Whitepaper:
Verzuimbeheersing met Data en AI

Inleiding

Ziekteverzuim is al decennialang een indicator van de vitaliteit van werkend Nederland. Toch is er iets fundamenteel veranderd. Waar organisaties vroeger konden volstaan met het “registreren” van verzuim, is dat in de huidige arbeidsrealiteit niet meer genoeg. De oorzaken zijn complexer, de druk op organisaties groter, en de verwachtingen van werknemers anders.

De Raad voor Volksgezondheid & Samenleving (RVS) schetste het recent nog scherp in haar rapport De hypernerveuze samenleving (2025): prestatiedruk, versnelling en individualisme zijn doorgeschoten. Jongeren kampen massaal met mentale druk, werkenden vallen vaker langdurig uit, en bijna de helft van de volwassenen heeft ooit te maken gehad met psychische klachten.

Dat is niet alleen een maatschappelijk probleem, maar ook een organisatorisch en economisch vraagstuk. Een groeiend deel van het verzuim is stressgerelateerd. En dat treft organisaties direct in productiviteit, werkdruk, kosten en reputatie.

In deze whitepaper onderzoeken we hoe data en kunstmatige intelligentie (AI) organisaties kunnen helpen om grip te krijgen op verzuim — niet door het cijfer zelf centraal te stellen, maar door het te begrijpen, te duiden en om te zetten in actie.

We laten zien hoe je met minimale maar kwalitatieve data, en vier fundamentele kengetallen — de Verzuim4 — de basis legt voor strategisch verzuimmanagement. Vervolgens kijken we hoe AI die inzichten versterkt, door trends te signaleren, verbanden te ontdekken en adviezen te genereren die helpen bij het nemen van betere beslissingen.

Verzuim in Nederland: de stand van zaken

De cijfers spreken voor zich.

Nederlandse werknemers zijn gemiddeld langer ziek dan tien jaar geleden, en het aandeel langdurig verzuim (langer dan 42 weken) groeit snel. Vooral jongere werknemers (25–34 jaar) en oudere medewerkers (64+) laten een opvallende stijging zien.

De meest voorkomende oorzaak? Stress en mentale belasting.

Uit onderzoek van TNO blijkt dat ongeveer 1 op de 5 werknemers burn-outklachten ervaart. Sinds 2015 is het aandeel werknemers met burn-outsymptomen structureel gestegen, vooral in de jongste beroepsgroepen.

Deze cijfers illustreren dat verzuim niet langer alleen een medisch of HR-probleem is, maar een strategisch organisatiethema.

Want achter ieder percentage schuilt gedrag, cultuur, leiderschap, communicatie en werkdruk.

Verzuim in context: van registratie naar strategische sturing

Waar veel organisaties verzuim nog zien als iets dat “geregistreerd” moet worden, is het in werkelijkheid een spiegel van de organisatiecultuur.

Duurzaam werkgeverschap is het nieuwe uitgangspunt. Onder invloed van ESG-criteria (Environment, Social, Governance) komt er steeds meer aandacht voor de sociale dimensie: duurzame inzetbaarheid, vitaliteit en welzijn.

Verzuimcijfers zijn daarin een graadmeter geworden van sociaal beleid. Ze vertellen niet alleen hoeveel mensen ziek zijn, maar vooral waarom.

Een organisatie die structureel hoog verzuim kent, heeft meestal ook te maken met andere signalen:

lage medewerkerstevredenheid,
verminderde psychologische veiligheid,
onduidelijke verantwoordelijkheden,
of een verstoorde balans tussen werkdruk en autonomie.

Onderzoek van de Universiteit van Warwick toont dat gelukkige medewerkers 18% productiever zijn en 27% minder verzuimen dan ongelukkige medewerkers.

Het verschil tussen een gezonde en ongezonde organisatiecultuur vertaalt zich dus direct in harde cijfers.

De kracht van data en cijfers

Data is geen doel op zich, maar een middel om beter te begrijpen wat er in je organisatie speelt.

In veel bedrijven worden verzuimcijfers slechts gebruikt voor managementrapportages of verplichte verantwoording. Daarmee blijven ze oppervlakkig. Pas wanneer je data analyseert, combineert en vergelijkt, ontstaan inzichten die leiden tot concrete verbeteringen.

Goede data:

voorkomt discussies op gevoel,
helpt om prioriteiten te stellen,
en maakt het mogelijk om strategische KPI’s te formuleren.

Kortom: meten is weten — maar alleen als je weet wát je meet.

Data versus cijfers

Een veelgemaakte denkfout is dat data en cijfers synoniem zijn.

Data is de grondstof; cijfers zijn de bewerking. Pas door analyse worden ze betekenisvol.

Data: individuele gebeurtenissen — ziekmeldingen, herstelmomenten, functies, leeftijden, werkroosters.

Cijfers: de berekende indicatoren — bijvoorbeeld het verzuimpercentage of de gemiddelde duur.

Analyse: de vertaalslag van cijfers naar inzichten en interventies.

Of in één zin:

Data vertelt wat er gebeurt, cijfers tonen hoe vaak, en analyse verklaart waarom.

De minimale dataset: wat je echt nodig hebt

Je hoeft geen gigantische databank te hebben om goed te kunnen sturen. De meeste waarde haal je uit een beperkt aantal goed gestructureerde gegevens:

Werknemersgegevens

Geboortedatum, leeftijdsgroep
Geslacht (optioneel, voor patronen)

Dienstverbanden

Afdeling, functie
Start- en einddatum
Werkpercentage

Verzuimregistratie (inclusief deelherstel)

Start- en einddatum
Percentage arbeidsongeschiktheid
Reden van verzuim (indien bekend)

Met deze minimale dataset kun je de belangrijkste indicatoren berekenen en trends zichtbaar maken — zelfs in kleinere organisaties.

De Verzuim4 – vier kengetallen die alles zeggen

De Verzuim4 vormen de basis van elk strategisch verzuimdashboard.

Het zijn de vier cijfers die samen het verhaal vertellen over gedrag, cultuur en leiderschap binnen je organisatie.

1. Verzuimpercentage (ZVP)

Het verzuimpercentage laat zien welk deel van de productieve tijd verloren gaat door ziekte.

Het is een goede KPI voor vergelijking tussen jaren of afdelingen, maar zegt weinig over oorzaken.

Formule: (verzuimde dagen / beschikbare dagen) × 100
Richtwaarde: 3–6%, afhankelijk van sector
Economisch effect: Loonwaarde × verzuimpercentage × 1,5

Een voorbeeld:

Een organisatie met 100 medewerkers en een loonsom van €4 miljoen en een verzuim van 6% verliest jaarlijks zo’n €360.000 aan directe kosten.

2. Meldingsfrequentie (MF)

Hoe vaak melden medewerkers zich ziek?

De meldingsfrequentie zegt iets over de verzuimdrempel — de grens waarbij iemand besluit zich ziek te melden.

Een hoge frequentie kan duiden op lage betrokkenheid, lage werktevredenheid of gebrekkige leidinggevende aandacht.

Een te lage frequentie kan juist wijzen op overloyaliteit of verborgen stress.

Richtwaarde: 1,0 (dus gemiddeld één ziekmelding per medewerker per jaar)

3. Gemiddelde verzuimduur (GZVD)

Hoe lang duurt een verzuimmelding gemiddeld? Deze indicator zegt iets over de re-integratiedrempel. Een lange duur betekent vaak dat mensen te laat of onvoldoende ondersteund terugkeren. Een korte duur wijst meestal op incidenteel of stressgerelateerd verzuim.

Richtwaarde: circa 12 dagen per melding

Een transportbedrijf ontdekte bijvoorbeeld dat de gemiddelde duur bij chauffeurs 28 dagen was, bij kantoorfuncties slechts 7. De oorzaak? Gebrek aan re-integratiemogelijkheden bij fysieke functies.

4. Percentage nulverzuim (NV)

Hoeveel medewerkers hebben in een jaar géén enkele verzuimdag?

Dat cijfer zegt veel over cultuur en balans.

Afdelingen met veel nulverzuimers hebben vaak een positieve werksfeer, maar let op: te hoog (>80%) kan wijzen op overbelasting of schuldgevoel bij ziekmelding.

Richtwaarde: 50–75%

Combineren en analyseren: het echte verhaal ontdekken

Eén cijfer zegt nooit genoeg.

Pas door de Verzuim4 te combineren, ontstaat inzicht in de onderliggende dynamiek.

Bijvoorbeeld:

Hoge MF + Lage GZVD → veel kort verzuim → mogelijk lage verzuimdrempel of werkstress.
Lage MF + Hoge GZVD → weinig meldingen, maar langdurig → mogelijk angstcultuur of gebrek aan aandacht.
Lage NV + Hoge MF → verminderde motivatie of onveilig werkklimaat.

Een HR-adviseur die deze combinaties herkent, kan veel gerichter beleid voeren dan iemand die alleen naar het totale verzuim kijkt.

Praktijkvoorbeeld

Een productiebedrijf met 250 medewerkers zag dat de meldingsfrequentie bij de logistieke afdeling 1,8 bedroeg, terwijl die bij de technische dienst 0,7 was.

Bij nader onderzoek bleek:

logistiek: onregelmatige werktijden en weinig teamcontact;
technische dienst: vaste roosters en hecht team.

Een kleine aanpassing — vaste ploegoverleggen en regelmatige feedbackmomenten — zorgde binnen drie maanden voor een daling van de meldingsfrequentie met 0,5 punt.

Van data naar inzicht: waar AI het verschil maakt

AI is geen wondermiddel, maar een versneller van inzicht.

Waar de menselijke analist tijd nodig heeft om patronen te ontdekken, kan AI dat razendsnel doen — mits de data betrouwbaar is.

Hoe AI werkt in verzuimmanagement

Patroonherkenning: AI ontdekt verbanden tussen verzuim, leeftijd, functie, afdeling, seizoen of werkdruk.
Voorspelling: op basis van historische data wordt voorspeld waar verzuim de komende maanden waarschijnlijk stijgt.
Advies: AI kan suggesties doen voor interventies — bijvoorbeeld aandacht voor werkdruk, communicatie of leiderschap.

Praktijkcasus: Transportbedrijf X

642 werknemers, verdeeld over 7 afdelingen
Hoogste verzuim: Belux Logistics (11,8%), gemiddelde duur 37 dagen
AI-analyse: verhoogde terugkeerdrempel, signalen van structurele werkdruk
Vergelijkbare trends bij Nordics Logistics (9,7%)

AI voorspelde een verdere stijging van stressgerelateerd verzuim, tenzij de organisatie gericht ingreep.

Na interventie — training leidinggevenden in stressherkenning, herverdeling werkdruk en verbetering psychologische veiligheid — daalde het verzuim binnen 6 maanden naar 7,9%.

De sleutel? Data zorgde voor bewustwording, AI gaf richting aan actie.

Van analyse naar actie: implementatie van verbeterkansen

Zodra de knelpunten helder zijn, begint het échte werk: verbeteren.

AI kan helpen bij het prioriteren en structureren van maatregelen, maar de menselijke factor blijft doorslaggevend.

Voorbeeld: hoge werkdruk in Belux Logistics

Analyse:

De combinatie van hoge meldingsfrequentie, lage nulverzuimpercentages en lange verzuimduur wees op structurele overbelasting.

Mogelijke oorzaken:

onevenwichtige taakverdeling,
hoge prestatiedruk,
gebrek aan autonomie,
onvoldoende steun van leidinggevenden.

Gevolgen bij niets doen:

risico op burn-outs,
verlies van ervaren krachten,
dalende productiviteit,
negatieve teamcultuur.

Implementatieplan

Fase 1 – Analyse (0–1 maand)

Vragenlijsten en interviews met medewerkers.
Werkdrukscan en welzijnsmeting via digitale tools.
In kaart brengen van structurele oorzaken (taakverdeling, communicatie, planning).

Fase 2 – Ontwerp (1–2 maanden)

Multidisciplinair team (HR, MT, OR).
Vaststellen van maatregelen: herverdeling taken, meer autonomie, flexibilisering.

Fase 3 – Implementatie (2–5 maanden)

Pilot bij één afdeling.
Workshops over stressmanagement en veerkracht.
Coaching voor leidinggevenden.

Fase 4 – Evaluatie (5–6 maanden)

Meting verzuim en medewerkerstevredenheid.
Feedbacksessies.

Fase 5 – Borging (vanaf 6 maanden)

Structurele monitoring.
Integratie in HR-cyclus en leiderschapsontwikkeling.

Resultaat:

Na zes maanden daalde het verzuim met 3,2%, het percentage nulverzuimers steeg met 10 punten. De betrokkenheid bij de afdeling steeg zichtbaar.

Valkuilen bij implementatie

Veel organisaties onderschatten de complexiteit van cultuurverandering.

Vier valkuilen komen vaak voor:

Gebrek aan betrokkenheid - Maatregelen werken alleen als medewerkers meedenken. Zonder draagvlak mislukt elke verandering.
Symptoombestrijding - Alleen roosters aanpassen zonder de oorzaak (leiderschap, verwachtingen) aan te pakken, heeft weinig effect.
Onvoldoende communicatie - Onzekerheid of wantrouwen ontstaat als medewerkers niet weten waarom iets verandert.
Geen borging - Zonder verankering in beleid en evaluatie vervagen resultaten binnen een jaar.

Succesfactoren: participatie, transparantie en continu leren.

De rol van cultuur en leiderschap

Verzuim is zelden puur individueel.

Achter elk patroon schuilt een systeem: de afdeling, het team, de manier van leidinggeven.

Onderzoek van Gallup toont dat leidinggevenden verantwoordelijk zijn voor ongeveer 70% van de variatie in teamengagement — en daarmee indirect ook voor verzuim.

Een leidinggevende die signalen van overbelasting herkent, tijdig in gesprek gaat en aandacht toont, kan het verschil maken tussen herstel binnen een week of uitval van maanden.

AI kan ondersteunen door die signalen zichtbaar te maken, maar het gesprek blijft mensenwerk.

De toekomst: AI als strategische partner

AI kan steeds meer:

patronen herkennen die mensen niet zien,
voorspellen welke teams risico lopen,
simuleren wat het effect is van bepaalde maatregelen,
of suggesties doen voor beleid.

Toch is de grootste winst niet de technologie zelf, maar de verandering van mindset:

van reactief naar proactief, van intuïtie naar inzicht, van incident naar strategie.

Vooruitblik: drie toepassingen

Forecasting van verzuim: voorspellingen per afdeling of functie, rekening houdend met seizoenen, vakanties en werkdrukpieken.
WvP Chatbot: ondersteuning van HR en leidinggevenden bij de Wet verbetering Poortwachter.
Mental Fitness Coach: AI-ondersteunde gespreksassistent voor medewerkers die laagdrempelig advies willen over stress, herstel en balans.

De toekomst van verzuimbeheersing ligt in de combinatie van menselijke empathie en datagedreven inzicht.

Samenvatting: de formule voor grip op verzuim

Effectieve verzuimbeheersing bestaat uit vijf stappen:

Leg de juiste data vast: Kwaliteit boven kwantiteit.
Bereken de juiste cijfers: De Verzuim4 zijn de basis van inzicht.
Analyseer patronen: Combineer cijfers en ontdek oorzaken.
Gebruik AI als versneller: Laat AI trends duiden en voorspellen.
Maak er beleid van: Zet inzichten om in actie, evalueer en borg.

Data vertelt wat er gebeurt, AI helpt waarom te begrijpen, maar mensen bepalen wat we ermee doen.

Conclusie

De arbeidsmarkt van vandaag vraagt om organisaties die verder kijken dan cijfers. Wie verzuim alleen registreert, blijft achter de feiten aanlopen. Wie verzuim begrijpt, kan sturen, verbeteren en voorkomen.

Data en AI maken dat mogelijk — niet om mensen te vervangen, maar om ze beter te begrijpen. Ze maken verzuimmanagement menselijker, niet mechanischer, omdat ze helpen zien wat anders onzichtbaar blijft.

In de kern draait strategisch verzuimbeheer niet om technologie, maar om aandacht, bewustwording en sturing.

AI en data zijn slechts het kompas; de koers bepaal je zelf.

Whitepaper:Verzuimbeheersing met Data en AI