Stel dat een managementanalist van in de veertig in januari een adviesbureau verlaat. Ze heeft geen investeerders en geen plannen om een eerste medewerker aan te nemen. Ze registreert een bedrijf, neemt een Claude-abonnement voor onderzoek en conceptpresentaties, laat een boekhoudapp de administratie doen en vertelt haar oude klanten dat ze nu per project beschikbaar is. Deze vrouw is verzonnen en staat voor een patroon. Een nieuwe analyse van federale gegevens probeert dat patroon te meten.

De analyse komt van Liya Palagashvili, directeur van het Labor Policy Project bij het Mercatus Center van George Mason University. Haar studie, gepubliceerd op 17 juli 2026, kijkt naar aanvragen voor nieuwe bedrijven die bij het Census Bureau zijn ingediend. Tussen het eerste kwartaal van 2024 en het eerste kwartaal van 2026 steeg het aantal aanvragen zonder vroege tekenen van personeelswerving in sectoren die aan AI zijn blootgesteld met 26,8 procent, van ongeveer 222.000 naar ongeveer 281.000 per kwartaal. Aanvragen die op toekomstige werkgevers wijzen, daalden met 6,4 procent. In een vergelijkingsgroep uit de bouw en groothandel veranderde het aantal aanvragen van het solotype met min 0,4 procent. CNBC berichtte op 7 november over het resultaat.

Hoe het cijfer is opgebouwd

Het Census Bureau publiceert de Business Formation Statistics, tellingen van aanvragen voor werkgeversidentificatienummers. Het merkt ook een deelverzameling aan als kansrijk: aanvragen waarvan de kenmerken, zoals een vennootschapsstructuur, geplande lonen of een voornemen om personeel aan te nemen, in het verleden samenhingen met bedrijven die later mensen in dienst namen. Palagashvili trekt die deelverzameling van het totaal af en noemt de rest oprichtingen van het “solotype”. Ze vermeldt openlijk dat dit een door haar samengestelde benadering is en geen officiële Census-reeks.

Ze definieert zakelijke dienstverlening, informatie, onderwijs, en financiën en verzekeringen als de sectoren die aan AI zijn blootgesteld. Die zijn gekozen vanwege hun hoge AI-gebruik in de Census Business Trends and Outlook Survey. De bouw en groothandel dienen als controlegroep. Ze liet vastgoed, industrie en detailhandel buiten beschouwing vanwege andere schokken in die jaren. Het totale aantal aanvragen in de blootgestelde sectoren steeg in die periode met 18,0 procent.

Een gebeurtenissenanalyse over zeven sectoren schat het verschil in 2025 op ongeveer 16 procent meer groei van het solotype in de blootgestelde sectoren. De auteur merkt op dat met slechts zeven sectoren de standaardfouten waarschijnlijk worden onderschat en dat de coëfficiënt voor alleen 2024 positief maar niet significant is.

Wat enquêtegegevens toevoegen

Een tweede dataset, de Current Population Survey, vertelt vanuit het perspectief van werkenden een vergelijkbaar verhaal. Ten opzichte van de uitgangsperiode 2022–2023 steeg het aantal zelfstandigen zonder personeel tot 2025 met 7,9 procent in bedrijfstakken die aan AI zijn blootgesteld en daalde het met 2,1 procent in de vergelijkingsgroep. In de tien beroepen die volgens de blootstellingsindex van Felten het sterkst aan AI zijn blootgesteld, steeg het aantal zelfstandigen zonder personeel met 20 procent; in de tien minst blootgestelde beroepen veranderde het nauwelijks.

Managementanalisten vormen de casestudy in het onderzoek. Het beroep groeide van ongeveer 1,0 miljoen naar 1,12 miljoen werkenden, en het aandeel dat zelfstandig zonder personeel werkt, steeg van 5,6 naar 7,0 procent, bijna het hoogste niveau in tien jaar. Palagashvili beschrijft het beroep als een beroep dat zich anders organiseert, niet als een beroep dat krimpt.

De kanttekeningen van de auteur

Ze noemt het bewijs “voorlopig, beschrijvend en niet causaal”. De blootstellingsindex dateert van vóór de nieuwste generatieve modellen. Het eerste kwartaal van 2026 omvat alleen januari tot en met maart, de kwartaalgegevens zijn niet seizoengecorrigeerd en andere sectorspecifieke schokken kunnen het verschil veroorzaken. Palagashvili vertelde CNBC dat de bevindingen niet aantonen dat AI de stijging heeft veroorzaakt.

Die terughoudendheid is van belang, omdat het verhaal uitnodigt tot een eenvoudige lezing waarin goedkope software elke professional in een eenpersoonsbedrijf verandert. De gegevens laten zien waar de registraties terechtkwamen. Ze laten niet zien waarom, en zeggen nog niets over hoeveel van die solobedrijven overleven of genoeg verdienen om van te leven.

Verhalen die beide kanten op wijzen

CNBC plaatste de cijfers naast verhalen van ondernemers. Alex Willen runt twaalf e-commercemerken zonder werknemers en verwacht dit jaar 2,5 miljoen tot 3 miljoen dollar omzet. Hij vertelde het medium dat productfotografie 2.000 tot 5.000 dollar zou kosten en ontwerpers van productvermeldingen 300 tot 1.000 dollar per set; Claude en ChatGPT hielpen hem de Shopify-site van een gekocht merk voor jachtuitrusting opnieuw op te bouwen. Ongeveer 80 procent van zijn omzet komt nog steeds via Amazon. Kristin Ginn verliet Microsoft in maart en zegt ongeveer 250.000 dollar aan ontvangen of tot het jaareinde gecontracteerde opdrachten te hebben, met minder dan 60 dollar per maand aan betaalde AI-tools en zonder vaste externe opdrachtnemers.

Enquêtes van leveranciers maken het beeld ingewikkelder. Volgens CNBC vond salarissoftwarebedrijf Gusto dat kleine bedrijven die AI gebruiken na een jaar ongeveer 7 procent meer personeel hadden dan vergelijkbare bedrijven zonder AI, en bij bedrijven met minder dan tien mensen ongeveer 10 procent meer. Een enquête van Amazon Web Services onder 3.413 oprichters vond dat jonge start-ups die ver gevorderd zijn met AI gemiddeld 156 procent omzetgroei per jaar kenden, tegenover 65 procent voor start-ups in het algemeen. Beide onderzoeken komen van bedrijven die aan kleine ondernemingen verkopen, en geen van beide meet hetzelfde als de Census-registraties. Ze laten wel zien dat bedrijven die AI gebruiken niet simpelweg afzien van personeelswerving.

Een oude vraag over het bedrijf

De economische ideeën achter het debat zijn ouder dan de modellen. In 1937 vroeg Ronald Coase waarom bedrijven überhaupt bestaan. Zijn antwoord was dat gebruikmaken van de markt kosten met zich meebrengt: mensen vinden, voorwaarden afspreken en het werk controleren. Een bedrijf neemt personeel aan wanneer die kosten hoger zijn dan de kosten van personeelsmanagement. Palagashvili’s studie beschouwt AI als een mogelijke verlaging van een deel van die kosten. Daardoor zou uitbesteden of alleen werken aantrekkelijker worden voor taken waarvoor vroeger een werknemer nodig was.

Erik Brynjolfsson van Stanford en Zoë Hitzig betogen in een in september gepubliceerd hoofdstuk dat er ook druk in de tegenovergestelde richting bestaat. AI kan lokale kennis vastleggen en centrale aansturing vergemakkelijken, waardoor de gemiddelde bedrijfsgrootte en de concentratie kunnen toenemen. Brynjolfsson vertelde CNBC dat hij een uitholling van middelgrote bedrijven verwacht, waarbij zelfstandigen zonder personeel en zeer grote platforms terrein winnen. Adam Branch, oprichter van softwarebedrijf rhino.ai, schat dat arbeid ongeveer 85 procent van de operationele uitgaven vormde bij zijn vorige bedrijf met 500 medewerkers en ongeveer 40 procent bij zijn huidige bedrijf met circa 50 medewerkers.

Palagashvili’s beleidsconclusie volgt uit de eerste lezing. Werkloosheidsverzekeringen en arbeidsvoorwaarden via de werkgever gaan uit van een W-2-dienstverband. Daarom stelt ze overdraagbare voorzieningen voor die een werkende volgen bij de overgang tussen opdrachten en zelfstandig ondernemerschap.

Om in de gaten te houden

Twee zaken zullen de bevinding toetsen. De ene is de Census-data van de komende kwartalen, die laten zien of het verschil groter wordt, gelijk blijft of verdwijnt. De andere is overleving: een registratie is een ingediend formulier, geen bedrijf dat standhoudt.

Terug in het eerste jaar van de denkbeeldige analist vraagt een klant of ze in maart een tweede opdracht en in juni een derde kan aannemen. Ze kan het werk doen. Wat ze nog niet kan, is zeggen wie haar opvangt als ze ziek wordt, en niets in de Census-reeks kan haar vertellen hoeveel anderen zich hetzelfde afvragen.

Referenties

  • Brynjolfsson, E., & Hitzig, Z. (2026). AI’s Use of Knowledge in Society. In The Economics of Transformative AI, NBER. nber.org
  • Booth, B. (2026). America’s new no-employee small business owners start hot in AI era. CNBC. cnbc.com
  • Coase, R. H. (1937). The Nature of the Firm. Economica, 4(16). doi.org
  • Palagashvili, L. (2026). Artificial Intelligence (AI) and the Rise of Independent Work: Early Evidence from Solo Entrepreneurship. Mercatus Center at George Mason University. mercatus.org
  • U.S. Census Bureau. Business Formation Statistics. census.gov