Van technologische implementatie naar duurzame adoptie: Waarom de succesvolle AI-transformatie bij de mens begint
Veel organisaties voelen de druk om ‘iets met AI’ te doen. De belofte van efficiëntie en innovatie is groot, maar de praktijk is weerbarstig. Uit diverse onderzoeken blijkt dat tot 70% van de digitale transformaties faalt, niet door de technologie, maar door de menselijke factor. BearingPoint bepleit daarom een holistische aanpak: een AI-transformatie is geen IT-feestje, maar een fundamentele verandering van werken.
De AI-revolutie gaat razendsnel. Waar het implementeren van nieuwe software vroeger jaren duurde, worden tools als Microsoft Copilot of ChatGPT nu in hoog tempo uitgerold. Toch zien veel bedrijven dat de verwachte productiviteitswinst uitblijft. De tools zijn er, maar ze worden niet of verkeerd gebruikt.
Om niet achterop te raken in de markt, kiezen steeds meer bedrijven voor quick wins in plaats van het grotere plaatje. In deze situaties, waarbij de urgentie van de markt het wint van een langetermijnvisie, blijven kostbare initiatieven vaak achter zonder duurzaam resultaat en mét een gebrek aan integrale adoptie van AI in de organisatie.
“We zien vaak dat AI wordt aangevlogen als een geïsoleerd technologisch experiment”, zegt Bas Steinebach, Senior Consultant Business & IT Transformations bij BearingPoint. “Bedrijven willen snel mee in de hype, maar vergeten de randvoorwaarden. Een succesvolle AI-transformatie vereist een stevig fundament: van governance en datakwaliteit tot een heldere business case. Als je AI niet verankert in je bedrijfsstrategie, ben je aan het innoveren in een vacuüm.”
De mens als grootste risicofactor én succesfactor
Uit de analyses van BearingPoint blijkt dat de grootste barrières voor succes niet liggen in de technologie, maar in de organisatiecultuur en vaardigheden. Gebrek aan kennis, angst voor baanverlies en weerstand tegen nieuwe werkwijzen zorgen ervoor dat AI-modellen op de plank blijven liggen.
“Bedrijven willen snel mee in de hype, maar vergeten de randvoorwaarden.”
De recente BearingPoint Target Operating Model Study 2025 ‘Future-ready by design – Reinventing operating models for the AI era’ bevestigt dit beeld met een opvallende ‘talentparadox’: hoewel 44% van de C-level bestuurders aangeeft dat een gebrek aan talent en vaardigheden een groot obstakel is, geeft 57% van hen géén prioriteit aan initiatieven om deze kloof te dichten.
Dit is een groot risico. In tegenstelling tot technologie, die door concurrenten gekopieerd of vervangen kan worden, zijn de cultuur en het talent van een organisatie unieke assets die zorgen voor duurzaam concurrentievoordeel. Het negeren van deze menselijke kant ondermijnt de transformatie.
“Technologie is slechts de enabler, het zijn de mensen die de transformatie moeten dragen”, stelt Jessica Wieten, die zich als Senior Consultant People Excellence bij BearingPoint specifiek richt op de verandermanagement- en adoptiekant van AI.
“Je kunt het meest geavanceerde model bouwen, maar als je medewerkers niet weten hoe ze moeten ‘prompten’, of AI zelfs zien als een bedreiging voor hun baan in plaats van een hulpmiddel en het daardoor niet gebruiken, dan gaat je investering niet renderen”, legt ze uit. “Wij focussen ons daarom op AI-adoptie en AI-geletterdheid: het zorgen dat de hele organisatie, van werkvloer tot bestuur, begrijpt wat AI wel én niet kan toevoegen.”
Van ‘AI als tool’ naar ‘AI als teamgenoot’
Om deze kloof tussen technologie en mens te dichten, hanteert BearingPoint een holistische aanpak die technische expertise combineert met verandermanagement. Dit proces begint vaak met inzicht. Met tools zoals GenXplore brengt BearingPoint in kaart welke specifieke rollen en taken binnen een organisatie geraakt worden door generatieve AI.
“Met zo’n impactscan maken we het abstracte concreet”, legt Steinebach uit. “We laten zien: hier zit het potentieel voor automatisering en hier zit het potentieel voor augmentatie: het versterken van de medewerker. Dit helpt het management om prioriteiten te stellen. Je moet niet alles tegelijk willen doen. Het gaat erom de juiste use cases te vinden die zowel haalbaar zijn als direct zakelijke waarde leveren.”
De zachte kant hard maken
Zodra de koers is bepaald, begint het adoptieproces. Hierbij wordt afgestapt van de klassieke aanpak waarbij training pas start vlak voor de livegang. In plaats daarvan staat co-creatie centraal: medewerkers worden al in de ontwikkelfase betrokken om de tool vorm te geven en te ervaren.
“Verandering is geen lineair proces, het is een cyclus van experimenteren, leren en opschalen”, stelt Wieten. “Wij gebruiken een mensgerichte methodiek waarbij we werken met persona’s en ‘AI champions’. We identificeren de voorlopers en laten hen samen met hun collega’s de oplossing testen en verfijnen.”
“Door mensen vroegtijdig aan de knoppen te laten zitten, ervaren ze direct wat de tool voor hen kan betekenen”, legt ze uit. “AI is geen vervanging, maar een ‘versterking van de mens’. Pas als mensen door die directe ervaring merken dat AI routinematige taken wegneemt, verdwijnt de weerstand en ontstaat er eigenaarschap.”
Integrale aanpak
De kracht van de propositie zit volgens BearingPoint in de verwevenheid van de disciplines. Businessstrategie, data & analytics, IT-architectuur, programmamanagement en verandermanagement zijn geen gescheiden silo’s, maar onderdelen van één transformatieprogramma.
“Een succesvolle transformatie vereist een holistische aanpak die verder kijkt dan systemen en tools.”
De noodzaak voor deze integratie is groot, benadrukt het bureau. Uit de Target Operating Model Study 2025 blijkt ook dat slechts 4% van de bestuurders hun huidige operationele model volledig geschikt vindt om hun strategische doelen te behalen.
Hoewel 66% van de respondenten AI ziet als de belangrijkste technologie die hun organisatiemodel gaat veranderen, is technologie op zichzelf niet genoeg. “AI wordt pas effectief wanneer het is ingebed in een volwassen target operating model ondersteund door de juiste governance, processen en talent”, aldus Wieten. “Een succesvolle transformatie vereist daarom een holistische aanpak die verder kijkt dan systemen en tools.”
“Uiteindelijk gaat het om het bouwen van een duurzame capability”, stelt Steinebach. “Je implementeert geen tool, je implementeert een nieuwe manier van werken. Dat vraagt om strak programmamanagement aan de ene kant, en empathisch leiderschap aan de andere kant.”
“Precies”, beaamt Wieten. “De succesformule voor AI is niet: ‘technologie x data’. De formule is: ‘(technologie + data) x menselijk gedrag’. Als die laatste factor nul is, is de uitkomst ook nul. Door de mens centraal te stellen in de AI-transformatie, zorgen we ervoor dat organisaties niet alleen technologisch klaar zijn voor de toekomst, maar dat hun mensen dat ook zijn.”
