‘Wat zie jij nou het vaakst misgaan bij organisaties als het om AI gaat?’ Het is de vraag die ik de afgelopen tijd heel vaak krijg. Na meer dan 75 organisaties van binnen te hebben gezien, valt mij genoeg op.
Ik deel 10 bloopers rondom AI-adoptie, zodat jij ze niet meer hoeft te maken.
1. Je hebt een losstaande, veel te brede AI-strategie
‘We worden een AI-firstorganisatie.’ Klinkt mooi. Maar wat betekent dat concreet voor medewerkers? Ik zie regelmatig AI-strategieën die losstaan van de bestaande strategie en de organisatiedoelen. AI is een middel om bestaande ambities sneller en beter te realiseren. Daarnaast zijn de AI-strategieën die ik zie vaak zo breed dat niemand nog begrijpt wat er echt verwacht wordt. Ik test dat altijd door te vragen: Wat gebeurt er als ik een andere naam boven deze strategie plak? Kan dat? Als het antwoord ja is, dan heb je echt nog werk te doen.
Zo voorkom je deze blooper: begin bij de organisatiedoelen
Leg je AI-strategie niet naast je organisatiestrategie, maar eroverheen. Pak de bestaande organisatie- of teamdoelen erbij en werk per doel uit:
Kan AI dit doel sneller, beter of slimmer helpen realiseren en zo ja, hoe?
Welke werkprocessen veranderen hierdoor?
Wat verwachten we de komende drie maanden van ieder team?
Een goede AI-strategie maakt duidelijk hoe AI helpt om de ambities van de organisatie waar te maken. Zodra AI een eigen agenda krijgt, raken medewerkers het overzicht kwijt.
2. De directie bepaalt waar AI is in te zetten
Veel AI-projecten beginnen in de bestuurskamer. ,,We willen dat klanten 20 procent sneller geholpen worden. Daarom gaan we de klantenserviceprocessen herzien." Maar zodra je vervolgens met de mensen op de werkvloer praat, blijken juist heel andere processen frustrerend, tijdrovend of onnodig ingewikkeld te zijn dan de processen die worden verbeterd. Medewerkers worden er niet bij betrokken, met als gevolg weinig zinvolle en duurzame optimalisaties en meer weerstand.
Zo voorkom je deze blooper: maak een frustratiemuur.
Hang een groot vel papier op met bovenaan één vraag: ‘Welke werkzaamheden kosten jou onnodig veel tijd of frustratie?’ Laat iedereen een week lang post-its toevoegen. Groepeer daarna de antwoorden. Grote kans dat daar heel andere AI-kansen uitkomen dan je als directie vooraf had bedacht.
3. AI wordt toegevoegd, maar er wordt niets weggehaald
Dit is misschien wel mijn favoriete blooper. Het management is enthousiast. De werkvloer is ook redelijk enthousiast. Er worden plannen gemaakt en kansen gezien. Er wordt een AI-tool uitgerold. De sfeer zit er lekker in, zeg maar.
Maar ondertussen blijft het werk zoals altijd gedaan worden. Er verandert niks. AI wordt een extra taak in plaats van een andere manier van werken. Geen wonder dat medewerkers zeggen dat ze er geen tijd voor hebben. En het dus ook niet inzetten.
Zo voorkom je deze blooper: stel deze vraag
Iedere keer dat iemand een AI-toepassing voorstelt, stel je één vraag: Welke stap vervangen we hiermee of met welke stap stoppen we?
Komt daar geen duidelijk antwoord op? Dan voeg je waarschijnlijk alleen werk toe. En je moet het dus ook nog niet inzetten. Eerst terug naar de tekentafel.
Lees ook: Vergeet de nieuwste AI-tools, zegt Job van den Berg: zet in op het vastleggen van ‘skills’
4. Je richt je op losse taken in plaats van op werkprocessen
‘We willen rapportages sneller schrijven.’
‘We willen betere eerste concepten.’
‘We willen sneller e-mails maken.’
Allemaal prima. Maar uiteindelijk zijn dat losse taken binnen een groter proces. Als je alleen afzonderlijke taken optimaliseert, laat je vaak de grootste winst liggen.
Zo voorkom je deze blooper: begin bij het proces.
Vraag jezelf af: van welk proces maakt deze taak deel uit? Schrijf dat proces uit. Gewoon op een flipover. Niks ingewikkelds. Pas dan zie je waar je echt kunt optimaliseren. Vaak blijkt dat dat niet de taak is die je oorspronkelijk wilde verbeteren.
Als manager kun je je team hierin opleiden.
5. Je hebt óf geen kaders, óf veel te veel
Het meest bijzondere dat ik meemaakte? Ik kwam ergens AI-training geven, maar die medewerkers mochten AI nog niet gebruiken. Het management had nog niet besloten onder welke voorwaarden medewerkers AI wel of niet mochten gebruiken en welke tool daarvoor geschikt was. Maar ze konden de kennis alvast opdoen. Dat was even schakelen. Je zou kunnen zeggen dat de teugels hier te strak werden aangehaald. Net als in organisaties waar pagina’s vol regels staan, waardoor niemand nog weet wat wel en niet mag. Of juist het tegenovergestelde: er staat helemaal niks op papier.
Het resultaat is hetzelfde: medewerkers worden onzeker. Goede kaders beperken niet. Ze geven juist vertrouwen.
Zo voorkom je deze blooper: maak werkafspraken.
Maak in ieder geval afspraken over deze vragen.
Waarvoor gebruiken we AI wel en waarvoor niet?
Welke AI-tools gebruiken we?
Hoe gaan we om met data?
Bij wie kun je terecht met vragen?
Wanneer is menselijke controle verplicht?
Begin klein. Je hoeft niet direct een uitgebreid AI-beleid te schrijven. Wat mij betreft doe je dit op teamniveau, want op organisatieniveau kun je eigenlijk alleen de bredere kaders vastzetten. En dat kun je ook al doen als er op organisatieniveau nog niets vaststaat.
Lees ook: Wat is een ‘AI-zwemdiploma’? Volkswagen Pon en CZ reiken ze al uit
6. Je denkt dat één training genoeg is
Na een AI-training is iedereen enthousiast. Zeker na een training van mij natuurlijk, haha. Maar enthousiasme zorgt niet voor gedragsverandering. Merel Roze, een van mijn collega-trainers, maakte de vergelijking met het leren van een nieuwe taal. Je spreekt ook niet ineens vloeiend Frans na één lesje. Ik in ieder geval niet. Croissant!
Zo voorkom je deze blooper: deel de training op en maak werkafspraken.
Vraag je trainer de training op te delen in meerdere momenten, zodat jij en je collega’s tussendoor kunnen oefenen. Spreek na iedere sessie af:
welk gedrag verandert
welke werkwijze jullie als team afspreken
wanneer en hoe jullie evalueren of dat ook echt gebeurt
Dit kan niet altijd, dat snap ik. Wat je dan doet, is tijdens de training zelf met elkaar een afspraak maken over het vervolg. ,,Piet, Henk en Truus gaan dit en dit uitwerken en over een maand komen we weer bij elkaar."
7. Je verwacht dat AI direct perfect presteert
Een nieuwe medewerker werk je toch ook in? Als je tegen die medewerker zegt: ‘Hier is je laptop, zoek maar uit wat je moet doen’, werkt dat ook niet. AI krijgt ongeveer twintig seconden. Ik zie mensen tussen twee vergaderingen door een halve prompt typen.
Het antwoord valt tegen. De conclusie: ‘AI werkt niet.’ Nee. Zo werkt samenwerken niet. Ook niet met AI. Het gezegde ‘oefening baart kunst’ bestaat niet voor niets.
Zo voorkom je deze blooper: plan tijd om te leren.
Reserveer elke maand een paar uur om met elkaar te oefenen. Je hoeft niks op te leveren, behalve inzichten. Deel met elkaar:
wat goed werkte
wat juist niet werkte
wat iedereen kan hergebruiken
Als manager maak je deze tijd heilig. Dat is noodzakelijk, anders is er altijd ander werk dat gedaan moet worden. Ik werkte met een grote multinational en toen een manager dit voorstelde, sputterde het team tegen. ‘Waarom twee uur en niet één uur?’, ‘Liever niet op maandagmorgen’, enzovoort. Deze manager verplichtte het team daartoe, doet zelf volop mee en nu zien ze de eerste winst ontstaan. Soms moet je nieuw gedrag een klein beetje forceren.
8. Je vergeet de managers tussen directie en werkvloer
Vaak wordt precies de groep overgeslagen die dagelijks nieuw gedrag moet begeleiden. Dan heb ik het over middenmanagers. Terwijl zij meer invloed hebben op het succes van AI-adoptie dan je je nu realiseert.
Zo voorkom je deze blooper: train managers anders.
Geef managers de juiste begeleiding. Het is hun rol om experimenten mogelijk te maken, ruimte te geven om te leren en medewerkers te helpen om anders naar hun werk te kijken. Daarvoor heb je wel de juiste kennis en vaardigheden nodig.
Ik merk dat veel middenmanagers juist voor het tegenovergestelde zijn opgeleid: zekerheid, vaste procedures enzovoort. Dus dit vraagt iets van hen. Dat hebben ze niet zomaar onder de knie. De directie kan wel richting bepalen, maar middenmanagers bepalen of nieuw gedrag echt ontstaat.
Lees ook: Mark Zuckerberg dacht dat AI duizenden banen kon vervangen, tot zijn eigen personeel in opstand kwam
9. Iedereen vindt het wiel opnieuw uit
Iedere afdeling gaat enthousiast aan de slag. Dat geeft al snel een goed gevoel. Totdat 2 teams dezelfde skills bouwen, 4 afdelingen hetzelfde experiment uitvoeren en er meerdere AI-tools worden aangeschaft. Ik zie dit vaak gebeuren als ik meerdere teams van dezelfde organisatie train. Ik kan ze dan wel op weg helpen, maar het valt me altijd op hoe slecht afdelingen onderling communiceren.
Zo voorkom je deze blooper: dwing kennisdeling af.
Zorg dat de kennis die in teams ontstaat, samenkomt. Organiseer bijvoorbeeld een overleg waarin managers met elkaar delen waar ze mee bezig zijn, maar bouw die kennis vooral op één centrale plek op, zodat iedere afdeling kan voortbouwen op wat anderen al hebben ontdekt.
10. Managers verwachten gedrag dat ze zelf niet laten zien
Ik heb managers meegemaakt die van hun team verwachtten dat het AI volledig zou omarmen, terwijl ze zelf nauwelijks wisten hoe ze op een AI-tool moesten inloggen. Het gedrag dat je als manager laat zien, wordt gekopieerd. Meer dan je denkt.
Zo voorkom je deze blooper: laat het gedrag zien dat je wilt zien.
De oplossing lijkt heel simpel: gebruik AI zichtbaar. Neem het team mee in jouw denk- en leerproces. Je hoeft als manager niet alles te weten, juist niet.
Onder deze 10 bloopers ligt één hardnekkig patroon: het idee dat je AI kunt uitrollen. Als een implementatie met een begin en een eind. Eerst de tool, dan een training en vervolgens weer door.
Maar AI-adoptie is geen software-implementatie. Je vraagt mensen om een nieuwe manier van werken te ontwikkelen. Dat kost tijd, oefening en vooral veel fouten maken. Je richt het werk niet in één keer opnieuw in. Je moet wél de voorwaarden creëren waardoor die nieuwe manier van werken kan ontstaan, en dat begint met een gezamenlijk leerproces.
Ontvang elke week het beste van BusinessWise in je mailbox, ook over technologie en AI. Schrijf je hier nu gratis in:
