Hoe AI-first businesssimulaties organisatieverandering versnellen
De integratie van AI in businesssimulaties tilt ervaringsgericht leren naar een hoger niveau. Jessica Skon, CEO van BTS, zet uiteen hoe een AI-first aanpak de ontwikkeling van businesssimulaties fundamenteel verandert en waarom technologie volgens haar juist meer ruimte creëert voor menselijk inzicht, strategische afwegingen en gedragsverandering.
Businesssimulaties hebben de manier waarop leiders leren fundamenteel veranderd. In plaats van uitsluitend theoretische leervormen zoals cases en colleges, bieden simulaties de mogelijkheid om al doende te leren. Leiders nemen realistische beslissingen, testen strategieën en ervaren direct de gevolgen van hun keuzes in een veilige, praktijkgerichte omgeving.
Nu organisaties zich in een steeds sneller veranderende wereld bevinden, worden digitale en immersieve leerplatformen de nieuwe standaard. Large language models (LLM’s) en agentic AI spelen daarin een steeds grotere rol. Door de volledige architectuur van onze simulatieplatformen opnieuw op te bouwen rondom AI, laten we zien dat technologie de menselijke factor juist kan versterken in plaats van vervangen.
AI geen toevoeging, maar het fundament
Toen AI zich razendsnel begon te ontwikkelen, kozen veel organisaties ervoor om bestaande producten simpelweg uit te breiden met een chatbot of andere AI-functionaliteit. Ook wij onderzochten deze route aanvankelijk en richtten een speciaal innovatieteam op dat de ruimte kreeg om volop te experimenteren, snel te leren en nieuwe mogelijkheden te verkennen.
Dat team kreeg één duidelijke opdracht: snel testen, stoppen met wat niet werkt en de opgedane inzichten voortdurend delen. Die eerste experimenten leverden waardevolle inzichten op, maar zorgden niet voor een fundamentele verandering. AI kon conceptteksten sneller opstellen en repetitieve werkzaamheden automatiseren, maar bleef vooral een nuttig hulpmiddel.
De echte doorbraak kwam toen we AI niet langer inpasten in bestaande systemen. In plaats daarvan hebben we onze platformen, ontwikkelprocessen en ontwerpmethodieken volledig opnieuw opgebouwd rondom AI. Door AI als fundament te gebruiken in plaats van als toevoeging, zijn nieuwe mogelijkheden ontstaan om businesssimulaties verder te ontwikkelen.
80% geautomatiseerd, 100% menselijke impact
Het AI-first platform automatiseert inmiddels ongeveer 80% van het voorbereidende werk, waaronder het opzetten van de basisstructuur, het samenbrengen van data en het uitwerken van eerste concepten.
Daardoor kunnen onze consultants hun tijd besteden aan de onderdelen die daadwerkelijk gedragsverandering stimuleren: het ontwerpen van complexe dilemma’s, genuanceerde afwegingen en strategische gesprekken die leiders helpen betere besluiten te nemen.
Deze hybride werkwijze combineert duidelijke kwaliteitskaders met enterprise-grade compliance, waardoor snelheid en technologische efficiëntie hand in hand gaan met menselijk inzicht. Het doel is daarbij niet om mensen te vervangen, maar om hun toegevoegde waarde te vergroten.
Vier nieuwe manieren van leren
De nieuwe AI-architectuur verandert ook de manier waarop organisaties leer- en ontwikkelprogramma’s inzetten. We onderscheiden daarbij vier toepassingen die variëren van individuele oefensessies tot organisatiebrede transformatie:
1. Snelle, compacte simulaties
Voor specifieke uitdagingen, zoals het voeren van een lastig gesprek met een medewerker of het evalueren van een veiligheidsincident, kunnen maatwerksimulaties tegenwoordig binnen enkele dagen worden ontwikkeld in plaats van weken.
2. Simulaties voor strategische alignment
Voor uitgebreide simulaties met meerdere rondes bouwt AI razendsnel de basis. Onze consultants verfijnen vervolgens de strategische dilemma’s, zodat deze aansluiten op de marktdynamiek en de specifieke uitdagingen van de organisatie.
3. Een breder portfolio aan leeroplossingen
Naast traditionele business games ondersteunt het platform inmiddels ook realistische gesprekssimulaties, gerichte vaardigheidstrainingen, het herontwerpen van werkprocessen en dynamische marktmodellen.
4. Samen ontwikkelen wanneer dat nodig is
Organisaties kunnen er ook voor kiezen om zelf simulaties te ontwikkelen met behulp van ingebouwde kwaliteitskaders. Daardoor zijn snelle iteraties mogelijk, terwijl de kwaliteit gewaarborgd blijft zonder voortdurende begeleiding.
Grote winst in snelheid en efficiëntie
De praktijkresultaten van de AI-first aanpak laten zien hoe ingrijpend de manier van werken is veranderd. Uitgebreide en realistische businesssimulaties waarvoor voorheen ongeveer zes weken ontwikkeltijd nodig waren, kunnen nu bijvoorbeeld binnen minder dan één dag worden gerealiseerd. Daarbij is de kwaliteit direct hoog genoeg om ook op directieniveau overtuigend te functioneren.
Vergelijkbaar kunnen projecten waarvoor vroeger een team van zeven consultants nodig was, nu worden uitgevoerd door een compact en wendbaar team van twee consultants, zonder concessies te doen aan de kwaliteit of impact.
Bovendien worden simulaties niet langer uitsluitend achter de schermen ontwikkeld. We werken steeds vaker live samen met klanten, waardoor tijdens workshops direct aanpassingen, nieuwe scenario’s en alternatieve routes kunnen worden ontwikkeld.
Het grotere plaatje
Jarenlang stonden organisaties voor een lastige keuze: kiezen voor leeroplossingen die snel en schaalbaar waren, of voor programma’s met voldoende diepgang en inhoudelijke kwaliteit. Beide tegelijkertijd realiseren bleek vrijwel onmogelijk. Door de volledige manier van ontwikkelen en leveren rondom AI opnieuw vorm te geven, hebben we deze afweging grotendeels weggenomen.
Dat is goed nieuws voor onze opdrachtgevers. Organisaties kunnen nu complexe verandertrajecten sneller uitvoeren, terwijl de kwaliteit en menselijke expertise behouden blijven.
Wel is het zo dat de ontwikkeling van AI-first businesssimulaties, evenals AI-adoptie binnen veel organisaties, op dit moment nog in de kinderschoenen staat. En net als onze klanten bevinden ook wij ons nog in een vroege fase van deze ontwikkeling.
Toch is de richting waar we heen willen helder: ervaringsgericht leren wordt sneller, slimmer en beter schaalbaar, terwijl menselijk inzicht, strategische afstemming en onze expertise de bepalende factoren blijven.
