UBS eist aantoonbare AI-vaardigheid van nieuwe bankiers

UBS laat afgestudeerden en stagiairs die in 2027 bij de divisie global banking and markets willen beginnen, aantonen dat ze met AI kunnen werken. De Financial Times meldde de eis op 6 september. Kandidaten moeten laten zien dat ze de technologie inzetten om hun werk sneller of beter te maken. Daarmee is de Zwitserse bank een van de eerste grote financiële instellingen die AI-vaardigheid als officieel selectiecriterium opneemt.

Van sollicitatiegesprek tot salarisschaal

De eis blijft niet beperkt tot nieuwkomers. Volgens Stefan Seiler, groepshoofd HR bij UBS, telt het gebruik van AI-tools voortaan mee in de beoordelingsgesprekken van het zittende personeel. Wie een leidinggevende functie of een hogere salarisschaal wil, moet naast de gebruikelijke kwalificaties ook laten zien dat hij of zij de systemen daadwerkelijk gebruikt. De bank meet dat op geaggregeerd niveau per divisie, niet per medewerker, om de adoptie in kaart te brengen zonder individuele controle.

Intern ondersteunt UBS de omslag met een wekelijks vast moment, het zogenoemde AI power hour, waarin medewerkers met de tools leren werken. Wat precies telt als voldoende vaardig, maakte de bank niet openbaar. Er zijn geen drempelwaarden of testscores gepubliceerd.

Andere banken snijden juist in instapfuncties

De keuze van UBS wijkt af van wat concurrenten doen. Goldman Sachs en JPMorgan verkleinden de afgelopen jaren hun lichtingen junior analisten, deels omdat AI het routinewerk van die functies overneemt: modellen bouwen, presentaties opmaken, gegevens controleren. UBS houdt de instroom in stand en verlegt de eisen. De bank benadrukt dat AI-geletterdheid bovenop de bestaande criteria komt en analytisch vermogen of communicatievaardigheden niet vervangt.

Dat het dagelijks gebruik van AI-tools in kantoorwerk normaal wordt, blijkt ook elders. Uit onderzoek onder software-engineers kwam eerder naar voren dat vier op de vijf inmiddels dagelijks met AI-agents werkt. Tegelijk is het beeld op de werkvloer niet eenduidig: jongere werknemers kijken juist kritischer naar AI op het werk dan hun oudere collega’s, bleek uit cijfers van Glassdoor.

Meten blijft het lastige deel

De grootste open vraag zit in de beoordeling. Een sollicitant kan vertellen dat hij ChatGPT of Copilot gebruikt, maar dat zegt weinig over de kwaliteit van het resultaat. UBS geeft niet aan hoe recruiters het onderscheid maken tussen oppervlakkig gebruik en werk dat aantoonbaar beter wordt. Ook de koppeling met beloning roept vragen op, omdat gebruiksdata op divisieniveau niets zegt over wat een individuele medewerker met de tools bereikt. Eerder onderzoek liet zien dat organisaties die op AI-beloftes vooruitlopen soms juist productiviteit inleveren.

Wat betekent dit

Voor wie in de financiële sector begint, verschuift de lat. Kennis van waarderingsmodellen en Excel blijft nodig, maar daar komt bij dat je moet kunnen uitleggen hoe je AI inzet en waar je de uitkomst controleert. Nederlandse werkgevers die met dezelfde vraag zitten, hebben er een concreet voorbeeld bij: gestructureerde interne training in plaats van hopen dat mensen het zelf oppikken. Aanbieders spelen daarop in, van bedrijfstrainingen tot gratis programma’s zoals de Claude Academy van Anthropic. Of het UBS-model navolging krijgt, hangt af van iets wat de bank nog niet heeft laten zien: of de gemeten AI-adoptie zich vertaalt in beter werk.