om het extreem goed betalen van AI- en data-talent. Bedrijven zoals Jane Street, Citadel, Two Sigma, etc., nemen AI/ML-experts in dienst (vaak aangeduid als quantitative researchers of data scientists) en kunnen pakketten aanbieden die wedijveren met big tech. Voor instapfuncties in quant-rollen (waarbij vaak AI/machine learning wordt gebruikt in algoritmische handel) kunnen de salarissen torenhoog zijn: zo zou Jane Street in 2023 $325.000 bieden aan afgestudeerde software/quant engineers ^[117]. Deze bedrijven betalen doorgaans hoge basissalarissen plus forse bonussen. Een AI-quant met enige ervaring in de financiële sector kan $500k–$1M+ per jaar verdienen als hij winst genereert voor het bedrijf. De financiële sector ziet AI als een concurrentievoordeel voor onder meer handelsalgoritmen, risicomodellering en fintech-innovatie. Ze concurreren dan ook om dezelfde PhD-statistici en ML-experts. Hoewel functies in de financiële wereld misschien niet hetzelfde publieke profiel hebben als AI-rollen bij Big Tech, is de beloning vaak vergelijkbaar. Het is ook vermeldenswaard dat sommige grote banken nu rechtstreeks AI-engineers en data scientists aannemen om hun operaties te moderniseren, al betalen banken doorgaans minder dan hedgefondsen (bankfuncties vallen doorgaans samen met andere grote ondernemingen – goed salaris, maar niet die extreme tech/quant-niveaus). Samengevat: de financiële sector biedt enkele van de hoogste beloningspakketten voor AI-specialisten, vooral bij hedgefondsen en high-frequency trading, waar een briljant ML-algoritme enorme winsten kan opleveren.
• Gezondheidszorg & Biotech: De gezondheidszorgsector (waaronder farmaceutische bedrijven, producenten van medische apparatuur, en healthtech-startups) heeft AI omarmd voor medicijnontwikkeling, medische beeldvorming, patiëntdata-analyse, enzovoort. Vergoeding voor AI-functies in de zorg is variabel. Grote farmaceutische bedrijven (zoals Roche, Novartis) en biotechfirma’s die AI-onderzoekers aantrekken, kunnen goed betalen, maar vaak niet zo hoog als pure techbedrijven – mogelijk in de lage tot midden zes cijfers voor ervaren AI-wetenschappers. Startups in de zorg hebben wellicht minder cash, maar als ze flink gefinancierd zijn, bieden ze soms concurrerende pakketten (plus de aantrekkingskracht van werken aan levensreddende technologie). Een voorbeeld is AI in medicijnontwikkeling: een PhD’er in AI die bij een grote pharma R&D werkt, kan een basissalaris van $150k plus bonussen misschien $200k+ verdienen; degelijk maar minder dan een FAANG-salaris. In medische beeldvorming AI nemen ziekenhuizen en healthtechbedrijven AI-specialisten in dienst om diagnostische algoritmen te ontwikkelen; deze functies betalen meestal vergelijkbaar met andere softwarefuncties in de gezondheidszorg (mogelijk $100k–$150k voor ervaren personeel, hoger in grote steden of bij grote bedrijven). Al met al is de zorg een enorm groeigebied voor AI-banen (ziekenhuizen nemen tegenwoordig ook data scientists aan, etc. ^[118]), maar salarissen worden vaak enigszins beperkt door de budgetten van zorgorganisaties en doordat veel rollen zich in non-profit of klinische omgevingen bevinden. Maar naarmate de private healthtechsector groeit, zien we een vermenging met tech-salarissen – bijvoorbeeld, een biomedisch AI-wetenschapper bij een innovatieve genomics-startup in Silicon Valley zou inderdaad net zo goed kunnen verdienen als elke andere AI-engineer daar (dus hoog zes cijfers als senior).
• Overheid & Publieke Sector: Overheidsinstanties en de publieke sector hebben een grote behoefte aan AI-talent (voor defensie, beleid, publieke diensten, etc.), maar bieden doorgaans de laagste beloning van alle sectoren. Zoals vermeld, ondervindt de Amerikaanse overheid obstakels omdat de federale salarisschalen voor specialisten (zelfs op de hoogste GS- of SES-niveaus) ruim onder de marktconforme salarissen liggen – vaak in de lage $100.000. Een vacature voor “AI-expert” bij een overheidsinstantie kan bijvoorbeeld $120.000 per jaar bieden, wat niet concurrerend is met private bedrijven die dezelfde persoon voor $300.000 aannemen. Een commentator op Hacker News merkte op dat “de Amerikaanse overheid momenteel wettelijk niet de salarissen mag betalen die nodig zijn om AI-experts aan te trekken”, en dat veel van dat werk wordt uitbesteed aan aannemers die wel marktconforme tarieven kunnen bieden ^[119]. Die aannemers (zoals Booz Allen, etc.) betalen dan iets beter, maar zelfs dan liggen de salarissen voor AI-rollen bij overheidscontracten meestal in de midden- tot hoge $100.000. Buiten de VS hanteren sommige overheden (zoals bepaalde Europese landen of VN-organisaties) eveneens gematigde salarissen. Zo verdient een AI-adviseur bij een ministerie in Europa bijvoorbeeld het equivalent van $80.000. Er zijn uitzonderingen – bijv. defensieprojecten of speciale economische zones die bonussen bieden – maar over het algemeen is de overheid de minst betalende route voor een AI-specialist. Wie toch kiest voor zo’n functie doet dat vaak uit een gevoel van missie of om invloed uit te oefenen, in plaats van financieel gewin. Recent werd opgeroepen tot het creëren van speciale loonschalen voor technische experts bij de overheid (om AI-talent aan te trekken) ^[120], maar zulke maatregelen kosten tijd. Tot die tijd lopen overheidsorganisaties het risico om AI-talent te verliezen aan de private sector, tenzij ze samenwerken met aannemers of andere niet-financiële voordelen bieden.
• Academische wereld en non-profitorganisaties: (Reeds hierboven behandeld onder academische wereld – eveneens relatief lage beloning ten opzichte van de private sector. Non-profit onderzoeksinstituten of NGO’s betalen mogelijk iets beter dan universiteiten, maar lang niet zoveel als big tech. Zo biedt het Allen Institute for AI (AI2) of goede doelen rond AI-ethiek mogelijk midden-honderdduizenden voor top onderzoekers, maar leunen vaak op de aantrekkingskracht van de missie.)
• Andere sectoren: Vrijwel elke sector neemt tegenwoordig in zekere mate AI-specialisten aan. Productiebedrijven nemen AI- en robotica-ingenieurs aan (vaak vergelijkbaar salaris als andere ingenieurs in de productie – wat doorgaans lager is dan in software, wellicht rond de $100.000 in de VS). Retailbedrijven nemen datawetenschappers aan voor aanbevelingssystemen, telecombedrijven voor netwerkoptimalisatie, enzovoort. Branche-onderzoek toont aan dat de hoogst betalende sectoren voor data science/AI-functies in de VS onder andere telecommunicatie (~$163k), technologie (IT) (~$161k), verzekeringen (~$160k) en financiële dienstverlening (~$158k) zijn ^{[121] [122]} – dit zijn met name sectoren waar data en AI direct bijdragen aan de omzet. Lagerbetaalde sectoren (relatief gezien) zijn bijvoorbeeld landbouw ($136k) of onderwijs ($120k) ^{[123] [124]}. Maar zelfs in deze “lagere” sectoren ligt het salaris voor AI-banen vaak nog steeds boven het gemiddelde voor de sector; zo verdient een AI-specialist in het onderwijs met $120k aanzienlijk meer dan een doorsnee docent. Dit onderstreept dat AI-vaardigheden overal een premie opleveren: een loonpremie van gemiddeld zo’n 56%, volgens een analyse van PwC, wat betekent dat functies gerelateerd aan AI meer dan de helft beter betalen dan andere functies met vergelijkbare ervaring ^[125].

Samengevat, waar je werkt is van groot belang voor AI-salarissen. Big Tech en de financiële sector kunnen AI-professionals miljonair maken; startups bieden mogelijk een hoog groeipotentieel maar momenteel iets lagere beloning (met opvallende uitzonderingen voor goed gefinancierde bedrijven); academische instellingen/overheid bieden intellectuele voldoening maar vereisen salarisinlevering. Veel AI-specialisten bepalen hun sector op basis van persoonlijke prioriteiten (bijv. kortetermijnverdiensten vs. vrijheid voor onderzoek vs. impact op het openbaar beleid). Toch zien we enige convergentie: traditionele sectoren zoals telecom, verzekeringen en consultancy verhogen hun salarissen om AI-talent aan te trekken, waardoor de kloof met de techsector kleiner wordt ^{[126] [127]}. Zo bouwen consultancybedrijven inmiddels agressief AI-teams op en betalen ze topsalarissen aan data scientists omdat ze klanten moeten adviseren over AI ^[128]. Het algemene effect is dat AI-specialisten een overvloed aan keuzemogelijkheden hebben – en velen ervoor kiezen om tijdens hun carrière tussen sectoren te wisselen (bijv. beginnen in de academische wereld, daarna overstappen naar big tech of een startup, en later misschien nog bij de overheid werken), waardoor ze hun waardevolle vaardigheden op verschillende manieren kunnen inzetten.

Topbedrijf-benchmarks: OpenAI, DeepMind, Meta, Microsoft, enz.

Een verhelderende manier om de uitersten van AI-salarissen te begrijpen is door te kijken naar enkele opmerkelijke bedrijven en labs die bekend staan om AI-werk. Deze omvatten toegewijde AI-onderzoeksbedrijven en AI-afdelingen van grote techbedrijven. Hier belichten we salarisbenchmarks en rapporten van een aantal belangrijke spelers:

• OpenAI: Als de maker van ChatGPT en een toonaangevend AI-lab biedt OpenAI naar verluidt zeer genereuze vergoedingen aan zijn medewerkers, vooral aan senior personeel. Recente gegevens van Levels.fyi geven aan dat een software engineer bij OpenAI een mediaan totale vergoeding van rond de $875.000 per jaar ontvangt (in de VS) ^[129]. De bandbreedte is opvallend – een engineer op instapniveau (L2) verdient ongeveer $238K, terwijl een senior engineer (L6) tot $1,34M per jaar kan verdienen ^[130]. OpenAI heeft ook een winstdelingsstructuur met “Profit Participation Units” voor medewerkers, wat de vergoeding verder kan verhogen als de waardering van OpenAI groeit. Volgens Reuters “ontvangen toponderzoekers van OpenAI regelmatig beloningspakketten van meer dan $10 miljoen per jaar” ^{[131] [132]}. Dit aantal is verbluffend, maar werd bevestigd door bronnen, gezien de hevige concurrentie om talent. Zo bood OpenAI, toen sommige onderzoekers werden benaderd door concurrenten, retentiebonussen van $1–2 miljoen plus aandelenverhogingen van $20 miljoen of meer aan om hen te laten blijven ^[133]. Deze retentiepakketten tonen aan dat de totale waarde van de vergoeding van een OpenAI-onderzoeker (salaris + aandelen) extreem hoog kan zijn – in sommige gevallen acht cijfers. De strategie van OpenAI is om competitief te zijn, maar ook de eigen missie te benadrukken; zo merkte onderzoeker Noam Brown op dat hij zelfs minder geld accepteerde om bij OpenAI te komen vanwege het spannende werk (al was “minder” in deze context waarschijnlijk nog steeds een royaal aanbod) ^[134].
• Google DeepMind (Alphabet): De AI-onderzoeksafdeling van Google, nu een combinatie van Google Brain en DeepMind, staat bekend om haar zeer goede beloning van personeel. Enkele jaren geleden lekte uit dat het gemiddelde salaris bij DeepMind in Londen ongeveer £295.000 (~$400k) bedroeg, inclusief bonussen ^[135]. Google beschikt over diepe zakken en heeft astronomische bedragen geboden om talenten binnen te halen. Reuters meldde dat Google DeepMind toponderzoekers compensatiepakketten tot wel $20 miljoen per jaar heeft aangeboden en zelfs de aandelenopties heeft aangepast om deals aantrekkelijker te maken ^[136]. Dit zijn uitzonderlijke gevallen (waarschijnlijk bedoeld voor wereldleidende AI-pioniers), maar het geeft aan wat er mogelijk is. Ter vergelijking: een standaard Research Scientist bij Google in de VS kan tot ongeveer $900k verdienen, zoals vermeld ^[137], maar DeepMind heeft boven de standaard schalen betaald om experts aan te trekken (vooral voordat het volledig in Google opging). In een bekend voorbeeld betaalde Google meer dan $100M om een startup te verwerven, voornamelijk om een bepaalde AI-onderzoeker (Geoff Hinton in 2013) binnen te halen – in feite een “acqui-hire” voor talent. Nu de concurrentie toeneemt, lijkt Google bereid om alles te doen wat nodig is: buitencyclische aandelenpakketten, verkorte uitkeringsperioden en aanbiedingen van meerdere miljoenen dollars voor sleutelposities ^[138].
• Meta (Facebook) AI: Meta heeft zijn AI-inspanningen in 2023–2025 drastisch opgevoerd, met de lancering van een nieuw “AI-supercomputer” initiatief en het actief binnenhalen van toptalent. Volgens geruchten in de industrie, en later openbaar besproken door de CEO van OpenAI, biedt Meta sommige onderzoekers pakketten tot wel $100 miljoen (waarschijnlijk verdeeld over meerdere jaren) ^{[139] [140]}. In het midden van 2025 beweerde Sam Altman (de CEO van OpenAI) dat Meta probeerde OpenAI-onderzoekers weg te lokken met $100M aantekeningbonussen en zelfs grotere jaarlijkse vergoedingen ^{[141] [142]}. Hoewel deze claim onderdeel was van een verhaallijn (en Meta niet reageerde), suggereert latere analyse dat Meta inderdaad meer dan $10 miljoen per jaar heeft aangeboden aan bepaalde AI-leiders ^{[143] [144]}. Sterker nog, van Meta’s CEO Mark Zuckerberg werd gezegd dat hij persoonlijk contact opnam met topkandidaten met aanbiedingen van $10M of meer om zich bij Meta’s AI-lab aan te sluiten ^[145]. Er wordt ook gemeld dat Meta de grens van $2 miljoen per jaar voor standaardaanbiedingen aan top onderzoekers in 2025 is gepasseerd ^[146]. Ondanks zulke bedragen wisten OpenAI en anderen mensen te behouden, wat aangeeft dat geld op dit uitzonderlijke niveau niet altijd doorslaggevend is – maar het onderstreept zeker hoe “AI-labs werving benaderen als een schaakspel… bereid zijn veel te betalen voor kandidaten met gespecialiseerde expertise” ^[147]. (Dat levendige citaat is van Ariel Herbert-Voss, een voormalig OpenAI-onderzoeker, die de talentenoorlog beschrijft ^[148].) Het is vermeldenswaardig wat betreft de niveaus bij Meta: voor meer typische functies verdienen Meta (Facebook) software engineers met AI-focus misschien een paar honderdduizend dollar (E5-niveau bij Meta kan ~$300-400k zijn). Maar Meta’s AI Research group (FAIR) heeft historisch gezien altijd zeer goed betaald en vaak tekenbonussen en onderzoekssubsidies gegeven.
• Microsoft Research / Microsoft AI: Microsoft heeft zwaar geïnvesteerd in AI (waaronder een partnerschap van meer dan $10 miljard met OpenAI). Microsoft’s eigen beloningen voor AI-functies zijn concurrerend met andere grote techbedrijven, hoewel mogelijk iets lager dan Google/Meta aan de absolute top. Een Microsoft “Partner” op AI-gebied kan een totale vergoeding van meer dan $1 miljoen ontvangen, maar minder mensen bereiken de astronomische bedragen zoals bij OpenAI/Google. Microsoft heeft wel gezien dat talent vertrok naar pure AI-bedrijven (bijvoorbeeld Sébastien Bubeck verliet MSR om zich in 2023 bij OpenAI aan te sluiten ^[149]), wat aangeeft dat kleinere labs soms de grote gevestigde bedrijven overbieden. Microsoft biedt echter vaak andere prikkels (zoals onderzoeksfinanciering voor eigen projecten, en nu dankzij het partnerschap met OpenAI de kans om nauw samen te werken aan baanbrekende technologie). Concrete cijfers: Levels.fyi toont aan dat een Microsoft “Researcher” op niveau 66 (ongeveer senior) rond de ~$300.000 kan verdienen, en een Partner-niveau (executive) kan ~$800.000-$1 miljoen bereiken inclusief aandelen. Daarnaast koppelt Microsoft bonussen vaak aan de prestaties van AI-producten (bijvoorbeeld, het salaris van een Azure AI-specialist kan verkoopbonussen bevatten). Kortom, Microsoft betaalt topsalarissen voor AI, maar het krijgt in de media niet zoveel aandacht als de biedingsoorlogen tussen OpenAI, Meta en Google. Waarschijnlijk komt dat doordat Microsoft haar OpenAI-investering strategisch inzet – feitelijk worden sommige van de bestbetaalde onderzoekers via de loonlijst van OpenAI betaald, terwijl Microsoft toch profiteert van hun innovaties.
• Amazon en anderen: Amazon (AWS) heeft veel AI-ingenieurs in dienst (voor AWS AI-diensten, Alexa, enz.) en betaalt typisch vergelijkbaar met andere grote techbedrijven voor senior functies (hoge zes cijfers). Apple speelt ook een rol – van de AI/ML-functies bij Apple wordt gezegd dat ze iets lager betaald worden dan bij anderen (Apple staat bekend om een geheimzinniger cultuur en soms minder aandelen, maar ze betalen nog steeds in de honderdduizenden). Nvidia, een belangrijk AI-chipbedrijf, werft ook AI-onderzoekers en betaalt goed, zij het meer aan de engineeringkant.
• Opmerkelijke AI-startups: Een paar toonaangevende AI-startups kwamen in het nieuws vanwege hoge beloningen. Bijvoorbeeld, Anthropic, een concurrent van OpenAI, bood naar verluidt ervaren ingenieurs enkele honderdduizenden aan salaris. Nog opvallender; toen de startup xAI (Elon Musk’s bedrijf) werd opgericht, moest het vermoedelijk deze hoge aanbiedingen evenaren om talent bij concurrenten weg te lokken. Een kleinere startup kan meestal geen $10 miljoen per jaar betalen aan iemand, maar ze kunnen hen wel lokken met aandelen die tientallen miljoenen waard kunnen worden als de startup slaagt. De Smythos nieuwsbrief vat het zo samen: “In 2025 overschreed Meta de $2 miljoen in aanbiedingen en verloor alsnog talent aan concurrenten… Meta concurreert niet in een bestaande markt – het probeert de markt opnieuw uit te vinden door een hoger beloningsniveau te creëren” ^{[150] [151]}. Dit suggereert dat zelfs startups (met grote financiering) talent kunnen weghalen als ze de bestaande beloningsnormen doorbreken. Eén voorbeeld: Lightmatter (AI-hardware-startup) haalde top ML-onderzoekers bij Google weg door hen medeoprichters-equity te geven. Hoewel exacte salarissen niet openbaar zijn, laat het zien hoe beloning creatief kan zijn bij startups.

Samenvattend wordt de bovengrens van AI-salarissen voortdurend opnieuw gedefinieerd door een handvol toonaangevende bedrijven. Vanaf 2024–2025 zijn enkele concrete referentiepunten:

• Topniveau AI-ingenieurs bij OpenAI: ~$1M mediaan, met een bereik van ~$240k tot $1,3M voor junior→senior ^[152].
• Toponderzoekers bij OpenAI: >$10M/jaar voor een paar “supersterren” (volgens Reuters) ^[153].
• Google DeepMind: bood tot $20M/jaar voor bepaalde onderzoekers ^[154].
• Meta AI: nominale aanbiedingen tot $10–$25M totaal voor gewild talent (bijvoorbeeld meerjarige deals of zeer grote eenmalige bonussen) ^{[155] [156]}.
• Typische senior AI-onderzoekswetenschapper bij een Big Tech (niet de absolute top) vandaag: $500k – $800k totale compensatie is gebruikelijk ^{[157] [158]}.
• Ter vergelijking: een typische AI-specialist bij een kleiner bedrijf of niet-topbedrijf: $150k – $300k afhankelijk van rol en locatie, wat nog steeds zeer hoog is ten opzichte van de meeste banen.

Deze bedragen klinken misschien ongelooflijk, maar ze weerspiegelen de realiteit van een “talentschaarste” in een technologiegebied waarvan de leiders geloven dat het de toekomst van volledige sectoren zal bepalen. Zoals een analyse het omschreef: “topniveau AI-talent heeft nu een prijskaartje dat vroeger was voorbehouden aan hele bedrijven” ^[159]. Het volgende onderdeel gaat dieper in op waarom dit gebeurt – de vraag, het tekort aan talent, en hoe trends zoals thuiswerken hier een rol in spelen.

Aanjagers van salaristrends: AI-vraag, talenttekort & thuiswerken

De buitengewone salarissen en trends die worden besproken zijn symptomatisch voor grotere krachten op de AI-arbeidsmarkt. Drie belangrijke drijfveren zijn: de explosieve vraag naar AI-vaardigheden (in alle sectoren), het tekort aan ervaren AI-talent, en veranderende werkpatronen zoals remote werken die de concurrentie vergroten. Hier analyseren we hoe elke factor de beloning beïnvloedt:

Stijgende vraag naar AI-vaardigheden: Sinds de doorbraak van ChatGPT eind 2022 en de golf van generatieve AI is de vraag naar AI-specialisten geëxplodeerd. Bedrijven van alle soorten – van grote techbedrijven tot banken en retailers – haasten zich om AI te integreren in hun producten en bedrijfsvoering ^{[160] [161]}. Deze goudkoortsmentaliteit (“we hebben AI-mensen gisteren nodig!”) heeft geleid tot biedoorlogen voor iedereen met bewezen AI-expertise. Een LinkedIn-analyse toont aan dat het aantal AI-vacatures sterk is toegenomen: bijvoorbeeld, AI-functies als percentage van techbanen in de VS steeg van 8,8% in 2019 naar 14,3% halverwege 2024 ^{[162] [163]}. Nu elke sector aan het werven is (financiën, gezondheidszorg, productie, consultancy, enz. werven allemaal intensief AI-talent ^{[164] [165]}), is het aantal openstaande posities veel groter dan het aantal gekwalificeerde kandidaten. Simpele economie treedt in werking: als de vraag het aanbod overtreft, stijgen de prijzen (salarissen).

Cruciaal is dat AI wordt gezien als een strategisch imperatief – bedrijven zijn bang om achter te blijven als ze niet de nieuwste AI kunnen inzetten, dus investeren ze agressief in talent. Deze urgentie vertaalt zich in salarispakketten die doen denken aan die van topsporters of Hollywood-sterren voor de beste AI-experts. Zoals een dozijn insiders aan Reuters vertelde, is de werving van AI-onderzoekers sinds de komst van ChatGPT “opgeschaald naar het niveau van professionele atleten” ^[166]. Een reden hiervoor is dat bedrijven geloven dat één top AI-onderzoeker letterlijk innovaties van miljarden kan creëren (het zogenaamde “10x engineer”-concept, opgewaardeerd tot “10.000x onderzoeker” in AI ^[167]). Sam Altman maakte er een grap over op Twitter met “die 10.000x onderzoekers” ^[168] – waarmee hij suggereerde dat de bijdrage van een enkel individu in AI van een totaal andere orde kan zijn dan gemiddeld. Als een bedrijf gelooft dat het aannemen van een specifieke AI-expert het succes kan maken of breken, betalen ze bijna elke prijs – wat we zien in de aanbiedingen van $10M+.

Zelfs buiten de elite zorgen de wijdverbreide vraag en aanbod ervoor dat salarissen op elk niveau stijgen. Zo moeten kleine en middelgrote bedrijven die misschien geen miljoenen kunnen betalen toch zeer competitieve lonen bieden (en extra’s zoals flexibel werken, interessante projecten) om mid-level AI-engineers aan te trekken die misschien een aanbod hebben van Google of een veelbelovende startup. Dit drijft de mediane salarissen elk jaar omhoog. Inderdaad, per 2024, zijn “AI-gerelateerde carrières een van de meest lonende, met competitieve beloningen die meegroeien met ervaring en expertise” ^[169]. De boom in Generatieve AI heeft met name nieuwe rollen gecreëerd (bijv. Prompt Engineer, LLM Developer) met hoge beloningen omdat de vraag zo snel is toegenomen dat het aanbod achterbleef. In april 2025 werd het mediane jaarsalaris van een AI-baan gerapporteerd op ongeveer $160.000 ^[170] – een zeer hoge mediaan die weergeeft hoeveel van deze functies in hoog betalende sectoren te vinden zijn.

Tekort aan talent (beperkt aanbod): Hoewel veel mensen zich bezighouden met AI-gerelateerde vakgebieden, zijn echt ervaren AI-experts (vooral degenen met geavanceerde diploma’s of aanzienlijke projectervaring) nog steeds relatief schaars. Moderne AI (deep learning, enz.) is een jong vakgebied – pas in het afgelopen decennium is het echt geëxplodeerd. Dat betekent dat de groep professionals met bijvoorbeeld meer dan 10 jaar deep learning-ervaring erg klein is. Afhankelijk van wie je het vraagt, zijn er wereldwijd slechts enkele duizenden mensen die geavanceerde AI-modellen kunnen bouwen ^[171]. Een bron van Reuters zei dat de elitegroep mogelijk uit enkele tientallen tot enkele honderden individuen bestaat die voor grote LLM-doorbraken hebben gezorgd ^[172]. Deze extreme schaarste aan de top drijft de salarissen daar op: dit zijn de “AI-supersterren” die elke werkgever kunnen kiezen. Daarom behandelen bedrijven werving “als een potje schaak” – ze bedenken zorgvuldig strategieën en investeren om belangrijke spelers binnen te halen ^[173].

Zelfs op minder exclusieve niveaus blijven veel vacatures onvervuld. Een rapport van het World Economic Forum vond wereldwijd een significant AI-talenten tekort, waarbij de vraag het aanbod van vaardigheden in veel landen ruimschoots overtreft ^{[174] [175]}. In landen als India, ondanks dat er veel ingenieurs worden opgeleid, verwachten bedrijven 2,3 miljoen AI-vacatures in de komende 3 jaar, zonder dat er genoeg gekwalificeerde kandidaten zijn om deze te vervullen ^{[176] [177]}. Evenzo heeft Europa moeite om AI-talent te behouden (de helft van de AI-afgestudeerden in sommige landen vertrekt naar de VS) ^{[178] [179]}. Door het tekort aan talent worden bedrijven gedwongen om twee dingen te doen: meer betalen om het beperkte talent binnen te halen, en niet-traditionele kandidaten overwegen (bijvoorbeeld natuurkundigen of wiskundigen aannemen en hen omscholen tot AI-onderzoekers) ^{[180] [181]}.

Het tekort heeft ook geleid tot creatieve benaderingen, zoals bedrijven die interne opleidingsprogramma’s (upskillingprogramma’s) opzetten en internationale werving inzetten. Maar op de korte termijn is geld tegen het probleem aan gooien de snelste oplossing – vandaar die enorme salarissen. Ariel Herbert-Voss beschreef hoe AI-labs gespecialiseerde experts behandelen als waardevolle schaakstukken – je hebt genoeg “torens” en “paarden” nodig, en je betaalt wat nodig is om geen stuk te missen ^[182]. Zolang AI de transformerende technologie van deze tijd blijft en expertise niet direct kan worden geproduceerd, zal het schaarse talent kunnen genieten van een verkopersmarkt voor hun vaardigheden.

Remote werken en globalisering van talent: De opkomst van remote en hybride werken heeft een nieuwe dimensie toegevoegd aan AI-salaristrends. Aan de ene kant vergroot remote werken de talentenpool voor werkgevers – bedrijven kunnen buiten hun geografische locatie werven, inclusief het aanboren van regio’s met lagere gangbare lonen. Dit zou neerwaartse druk op de salarissen kunnen uitoefenen voor sommige functies, als bedrijven ervoor kiezen om op afstand te werven in goedkopere markten. Sommige bedrijven hebben inderdaad geprobeerd werknemers te betalen op basis van de lokale kosten van levensonderhoud (locatiegebonden beloning), wat in theorie geld zou kunnen besparen als ze in goedkopere gebieden werven. Een bedrijf zou bijvoorbeeld een AI-engineer in Oost-Europa of India kunnen aannemen voor een fractie van het Amerikaanse salaris. Echter, remote werken intensiveert ook de wereldwijde concurrentie om talent, wat betekent dat bekwame individuen nu toegang hebben tot de best betalende werkgevers wereldwijd, niet alleen lokaal. In de praktijk heeft dit geleid tot opwaartse druk op de salarissen in veel regio’s, omdat lokale werkgevers moeten concurreren met buitenlandse aanbiedingen.

We zien aanwijzingen dat locatiegebonden loonverschillen kleiner worden. Uit een beloningsonderzoek onder startups in 2024 bleek dat 85% van de startups het loon nog steeds aanpast aan de locatie, maar steden buiten de traditionele hubs het verschil snel hebben verkleind – bijvoorbeeld: Miami en Charlotte bieden nu ongeveer 85–90% van de salarissen van San Francisco voor techbanen ^{[183] [184]}. Zelfs historisch lager betalende gebieden (Midwesten, enz.) hebben de technische lonen verhoogd richting het nationaal hoogste niveau. Waarschijnlijk komt dit doordat remote werk talent in die gebieden de mogelijkheid heeft gegeven om aanbiedingen te krijgen van bedrijven aan de kust; om hen te behouden moesten lokale bedrijven hun lonen verhogen. Met andere woorden, remote werken heeft een meer verenigde, wereldwijde markt voor top-AI-talent gecreëerd. Een getalenteerde ML-engineer in Polen of Nigeria kan nu potentieel werken voor een Amerikaans bedrijf zonder te hoeven verhuizen, en een salaris eisen dat dichter bij het Amerikaanse niveau ligt dan wat een lokaal bedrijf misschien zou betalen. In de praktijk betalen veel bedrijven in zulke gevallen nog wel minder (onder verwijzing naar de verschillen in kosten van levensonderhoud), maar het verschil wordt kleiner omdat werknemers meer keuzes hebben.

Vanuit het perspectief van de werknemer zijn remote mogelijkheden een uitkomst geweest. Het stelt AI-professionals in staat om in gebieden met lagere kosten van levensonderhoud te wonen terwijl ze hoge salarissen verdienen, of simpelweg om meer opties te hebben (wat hun onderhandelingspositie versterkt). Uit enquêtes blijkt dat remote werknemers vaak iets lagere salarissen ontvangen wanneer deze worden aangepast aan de locatie (sommige onderzoeken meldden 10-15% minder, mogelijk doordat bedrijven het loon naar beneden bijstellen) ^{[185] [186]}. Maar zoals eerder genoemd, worden deze aanpassingen steeds kleiner. Ook heeft remote werken ervoor gezorgd dat meer mensen wereldwijd de AI-sector kunnen betreden, waardoor het tekort aan talent op de lange termijn mogelijk wordt verlicht door de verspreiding van kennis.

Een ander aspect is werk-privévoorkeuren: Veel AI-specialisten hechten waarde aan flexibiliteit en kiezen mogelijk voor een baan die thuiswerken aanbiedt, zelfs als het salaris iets lager ligt. Maar gezien de huidige krapte op de markt, moeten bedrijven vaak zowel een hoog salaris als flexibiliteit bieden om kandidaten binnen te halen. Een bedrijf dat bijvoorbeeld een gewilde ML-engineer probeert aan te nemen, zal uiteindelijk misschien een topsalaris en volledig thuiswerken moeten aanbieden, want anders heeft de kandidaat 5 andere aanbiedingen die dat wel doen.

Samenvattend: thuiswerken heeft AI-beloning mondiaal competitiever gemaakt. Het vlakt sommige regionale verschillen uit (bijvoorbeeld een bekwame AI-ontwikkelaar in Brazilië kan nu een baan krijgen met een Amerikaans salarisniveau op afstand, waardoor de lat voor lokale Braziliaanse bedrijven hoger komt te liggen). Het betekent ook dat bedrijven breder kunnen werven en mogelijk functies kunnen vullen die lokaal moeilijk te vervullen waren (wat de sterke salarisgroei voor bepaalde functies zou kunnen afremmen door extra aanbod uit het buitenland). Echter, voor de meest gespecialiseerde rollen is de strijd om talent zo hevig dat thuiswerken versus op locatie werken een bijzaak is – die mensen kunnen de voorwaarden dicteren en verhuizen indien nodig vaak gewoon. Voor middenniveau-functies vergroot thuiswerken zeker de kansen en kan het ervoor zorgen dat salarissen minder snel uit de hand lopen, doordat werk wereldwijd kan worden verdeeld.

Kort samengevat: “Thuiswerken vergroot de wereldwijde vijver van talent, waardoor werkgevers meer moeten concurreren met betere arbeidsvoorwaarden” ^[187]. Het creëert een grotere, meer concurrerende markt voor AI-vaardigheden. Op de korte termijn profiteren vooral werknemers van deze concurrentie (omdat meerdere werkgevers op hen bieden), waardoor de beloning stijgt of gelijkgetrokken wordt naar boven. Werkgevers profiteren doordat ze posities overal kunnen invullen, maar ze kunnen niet per se minder betalen voor het beste talent – ze krijgen gewoon toegang tot meer talent.

Andere factoren: Er zijn extra invloeden die het vermelden waard zijn:

• Inflatie en kosten van levensonderhoud: Hoge inflatie in 2022–2023 zorgde ervoor dat veel werkgevers de salarissen aanpasten of een kosten-van-levensonderhoud verhoging gaven. Over het algemeen zijn de techsalarissen in 2023 na jaren van groei gestabiliseerd ^{[188] [189]}, wat door inflatie feitelijk neerkwam op een loonsverlaging in reële termen. In 2024 steeg het gemiddelde techsalaris slechts met ongeveer 1,2% en bleef daarmee achter bij de inflatie ^{[190] [191]}. In AI-functies daarentegen wist de grote vraag deze trend vaak te weerstaan – veel AI-specialisten zagen nog steeds salarisverhogingen ruim boven de inflatie, vanwege promoties of concurrerende aanbiedingen. Toch zorgde inflatie in dure steden (SF, NYC) ervoor dat bedrijven hogere nominale salarissen moesten bieden zodat werknemers hun levensstandaard konden behouden. Sommige bedrijven voerden algemene aanpassingen door (bijv. een verhoging van 5%) om rekening te houden met inflatie eind 2022, maar naarmate de budgetten in 2023 strakker werden, gold dit niet overal ^[192]. Inflatie speelde dus een rol, maar een ondergeschikte; het aanbod-en-vraag-tekort in AI is de belangrijkste kracht achter de salarisstijgingen, niet de algemene inflatie.
• Venture Capital & investeringsklimaat: In hoogtijdagen (zoals 2021) boden startups met veel VC-geld zeer hoge vergoedingen (inclusief grote aandelenpakketten) aan AI-personeel. In rustigere tijden (de techterugval van 2023) trokken sommige startups aanbiedingen weer in. Dit zorgt voor een cyclisch effect. Sinds 2024–2025, nu generatieve AI favoriet is bij VC’s, schiet de financiering voor AI-startups weer omhoog en daarmee ook hun betalingsmogelijkheden. VCs moedigen startups echter nu aan efficiënter te werken, waardoor we gerichte werving zien (premie betalingen alleen voor cruciale functies). Het SignalFire rapport merkt op dat “Series A startups 20% kleiner zijn dan in 2020” qua aantal mensen ^{[193] [194]}, wat betekent dat ze minder mensen aannemen maar wel blijven investeren in de cruciale AI-engineer of -wetenschapper met een hoog salaris.
• Regulering en Beleid: Opkomende AI-regelgeving (zoals de AI Act van de EU) kan indirect invloed hebben op salarissen. Bijvoorbeeld, nalevingsvereisten creëren vraag naar AI-ethici en juridische experts (we zagen salarisranges van ongeveer $95k–$135k voor AI-ethiekofficieren ^[195]). Als regelgeving de uitrol van AI in een regio vertraagt, kunnen bedrijven hun aanwervingen temperen (mogelijk met gematigde salarisgroei tot gevolg). Omgekeerd kunnen overheidsinvesteringen in AI (zoals de Amerikaanse CHIPS and Science Act inclusief AI-onderzoeksfinanciering, of nationale AI-strategieën in verschillende landen) nieuwe banen creëren en de concurrentie om talent vergroten. Immigratiebeleid is ook van belang: het Amerikaanse H-1B-visumplafond betekent dat sommige bedrijven minder buitenlands AI-talent kunnen aantrekken, wat het tekort verergert en binnenlandse salarissen opdrijft. Canada en het VK hebben meer open visumregelingen voor AI-professionals geïntroduceerd om talent aan te trekken, wat geleidelijk de druk kan verlichten (of in het geval van het VK, de AI-sector in Londen kan laten groeien en de lokale vraag kan vergroten). Samengevat is beleid een achtergrondfactor – het kan bepalen waar talent naartoe stroomt, maar het wereldwijde tekort en de hoge vraag blijven bestaan.
• Industriehype en Voordelen: Het is vermeldenswaard dat veel AI-specialisten naast salaris aanzienlijke voordelen ontvangen: aandelenopties, onderzoeksbudgetten, sign-on bonussen, enz. Bijvoorbeeld, retentiebonussen in AI zijn enorm geweest (de $2M bonussen van OpenAI ^[196], of royale startbonussen bij grote bedrijven). Veel bedrijven bieden ook zaken als onbeperkt verlof, vergoedingen voor thuiswerken en andere extra’s om de deal aantrekkelijker te maken. In de academische wereld bieden universiteiten soms lichtere onderwijslasten of laten professoren bijverdienen als consultant om de aantrekkingskracht van de industrie te compenseren (wat hun inkomen effectief kan verhogen). Al deze factoren dragen bij aan de totale beloning en levenskwaliteit, waardoor het pure salaris slechts één (maar wel het grootste) deel van de vergelijking is.

Om deze sectie af te sluiten: De loongolf in AI wordt fundamenteel aangedreven door torenhoge vraag en een krap aanbod. Bedrijven beschouwen AI-talent als cruciale investeringen (vandaar de uitdrukking “AI-talent is negen cijfers waard” ^{[197] [198]} in sommige gevallen). Totdat het tekort aan talent is opgelost (wat jaren kan duren, als het al ooit gebeurt, gezien de groeiende vraag naar AI), kunnen we verwachten dat de salarissen hoog blijven. Thuiswerken heeft, als het al iets heeft gedaan, de concurrentie om toptalent wereldwijd verhevigd, wat heeft geleid tot een gelijkmatiger (en vaak hoger) loonniveau tussen regio’s. Zoals een compensa­tie-expert startups adviseert: “Bereid je voor op AI-talentkosten” en wees klaar om de waarde van aandelenpakketten duidelijk te communiceren naar nieuwe medewerkers ^{[199] [200]} – wat impliceert dat hoge salarissen een gegeven zijn, en dat bedrijven verstandig om moeten gaan met de overige onderdelen van het aanbod.

Regionale en economische factoren die het salaris beïnvloeden

Naast de directe vraag en aanbod in de AI-arbeidsmarkt, beïnvloeden ook verschillende regionale en macro-economische factoren de salarissen van AI-specialisten:

• Kosten van levensonderhoud en inflatie: Regio’s met hogere kosten van levensonderhoud bieden over het algemeen hogere nominale salarissen om talent naar die locaties aan te trekken. Bijvoorbeeld, het San Francisco Bay Area – bekend om de extreem hoge huizenprijzen – ziet doorgaans een salaris-premie. Zoals eerder opgemerkt betalen Californië en enkele andere staten boven het Amerikaanse gemiddelde (AI-banen in Californië ~14% hoger, Washington ~10% hoger, enz.) ^[201]. Evenzo zijn binnen Europa steden als Londen, Zürich, Genève salarisniveaus voor AI-functies hoger dan in kleinere steden, deels vanwege verschillen in kosten van levensonderhoud ^{[202] [203]}. De hoge inflatie in de afgelopen jaren heeft werkgevers onder druk gezet om de salarissen in het algemeen te verhogen. Terwijl veel tech-medewerkers slechts bescheiden verhogingen van rond de 4-5% per jaar kregen (ongeveer gelijk aan de inflatie) ^[204], gaven sommige bedrijven extra marktcorrecties voor cruciale functies om ervoor te zorgen dat ze geen talent verloren aan concurrenten die hun aanbiedingen afstemmen op de nieuwe kostenrealiteit. Bijvoorbeeld, eind 2022 toen de inflatie piekte op ~8%, waren er meldingen van bedrijven die eenmalige bonussen of tussentijdse salarisverhogingen gaven aan belangrijke engineers en data scientists. Als de hoge inflatie aanhoudt, zullen bedrijven in goedkopere regio’s de lonen mogelijk verder moeten verhogen om het koopkrachtverlies van hun medewerkers te compenseren, waardoor de salarissen dichter bij die van grootstedelijke gebieden komen te liggen. Omgekeerd, als de inflatie stabiliseert, zouden we kunnen zien dat de reële lonen in de techsector weer stijgen na de lichte daling in 2023 ^[205].
• Lokale technologische bloei: Wanneer een specifieke stad of regio een reputatie als technologisch centrum ontwikkelt (vaak met overheidssteun of cluster-effecten), kunnen de salarissen daar sterk stijgen door de geconcentreerde vraag. Zo werd Montreal, Canada een AI-onderzoekscentrum (met Yann LeCun, etc.), waardoor veel startups en laboratoria zich daar vestigden – de lokale AI-salarissen stegen als gevolg (hoewel nog steeds lager dan in de VS, nam de concurrentie tussen bedrijven in Montreal om talent toe). Ook Toronto zag een groei in AI-banen en een stijging van de loonschalen toen bedrijven als Google Brain kantoren openden. In Europa ontstonden steden als Berlijn en Amsterdam als technologiecentra, waardoor de salarisnormen daar dichter bij die van Londen kwamen te liggen. Een Stepstone-analyse in Duitsland benadrukte de transformatie van de arbeidsmarkt – de vraag naar AI-specialisten groeide in vrijwel alle sectoren, zelfs in onverwachte sectoren zoals de bouw (4x groei 2019–2023) ^{[206] [207]}. Deze brede adoptie zorgt zelfs in kleinere steden voor opwaartse druk, omdat lokale bedrijven inzien dat ze meer moeten betalen om AI-talent aan te trekken of vast te houden dat gemakkelijk naar een grotere stad kan verhuizen of op afstand kan werken. Daarnaast kunnen sommige landen die incentives bieden aan technologiebedrijven indirect de lonen verhogen. Zo trok Ierland veel techbedrijven aan met lage belastingen; Dublin heeft nu een bloeiende techscene en salarissen die daarbij passen (al zijn ze iets lager dan in Londen). Dubai en Abu Dhabi hebben initiatieven om AI-talent aan te trekken met nul inkomstenbelasting en luxueuze onderzoeksfaciliteiten – een AI-wetenschapper die daarheen verhuist, kan onderhandelen over een zeer hoog nettoloon omdat er geen belasting wordt geheven. Op termijn, als deze ontluikende hubs slagen, kunnen ze zelf ook uitgroeien tot gebieden met hoge salarissen.
• Brain Drain vs Brain Gain: Regio’s die te maken hebben met brain drain (het verliezen van top AI-talent aan andere landen) kunnen lokaal een tekort aan talent ervaren, waardoor de marktbeloning voor de achterblijvers ironisch genoeg stijgt (maar vaak kunnen ze de functies gewoon niet invullen). Zo is opgemerkt dat meer dan de helft van de AI-afgestudeerden uit Israël naar de VS is vertrokken in de afgelopen jaren ^{[208] [209]}. De technologiesector in Israël is robuust maar relatief klein, dus om talent te behouden moeten ze wellicht salarissen verhogen of andere prikkels bieden zoals aandelen in startups (Israël kent inderdaad hoge salarissen, maar velen vertrekken alsnog voor nóg hogere lonen in Silicon Valley). Sommige landen in Europa hebben vergelijkbare moeite om PhD’s te behouden die worden verleid door Amerikaanse salarissen die het dubbele zijn. Deze dynamiek beïnvloedt lokale bedrijven – veel Europese bedrijven zijn genoodzaakt vergoedingen te bieden die dichter bij het Amerikaanse niveau liggen voor essentiële AI-functies, of ze lopen het risico deze mensen te verliezen. De EU’s streven naar “digitale soevereiniteit” omvat het creëren van aantrekkelijke banen om AI-talent te behouden, wat waarschijnlijk betekent: betere lonen of meer financiering voor onderzoeksposities.
• Regelgeving en Voorzichtigheid: Interessant genoeg kunnen regio’s met zware regelgeving of een voorzichtige benadering van AI de vraag (en dus de salarisgroei) enigszins afremmen. Bijvoorbeeld, als de EU’s AI Act strikte nalevingskosten oplegt, zullen sommige bedrijven AI-projecten mogelijk uitstellen, wat op zijn beurt de wervingshausse in Europa iets kan vertragen in vergelijking met het meer laissez-faire beleid van de VS. Echter, dit effect lijkt vooralsnog gering – de vraag naar AI-vaardigheden in Europa stijgt nog steeds sterk ^[210]. Aan de andere kant creëren regelgevingseisen nieuwe functies (compliance, audit, ethiek), zoals eerder genoemd. Deze functies (AI-auditors, bias-evaluatoren, enz.) maken nu deel uit van het AI-banenecosysteem en leveren prima salarissen op (vaak zes cijfers bij technologisch geavanceerde bedrijven) – wat bijdraagt aan de algehele beloningstrend.
• Culturele en Levensstijl-factoren: In sommige gevallen kunnen levensstijl- of culturele voorkeuren in een regio bepalen hoeveel geld er nodig is om talent aan te trekken. Zo biedt Europa doorgaans meer vakantiedagen, voordelen en soms een betere werk-privébalans, maar iets lagere salarissen dan de VS. Sommige AI-professionals accepteren misschien wat minder loon om bijvoorbeeld in Barcelona of Wenen te wonen vanwege hun persoonlijke levenskwaliteit. Werkgevers daar kunnen niet te veel afwijken van de internationale markt, maar het lukt soms wel om iemand aan te nemen voor €70k die $120k in de VS afsloeg vanwege persoonlijke redenen. Deze individuele keuzes bepalen niet de marktprijs, maar laten zien dat geld niet het enige is wat telt en dat er ruimte is voor verschil. Toch richten bedrijven zich, nu AI een strategisch speerpunt wordt, meer op totale beloning – waaronder flexibel werken, interessante projecten en maatschappelijke impact – om talent aan te trekken, want niet elke organisatie kan winnen op salaris alleen.
• Economische cycli: Ook de bredere economie speelt een rol. In recessies of techneergeslachten zou je verwachten dat salarissen stagneren of zelfs dalen als er ontslagen vallen. Inderdaad, de techontslagen van 2023 en vacaturestops temperden de salarisgroei voor algemene softwarefuncties ^[211]. AI-functies werden echter grotendeels geïsoleerd – veel bedrijven die elders bezuinigden, bleven toch mensen aannemen in hun AI-teams (bijvoorbeeld Meta, dat duizenden mensen in andere afdelingen ontsloeg, maar tegelijkertijd wél aannam bij hun AI-lab). Daardoor bleven AI-salarissen stijgen, zelfs in een afkoelende economie. Als er een zware recessie uitbreekt, kunnen zelfs AI-banen onder druk komen te staan, maar vanaf 2025 is het momentum in AI zo sterk dat het macro-economische tegenwind tegengaat. Bijvoorbeeld, de gemiddelde IT-salarissen stegen in 2024 met slechts ~2% (bijna vlak) ^[212], terwijl AI- en securityfuncties toch nog steeds een toename en sterke vraag zagen volgens rapporten. De productiviteitswinst die verwacht wordt van AI rechtvaardigt mogelijk ook dat werkgevers meer betalen – een PwC-onderzoek stelde vast dat AI een grote productiviteitsgroei oplevert en een loonsurplus van ~56% voor mensen in AI-functies ^[213]. Dus bedrijven kunnen hoge lonen rechtvaardigen omdat deze werknemers veel meer waarde genereren.

Kortom, regionale en economische factoren bepalen zeker de context van AI-beloning – ze beïnvloeden waar talent heen gaat en hoe budgetten worden verdeeld – maar de wereldwijde trend is omhoog. Plaatsen met snelgroeiende tech-ecosystemen zullen snellere salarisstijgingen zien (Oost-Europa is zo’n kandidaat – die beginnen lager, maar kunnen jaarlijks grote procentuele stijgingen meemaken ^[214]). Regio’s met hoge kosten behouden hun voorsprong door hoge nominale salarissen te betalen, die vaak als referentiepunt voor anderen gelden.

Een interessante ontwikkeling is dat overheden zelf het belang van salaris erkennen om talent aan te trekken. Zo kondigde het VK in 2023 een “AI Talent Visa” en financiering voor 1.000 AI-PhD’s aan, met het doel om talent op te leiden en te importeren, wat op termijn de salarissen stabieler zou kunnen maken door het aanbod te vergroten. Het AI Talent Report van het Witte Huis erkent dat de VS profiteert van het aantrekken van internationale AI-studenten die vervolgens in de VS gaan werken ^{[215] [216]}. Beleidsmaatregelen die de talentstroom beïnvloeden kunnen dus indirect de salarissen in een regio verlichten of juist onder druk zetten.

Over het algemeen nemen de regionale verschillen in AI-beloning af, en economische factoren zoals inflatie zijn reëel maar ondergeschikt aan de technologische/talentfactoren. Het salaris van een data scientist kan vandaag de dag sterk variëren tussen Silicon Valley en bijvoorbeeld Warschau, maar over vijf jaar kan die kloof gedeeltelijk dichten als thuiswerken en investeringen in Oost-Europese technologie doorgaan (zoals een analist opmerkte, kan de groeiende startupscene in Oost-Europa helpen om de “salarissen meer in lijn te brengen met West-Europa” ^[217]). Toch blijven lokale omstandigheden altijd meespelen – je zult waarschijnlijk geen San Francisco-salaris krijgen voor een AI-baan in een land met een veel lagere kosten van levensonderhoud tenzij je op afstand werkt voor een buitenlands bedrijf.

Recente trends, nieuws en beleidswijzigingen die invloed hebben op AI-beloning

Het AI-veld ontwikkelt zich razendsnel, en hetzelfde geldt voor het gesprek rond beloning. Hier zijn enkele van de nieuwste trends en nieuwsberichten (2024–2025) die van invloed zijn op hoe AI-specialisten worden betaald en wat zij kunnen verwachten op de arbeidsmarkt:

• “AI Talentoorlog” wordt heviger: Zoals eerder besproken, is een van de grootste nieuwsverhalen de wapenwedloop tussen bedrijven om AI-talent. Eind 2023 en in 2024 hebben meerdere mediakanalen de ongekende beloningspakketten uitgelicht. Zo publiceerde Reuters (mei 2025) een artikel over de strijd in Silicon Valley om “superster-onderzoekers,” waarin werd opgemerkt dat “toponderzoekers bij OpenAI meer dan 10 miljoen dollar per jaar kunnen verdienen” ^{[218] [219]}. In hetzelfde artikel werd vermeld dat Google DeepMind en xAI actief strijden om talent met enorme aandelenopties ^[220]. De Financial Times (juni 2023) introduceerde de term “AI-talentoorlogen” met berichten over $500k–$2M salarissen voor onderzoekswetenschappers en zelfs middenkader dat aanzienlijke verhogingen ziet ^[221]. Dit verhaal heeft AI-experts neergezet als de nieuwe rocksterren van de techwereld, met krantenkoppen over “miljoenensalarissen” die bijna routine zijn geworden in de zakelijke pers ^[222]. Zulke publiciteit kan op zichzelf al trends versterken – meer professionals kunnen richting AI trekken als ze over deze beloningen horen, en bestaande specialisten kunnen steviger onderhandelen nu ze hun marktwaarde kennen.
• Meta vs OpenAI Narratief: Een zeer nieuwswaardig evenement was dat Sam Altman (OpenAI CEO) Meta er publiekelijk van beschuldigde “waanzinnige” salarissen te bieden om OpenAI-medewerkers weg te lokken – specifiek door $100 miljoen aanbiedingen te noemen ^{[223] [224]}. Dit kwam naar buiten halverwege 2025 in een podcast en werd breed uitgemeten in de media. Hoewel men dergelijke beweringen in context moet plaatsen (ze kunnen betrekking hebben op meerdere jaren of overdreven zijn), gaf het toch aan hoe hoog de inzet is in deze concurrentiestrijd. Het uitblijven van een ontkenning door Meta gaf geloofwaardigheid aan het idee dat er daadwerkelijk iets in die richting speelde ^[225]. Deze ontwikkeling kan invloed hebben op salarisverwachtingen: als je een top AI-wetenschapper bent, weet je nu dat meerdere werkgevers je waarde op acht of negen cijfers schatten, wat je onderhandelingspositie zeker versterkt. Aan de andere kant roept het vragen op over duurzaamheid en of we te maken hebben met een AI-“bubbel”. Sommige analisten vragen zich af of deze loonniveaus een tijdelijke piek zijn of het nieuwe normaal.
• Economische Aanpassingen in Tech: In 2023 waren er veel ontslagen in de techsector, maar opvallend genoeg werden AI-functies vaak behouden of zelfs uitgebreid. Bedrijven zoals Google en Microsoft ontsloegen personeel in traditionele sectoren maar kondigden tegelijkertijd verhoogde investeringen in AI aan. Deze tweedeling werd ook opgemerkt in salarisenquêtes: de algehele salarisgroei in tech stagneerde in 2023 ^[226], maar AI bleef een lichtpunt. Tegen het einde van 2024 trok de werving weer aan toen de economie iets herstelde; het Dice 2024 Tech Salary Report signaleerde een herstel voor mensen met 3–5 jaar ervaring (bijna +6% salaris) na een daling het jaar ervoor ^{[227] [228]} – waarschijnlijk een teken dat gewilde medior-professionals (zoals veel AI-ingenieurs) weer loonsverhogingen konden afdwingen. Dus terwijl generieke IT-functies mogelijk stagneerden, zit er duidelijk weer groei in AI-rollen.
• Wetten voor salaristransparantie: In de VS en elders vereisen nieuwe wetten dat vacatures salarisranges vermelden (bijv. Californië, New York hebben zulke wetten). Deze trend naar transparantie, effectief vanaf 2023–2024, heeft enkele salarisranges voor AI-banen zichtbaar gemaakt die voorheen verborgen waren. Zo kunnen vacatures nu publiekelijk “Senior ML Engineer: $150k–$250k basissalaris + bonus” tonen. Dit heeft twee effecten: (1) Het geeft kandidaten de informatie om te onderhandelen (ze zien de bovengrens en mikken daarop), waardoor daadwerkelijke aanbiedingen waarschijnlijk vaker aan de bovenkant van de range zitten. (2) Het kan bedrijven ertoe aanzetten hun salarisranges aan te passen om concurrerend te blijven wanneer ze de ranges van anderen zien. Na verloop van tijd kan deze transparantie de uitzonderingen nivelleren en ervoor zorgen dat mensen dichter bij de marktwaarde betaald worden. Het zou ook loondiscriminatie kunnen verminderen. Kortom, regels omtrent salaristransparantie worden over het algemeen verwacht het loon van onderbetaalde personen te verhogen en de markt efficiënter te maken – wat in een sector met hoge vraag als AI waarschijnlijk betekent dat het gemiddelde salaris stijgt, of in ieder geval dat meer mensen de top van de schaal bereiken.
• Vakbondsvorming en werknemersbelangen: Hoewel minder prominent in AI dan in sommige andere sectoren, is er een groeiende beweging van techmedewerkers die zich organiseren voor betere omstandigheden. Zo zorgden incidenten rondom Google’s Ethical AI-team (het ontslag van Timnit Gebru in 2020, enz.) voor meer bewustzijn over de stem van werknemers. Er zijn nog geen stakingen of vakbondsacties geweest specifiek voor hogere lonen in AI, maar de bredere tech-arbeidersbeweging kan toekomstige discussies beïnvloeden (bijvoorbeeld om eerlijke bonusverdeling of aandelen te waarborgen). Sommige onderzoekers kunnen zich verzetten tegen de buitensporige werkdruk of stress die soms gepaard gaan met deze goedbetaalde banen. Als een betere werk-privébalans een verkooppunt wordt, zijn sommigen wellicht bereid daar wat salaris voor in te leveren, maar tot nu toe bieden bedrijven vooral zowel hoge salarissen als extra voordelen om hun mensen tevreden te houden.
• Vaardigheidstrends beïnvloeden beloning binnen AI: Binnen het AI-veld leveren bepaalde vaardigheden momenteel een premie op. Generatieve AI en expertise in grote taalmodellen zijn het meest gewild – als je hebt gewerkt aan LLM’s zoals GPT of iets vergelijkbaars, ben je extreem gewild op de arbeidsmarkt. Sommige nieuwsartikelen melden dat veel professionals zich bijscholen in prompt engineering of LLM fine-tuning om deze trend te benutten. AI in cybersecurity is een andere populaire overlap (25% groei in vacatures waarin AI-kennis in cyber-rollen vereist is ^[229]). Het is waarschijnlijk dat specialisten met deze vooruitstrevende vaardigheden zelfs binnen AI bovengemiddelde salarissen kunnen eisen. Ondertussen zullen sommige oudere niches (zoals klassieke rule-based AI of bepaalde legacy-systemen) niet dezelfde premie zien. Er is dus interne stratificatie: bijvoorbeeld, een specialist in computer vision zal meer vraag zien bij autonome voertuigen en iets minder in een dalende sector als traditionele surveillance (hypothetisch gesteld). Over het algemeen groeien echter vrijwel alle AI-subvelden. Het is alleen dat op dit moment NLP/LLM’s en generatieve AI het meest booming zijn, wat ook in de salarissen weerspiegeld wordt.
• Opleiding en Certificering: Er is een toestroom van AI-certificaten, online cursussen (Coursera, enz.) en zelfs gespecialiseerde masterprogramma’s om AI-professionals op te leiden. Naarmate meer mensen deze diploma’s behalen, zou je je kunnen afvragen of dat de instapfuncties zal verzadigen en de salarissen van junioren zal drukken. Tot nu toe is er geen duidelijk bewijs van een overschot – de vraag is zo groot dat pas afgestudeerden met AI-vaardigheden nog steeds meerdere aanbiedingen krijgen. Sommige werkgevers worden echter misschien iets selectiever (ze geven de voorkeur aan kandidaten met praktijkervaring in projecten). Recent nieuws uit het techonderwijs suggereert dat bedrijven nog steeds zwaar rekruteren aan topuniversiteiten (de afgestudeerden van Stanford’s AI-programma worden meestal geworven door Big Tech of goed gefinancierde startups). Dus afkomst en bewezen vaardigheden blijven essentieel om de hoogste salarissen te verdienen. Sterker nog, de toename van AI-opleidingen is een reactie op de aantrekkingskracht van het salaris – iedereen ziet het hoge loon en wil erbij horen.
• Wereldwijde Talentmobiliteit: Landen over de hele wereld passen hun beleid aan om AI-talent aan te trekken of te behouden. Zo heeft Canada een speciale werkvergunning gecreëerd voor H-1B-visumhouders in de VS die niet waren geselecteerd in de loterij, in de hoop om getalenteerde techwerkers aan te trekken naar de bloeiende AI-sector van Canada (vooral Toronto/Montreal). Het VK kondigde het “Scale-up Visa” en andere routes aan om AI-experts snel het land binnen te halen. De Verenigde Arabische Emiraten lanceerden het “Coder-programma” waarbij 100.000 programmeurs (waaronder AI-specialisten) met gouden visa en andere voordelen worden uitgenodigd. Elk van deze initiatieven kan het talent enigszins herverdelen. Als er bijvoorbeeld meer talent naar Canada stroomt, kunnen de salarissen daar aanvankelijk stijgen door de toenemende vraag en vervolgens mogelijk stabiliseren naarmate het aanbod toeneemt. De VS is nog steeds de magneet voor toptalent – het huisvest ongeveer 60% van de top AI-onderzoekers volgens een analyse ^{[230] [231]} – maar visumbelemmeringen hebben sommigen doen kiezen voor een andere plek. Het nettoresultaat is nog steeds dat bedrijven in de VS vaak bereid zijn alles te betalen en immigratiekosten op zich nemen om de juiste persoon aan boord te krijgen – immigratiekosten zijn gewoon een extra bedrijfskostenpost geworden in de AI-sector.
• Ethische en maatschappelijke druk: Er is een narratief in de media over de vraag of het gezond of duurzaam is dat AI-experts worden betaald als “NBA-spelers” terwijl andere tech-werknemers worden ontslagen, enzovoort. Sommige ethici uiten zorgen dat zulke hoge salarissen de prikkels kunnen verstoren (onderzoekers die jagen op bedrijfsinkomsten versus onderzoek in het publieke belang). Er is ook de kwestie van diversiteit: de hoogbetaalde AI-functies worden onevenredig vaak bekleed door bepaalde demografische groepen (vaak mannelijk, Westers of Oost-Aziatisch). Sommige initiatieven zijn erop gericht AI-onderwijs toegankelijker te maken, zodat de talentenpool diverser wordt. Op termijn zou een grotere en meer diverse vijver van talent het tekort kunnen verlichten en wellicht de salarissen matigen – maar dat is waarschijnlijk nog vele jaren weg. In de tussentijd zijn tech-salarissen een publiek discussiepunt geworden (bijvoorbeeld kritiek dat “AI-salarissen bizar hoog zijn vergeleken met de rest van de samenleving” ^[232]). Zulke discussies hebben nog niet geleid tot beleid dat salarissen begrenst of iets dergelijks – het is meer een sociale observatie. Mogelijk moedigt het juist meer mensen uit verschillende achtergronden aan om het veld in te gaan vanwege de verleiding van hoge salarissen, wat positief kan uitpakken.
• Productiviteitswinsten en bedrijfsstrategieën: Tot slot is een trend dat bedrijven AI willen inzetten om de productiviteit te verhogen, waardoor mogelijk minder werknemers nodig zijn voor bepaalde taken. Ironisch genoeg zou je denken dat als AI-tools sommige programmeer- of analysetaken makkelijker maken, de vraag naar AI-specialisten zou kunnen stabiliseren. Maar tot nu toe wijst het bewijs op het tegenovergestelde: AI automatiseert enkele taken maar schept ook nieuwe (en bedrijven hebben nog steeds experts nodig om AI-systemen te bouwen, te onderhouden en te interpreteren). Uit een CFO-enquête in 2024 bleek dat velen verwachten minder laagopgeleide werknemers nodig te hebben, maar juist meer hoogopgeleide (AI-)medewerkers om deze systemen te implementeren ^[233]. Dus hoewel AI sommige banen verdringt, vergroot het tegelijkertijd het belang en de noodzaak van AI-specialisten zelf – waardoor hun hoge waarde (en salaris) extra wordt bestendigd.

Samenvattend bevestigt het laatste nieuws dat AI-beloning sterk in de lift zit en onderdeel wordt van het mainstream debat. Bedrijven proberen elkaar openlijk de loef af te steken met hogere salarissen; overheden haasten zich om beleid aan te passen; en de beroepsbevolking past zich aan via thuiswerken en bijscholing. De consensus eind 2024 is dat deze trends doorzetten in 2025: “Vanaf 2024 behoren AI-gerelateerde carrières tot de meest lonende, met concurrerende salarissen die groeien naarmate ervaring en expertise toenemen” ^[234]. Tenzij er een AI-bubbel barst of er een enorme toestroom van talent komt, zullen AI-specialisten naar verwachting tot de best betaalde professionals op de arbeidsmarkt blijven behoren.

Quotes en perspectieven van experts

Om het inzicht verder te vergroten, volgen hier enkele opmerkelijke citaten van experts en leiders uit de sector over AI-salarissen en de talentenmarkt:

• “De AI-labs benaderen het aannemen van personeel als een schaakspel… Ze willen zo snel mogelijk bewegen, dus ze zijn bereid veel te betalen voor kandidaten met gespecialiseerde en complementaire expertise, net als schaakstukken.” – Ariel Herbert-Voss, CEO van een AI-startup en voormalig OpenAI-onderzoeker ^[235]. (Dit beschrijft levendig hoe topwerkgevers in AI hun strategie bepalen en geen moeite of kosten sparen om het juiste team van experts samen te stellen.)
• “Data scientists zijn zeer gewild. Ze hebben een zeer relevante vaardighedenset die dringend nodig is bij steeds meer bedrijven… Het is dan ook geen verrassing dat data scientists goed betaald worden. Met tien jaar ervaring kunnen ze verwachten ongeveer 90.000 euro per jaar te verdienen [in Duitsland].” – Dr. Tobias Zimmermann, arbeidsmarktexpert bij Stepstone ^[236]. (Dit benadrukt dat zelfs in Europa, waar de salarissen lager zijn dan in de VS, ervaren AI-professionals relatief hoge lonen ontvangen ten opzichte van het gemiddelde inkomen.)
• “Bij toonaangevende labs bereiken basissalarissen nu $440.000. Met bonussen en aandelenpakketten verdienen veel onderzoekers meer dan $1 miljoen per jaar. In 2025 overschreed Meta de grens van $2 miljoen in aanbiedingen… Zuckerberg deed persoonlijke aanbiedingen van $10 miljoen of meer. OpenAI heeft gereageerd met $2 miljoen aan retentiebonussen en aandelendeals ter waarde van meer dan $20 miljoen.” – Ore Bakare, tech contentspecialist, samenvatting van industrieverslagen ^{[237] [238]}. (Dit citaat, afkomstig uit een SmythOS-artikel, bevat enkele verbazingwekkende feiten die de status van de talentenoorlog in 2025 illustreren.)
• “Onderzoekers op midden- tot seniorniveau kunnen tegenwoordig totale salaris- en bonuspakketten verwachten tussen de $500.000 tot $2 miljoen bij Big Tech bedrijven, gestegen van $400.000 tot … [slechts een paar jaar geleden].” – Financial Times rapport (2023) ^[239]. (Onderstreept de snelle stijging van salarissen voor getalenteerde AI-onderzoekers in korte tijd.)
• “Het mediane jaarsalaris voor AI-banen bereikte $160.056 in april 2025… Dit is [een aanzienlijke stijging].” – Lurnable 2025 AI Career Pathways rapport. (Dit benadrukt dat niet alleen de top, maar zelfs de mediane salarissen in AI erg hoog zijn, ruim in de zes cijfers.)
• “Er bestaat een overtuiging dat een zeer klein aantal ‘10.000x’ onderzoekers onevenredig veel bijdragen hebben geleverd… en daarom het succes of falen van een AI-model kunnen bepalen.” – Reuters, parafraserend industrieel sentiment ^[240]. (Dit verklaart waarom bedrijven bereid zijn astronomische bedragen te betalen voor bepaalde individuen.)
• “Remote werken vergroot wereldwijd de talentenpool, waardoor werkgevers meer moeten concurreren met betere voordelen.” – WomenTech Network inzicht (2023) ^[241]. (Dit benadrukt hoe trends in remote werken werkgevers dwingen om concurrerender te zijn met hun compensatie, aangezien talent overal vandaan kan worden ingehuurd of overal naartoe kan vertrekken.)

Deze perspectieven schetsen gezamenlijk een beeld van een AI-arbeidsmarkt zoals nooit tevoren: een waar gespecialiseerd talent even hoog wordt gewaardeerd als topbestuurders en beroemdheden, waar geografie minder een belemmering vormt en waar de vraag het aanbod ruimschoots overstijgt. De citaten bieden ook geruststelling dat dit niet slechts hype is – echte bedrijven betalen deze bedragen daadwerkelijk en echte experts onderkennen de logica (dringende vraag, schaarse vaardigheden).

Als AI-professional of iemand die deze sector overweegt, is de belangrijkste boodschap dat de kansen enorm zijn. Maar bij hoge beloningen horen hoge verwachtingen – bedrijven die $300k of $3M betalen, zullen wereldklasse resultaten verwachten. Het is ook een signaal aan werkgevers en beleidsmakers dat investeren in het ontwikkelen van AI-talent (via onderwijs, etc.) cruciaal is om niet enkel in biedingswedstrijden verzeild te raken.

Conclusie en Vooruitzicht

Samenvattend wordt de periode 2024–2025 gekenmerkt door uitzonderlijk hoge en stijgende salarissen voor AI-specialisten wereldwijd. Belangrijkste bevindingen uit deze uitgebreide analyse zijn onder andere:

• Recordhoge salarissen: AI- en machine learning-experts behoren tegenwoordig tot de best betaalde professionals. De gemiddelde salarissen in de VS liggen voor veel functies in het midden van de zes cijfers ^{[242] [243]}, waarbij instapfuncties vaak beginnen met zes cijfers en seniorrollen oplopen tot zeven cijfers ^{[244] [245]}. In andere grote regio’s (Europa, Azië) liggen de salarissen absoluut gezien lager, maar ze bieden nog steeds een fors premie ten opzichte van andere sectoren ^{[246] [247]}.
• Verschillen naar functie en sector: Er is een duidelijke gelaagdheid – functies als ML Engineers, AI Researchers en Data Scientists staan bovenaan de loonschalen (vooral in de technologie- en financiële sector), terwijl functies in de academische wereld of bij de overheid minder betalen (maar nog steeds goed vergeleken met niet-technische banen). Grote techbedrijven bepalen de hoogste maatstaven, met beloningspakketten bij Google, OpenAI, Meta, enzovoort, die ongekende niveaus bereiken ^{[248] [249]}. Startups en andere sectoren bieden ook lucratieve, zij het iets lagere, pakketten die vaak worden aangevuld met aandelen ^{[250] [251]}.
• Vraag & Tekort: Het aanhoudende tekort aan AI-talent, samen met de stijgende vraag in vrijwel elke sector, is de fundamentele drijfveer achter deze salarisontwikkelingen ^{[252] [253]}. Organisaties haasten zich om AI-specialisten aan te nemen om te profiteren van nieuwe technologieën zoals generatieve AI, en drijven daarbij de salarissen steeds verder omhoog.
• Remote & Globalisering: Remote werken heeft van AI-werving een wereldwijde concurrentiestrijd gemaakt. Getalenteerde individuen kunnen topfuncties met hoge salarissen bemachtigen, ongeacht hun locatie, waardoor bedrijven overal moeten concurreren op salaris ^{[254] [255]}. Dit heeft regionale verschillen tot op zekere hoogte verkleind en meer professionals een kans op goedbetaalde functies gegeven, terwijl bedrijven rollen wereldwijd kunnen invullen vanuit een internationale talentenpool.
• Recente Trends: Het verhaal van de “AI-talentoorlogen” en miljoenensalarissen is prominent aanwezig in recente nieuwsberichten ^{[256] [257]}. Beleidsmaatregelen (zoals nieuwe visa en opleidingsprogramma’s) ontstaan, maar op korte termijn zal het hoge salarisniveau aanhouden. Transparantiewetten en toegenomen bewustzijn hebben AI-medewerkers in staat gesteld hun eigen waarde te kennen, wat de hoge verwachtingen rond beloning verder verstevigt.

Vooruitkijkend, wat kunnen we verwachten? Tenzij er onverwachte afname ontstaat in de interesse in AI, zal de behoefte aan AI-expertise blijven groeien. Volgens de 2026-prognoses van het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics wordt een toename van 28% in het aantal data scientists tegen 2026 verwacht ^{[258] [259]} – een teken dat de vraag niet afneemt. Met de opkomst van nieuwe AI-deelgebieden (zoals AI-veiligheid, AI-ethiek, AI-recht) zullen waarschijnlijk nieuwe functiecategorieën en bijbehorende salarisnormen ontstaan.

We zouden echter ook de beginselen van normalisatie kunnen zien: naarmate meer universiteiten AI-afgestudeerden afleveren en meer werknemers zich omscholen in AI, zal het aanbod van talent langzaam toenemen. Dit zou het extreme tekort aan topkrachten geleidelijk kunnen verlichten, waardoor salarissen wellicht stabiliseren. Maar elk effect daarvan kan weer teniet worden gedaan door de steeds grotere rol van AI in nieuwe domeinen. In wezen zal het plafond van AI-salarissen mogelijk niet meer zo explosief stijgen (je vraagt je af, horen we straks over aanbiedingen van $50 miljoen? Misschien niet standaard), maar de ondergrens en de mediaan zullen waarschijnlijk verder stijgen naarmate AI elk sector doordringt.

Voor bedrijven ligt de uitdaging in het beheersen van deze kosten – niet elk bedrijf kan zich een AI-PhD veroorloven voor een half miljoen per jaar. We zullen waarschijnlijk meer creatieve constructies zien (contractwerk, samenwerkingen met universiteiten, enzovoort) om AI-kennis in huis te halen zonder direct vast personeel aan te nemen, wat de salarisdruk kan verlichten. Startups zullen zich misschien meer richten op het uitrusten van gemiddelde ingenieurs met betere AI-tools (AutoML, enzovoort) zodat de afhankelijkheid van schaarse specialisten afneemt. Maar voor nu en de nabije toekomst bevinden degenen met echte AI-expertise zich in een benijdenswaardige positie.

Voor professionals en nieuwe afgestudeerden is het letterlijk nog nooit zo’n goed moment geweest om actief te zijn in AI. Dit is qua carrière “een van de meest lonende” financieel ^[260] en intellectueel opwindend. Zoals één veelgestelde vraag het verwoordt: “Kunnen data scientists veel geld verdienen? Absoluut… senior posities krijgen vaak meer dan $200.000… en topbedrijven betalen mediane salarissen vanaf $250.000.” ^[261]. Dat antwoord is mogelijk al een onderschatting gezien wat we nu zien.

Samengevat: AI-specialisten in 2024-2025 plukken de vruchten van een perfecte storm: revolutionaire technologie, onverzadigbare industriële vraag en een beperkt aanbod aan talent. De salarissen hebben historische hoogten bereikt en zijn voorpaginanieuws geworden. Ook al zal de markt ooit weer balanceren, op korte termijn is het beste advies voor organisaties om ruim te begroten voor AI-talent – en voor individuen om hun AI-vaardigheden te ontwikkelen en zelfverzekerd te onderhandelen, want het voordeel ligt nu bij jou. Zoals het gezegde luidt: “Kwaliteitstalent is niet duur, het is onbetaalbaar” – en bedrijven in AI tonen aan dat ze dat echt geloven, gezien de buitengewone moeite (en budgetten) die ze inzetten om dat talent binnen te halen.