Een top-down verplichting van AI werkt vaak niet, omdat de beste toepassingen vaak van de werkvloer komen. Effectiever is het om medewerkers te faciliteren om zelf te experimenteren en hun successen vervolgens binnen de organisatie te verspreiden. Dit creëert een duurzamere en innovatievere AI-cultuur.

Wat er aan de hand is

De discussie over hoe organisaties AI moeten omarmen is in volle gang. Moet het gebruik worden afgedwongen vanuit de top, of juist worden gestimuleerd vanuit de medewerkers? Volgens een column op Sprout, gebaseerd op gesprekken met bestuurders, is er brede overeenstemming dat een bottom-up benadering vaak effectiever is. De kloof tussen de boardroom en de werkvloer is groot; bestuurders weten vaak niet waar tijd bespaard kan worden of waar frustraties zitten die met automatisering kunnen worden opgelost. Uit cijfers in het artikel blijkt dat slechts één op de zes Nederlandse werknemers wordt gevraagd welke werkzaamheden met AI geautomatiseerd kunnen worden. Onder universitair opgeleide professionals is dat minder dan 25 procent. Toch sluit dit een gemengde aanpak niet uit. Bas van der Veldt, CEO van softwarebedrijf Afas, stelt dat sommige veranderingen pas tot stand komen als ze worden afgedwongen, zoals het volledig afschaffen van printers om digitaal werken te verplichten. Hij adviseert: “wees hard op de inhoud en zacht op de mens.”

Wat dit betekent

Voor ondernemers en leidinggevenden betekent dit dat een puur controlerende of verplichtende aanpak rond AI waarschijnlijk niet de gewenste innovatie en adoptie oplevert. Het risico is dat AI wordt gezien als een extra taak of controle-instrument, in plaats van een hulpmiddel. De cijfers tonen aan dat er een groot onbenut potentieel is: het merendeel van de medewerkers wordt niet eens om hun ideeën gevraagd. Dit terwijl zij het dichtst bij de dagelijkse processen staan en vaak het beste weten waar winst te behalen valt. De trend dat grote bedrijven zoals Accenture AI-gebruik zelfs koppelen aan promoties, zoals in het artikel wordt genoemd, onderstreept de druk om mee te gaan, maar roept ook de vraag op of dit leidt tot zinvol gebruik of alleen tot het halen van targets.

Hoe je dit kunt toepassen

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie. Het kernidee is om ruimte te creëren voor experimenten en successen van onderaf te verspreiden, in plaats van alles voor te schrijven.

Als je een klein team aanstuurt, begin dan niet met regels, maar met een vraag. Organiseer een korte sessie waarin je vraagt: “Welke repetitieve taak kost jou de meeste tijd en denk je dat een AI-tool zou kunnen versnellen?” Geef een medewerker vervolgens de ruimte en een klein budget (bijvoorbeeld een ChatGPT Plus-abonnement) om dit een maand uit te proberen en de resultaten te delen.

Als je groeit en processen wilt standaardiseren, kun je leren van het voorbeeld van Afas. Wees “hard op de inhoud”: stel een duidelijke nieuwe norm, zoals “alle notulen worden voortaan automatisch samengevat met AI”. Maar wees “zacht op de mens”: bied training aan, erken de leercurve en vier de eerste successen. Forceer niet alles tegelijk, maar kies één duidelijk proces om te veranderen.

Als je merkt dat ervaren medewerkers terughoudend zijn, koppel AI dan niet aan prestatiedruk, maar aan gemak en kwaliteit. Laat een enthousiaste collega demonstreren hoe hij AI gebruikt om eerste versies van rapporten te schrijven of complexe e-mails helderder te formuleren. Focus op hoe het hun expertise versterkt in plaats van vervangt.

Als je succesvolle experimenten ziet ontstaan, zorg er dan voor dat die kennis niet in één afdeling blijft. Vraag de medewerker die een goede toepassing heeft gevonden om dit in een korte video of presentatie uit te leggen aan andere teams. Zo wordt innovatie van binnenuit opgeschaald en ontstaat er een cultuur van delen.

Bron: Sprout