Waarom bepalen mensen het succes van een AI-transformatie?
Waarom bepalen mensen uiteindelijk het succes van een AI-transformatie? In de 30% Club – de podcast van Mixit – gaat Mixit-oprichter Arjan Nataraj hierover in gesprek met digitale transformatiespecialist Joos Luteijn. Samen bespreken ze welke rol leiderschap, cultuur en adoptie spelen bij het succesvol realiseren van AI-gedreven verandering.
Er wordt op dit moment in bijna elke boardroom over AI gesproken. Welke use cases kunnen we snel testen? En welke tools moeten we aanschaffen voordat de concurrentie ons inhaalt? “Dat zijn logische vragen”, zegt Luteijn. “Maar niet de belangrijkste.”
Volgens hem gaat een AI-transformatie voor 10% over het model, voor 20% over de data en voor 70% over de mensen. “Natuurlijk heb je technologie nodig. En natuurlijk heb je data en infrastructuur nodig. Zonder dat kom je nergens. Maar als we doen alsof dat de kern is, missen we waar het echt spannend wordt.”
Volgens Luteijn zou bij AI-transformaties dus veel meer aandacht moeten gaan naar medewerkers, werk, cultuur en het structureren van de verandering: “Juist daar wordt bepaald of AI daadwerkelijk waarde oplevert of blijft hangen in een experiment.”
“Daar ben ik het natuurlijk volledig mee eens”, zegt Nataraj. “Sterker nog: dat raakt precies aan waarom we vanuit Mixit twee jaar geleden De 30% Club zijn gestart: 70% van de organisatieveranderingen haalt zijn vooraf gestelde doelen niet.”
“Veel veranderingen mislukken niet omdat het plan dom was, of omdat de technologie niet werkte”, stelt hij. “Ze mislukken omdat de verandering niet landt in gedrag, samenwerking en dagelijkse operatie. Uiteindelijk blijft het mensenwerk.”
De valkuil van AI-FOMO
Dat veel organisaties op dit moment de druk voelen dat ze iets moeten met AI, brengt volgens Nataraj risico’s met zich mee. “Ik merk dat in veel klantgesprekken en ik begrijp die urgentie ook, maar de keerzijde daarvan is AI-FOMO.”
Het gevaar is dat een organisatie uit paniek allerlei losse pilots start. “Een chatbot hier. Een agent daar. Een slimme use case in één afdeling. Op zichzelf zijn de pilots misschien succesvol, maar ze zijn niet ingebed in een grotere veranderbeweging.”
“Het doet veel met een professional om een deel van zijn vakmanschap over te laten aan het algoritme.”
“Dat is veranderen op kleine postzegels”, zegt Luteijn. “Je hoopt dan dat al die losse initiatieven samen optellen tot echte transformatie. Maar zo werkt verandering meestal niet. Want de echte vragen zijn groter.”
Een kleine greep: Wie willen we als organisatie zijn over tien jaar? Wat betekent AI voor onze manier van werken? Welke competenties hebben onze mensen straks nodig? Welke processen moeten we opnieuw ontwerpen? “Dat zijn geen IT-vragen”, geeft Luteijn aan. “Dat zijn organisatievragen.”
“Het uitrollen van AI-oplossingen binnen organisaties is heel lastig als je dat niet procesmatig aanpakt”, vult Nataraj aan. “Bovendien moeten organisaties ook af en toe bepaalde initiatieven durven stopzetten omdat ze niet blijken te werken. Dat vraagt om lef.”
AI verandert ook het vakmanschap
Doordat een succesvolle AI-transformatie voor 70% over mensen gaat, verandert ook het vakmanschap van professionals. “Dat levert vaak gedoe op”, zegt Nataraj. “Logisch, want je zegt in feite tegen zo’n professional: je werk verandert fundamenteel.”
“Niet omdat die persoon overbodig wordt”, benadrukt Luteijn. “Maar omdat er iets verandert aan de manier waarop diegene waarde toevoegt. Dat vraagt om meer dan een training. Om meer dan een handleiding. Om meer dan een enthousiaste presentatie over AI.”
Volgens Luteijn moeten mensen begrijpen wat een algoritme doet. “Hoe die werkt. Hoe je die beïnvloedt. Welke input je moet leveren. Wanneer je kunt vertrouwen op de uitkomst en wanneer je juist kritisch moet blijven. Door AI verandert het vakmanschap van professionals.”
“Dat klopt”, antwoordt Nataraj. “Maar daarachter zit wat mij betreft nog iets groters: mensen moeten opnieuw ontdekken wat hun rol wordt in een proces waarin technologie niet alleen ondersteunt, maar ook beslissingen mede vormgeeft. Daarom is een AI-transformatie zo ingrijpend.”
“Daar ben ik het mee eens”, geeft Luteijn aan. “Ik denk dat we op dat vlak nog aan het begin staan. Het doet veel met een professional om een deel van zijn vakmanschap over te laten aan het algoritme. Het is belangrijk dat organisaties hier voldoende bij stilstaan.”
