Hoe krijg ik AI verankerd in mijn organisatie?

Je hebt het vast herkend: enthousiaste collega's die experimenteren met ChatGPT, een directie die 'iets met AI' wil, en ergens daartussenin een groeiende kloof. Uit onderzoek van Boston Consulting Group blijkt dat maar liefst 74 procent van de bedrijven moeite heeft om daadwerkelijk waarde te realiseren met AI. Niet omdat de technologie tekortschiet, maar omdat de strategische inbedding ontbreekt.

De vraag is niet langer óf je organisatie met AI aan de slag moet, maar hoe je zorgt dat het beklijft. Hoe voorkom je dat AI een kortstondige hype blijft en transformeer je het tot een duurzaam onderdeel van je bedrijfsvoering? Dit vraagt om meer dan alleen technische kennis. Het vraagt om visie, leiderschap en een cultuur waarin mens en machine elkaar versterken.

Waarom AI-implementatie vaker mislukt dan slaagt

Binnen teams ontstaat vrijwel altijd dezelfde dynamiek: een kleine groep enthousiastelingen die vol gas gaat, en daartegenover een grote groep die afwachtend toekijkt. De kloof tussen deze twee groepen wordt met de dag groter. Moet je dan verwachten dat iedereen hetzelfde niveau van AI-adoptie bereikt? Nee, maar je moet wel zorgen dat het team als geheel alle benodigde kennis en vaardigheden in huis heeft.

Het grootste struikelblok is niet de technologie zelf, maar het ontbreken van een heldere strategie. Veel organisaties experimenteren volop, maar de link met waardetoevoegend beleid ontbreekt. Ze 'klooien met tools' in plaats van doelgericht te bouwen aan een AI-volwassen organisatie. Dit vraagt om een fundamenteel andere aanpak.

Begin met een visie, niet met een tool

De verleiding is groot om direct te starten met de nieuwste AI-applicaties. Maar zonder duidelijke visie verzand je in losse experimenten die geen blijvende waarde opleveren. Een effectieve AI-aanpak begint bij de vraag: welk probleem willen we eigenlijk oplossen? En pas daarna: kan AI daarbij helpen?

Dit betekent dat je AI moet benaderen vanuit concrete bedrijfsuitdagingen, niet vanuit technologische mogelijkheden. Het onderscheid tussen voorspellende AI en generatieve AI is daarbij essentieel. Beide types kunnen complementair worden ingezet, maar vragen om verschillende strategieën en verwachtingen.

De menselijke kant van AI-adoptie

We zijn als mens niet zo veranderingsgezind als we graag denken. We houden vast aan het oude vertrouwde. Maar zodra mensen ervaren dat AI juist de saaie klusjes kan overnemen, valt vaak het kwartje: dit helpt mij. Het gaat dus om bewustzijn en communicatie. Je moet mensen meenemen en laten voelen wat het concreet oplevert.

In elke organisatie vind je ruwweg drie groepen: een kleine groep enthousiastelingen, een grote middengroep die afwacht, en een groep die er niets mee wil en vaak bang is voor hun baan. Het is cruciaal om dit te erkennen. Niet om iedereen op hetzelfde niveau te krijgen, maar om de enthousiastelingen in te zetten als AI-ambassadeurs die zorgen voor olievlekwerking.

Leiderschap: het goede voorbeeld geven

Een manager moet zelf AI omarmen en daar voorbeeldgedrag in laten zien. Helaas zie je nog te vaak dat managers hun medewerkers naar een AI-training sturen en er zelf niet bij zijn. Dan geef je niet bepaald het goede voorbeeld. De boodschap moet zijn: ik moet je hier écht over vertellen, de mogelijkheden zijn geweldig.

Dit vraagt om een nieuwe leiderschapsstijl. Je gaat leidinggeven aan zowel mensen als AI-agents. Maak duidelijke afspraken over wat AI doet en wat de mens doet, zodat er geen dubbelwerk of verwarring ontstaat. Bespreek en evalueer regelmatig: hoe werkt de AI-assistent voor jou?

Van experiment naar structurele verankering

AI-implementatie is geen technisch project, maar een organisatorisch veranderproces. Vier managementactiviteiten staan daarbij centraal: organiseren voor data, organiseren voor testen en valideren, organiseren voor een brugfunctie, en organiseren voor verandering. Het SLIM-model biedt hiervoor een praktisch kader: Socio-technische veranderprocessen, Lokaal inzicht, Interdisciplinaire kennis en Moreel bewustzijn.

Lokale, domeinspecifieke kennis is cruciaal. Een AI-systeem van de plank kopen werkt zelden, omdat die systemen zo breed zijn opgezet dat de toegevoegde waarde voor jouw eigen organisatie gering zal zijn. Wat heb je aan generieke inzichten als je een specifiek probleem probeert op te lossen?

AI-geletterdheid als fundament

Met de AI-verordening die sinds februari 2025 van kracht is, moeten bedrijven zorgen voor voldoende AI-geletterdheid onder medewerkers. Dit is geen vrijblijvende aanbeveling, maar een wettelijke verplichting. Maar wat betekent het eigenlijk om AI-geletterd te zijn? Het gaat verder dan weten hoe je een prompt schrijft. Het vraagt om kritisch denken, begrip van ethische grenzen en kennis van dataveiligheid.

Een duidelijk en helder trainingsprogramma voor de adoptie van nieuwe AI-technologie is cruciaal. AI werkt niet zonder dat de mens weet hoe deze technologie te gebruiken. Investeer daarom structureel in het ontwikkelen van AI-vaardigheden op alle niveaus van de organisatie.

De rol van functioneel beheer bij AI

Hoe bewaak je de kwaliteit en betrouwbaarheid van de informatievoorziening nu AI zijn intrede doet? Hoe ondersteun je teams bij het gebruik van nieuwe AI-tools? De verantwoordelijkheden kunnen worden onderverdeeld in zes actiegebieden: signaleren, interpreteren, ondersteunen, optimaliseren, leren en beheren.

AI-triggers zoals herhaling, variatie, onzekerheid, volume en tijdkritiek helpen bepalen waar AI wél en niet werkt. Want AI werkt pas als mensen ermee wíllen werken. De kunst is om weerstand, onduidelijkheid en angst om te buigen naar adoptie door goede instructies en begrensde autonomie.

AI-agents: de volgende stap

We staan aan de vooravond van grote veranderingen door AI-agents: software die zelfstandig kantoorwerk kan uitvoeren. Daarmee gaan computers écht voor jou aan de slag. Dit vraagt om een nieuwe manier van denken over werk, taken en verantwoordelijkheden.

De kloof tussen verwachtingen en werkelijkheid is nog groot. Maar voorlopers in Nederland laten al zien wat mogelijk is. Het verschil tussen succes en mislukking zit vaak niet in de technologie, maar in de manier waarop organisaties de overstap naar werken met AI-agents managen.

Praktijkvoorbeeld: klein beginnen, groot denken

Een HR-manager ontvouwde bij haar aantreden een vooruitstrevende visie: in 2030 zou zij geen Human Resource Officer meer zijn, maar Chief Happiness Officer die met data en AI continu op de hoogte zou worden gehouden over het welzijn van medewerkers. Grote ambitie! Maar de weg ernaartoe zette zij in met uiterst realistische stappen: ze richtte een afdeling op die HR-data analyseert en concentreerde zich eerst op het verzamelen van data en het creëren van één dataomgeving.

Dit illustreert een kernprincipe: begin klein, maar houd het grotere doel voor ogen. Accepteer dat experimenten niet direct vruchten afwerpen. Een lagere score in de pilotfase is geen falen, maar een investering in kennis voor de toekomst.

Conclusie: zo veranker je AI in je organisatie

AI verankeren in je organisatie vraagt om een integrale aanpak waarbij strategie, mensen en technologie samenkomen. Begin met een heldere visie die vertrekt vanuit concrete bedrijfsuitdagingen, niet vanuit de technologie zelf. Zorg dat je als leider zelf het goede voorbeeld geeft en investeer in AI-geletterdheid op alle niveaus.

Erken dat niet iedereen even snel mee zal gaan en zet enthousiastelingen in als ambassadeurs. Organiseer voor data, voor testen en valideren, voor de brugfunctie tussen AI en domeinkennis, en voor de veranderingen in werk die onvermijdelijk volgen. Neem de tijd, begin klein en accepteer dat experimenten niet direct resultaat opleveren.

De vraag is niet of AI jouw organisatie zal veranderen, maar of jij degene bent die die verandering vormgeeft. De winnaars van morgen zijn niet degenen die AI het beste begrijpen, maar die mensen het beste begrijpen. Met de juiste aanpak wordt AI geen bedreiging, maar een krachtige bondgenoot die ruimte creëert voor wat mensen écht goed kunnen: verbinden, inspireren en betekenis geven.

Verantwoording

Deze vraag is gesteld door een bezoeker op onze website. Het doel van deze pagina is om vakkennis – met name boeken – aan te bevelen die het beste passen bij deze vraag. Managementboek verdiept zich al meer dan 30 jaar in vakliteratuur en gebruikt nu ook AI om de opgebouwde kennis op een relevante en persoonlijke manier uit te serveren.

Heb jij ook een vraag waarop je graag een onderbouwd antwoord wilt met relevante boekentips? Stel je vraag op managementboek.nl/oplossing en wij voegen deze binnen één dag toe.