Gido van Puijenbroek en Lianne Swenne, Highberg, over leiderschap: “Een AI-tool is nog geen transformatie”

Gido van Puijenbroek, Managing Partner en AI Expert, en Lianne Swenne, Leadership & Culture Consultant, werken beiden bij Highberg, een Europees transformatie-adviesbureau. In hun adviespraktijk zien ze hoe groot de kloof tussen technologische mogelijkheden en organisatorische voorbereiding kan zijn.

“Organisaties benaderen AI te veel als een IT-project”

Niet de volgende AI-licentie, maar een gezamenlijke koers, heldere teamnormen en nieuwe keuzes over menselijk werk maken volgens hen het verschil.

De technologie versnelt, de organisatie blijft achter

De snelheid waarmee AI-modellen verbeteren, blijft Van Puijenbroek verrassen. “Dit is ook spannend, want het voedt de vraag wat straks nog de plek is van de mens op het werk, maar ook überhaupt.” Met deze vooruitgang verplaatst ook steeds het toepassingskader van AI. “Wat gisteren nog niet kon, kan vandaag of morgen wel. Dit is werkelijk waar spectaculair!”

Hij ziet een positieve ontwikkeling: veel organisaties waarmee hij spreekt, hebben inmiddels AI-licenties beschikbaar gesteld en stimuleren medewerkers het gebruik ervan. “Dit is in mijn optiek positief, omdat mensen hiermee zelf en in een geautoriseerde omgeving kunnen ontdekken wat de mogelijkheden van AI zijn. Dit brengt de bal aan het rollen.”

Tegelijkertijd merkt hij dat de introductie van AI-tools niet automatisch tot organisatieverandering leidt. “Wat bij menig organisatie over het hoofd wordt gezien is dat licenties en AI-applicaties bouwen zonder kader niet tot transformatie gaan leiden. Organisaties benaderen AI te veel als een IT-project. Licenties worden ingekocht en uitgestrooid. In pilots worden handmatige processen aangevuld met AI. En daar stokt het vervolgens.”

“We kunnen veilig stellen dat veel organisaties worstelen met AI-strategie”

Lianne Swenne pleit daarom voor een veel bredere blik. “Organisaties zouden AI veel meer als een organisatieverandering mogen benaderen. AI heeft immers grote impact op welk werk we nog doen, hoe we dat doen en hoeveel en welk type mens daar nog voor nodig is.”

Dat vraagt volgens haar om een integrale aanpak, waarin technologie samenkomt met zaken als portfoliomanagement, workforce transformation, verandermanagement en leiderschap. “In een AI-transformatie is het zaak dat leiderschapsteams met één mond spreken, de AI-transformatie van voren leiden en getraind zijn om de dynamieken die AI heeft geïntroduceerd in goede banen te leiden. Gedrag, oftewel AI-adoptie, volgt immers leiderschap. Dit is een cruciaal en helaas onderbelicht aspect en daarom gaan we er op het congres graag dieper op in.”

Zonder gezamenlijke koers wordt elke AI-kans een losse keuze

Hoe lastig het is om richting te geven, blijkt uit een benchmarkonderzoek van Highberg onder 55 organisaties. Van de deelnemende organisaties geeft 52 procent aan geen gezamenlijke AI-strategie of -richting te hebben. Nog eens 38 procent heeft alleen een basisplan op teamniveau. Slechts 3 procent beschikt volgens deze benchmark over een AI-strategie die alle functies omvat. “We kunnen veilig stellen dat veel organisaties worstelen met AI-strategie”, concludeert hij.

Voor Van Puijenbroek begint een gezamenlijke AI-strategie bij leiders die voldoende kennis en vaardigheden hebben om de mogelijkheden van AI te beoordelen. “Niet elke leider hoeft AI-engineer te worden, maar wel elke leider moet een basisbegrip hebben van AI, kunnen zien waar AI het werk gaat veranderen en er zelf effectief mee kunnen werken.”

Die kennis helpt leiders om een gezamenlijke AI-strategie te formuleren, prioriteit aan te brengen in de eindeloze stroom aan ideeën en opties, duidelijk te maken waar mensen nog een rol spelen en snel bij te sturen als er nieuwe ontwikkelingen zijn.

Geef enthousiastelingen én sceptici een teamnorm

Hoe ga je als leider om met zowel AI-enthousiastelingen als terughoudende medewerkers? Swenne ziet medewerkers die ’s nachts doorwerken of aan een deel van hun werk niet meer toekomen omdat ze veel met AI ontwikkelen, maar ook medewerkers die AI vanwege morele of duurzaamheidsbezwaren weigeren te gebruiken. Leiders kunnen die uitersten niet uitsluitend met enthousiasme of verplichtingen overbruggen.

“Welke keus maak je als iemand andere waarden heeft?”

Haar advies is concreet: “Creëer een teamnorm. Spreek met elkaar af: wat is onze standaard voor kwaliteit, waarvoor gebruiken we AI nu wel en niet, wanneer herzien we dit besluit in verband met vernieuwingen, en welke ethische en morele bezwaren heeft het bedrijf zelf?” Zo ontstaat een gezamenlijk vertrekpunt, ook voor medewerkers die het niet met iedere keuze eens zijn.

Daarna beginnen volgens Swenne de echte gesprekken. “Welke keus maak je als iemand andere waarden heeft? Beloon je iemand die moe op werk komt omdat hij of zij ’s nachts heeft doorgewerkt? Straf je iemand die vanuit ethische of milieuoverwegingen geen AI gebruikt? Dit verschilt per bedrijf en keuzes moeten in lijn met de organisatie- en teamnormen gemaakt worden.”

Niet iedereen hoeft AI-specialist te worden

Ook medewerkers ruimte geven om nieuwe AI-vaardigheden te ontwikkelen vraagt om duidelijke keuzes. In veel organisaties blijft experimenteren met AI beperkt tot het verstrekken van een Copilot-licentie, merkt Swenne. Dat is een bruikbare eerste stap, maar een onvolledig plan.

Het helpt om al vroeg vast te stellen welke AI-rollen een team werkelijk nodig heeft. Daarbij ziet zij een belangrijke rol voor geavanceerde AI-gebruikers die bijvoorbeeld agents kunnen bouwen en als contactpersoon fungeren voor AI DevOps-teams wanneer processen opnieuw worden uitgedacht en ingericht op basis van AI.

Zo hoeft niet iedereen dezelfde tijd in technische ontwikkeling te steken. “De rest van het team is AI-gebruiker. Zij moeten bijvoorbeeld prompts kunnen schrijven, agents gebruiken en uitkomsten kritisch kunnen checken. Door deze scheiding te maken kan een groot deel van het team grotendeels door waar ze mee bezig waren en verklein je het vraagstuk over ‘prioritijd’.”

Naast een duidelijke rolverdeling is prioritering essentieel. “In plaats van iedereen elk idee dat in hen opkomt op te laten pakken, helpt het om vanuit een backlog usecases te prioriteren op basis van verwachte impact en haalbaarheid.”

Deze aanpak bevordert de samenwerking en zorgt voor meer focus, terwijl er binnen het team tegelijkertijd meer ruimte ontstaat voor training en AI-adoptie.

Welke taken blijven er straks over voor mensen?

Van Puijenbroek merkt dat veel HR-professionals nog vooral kijken naar wat bestaande AI-tools voor hen kunnen betekenen, terwijl de grotere veranderingen volgens hem elders liggen. Zo ziet hij geregeld te hoge verwachtingen van Copilot Chat. De tool kan inderdaad bestaand werk verbeteren en versnellen, maar hij noemt die toepassing tegelijkertijd ‘slechts een basale tool, het topje van de ijsberg’.

“Copilot is een prima start én slechts het begin”

“Het is zaak om complete HR-processen opnieuw uit te denken en in te richten, zowel technisch en organisatorisch als gedragsmatig. Daarbij zijn twee ontwerpprincipes belangrijk: processen ontwerpen vanuit de mogelijkheden die AI biedt en mensen alleen nog taken laten uitvoeren waar zij waarde toevoegen.”

Dat vraagt volgens hem vaak om andere technologie dan Copilot alleen. Hij geeft HR-professionals daarom een aantal vragen mee: “Copilot is een prima start én slechts het begin. Vervolgvragen zijn: welk HR-proces gaan we als eerste op basis van de mogelijkheden die AI biedt opnieuw ontwerpen en inrichten? Welk beperkt aantal taken blijft in dat proces over voor de mens? Hoeveel mensen hebben we dan nog nodig en met welke skills? Wat doen we met de capaciteit die vrijkomt?”

Zelf aan de slag: ontwerp een HR-proces opnieuw met AI

Hoe zou een HR-proces eruitzien als je het vandaag helemaal opnieuw mocht ontwerpen, met AI als uitgangspunt? Gido van Puijenbroek deelt een praktische prompt waarmee HR-professionals dit zelf kunnen verkennen:

“Ontwerp als AI HR Process Design specialist een volledig AI-native (HR-proces naar keuze) vanaf een blanco vel. Laat per stap zien wat AI autonoom uitvoert, waar AI ondersteunt en waar de mens essentieel blijft. Denk AI-first: behoud menselijke interventie alleen waar die aantoonbaar waarde toevoegt of wettelijk vereist is. Presenteer het als een slide-ready end-to-end workflow, inclusief impact op rollen.”

LEES OOK:

• People Analytics Lead Alex Hellemons, Vanderlande: “Eerst de basis stevig op orde, dan AI daadwerkelijk inzetten”
• Mattijs Mol, VP HR Technology bij Wärtsilä: “Doe People Analytics met en voor de business, niet voor HR”
• Voorbij efficiëntie: wanneer is AI echt succesvol?

Wekelijks ook de CHRO-nieuwsbrief ontvangen? 7000 HR-leiders gingen u voor!