Hoe wij ons de toekomst van het beroep voorstellen. Tussen angst en potentieel.
Het debat over kunstmatige intelligentie in de psychotherapie wordt meestal gevoerd binnen twee extreme kaders. Het eerste is angst: een beeld waarin een algoritme het beroep overneemt, en therapeutische competenties - de relatie, jarenlange opleiding, klinisch redeneren - worden teruggebracht tot een voetnoot. Het tweede is kritiekloos enthousiasme: de aanname dat een instrument problemen zal oplossen die tot nu toe een mens vereisten. Beide kaders versimpelen wat het werk van een therapeut werkelijk inhoudt. De afbeelding die dit artikel opent, zet ze bewust naast elkaar.
De linkerkant: een gevaarlijke oversimplificatie
Het eerste diagram presenteert de “therapeutische vaardigheden van de toekomst” als een bijna uniform AI-veld, met een restcategorie “overig”. Het is een visie waarin technologie de plaats van competentie inneemt in plaats van deze te ondersteunen. Dat is comfortabel, omdat het u toestaat AI ofwel volledig af te wijzen ofwel grenzeloos te vertrouwen - in beide gevallen zonder grenzen te hoeven trekken. En precies daarom is het misleidend.
De rechterkant: AI rond competenties, niet in plaats ervan
Het tweede diagram ordent diezelfde toekomstige vaardigheden naar wat ze in de klinische praktijk zijn: de therapeutische alliantie, socratische dialoog, casusconceptualisatie, klinische beoordeling, ethiek, empathie, gedragsverandering en evidence-based werk. AI staat centraal, niet als beslissende actor, maar als ondersteunende laag - het ontlast de therapeut van documentatie en materiaalorganisatie, om tijd vrij te maken voor wat uniek menselijk blijft. Geen van de acht competenties is onderwerp van automatisering.
Dit onderscheid heeft een empirische basis
Twee grote gerandomiseerde onderzoeken uit 2026 laten hetzelfde patroon zien. McFadyen en collega’s (Communications Medicine) vonden in een studie met 540 personen dat een door generatieve AI ondersteunde CGT-app vaker en langer werd gebruikt dan het digitale controlemateriaal, bij vergelijkbare klinische effectiviteit. So en collega’s (Journal of Medical Internet Research) zagen in een driearmige studie met 1.187 personen geen significante verschillen in de vermindering van depressieve symptomen (PHQ-9), maar registreerden wel een hoger engagement in de AI-ondersteunde groep.
De conclusie is consistent: AI-ondersteunde instrumenten verhogen het engagement van patiënten, maar het klinische resultaat blijft vergelijkbaar met de controlegroep. Engagement is een voorspeller van het effect, niet het effect zelf.
De meest interessante bevinding betreft echter wat het behoud van patiënten in therapie aandrijft. In de exploratieve analyse van So en collega’s werd het behoud aangedreven door de empathische functie van het model - de weerspiegeling van emotie - met een oddsratio dicht bij tien (OR 9,99), terwijl de adviserende functie geen significant effect toonde. Het mechanisme is dus niet “accuraat advies geven”, maar het weerspiegelen van emotie. En dat is een competentie waarvan de kern bij de therapeut blijft.
Een grens die bewust getrokken moet worden
De verandering negeren zal deze niet stoppen - het zal er alleen voor zorgen dat ze plaatsvindt zonder de mensen die het beste begrijpen wat veilige, ethische, op relatie gebaseerde therapie is. Het antwoord is niet om van de technologie af te zien, maar om instrumenten te kiezen waarvan de naleving is gedocumenteerd in plaats van slechts beweerd.
In die zin is het op de afbeelding geschreven principe - bescherm wat werkt; verbeter wat verbeterd kan worden - geen marketingslogan maar een operationeel criterium. Tussen angst en potentieel is er een keuze: meebouwen of negeren.
Bescherm wat werkt. Verbeter wat verbeterd kan worden.
Deze tekst analyseert gepubliceerde wetenschappelijke gegevens en vormt geen klinische aanbeveling. Therapy Support is geen medisch hulpmiddel in de zin van de MDR en neemt geen klinische beslissingen. AI in het platform ondersteunt documentatie en de organisatie van materiaal - alle klinische beslissingen blijven bij de therapeut.
Bronnen: J. McFadyen et al., Increasing engagement with cognitive-behavioral therapy (CBT) using generative AI: a randomized controlled trial (RCT), Communications Medicine 6, 129 (2026), nature.com/articles/s43856-025-01321-8. M. So et al., Effect of AI-Based Natural Language Feedback on Engagement and Clinical Outcomes in Fully Self-Guided Internet-Based Cognitive Behavioral Therapy for Depression: 3-Arm Randomized Controlled Trial, Journal of Medical Internet Research (2026), jmir.org/2026/1/e76902.