Met de komst van AI begint dat te wringen. Want AI werkt alleen goed met wat je expliciet maakt. Als je niet helder kunt uitleggen wat een goede analyse, een sterk advies, een overtuigende tekst of een succesvol klantgesprek is, dan krijgt AI geen duidelijke instructies. Het gevolg? Wisselende kwaliteit.
“Veel managers gaan ervan uit dat iedereen binnen het team hetzelfde beeld heeft van kwaliteit, maar dat blijkt vaak niet zo te zijn”
Kim Pot
De denkfout van veel managers
Veel managers gaan ervan uit dat iedereen binnen het team hetzelfde beeld heeft van kwaliteit, maar dat blijkt vaak niet zo te zijn. Vraag vijf werknemers om hetzelfde klantadvies, dezelfde vacaturetekst of dezelfde managementrapportage te beoordelen. De kans is groot dat je vijf verschillende antwoorden krijgt op de vraag wat goed is en wat beter kan.
Dat verschil is niet nieuw, maar AI maakt het wel zichtbaarder.
Waar een ervaren medewerker nog veel impliciete kennis toevoegt, volgt AI de instructies die het krijgt. Zijn die instructies onduidelijk, dan wordt de output dat ook. De discussie die daarna ontstaat, gaat vaak over de kwaliteit en de mogelijkheden van AI, terwijl de echte vraag zou moeten zijn: hebben wij zelf eigenlijk wel scherp wat kwaliteit betekent?
Lees ook: Handel je vanuit urgentie of FOMO? Het verschil bepaalt het succes van AI-adoptie
AI veroorzaakt het probleem niet, maar legt het bloot
Ik zie in de praktijk dat veel teams worstelen met wat er uit AI komt. De ene keer is het resultaat verrassend goed. De andere keer matig of zelfs onbruikbaar. Dan hoor ik gezucht: ‘ik moet echt nog heel veel aanpassen, voordat ik hiermee kan werken’.
Teams zoeken teams dan vaak de oplossing in betere prompts, andere modellen of nieuwe tools. Maar daarmee missen teams een belangrijker probleem. Als een team geen gedeelde kwaliteitsnorm heeft, kan geen enkele AI die voor hen invullen.
AI werkt in dat opzicht als een spiegel. Het maakt zichtbaar waar afspraken ontbreken, verwachtingen verschillen en kwaliteitscriteria nooit expliciet zijn gemaakt.
Dat is ongemakkelijk, maar kan juist ook heel waardevol zijn: gebruik AI om uit te zoeken wanneer jullie vinden dat wat je doet of maakt goed is.
Gebruik AI om kwaliteit expliciet te maken
De teams die wat mij betreft het meest succesvol met AI werken, zetten het dus ook in om beter te begrijpen wat goed werk is. Dat begint klein.
Kies één taak die regelmatig voorkomt, bijvoorbeeld het maken van een adviesrapport of een beleidsnota. Laat collega’s voorbeelden verzamelen van werk dat zij goed vinden. En van werk dat ze, als ze eerlijk zijn, toch minder goed vinden. Ga vervolgens in gesprek met elkaar:
Welke elementen maken het sterk?
Waar letten ze op?
Wat ontbreekt er in minder goede voorbeelden?
AI kan uiteraard ook helpen om patronen te herkennen en eerste criteria voor kwaliteit te formuleren. Vervolgens bespreek je die als team verder en leg je de afspraken over kwaliteit vast, bijvoorbeeld in een checklist.
“Als je het mij vraagt ligt de grootste waarde dus in het expliciet maken van kwaliteit”
Kim Pot
Bouw een kwaliteitschecklist
Zo’n checklist helpt collega’s én AI. Je kunt ermee beoordelen, verbeteren en bijsturen. Bovendien ontstaat er een gedeelde taal voor kwaliteit, waardoor discussies minder afhankelijk worden van persoonlijke voorkeuren.
Lees ook: AI-expert Kim Pot: wacht niet op een AI-strategie, zet vandaag deze 4 stappen
De echte kans van AI
Veel organisaties zien AI vooral als een manier om efficiënter te werken. Wat begrijpelijk is. Maar als je het mij vraagt ligt de grootste waarde dus in het expliciet maken van kwaliteit. De komst van AI dwingt ons om na te denken over:
Wat verstaan wij onder kwaliteit?
Welke standaarden vinden wij belangrijk?
Wanneer is iets goed genoeg?
Wat kan AI daarin wel en niet bereiken?
Maar door zo’n checklist ontstaat kwaliteit niet. Het is wel het startpunt om er regelmatig met elkaar over te praten. Daarom moet het gesprek over kwaliteit onderdeel worden van het normale werkritme.
Hoe expliciet is kwaliteit in jullie team?
Móet je horen: AI at Work Live
Host Tom Jessen en AI-experts Job van den Berg en Remy Gieling nemen luisteraars mee in de wereld AI, zodat je altijd helemaal op de hoogte bent. De afleveringen van seizoen-1 zijn terug te luisteren via deze link met onder meer Martijn Hamann, Han de Groot en Lars Anderson.
Ontvang elke week het beste van BusinessWise in je mailbox, ook over technologie, ook over AI. Schrijf je hier nu gratis in:
