Over dit boek

Kunstmatige intelligentie, duurzaam ondernemen, grensoverschrijdend gedrag: speel jij in op alle kansen en bedreigingen van de trends van 2025?

• Moeten wij ook AI inzetten in onze organisatie?

• Komt het nog goed met de arbeidsmarkt?

• Is cybercrime echt zo’n bedreiging?

• Hoe kunnen we rekening houden met geopolitieke conflicten?

De experts in dit boek beschrijven de dertien belangrijkste actuele technologische, economische en maatschappelijke trends. Aan de hand van overtuigende feiten en argumenten, en aansprekende voorbeelden laten ze zien wat jij kunt doen. Want niets doen is geen optie.

Met medewerking van Jan Adriaanse, Job van den Berg, Maarten Brand, Maria Genova, Remy Gieling, Erik in ’t Groen, Jeroen Hindriks, Christel van den Horst, Hans van der Loo, Kirsten de Roo, Frank Schurink, André van Straten, Floris Venneman, Frits Verhoef, Marieke van Voorn en Annemie Webers.

Inhoud

Alles wordt anders in 2025, toch?

1 Teaming als manier om het potentieel van je teams optimaal te benutten
STOP TEAMBUILDING, START BUILDING TEAMS

2 De opkomst van AI-agents en de toekomst van werk
VAN ASSISTENT NAAR GEAUTOMATISEERDE PROCESSEN

3 Het belang van proactief beleid over seksualiteit en intimiteit
VAN TABOE NAAR BELEID

4 Structureel medewerkers werven in plaats van ad hoc
‘WIJ ZOEKEN PERSONEEL’

5 Cybercrime, de grootste en onzichtbaarste dreiging
HOE VOORKOM JE HACKS EN GEVOELIGE DATALEKKEN?

6 Creativiteit als overlevingsstrategie in het digitale tijdperk
OVERLEVEN BEGINT IN DE ZANDBAK

7 De noodzaak van soft skills (tot) in de bestuurskamer
WEET JIJ WAT DE BRON IS VAN ONGENOEGEN, ONGEMAK EN ONMACHT IN JOUW ORGANISATIE?

8 Andere eigendomsstructuren voor echt maatschappelijk ondernemen
NATUURLIJK MOETEN INVESTEERDERS BELOOND, MAAR DAT HEEFT EEN GRENS

9 Een gezonde werk-privébalans vereist verminderen privédruk werknemers
PRIVÉSTRESS MOET UIT DE TABOESFEER

10 De acceptatie van generatie Z als waardevolle medewerkers
KIJK IN DE SPIEGEL VAN GENERATIE Z

11 Onvermijdelijke externe problemen vereisen dat je rekening houdt met zwaar weer
DOEMDENKEN VERGROOT JE KANS OP SUCCES

12 VERGRIJZING, DE OLIFANT IN DE KAMER
De noodzaak om snel in te spelen op de vergrijzing

13 Integriteitsschendingen vereisen actie van managers en bestuurders
MAAK VAN INTEGRITEIT EEN INSPIRATIEKRACHT

Onder redactie

Managementtrends 2025

Alles wat je moet weten om in te spelen op de uitdagingen van morgen

Digitale editie

Uitgeverij Haystack

www.haystack.nl

needle@haystack.nl

Auteurs: Jan Adriaanse, Job van den Berg, Maarten Brand, Maria Genova, Remy Gieling, Jeroen Hindriks, Christel van den Horst, Erik in ’t Groen, Hans van der Loo, Kirsten de Roo, Frank Schurink, André van Straten, Floris Venneman, Frits Verhoef, Marieke van Voorn en Annemie Webers

Samenstelling en redactie: Susan van Ass en Geerhard Bolte

Corrector: Job van Dijk

Vormgeving omslag: Jessica Wieberdink

ISBN 9789461266354

NUR 800

BISAC BUS041000 en BUS086000

Thema KJC

© 2024 Uitgeverij Haystack

Niets uit deze uitgave mag worden verveelvoudigd en/of openbaar gemaakt zonder schriftelijke toestemming van de uitgever. Hoewel dit boek met veel zorg is samengesteld, aanvaardt schrijver noch uitgever enige aansprakelijkheid voor schade ontstaan door eventuele fouten en/of onvolkomenheden in dit boek.

Alles wordt anders in 2025, toch?

Verandert alles echt sneller dan voorheen? Als je moderne managementdenkers mag geloven, dan is onze tijd de meest dynamische ooit. Globalisering, sociale media, kunstmatige intelligentie, klimaatverandering, politieke conflicten: ondernemers en leidinggevenden hebben nog nooit in de geschiedenis over zo veel horden moeten springen. Onzin, zeggen anderen. Deze doemdenkers leiden aan chronocentrisme, de irrationele denkfout om te denken dat het heden belangrijker is dan het verleden of de toekomst. Denk je eens in hoe groot de uitdagingen waren als je in de vorige eeuw een bedrijf of een ministerie moest leiden, met wereldoorlogen en de opkomst van computers, om maar wat te noemen. Wie heeft er gelijk?

Niemand natuurlijk. De vergelijking is een valse analogie. Je kunt veranderingen in het verleden niet zomaar vergelijken met veranderingen in het heden, net zomin als je het werk van Vincent van Gogh zomaar kunt vergelijken met dat van Jeff Koons. De roep om begrip voor het tempo van alle veranderingen is niettemin begrijpelijk. Net als je historische voorgangers sta je als manager of ondernemer op dit moment voor lastige uitdagingen en deel je de frustratie dat je de toekomst niet kunnen voorspellen. Escaleert het conflict in Oekraïne of eindigt het met een handdruk tussen Poetin en Zelensky? Ontwricht kunstmatige intelligentie onze ondernemingen of krijgen we de tijd om er langzaam aan te wennen? Een antwoord op deze vragen is niet mogelijk, maar dat wil niet zeggen dat nadenken over de vragen en de antwoorden niet zinvol is, integendeel.

Als je weet dat er een conflict is tussen twee staten, kun je erover nadenken hoe dat jou en jouw organisatie kan beïnvloeden: zie je kansen? Risico’s? Het is aan de ene kant frustrerend dat je de toekomst niet kunt voorspellen, maar het is aan de andere kant uitdagend dat je de toekomst mag voorspellen. De auteurs in dit boek hebben dit in elk geval vol enthousiasme gedaan. Elke auteur heeft zijn verrekijker gericht op de toekomst van zijn favoriete vakgebied; vergrijzing, kunstmatige intelligentie, cybercrime, creativiteit, generaties, klimaatverandering en andere belangrijke thema’s die in elke werkkamer met koeienletters op een whiteboard zouden moeten staan.

Wat de auteurs in dit boek zonder uitzondering delen, is de weigering om pasklare oplossingen te geven voor de problemen die zij signaleren. Sterker nog: ze zadelen jou, de lezer, op met het huiswerk. Als je al het gevoel had dat je leeft in een tijdperk van veranderingen, dan zorgen de dertien artikelen van trendwatchers in dit boek ervoor dat je angsten slechts worden vergroot. Er is werk aan de winkel, waarschuwen ze: als je wilt overleven, moet je nu in actie komen. In de woorden van Tony Robbins: ‘Over een jaar zou je willen dat je vandaag was begonnen.’

De samenstellers

1
Teaming als manier om het potentieel van je teams optimaal te benutten

STOP TEAMBUILDING, START BUILDING TEAMS

De afgelopen decennia heeft in onze organisaties een stiekeme revolutie plaatsgevonden. Teams zijn ongemerkt een vanzelfsprekendheid geworden. Tegelijkertijd blijven de prestaties van teams achter. Om de kans van teams te benutten, moeten ze de aandacht krijgen die ze verdienen: met teaming.

Door Hans van der Loo

Bijna iedereen in Nederland werkt momenteel in teamverband. Het percentage in Nederland bedraagt 94 procent. Met als paradoxaal gegeven dat het overgrote merendeel van de teamprestaties ver achterblijft bij de verwachtingen. Onderzoekers spreken in dit verband van 80 procent van de gevallen. Het gevolg: het werken in teamverband komt in een kwaad daglicht te staan. Menselijk potentieel blijft onderbenut en prestaties blijven achter. De boosdoeners van de teleurstellende teamprestaties zijn achterhaalde ideeën over het karakter van teams, maar vooral ook een schrijnend gebrek aan aandacht voor het optimaal functioneren van teams. Om hier verandering in te brengen, heeft de Amerikaanse hoogleraar Amy Edmondson een veelbelovend concept ontwikkeld. Zij spreekt niet langer over teams, maar over ‘teaming’. Kort gezegd: werk aan je team, zodat je team vervolgens beter kan gaan werken.

De nieuwe realiteit van samenwerken

De oplossing van alle actuele maatschappelijke opgaven vraagt om een bundeling van krachten. Werken staat steeds vaker gelijk aan samenwerken. Want alleen met samenwerken zijn versneld leren, creatief innoveren en beter presteren mogelijk. Het gaat bij werken in teamverband overigens niet alleen om het verhogen van de harde output. Ook verhoogd werkgeluk is een belangrijke reden om in teams te werken. Het maken van verbinding is een van de belangrijkste bronnen van menselijk floreren.

De nieuwe realiteit van samenwerken staat in het teken van kleine en dynamische, betrekkelijk zelfstandig opererende, maar tegelijkertijd nauw met elkaar verbonden teams. Deze zijn dynamischer dan ooit. Teams lijken steeds vaker uit het niets te ontstaan en worden na gedane arbeid weer snel ontbonden. Met andere woorden, het zijn pop-up teams. Ze zijn vloeibaar geworden en spiegelen zich aan de dynamiek van hun omgeving. Daarmee verschillen ze van de reguliere teams die we vanouds tegenkwamen. Die werden juist gekenmerkt door stabiliteit en vaste patronen. Nog een ander verschil met vroeger: niet alleen werken we toenemend in teamverband, ook is het aantal teams waarvan we gelijktijdig deel uitmaken fors toegenomen. Hogeropgeleide professionals werken gemiddeld in acht teams tegelijkertijd. Het ‘multi-teammembership’ is inmiddels een trend. Een laatste nieuwe ontwikkeling: samenwerking gebeurt steeds minder in van elkaar afgesloten teams waartussen weinig grensverkeer bestaat. Eigentijdse teams zijn onderdeel van fluïde netwerken. Organisaties krijgen bijgevolg het aanzien van een ‘team of teams’: een verzameling met elkaar verbonden teams die het kloppend hart vormen van een organisatie (zie ook kader 1, Team of teams).

Het egeleffect – een stekelige paradox

Wellicht vraag je je inmiddels af waarom al die nieuwe aandacht voor teams nodig is. De mens is immers van nature gewend om met elkaar in betrekkelijk kleine eenheden samen te werken. Dat vermogen tot samenwerking was altijd al een perfect overlevingsmechanisme. Het bood van oudsher een groot voordeel in de strijd met veel krachtiger roofdieren. Ga maar na: wanneer je als eenzaam oermens een hongerig roofdier tegenkwam, was de kans om opgegeten te worden 100 procent. Was je met zijn tweeën, dan daalde die kans tot 50 procent (ervan uitgaande dat het roofdier geen honger had voor twee). Hoe groter de groep waarin je je bevond, hoe kleiner de kans om opgepeuzeld te worden. Anders gezegd, er zit veiligheid in aantallen. Door je bij groepen aan te sluiten, vergroot je de kans op overleven. We kennen hierdoor een innerlijke drang om ‘erbij te horen’. Omgekeerd bestaat er ook een oerangst om buitengesloten te worden. Vanouds stond dit laatste gelijk aan een doodvonnis.

Er is ook een keerzijde aan dit verhaal: samenwerken in groepen is lang niet altijd even makkelijk. Sterker nog, het kan bijzonder uitputtend en stressvol zijn. Los van afstemmingsproblemen, verschillende belangen en communicatieruis is het ook zo dat er naast de genetische voorbestemming om ons met elkaar te verbinden ook nog sprake is van een andere oerdrang om ons juist te verbijzonderen. We willen niet alleen maar samen dingen doen, maar ook anders en uniek zijn. We willen eigen ideeën naar voren brengen, eigen keuzes maken en eigen bijdragen leveren. Zeker in de huidige tijd willen we als individu gezien, gehoord en gewaardeerd worden. Mens zijn is meer dan opgaan in de kudde. Er is in dit verband een treffende vergelijking met egels gemaakt. Wanneer die het koud hebben, kruipen ze bij elkaar om hun lichaamswarmte te delen. Maar zodra ze dat doen bezeren ze zich aan elkaars stekels. Dus gaan ze weer uit elkaar om aan de pijn te ontkomen. Deze slingerbeweging van aantrekking en afstoting zien we ook bij mensen. Ook wij zijn onderhevig aan het egeleffect. De hang naar verbondenheid wordt steevast afgewisseld met het verlangen naar eigenheid.

Ambivalente houding jegens teams

De zojuist besproken egelparadox verklaart tevens waarom de liefde voor teams op zijn minst ambivalent genoemd kan worden. Ja, we hebben teams nodig. Maar nee, we staan er ook sceptisch tegenover. Zo bleek ook uit de antwoorden van honderden werkenden in ons land, toen ik hen naar hun associaties met teams vroeg. Er kwamen heel wat positieve antwoorden mijn kant op. Teams werden geassocieerd met vriendschap, warmte, familierelaties, vertrouwen, flow en ga zo maar door. Maar er waren nog veel meer – maar liefst viermaal zo veel – negatieve reacties. Die gingen over middelmaat, verkokering, onderlinge frustraties en ruzies, manipulatief gedrag en gevoelens van sociale en psychologische onveiligheid. Je ziet de positieve en negatieve associaties in de twee wordclouds.

Positieve en negatieve associaties met teams

De ambivalente houding jegens teams is niet van vandaag of gisteren. Hoewel de term al eeuwen in gebruik was – het woord ‘team’ stamt uit de zestiende eeuw en verwees oorspronkelijk naar een span trekdieren – werd er aan het begin van de twintigste eeuw, toen moderne organisatievormen en managementtechnieken werden uitgevonden, zo min mogelijk naar verwezen (zie figuur 2).

Samenwerking in teams vanaf het begin van de twintigste eeuw

Werken in teamverband werd toentertijd met argwaan bekeken en steevast verguisd. Het werd gezien als een nutteloos overblijfsel uit voor-moderne tijden, waarin mensen gewend waren om in vastomlijnde gemeenschappen (denk aan ambachten en gilden) te werken. De industriële revolutie was bedoeld om met deze eeuwenoude traditie te breken. Arbeiders werden geacht om voortaan specifieke deeltaken uit te voeren onder strikte supervisie van managers. Op het werken in teams rustte een taboe. Ze werden gezien als bronnen van ‘sociaal luieren’ en broeinesten van socialistische gedachten. Arbeiders werden geacht hun arbeidshandelingen los van elkaar te verrichten. Sociale contacten, zoals praten of lachen, waren niet toegestaan. Zelfs naar elkaar glimlachen werd niet op prijs gesteld.

In de loop van de vorige eeuw zou hier met name door toedoen van twee wereldoorlogen, waarin teamwerk ineens wel van levensbelang was, geleidelijk verandering in komen. Maar nooit kwam het aantal mensen dat in teamverband werkte boven de dertig procent. Zoals je in de grafiek kunt zien schommelde het aantal mensen dat in teamverband werkt in de jaren tachtig slechts rond de twintig procent. Pas vanaf de jaren negentig van de vorige eeuw komt hier verandering in en zien we het werken in teamverband pijlsnel toenemen. Waarom dat zo was? Omdat de behoefte tot intensieve samenwerking groter werd in een alsmaar dynamischer, onzekerder en complexer wordende omgeving. Maar ook omdat nieuwe technologische mogelijkheden om samen te werken werden verspreid. En niet te vergeten, omdat mensen naar meer verbinding op het werk verlangden. In je uppie achter de lopende band staan of opgesloten zitten in een hokje – de spreekwoordelijke ‘cublicle’ – is niet bepaald de meest stimulerende werkomgeving. Om de vereiste dynamiek en sociale contacten te realiseren heb je samenwerking en verbinding met anderen nodig.

De hamvraag: wat is de definitie van teams?

In de inleiding constateerde ik al dat het werken in teamverband de afgelopen decennia alsmaar belangrijker is geworden. Werken is tegenwoordig synoniem met samenwerken in teams. Die laatste zijn overigens in rap tempo van gedaante veranderd. Teams zijn niet langer de stabiele en scherp afgebakende eenheden van weleer. Ze zijn dynamisch geworden en veranderen afhankelijk van de situatie en de te verrichten opgaven van samenstelling en vorm. Bovendien vloeien ze ook steeds vaker in elkaar over. Nog een ander kenmerk van eigentijds teamwerk: mensen zijn doorgaans lid van meerdere teams tegelijk. Al deze ontwikkelingen vragen erom dat we met een frisse blik naar teams leren kijken. En niet alleen dat. Het is ook hoog tijd om een aantal in de praktijk vaak ‘vergeten’ basisprincipes van teams in ere te herstellen.

Daarmee kom ik tevens toe aan de hamvraag die ik tot nu toe onbesproken heb gelaten: wat verstaan we precies onder een team? Want teams zijn een bijzondere vorm van samenwerken. Daarnaast kennen we ook aanduidingen als afdelingen, collectieven, eenheden, gezelschappen, groepen, kringen of ordes. Ook kom je tegenwoordig steeds vaker coole termen als chapter, crew, heist, squad, hub of tribe tegen. Dus nogmaals, wat bedoelen we wanneer we over teams spreken? Op die vraag kan ik een helder antwoord geven, dat is gebaseerd op de inmiddels klassiek geworden omschrijving van de (inmiddels overleden) Harvard-professor Richard Hackman:

‘Een team is een groep mensen van een begrensde omvang die over een gemeenschappelijk doel beschikken en die voor het verrichten van hun werk afhankelijk van elkaar zijn’.

In deze omschrijving staan drie principes centraal: omvang, gemeenschappelijke opgave en wederzijdse afhankelijkheid. Dat zijn drie cruciale principes die noodzakelijk zijn om teams van de grond te krijgen. Vergelijk het met de ontwerpeisen die je aan een auto stelt. Die moet op zijn minst over een paar wielen, een motor en een carrosserie beschikken. Anders gaat hij niet rijden. Zo is het ook met teams: die moeten op zijn minst aan de genoemde drie principes voldoen. Ze maken deel uit van de as waar het in het team om draait. Ik loop de drie principes stuk voor stuk langs en probeer te beschrijven aan welke randvoorwaarde elk van die principes moet voldoen om succesvol te zijn.

Principe #1: Houd het klein!

Het eerste principe heeft te maken met de omvang van teams. Het is wellicht de meest onderschatte en in de lucht geslagen, maar tegelijkertijd ook meest belangrijke randvoorwaarde om teams te kunnen laten floreren. Wat is namelijk het geval? Teams dijen alsmaar uit. Niet zelden kom ik teams met dertig, veertig of nog veel meer leden tegen (een team van de politie spande de kroon: op een gegeven moment kwamen meer dan driehonderd mensen de zaal inlopen: ‘Team Almelo’). Het probleem bij een grote groep is dat de kwaliteit van onderlinge relaties afneemt naarmate teams groter worden (zie kader 2, Relatie-explosie).

Team of teams

Hoe tover je een leger met hiërarchische commando- en controlestructuren om tot een kluwen snel, soepel en slagvaardig met elkaar samenwerkende teams? Dat was de vraag waarvoor de Amerikaanse generaal Stanley McChrystal zich tijdens de oorlogen in Irak en Afghanistan gesteld zag. De reden van zijn bezorgdheid: ondanks de superieure bewapening en de professionaliteit van de soldaten kreeg het leger geen vat op de ogenschijnlijk zwakkere tegenstander. Integendeel, de kleine en zelfstandig opererende cellen van Iraakse en Afghaanse strijders wisten het Amerikaanse leger keer op keer pijn te doen. Lange tijd bestond de standaardreflex uit het nóg fanatieker en met nóg meer middelen voortzetten van de bestaande aanpak. Meer mankracht, zwaardere wapens en de nieuwste technologie. Daarmee moest het lukken. Maar telkens liep dit uit op nieuwe decepties. Totdat McChrystal en de zijnen erachter kwamen dat de verkokerde en vertragende ‘harkstructuur’ van het Amerikaanse leger de grootste belemmering was van succes op het slagveld. Die traditionele structuur paste bij oorlogsvoering die vroeg om een legerapparaat dat vooraf bepaald beleid volgens de regels uitvoerde. Maar in een omgeving die werd gekenmerkt door dynamiek, onzekerheid en complexiteit was behoefte aan snelle, wendbare en betrekkelijk zelfstandig opererende teams. McChrystal besloot om te investeren in dit soort teams, en niet zonder resultaat, onder andere in de strijd tegen Al Qaida in Irak.

Relatie-explosie

Een rekenkundige formule die afkomstig is uit de netwerktheorie maakt duidelijk waarom grote teams niet werken. De formule luidt: n(n-1)/2. Oftewel: het aantal mogelijke relaties is een afgeleide van het aantal teamleden (n) vermenigvuldigd met het aantal min één (n-1) gedeeld door twee. Een voorbeeld: in een team met 5 leden is het aantal mogelijke relaties waar je rekening mee moet houden 5x4/2 = 10. Dat is nog te doen, zou je zeggen. Maar neem nu een team met 20 leden. Dan stijgt het aantal relaties explosief tot 190 (reken maar na). Laat staan in nóg grotere teams…

Wat zie je in (te) grote teams gebeuren? Omdat het onmogelijk is dat iedereen met iedereen relaties onderhoudt, ontstaan er invloedrijke knooppunten in teamrelaties. Deze monopoliseren als het ware de teamrelaties, terwijl de rest er maar een beetje bij bungelt. De effecten op teamprestaties zijn voor beide partijen negatief. Teamleden die als knooppunt fungeren, lopen gerede kans om overbelast te raken. Onderzoek van de Amerikaanse professor Rob Cross geeft aan dat in teams gemiddeld 3 tot 5 procent van de leden zo’n 20 tot 35 procent van de taken op zich neemt. De kans dat zulke ‘teamtoppers’ ten onder gaan aan stress en burn-out is levensgroot. Tegenover de overbelasting van enkelen staat de onderbenutting van velen. Zij hebben het gevoel niet gelijkwaardig mee te doen. Het gevolg: afschuiven van verantwoordelijkheden, duiken voor problemen, geen stap harder lopen dan nodig is en het zich beperken tot gemakzuchtige oplossingen.

Bestaat er zoiets als een ideale teamomvang? Jazeker! Experts spreken vaak van een bandbreedte tussen de vijf en negen teamleden. Hoe is het in Nederland gesteld qua ideale omvang? Minder dan de helft (42 procent) van alle teams voldoet aan de ideale omvang. Een bijna even groot percentage teams is groter (40 procent) en telt 11 of meer leden. Een opmerkelijk feit: 18 procent van alle teams is juist kleiner dan wenselijk: ze bestaan uit 1 tot 4 leden. Waarom dat laatste een probleem is? Omdat bij een geringe omvang de kans op diversiteit afneemt. En die is in deze tijd van onzekerheid en vernieuwingen nu juist gewenst. De conclusie: houd je team klein, maar ook weer niet te klein.

Principe #2: focus op een gedeelde opgave

Het lijkt een open deur: om goed met elkaar te kunnen samenwerken, moet je over gemeenschappelijke doelen beschikken en gedeelde opgaven nastreven. Maar pas op, uit onderzoek blijkt dat bijna een derde van de teams (31 procent) zich hier niet aan houdt. Op basis van praktijkervaringen denk ik dat dit percentage in werkelijkheid nog hoger ligt. In nogal wat teams regeert de waan van de dag en bepalen individuen hun eigen prioriteiten. Ook al bestaan er op papier vastgelegde doelen, toch doet iedereen vervolgens maar wat. Wat ik in de praktijk zoal tegenkom: abstracte en vage doelen, een reeks aan doelen waartussen weinig of geen prioriteiten zijn gesteld, niet op elkaar afgestemde doelen en volledig op het eigen functioneren van het team gerichte doelen (alsof er geen afnemers zijn). Het gemis aan een gezamenlijk doel werkt in alle gevallen verlagend op teamprestaties. Doelen fungeren namelijk als belangrijke magneten. Ze oefenen een onweerstaanbare kracht uit en dagen mensen uit. Volgens de speltheoreticus en Nobelprijswinnaar Thomas Schelling worden gezamenlijke acties vanuit het doel ‘achterwaarts’ gecreëerd. Als mensen eenmaal over een gedeelde opgave beschikken, proberen ze vervolgens vanuit het doel terug te denken om te bepalen welke acties daarvoor nodig zijn en hoe ze hun activiteiten op elkaar kunnen afstemmen.

Hoe kun je de focus op een gedeelde opgave op teamniveau goed aanpakken? Door allereerst doordrongen te zijn van de urgentie van een vraagstuk, een idee of een ambitie. Het gaat hierbij om een diepgeworteld verlangen om iets (buitengewoons) te realiseren. In dit verband wordt tegenwoordig meestal van een ‘purpose’ gesproken. Als die helder is, dan ben je er nog niet. De droom die je met elkaar geformuleerd hebt, moet vervolgens in een concrete opgave worden vertaald. Om vervolgens goed met elkaar na te denken over de noodzakelijke rollen en het te vertonen gedrag. Heb je dat allemaal scherp in beeld, dan is het tijd voor de allerlaatste stap: het verbinden van teamopgaven met persoonlijke doelen. Alleen dan weet je of er voldoende focus in het team en onder de teamleden aanwezig is.

Principe #3: ga na of je samen écht sterker staat

Over samenwerking doen heel wat clichés de ronde. Zo hoor ik nogal eens de kreet dat ‘we samen sterker staan’. Of dat ‘we moeten streven naar synergie’: één plus één is immers drie. Maar is dat ook zo? Soms wel, maar vaak ook niet.

Het werken aan gedeelde opgaven geeft zeker voldoening, maar dan moet het wel zo zijn dat de geleverde prestaties zonder de inbreng van anderen niet tot stand zouden zijn gekomen. Synergie is, met andere woorden, een gevolg van wederzijdse afhankelijkheid. Maar juist die ontbreekt volgens werkenden in maar liefst 39 procent van de gevallen. De betreffende personen geven aan dat teamwerk hen helemaal niet productiever maakt. Sterker nog, ze hadden meer kunnen bieden wanneer ze in hun eentje aan de slag waren gegaan. In de praktijk zie je vaak gebeuren dat teams als ordeningsprincipe en niet als productieve eenheden fungeren. Mensen zijn dan van hogerhand in een team gestopt, omdat het voor managers overzichtelijk of makkelijk (denk bijvoorbeeld aan het gemak van een groot team bij roostering) is, maar niet omdat de leden beter en sneller gaan werken of bijvoorbeeld gelukkiger worden in een goed presterend team. Hoewel opwekkende geluiden over ‘teamflow’ klinken, wordt het teamwerk in de praktijk vooral als ballast ervaren.

Heeft het zin om de wederzijdse afhankelijkheid in teams doelbewust te stimuleren? Ja en nee. Ja, omdat het soms echt niet anders kan. De vraagstukken zijn van dien aard, dat je wel met elkaar moet samenwerken. Slimme managers of teamleiders kunnen hier ook sturend in optreden: als er te weinig onderlinge betrokkenheid is, stellen zij eenvoudigweg hogere ambities. Dan gaan mensen vanzelf meer samenwerken. Tenzij managers of teamleiders zich onvoldoende realiseren dat teamwerk tot betere prestaties kan leiden of dat de teamleden zich nog niet eerder in intensieve samenwerking hebben bekwaamd – men is dan als het ware onbewust onbekwaam in het samenwerken (gezien het eerdergenoemde feit dat teams een eeuw lang met argwaan zijn bejegend is dat niet zo vreemd). Soms is het antwoord op de vraag of wederzijdse afhankelijkheid moet worden gestimuleerd simpelweg nee. Dat is bijvoorbeeld zo wanneer er met de beste wil van de wereld geen wederzijdse afhankelijkheden binnen een groep te ontdekken zijn. Je kunt mensen dan beter op individuele basis aan de slag laten gaan.

Nog een laatste punt: wederzijdse afhankelijkheid beperkt zich niet tot de relaties binnen een team. Ook tussen teams is sprake van toenemende afhankelijkheden. We spreken in dit verband van ‘boundary spanning’ of ‘cross-functionele samenwerking’. In het licht van bestaande gewoontes om je op te sluiten in eigen silo’s en teams, is het doorbreken van grenzen vaak best wel spannend. Het leidt tot werkvormen die binnen fluïde netwerken tot stand komen en waarvoor vaak geen kant-en-klare blauwdruk bestaat. Wendbaarheid, experimenteren en leren zijn dan ook belangrijke vereisten om aan de eisen van nieuwe afhankelijkheden tegemoet te komen.

Teaming: werken aan je team om je team te laten werken

Stop teambuilding, start building teams, dat is mijn advies. Met als voornaamste boodschap: beperk je aandacht voor teams niet tot afzonderlijke teamuitjes of heisessies waarbij de klokken gelijk worden gezet en de banden worden aangehaald. Besteed continu aandacht aan het reilen en zeilen van je team. Bedenk dat er in de omgeving voortdurend nieuwe opgaven en uitdagingen spelen. Maar ook dat de interne groepsdynamiek steeds weer opnieuw aandacht behoeft. Nogal wat teamleiders hebben het vaak achteloos over het wisselen van ‘poppetjes’ als ze het hebben over een nieuwe teamsamenstelling. Om te weten wat het effect van zulke wisselingen op teamprestaties kan zijn, hoef je alleen maar naar de wereld van sportteams te kijken. De gevolgen van de wisseling van een enkele speler in een voetbalteam zijn vaak groter dan men denkt (laat staan dat er meerdere spelers gewisseld worden). Het vergt veel vaardigheden om nieuw samengestelde teams te laten aanhaken bij oude prestaties of liever nog, om te proberen om nóg betere prestaties te kunnen realiseren.

Die continue aandacht voor teams wordt tegenwoordig ook wel als ‘teaming’ omschreven. Een werkwoord in plaats van een zelfstandig voornaamwoord. De term staat voor de mix van inspanningen die nodig zijn om dynamische teams onder grote druk snel, soepel en succesvol te laten samenwerken. Teaming staat voor continu werken aan je team om je team beter te laten werken. Teaming is met name van belang wanneer je in complexe en innovatieve omgevingen werkt. Wanneer je te maken hebt met vloeibare teamvormen als

projectteams, taskforces of scrumteams. Maar ook met start-upteams. Of met allerlei vormen van crisisteams: spoedeisende diensten in ziekenhuizen, flexibel in te zetten eenheden bij de politie of in het leger. Maar ook ‘on the spot’ gevormde teams om maatschappelijke crises (energiecrisis, stikstofcrisis, arbeidsmarktcrisis, woningmarktcrisis) snel, soepel en slagvaardig op te lossen.

Het zal duidelijk zijn dat teaming niet iets is wat je zomaar tussendoor doet. Ook is het niet iets tijdelijks, zoals bij teamcoaching meestal het geval is. Teamcoaches worden vaak ingevlogen om zieke teams snel beter te maken. Net als een arts. Teaming betekent echter dat je continu bezig bent met het onderhoud en de perfectionering van je team. Daarbij doe je er goed aan om te beginnen met het invullen van de eerdergenoemde randvoorwaarden. Want zolang dat niet gebeurt, gaat je team echt niet vliegen.

Praktijkvoorbeelden van geslaagde teaming

De afgelopen jaren ben ik in organisaties veel voorbeelden tegengekomen van geslaagde teaming. Bijvoorbeeld in een ziekenhuis, als het ging om het ontwikkelen van een levensreddende app in de beginfase van corona. Maar ook op de spoedeisende hulp (SEH) van ziekenhuizen. Zoals je kunt lezen in het eerste kader komen we teaming ook tegen in het leger: om te beginnen bij commando’s die altijd al een dynamische en projectmatige inslag hebben gehad. Maar ook in het reguliere leger, zoals het eerdergenoemde voorbeeld van het ‘Team of Teams’ binnen het Amerikaanse leger (zie kader) liet zien. Teaming zien we ook in optimaal functionerende crisisteams. In meerdere boeken heeft de Amerikaanse hoogleraar leiderschap Amy Edmondson in dit verband verwezen naar de reeks van succesvolle interventies bij een mijnramp in Chili.

Ook een sector waarin teaming een vast gegeven is geworden: de wereld van de professionele sport. Wielrennen. Autoracen. Voetbal. Over sportteams wordt door bedrijfsmanagers vaak nogal eens neerbuigend gedaan. ‘Voetballers zitten in een vast team’, wist een HR-directeur mij ooit te vertellen. ‘Dat is een veel simpelere realiteit dan waar wij mee te maken hebben.’ Hij kon er niet verder naast zitten. Door blessures, schorsingen en transfers is het een voortdurend komen en gaan van spelers. Zelfs tijdens de wedstrijd is het gebruikelijk dat bijna het halve team wordt gewisseld. Hoe complex en dynamisch wil je het hebben?

Managementsamenvatting

•Stel alleen teams in als ze iets toevoegen voor de leden en de organisatie.

•Teams functioneren niet vanzelf, ze vereisen continue aandacht oftewel teaming.

•Wees je bewust van de egelparadox: mensen zijn zowel samenwerkers als solisten.

•Houd het team compact: streef naar 5 tot 9 leden.

•Zorg voor een gedeelde opgave.

•Vergewis je ervan dat teamleden afhankelijk van elkaar zijn (en dat ook zo voelen) om de teamopgaven te realiseren.

Over de auteur

Hans van der Loo is dé expert in Nederland als het gaat om sociale en psychologische veiligheid, zelfmotivatie en werken aan dynamische teams (‘teaming’). Hij heeft hierover meerdere bestsellers geschreven. Zijn aanpak is een combinatie van wetenschappelijke onderbouwing en hands-on daadkracht. Daarbij gaat hij ervan uit dat mensen zelf het initiatief tot verandering en prestatieverbetering nemen. Het samen met elkaar bepalen van de beste oplossingen, de systematische en weloverwogen toepassing van kleine en gerichte prikkels (‘nudges’) en bewuste beïnvloeding door voorbeeldgedrag zijn de ingrediënten waarvan Hans gebruikmaakt. Dit alles voorzien van een flinke dosis positieve energie, onderbouwde kennis en een speelse attitude. Van der Loo heeft een brede interesse, zo schreef hij ook het boek Taylor Swift, waarin hij beschrijft hoe zij zich heeft kunnen ontwikkelen tot een muzikaal, maatschappelijk en zakelijk fenomeen.

2
De opkomst van AI-agents en de toekomst van werk

VAN ASSISTENT NAAR GEAUTOMATISEERDE PROCESSEN

De opkomst van generatieve AI en zogenaamde ‘AI-agents’ markeert een nieuw tijdperk in de manier waarop organisaties opereren. Hoewel ChatGPT en soortgelijke chatbots veel aandacht hebben gekregen, zijn ze slechts het topje van de ijsberg als het gaat om de mogelijkheden van AI om bedrijfsprocessen te transformeren. Managers moeten verder kijken dan deze tools als persoonlijke ‘productiviteitsboosters’ en de potentie van AI-agents omarmen om processen te automatiseren en zo de efficiëntie te verhogen, kwaliteit te verbeteren en concurrentievoordeel te behalen.

Door Job van den Berg en Remy Gieling

De opkomst van generieke AI-chatbots zoals ChatGPT, Copilot, Claude en Gemini heeft een golf van interesse en enthousiasme teweeggebracht. Deze tools zijn nuttig voor een breed scala aan tekstgerelateerde taken. Of het nu gaat om het schrijven van boeiende LinkedIn-posts, het analyseren van complexe rapporten, het uitwerken van vergadernotities of het snel beantwoorden van e-mails; deze AI-assistenten hebben hun waarde bewezen. Onderzoek van het Amerikaanse Massachusetts Institute of Technology toont zelfs aan dat professionals met de juiste vaardigheden en prompts dankzij deze tools tot 37 procent efficiënter kunnen werken en meer voldoening kunnen halen uit hun dagelijkse taken.

Het is belangrijk op te merken dat deze AI-chatbots in wezen persoonlijke assistenten zijn. Met een betaalbaar abonnement en een online cursus kan vrijwel iedereen ongekende resultaten behalen. Echter, veel mensen vergeten dat de onderliggende technologie veel verder reikt dan wat deze chatbots op dit moment bieden. Hoewel ze ongelooflijk nuttig zijn, hebben deze generieke bots ook hun beperkingen. Het zijn uitstekende generalisten met een brede maar oppervlakkige kennis, maar ze schieten tekort als het gaat om specialistische taken. Om tot zinvolle resultaten te komen, moeten gebruikers ze voortdurend voeden met uitgebreide informatie. Dat realiseert de gemiddelde professional zich niet, waardoor ze niet zelden teleurgesteld zijn over de uitkomsten en het praktisch nut.

Een ander aspect waarin deze bots tekortschieten, is hun schrijfstijl. Doordat ze zijn getraind op enorme hoeveelheden gegevens van het publieke internet, produceren ze een soort gemiddelde eenheidsworst aan tekst, als een gepureerde groentesoep van woorden. Om ze jouw persoonlijke stijl of die van je organisatie aan te leren, zijn uitgebreide instructies of finetuning van het model vereist. Dit proces van hertrainen en bijscholen is gelukkig iets waar de onderliggende technologie uitstekend geschikt voor is.

En hier ligt de ware kracht van de technologie achter deze chatbots. Grote taalmodellen zijn in staat om complexe processen te automatiseren die momenteel door mensen achter een bureau worden uitgevoerd. Het menselijke werkproces bestaat vaak uit het vergaren van kennis, het nemen van beslissingen, het uitvoeren van taken en het communiceren over de resultaten. Met de juiste instelling en training kunnen AI-modellen deze stappen nabootsen en zo hele werkstromen automatiseren.

De sleutel ligt in het zorgvuldig afstemmen en trainen van deze modellen op specifieke domeinen en taken. Door ze te voeden met de juiste gegevens, ze te trainen in de gewenste schrijfstijl en ze te integreren in bestaande systemen en processen, kunnen organisaties de ware potentie van deze technologie ontsluiten. Het gaat niet alleen om het boosten van individuele productiviteit, maar om het transformeren van hele bedrijfsprocessen. Met de juiste benadering kunnen AI-taalmodellen organisaties helpen efficiënter te werken, kosten te besparen en innovatie te stimuleren. Het is aan leiders om voorbij de hype van chatbots te kijken en de strategische mogelijkheden van deze technologie te omarmen.

De komst van de AI-agents

AI-agents zijn geavanceerde systemen die in staat zijn om complexe taken autonoom uit te voeren. In tegenstelling tot generieke chatbots, kunnen AI-agents worden getraind en afgestemd op specifieke bedrijfsprocessen en -niches. Door het analyseren van enorme hoeveelheden data, het begrijpen van context en het toepassen van geavanceerde algoritmen, kunnen AI-agents taken overnemen die voorheen menselijke interventie vereisten.

Bij techbedrijven in Silicon Valley, het epicentrum van AI-innovatie, heerst een ongekend optimisme over de opkomst van AI-agents. Van gespecialiseerde AI-assistenten die complexe werkstromen automatiseren tot geavanceerde conversationele interfaces die menselijke interactie nabootsen, de mogelijkheden lijken eindeloos. Begrippen als ‘embeddings’, ‘context length’ en ‘chain-of-thought prompting’ zijn gemeengoed geworden in de bestuurskamers, want wie de mogelijkheden van de technologie écht wil kunnen vatten moet ook weten hoe de motor zijn werk doet. Er heerst een diepgewortelde overtuiging dat AI-agents niet alleen individuele productiviteit zullen verhogen, maar hele industrieën zullen transformeren. Met miljarden aan investeringen en enkele van ‘s werelds scherpste geesten die aan deze technologie werken, lijkt deze volgende AI-revolutie vanuit Silicon Valley in een stroomversnelling te raken.

Hoewel Robotic Process Automation (RPA) al jaren bestaat als een manier om bedrijfsprocessen te automatiseren, heeft het zijn beperkingen gehad. RPA volgt een rigide, regelgebaseerde aanpak waarbij de stappen in een proces exact moeten worden gevolgd. Het is in wezen domme automatisering, niet in staat om zich aan te passen aan de weerbarstige en onvoorspelbare aard van de echte wereld. Bedrijven opereren zelden in een perfect gestroomlijnd universum waarin iedereen zich conformeert aan een vastgestelde flow. In plaats daarvan leiden pogingen om mensen en processen in een keurslijf te dwingen vaak tot Kafka-achtige taferelen van frustratie en inefficiëntie. Hier bieden gespecialiseerde generatieve AI-modellen in combinatie met AI-agents een veelbelovende oplossing. Door de flexibiliteit en het aanpassingsvermogen van AI in te zetten, kunnen organisaties intelligente procesautomatisering realiseren. Deze benadering stelt systemen in staat om te leren van gegevens, zich aan te passen aan veranderende omstandigheden en menselijke input te interpreteren, waardoor ze effectiever kunnen navigeren in de complexiteit van de echte wereld. Met de opkomst van deze geavanceerde AI-technologieën staan we aan de vooravond van een nieuw tijdperk, waarin procesautomatisering niet alleen efficiënter wordt, maar ook intelligenter en wendbaarder.

De toekomst van werk

De integratie van AI-agents in bedrijfsprocessen zal onvermijdelijk gevolgen hebben voor de arbeidsmarkt. Naarmate meer taken worden geautomatiseerd, zullen sommige functies overbodig worden. Het is echter cruciaal voor managers om te erkennen dat de opkomst van AI-agents niet noodzakelijkerwijs leidt tot massaal banenverlies, maar eerder tot een verschuiving in de aard van werk.

In plaats van AI te zien als een bedreiging, moeten bedrijven het omarmen als een hulpmiddel om hun medewerkers in staat te stellen zich te richten op taken met een hogere waarde. Door routinematige en repetitieve taken te automatiseren, kunnen medewerkers zich richten op strategische, creatieve en empathische rollen die moeilijker te automatiseren zijn. Dit vereist investeringen in bij- en omscholing om ervoor te zorgen dat medewerkers over de vaardigheden beschikken die nodig zijn om te gedijen in een AI-gestuurde werkomgeving.

Bovendien, zelfs als AI-agents bepaalde functies overnemen, blijven getalenteerde medewerkers van cruciaal belang voor organisatorisch succes. In een krappe arbeidsmarkt zijn het de mensen die innovatie, groei en concurrentievoordeel stimuleren. Bedrijven die hun getalenteerde medewerkers koesteren en hen in staat stellen samen te werken met AI-agents, zullen beter gepositioneerd zijn om te slagen.

Hoewel er veel bezorgdheid bestaat over het potentiële banenverlies als gevolg van de opkomst van generatieve AI, schetst onderzoek van onderzoeksbureau Forrester een veel rooskleuriger beeld. Volgens de bevindingen zal generatieve AI uiteindelijk tot 4,5 keer meer banen opleveren dan er zullen verdwijnen. Dit optimisme is geworteld in de aanname dat, hoewel sommige functies door automatisering overbodig kunnen worden, de ambities en groeiplannen van bedrijven niet zullen verdwijnen. In feite kan de verhoogde efficiëntie en productiviteit die door AI mogelijk wordt gemaakt, organisaties in staat stellen te expanderen en nieuwe initiatieven na te streven, wat leidt tot het ontstaan van nieuwe functies en verantwoordelijkheden.

Bovendien brengt de integratie van generatieve AI in bedrijfsprocessen een reeks geheel nieuwe beroepen met zich mee. Nu organisaties deze technologie omarmen, neemt de vraag toe naar gespecialiseerde professionals zoals AI-ethici, die ervoor moeten zorgen dat AI-systemen op een verantwoorde en onbevooroordeelde manier worden ontwikkeld en ingezet. Prompt engineers zullen een cruciale rol spelen bij het ontwerpen en optimaliseren van de interacties tussen mensen en AI, terwijl model evaluators de prestaties en uitkomsten van AI-modellen zullen beoordelen en bewaken. Daarnaast zullen AI-trainers onmisbaar zijn bij het afstemmen en bijscholen van AI-systemen met domeinspecifieke kennis. Deze opkomende rollen onderstrepen het feit dat generatieve AI niet alleen banen vervangt, maar ook nieuwe mogelijkheden creëert voor professionals om waarde te bieden in het AI-tijdperk.

Implementatie van AI-agents

Hoewel applicaties zoals ChatGPT eenvoudig te gebruiken zijn, vereist het werken met de onderliggende taalmodellen veel technisch vakmanschap. Het is cruciaal dat leiders beseffen dat de succesvolle implementatie van deze technologie geen kwestie is van het openen van een magische toverdoos, maar eerder een kwestie van het toepassen van diepgaande technische kennis en expertise. Het effectief inzetten van taalmodellen vereist een grondig begrip van de architectuur, training en afstemming van deze systemen, evenals de vaardigheid om ze te integreren in bestaande bedrijfsprocessen en infrastructuren.

Het ontwikkelen en onderhouden van op taalmodellen gebaseerde oplossingen is een complexe onderneming die gespecialiseerde vaardigheden vereist. Het gaat niet alleen om het schrijven van code, maar ook om het navigeren door uitdagingen zoals gegevensbeheer, modeloptimalisatie en het waarborgen van betrouwbaarheid en schaalbaarheid. Organisaties die taalmodellen willen benutten, moeten investeren in het aantrekken en cultiveren van technisch talent dat de nuances van deze technologie begrijpt en effectief kan toepassen. Door de juiste expertise in huis te hebben, kunnen bedrijven de volledige waarde van taalmodellen ontsluiten en ze inzetten op manieren die zinvolle bedrijfsresultaten opleveren.

Het koppelen van de API van OpenAI of een andere cloudprovider van taalmodellen is een relatief eenvoudig proces. Met slechts een paar regels code kunnen ontwikkelaars communicatie tot stand brengen tussen hun applicaties en deze krachtige AI-systemen. De echte uitdaging ligt echter in het vinden van de juiste antwoorden – een proces dat bekend staat als informatie retrieval. Taalmodellen zijn ongelooflijk bekwaam in het genereren van overtuigende en vloeiende tekst, maar ze kunnen soms worstelen met het onderscheiden van feiten en fictie. Dit fenomeen, bekend als hallucinatie, doet zich voor wanneer een model ongegronde of onjuiste informatie genereert die klinkt alsof het waar zou kunnen zijn.

Om effectief te zijn, moeten op een taalmodel gebaseerde systemen in staat zijn om nauwkeurig relevante informatie op te halen en samen te vatten, zonder afbreuk te doen aan de waarheidsgetrouwheid. Dit vereist zorgvuldige afstemming van de modellen, evenals de implementatie van robuuste mechanismen voor het filteren en valideren van gegenereerde uitvoer. Technieken zoals semantische zoekopdrachten, entiteitherkenning en sentimentanalyse kunnen helpen bij het verbeteren van de nauwkeurigheid van informatie retrieval. Door te investeren in geavanceerde strategieën hiervoor, kunnen organisaties de kracht van taalmodellen benutten terwijl ze de risico’s van hallucinatie minimaliseren, wat leidt tot betrouwbaardere en bruikbaardere AI-gestuurde oplossingen.

Hoewel de voordelen van het gebruik van taalmodellen aanzienlijk zijn, brengt het implementeren van deze technologie aanzienlijke kosten met zich mee. Elke vraag die wordt gesteld en elk antwoord dat wordt gegenereerd, vereist rekenkracht en dus energie. Voor de meeste bedrijven die nog geen eigen AI-infrastructuur hebben, vindt dit proces plaats in de cloud, waar providers betaling per gebruik in rekening brengen. Naarmate de complexiteit en het volume van interacties toenemen, kunnen de kosten snel oplopen, wat potentieel een belemmering vormt voor grootschalige adoptie.

Om deze uitdaging aan te gaan, hebben organisaties experts nodig die de modellen zo efficiënt mogelijk kunnen ontwikkelen en implementeren. Door de prompts zorgvuldig te ontwikkelen, onnodige tokens te elimineren en de modellen af te stemmen op specifieke taken, kunnen deskundigen het aantal benodigde woord-eenheden (tokens) minimaliseren en zo de kosten drukken. Deze aanpak is niet alleen gunstig voor het budget van een organisatie, maar draagt ook bij aan duurzaamheidsdoelstellingen door het energieverbruik te verminderen. Het is echter belangrijk om deze kosten af te wegen tegen de potentiële voordelen. Een proces dat voorheen arbeidsintensief was wanneer het door een mens werd uitgevoerd, kan nu worden geautomatiseerd, wat resulteert in 24/7 beschikbaarheid, consistente kwaliteit, verminderde wervingsinspanningen en verbeterde schaalbaarheid. Bovendien worden deze systemen in de loop van de tijd steeds intelligenter, waardoor hun waarde alleen maar toeneemt. Voor veel organisaties zullen de langetermijnvoordelen van het omarmen van taalmodellen zwaarder wegen dan de initiële kosten, waardoor investeringen in deze transformatieve technologie de moeite waard zijn.

Om de voordelen van AI-agents te realiseren, moeten managers een strategische en doordachte benadering hanteren bij de implementatie ervan. Dit begint met het identificeren van processen die het meest baat hebben bij automatisering – processen die arbeidsintensief, repetitief of foutgevoelig zijn.

Vervolgens moeten bedrijven investeren in de ontwikkeling of verwerving van AI-agents die specifiek zijn afgestemd op deze processen. Bijvoorbeeld het trainen van AI-modellen met bedrijfsspecifieke gegevens, het integreren van agents in bestaande systemen en het instellen van governance-mechanismen om de prestaties en uitkomsten te bewaken.

Het is ook van vitaal belang om de menselijke factor te overwegen bij de implementatie van AI-agents. Medewerkers moeten worden betrokken bij het proces, met duidelijke communicatie over hoe AI hun rollen zal beïnvloeden en welke kansen er zijn voor groei en ontwikkeling. Training en ondersteuning moeten worden geboden om medewerkers te helpen zich aan te passen en effectief samen te werken met hun digitale tegenhangers.

De ethische overwegingen

Bij het omarmen van AI-agents moeten managers ook rekening houden met de ethische implicaties. AI-systemen zijn slechts zo onbevooroordeeld als de gegevens waarmee ze worden getraind, en er moeten stappen worden ondernomen om ervoor te zorgen dat agents geen bestaande vooroordelen versterken of oneerlijke resultaten genereren.

Transparantie en verantwoording zijn ook cruciaal. Beslissingen en acties van AI-agents moeten verklaarbaar en traceerbaar zijn, met duidelijk gedefinieerde verantwoordelijkheden voor het geval er iets misgaat. Bedrijven moeten bovendien proactief ethische kaders ontwikkelen om de inzet van AI te begeleiden en ervoor te zorgen dat het op een verantwoorde en moreel verantwoorde manier wordt gebruikt.

Concurrentievoordeel

In het huidige zakelijke landschap is het omarmen van AI-agents niet langer een luxe, maar een noodzaak. Naarmate meer organisaties de kracht van AI benutten om hun activiteiten te transformeren, zullen degenen die achterblijven steeds meer concurrentienadeel ondervinden.

Door proactief AI-agents in te zetten, kunnen bedrijven aanzienlijke efficiëntie- en productiviteitswinsten realiseren, waardoor ze beter gepositioneerd zijn om te concurreren in een snel veranderende markt. Bovendien kan het vermogen om geavanceerde AI-mogelijkheden te demonstreren een belangrijk differentiatiepunt zijn, waardoor het vertrouwen van klanten en stakeholders toeneemt.

Managers die voorop willen blijven lopen, moeten bereid zijn om te investeren in AI-agents en de nodige veranderingen in hun organisaties door te voeren. Dit vereist visie, leiderschap en een bereidheid om gebaande paden te verlaten en nieuwe manieren van werken te omarmen.

Contractbeheer en klantondersteuning

Neem bijvoorbeeld het proces van contractbeheer. Een AI-agent kan worden getraind om contracten te analyseren, relevante informatie te extraheren, compliance-problemen te identificeren en zelfs conceptversies van contracten te genereren op basis van specifieke parameters. Dit kan het proces niet alleen stroomlijnen en versnellen, maar ook de consistentie en nauwkeurigheid verbeteren terwijl menselijke fouten worden geminimaliseerd. Op vergelijkbare wijze kunnen AI-agents worden ingezet voor klantondersteuning. Door het begrijpen van klantvragen, het doorzoeken van kennisbanken en het genereren van gepersonaliseerde antwoorden, kunnen AI-agents de responstijden verkorten, de klanttevredenheid verhogen en de werkdruk op menselijke klantenservicemedewerkers verminderen. Dit stelt bedrijven in staat om op te schalen en een superieure klantervaring te bieden zonder evenredig te hoeven investeren in personeel.

Managementsamenvatting

•Speel in op de opkomst van AI-agents.

•AI-agents bieden de mogelijkheid volledige processen te automatiseren.

•Hanteer zowel een strategische, ethische als mensgerichte benadering bij de implementatie.

•Het benutten van AI vergt veel kennis van experts, zorg dat je ze in huis hebt.

•Omarm AI als een transformatieve kracht, en niet slechts als een incrementele verbetering.

Over de auteurs

Job van den Berg en Remy Gieling staan als AI-experts en ondernemers aan de frontlinie van de AI-revolutie. Als oprichters van The AI Group (ai.nl), een toonaangevend AI-adviesbureau, hebben ze talloze organisaties geholpen bij het navigeren door het complexe landschap van kunstmatige intelligentie. Met hun diepgaande expertise en praktische ervaring helpen ze bedrijven om de kracht van AI te benutten voor het transformeren van processen, het verhogen van de efficiëntie en het behalen van concurrentievoordeel. Daarnaast zijn Job en Remy ook de drijvende krachten achter The Automation Group (theautomationgroup.nl), een AI-softwarebouwer die zich richt op het ontwikkelen van geavanceerde AI-oplossingen op maat. Met hun unieke combinatie van technische knowhow, strategisch inzicht en ondernemersgeest zijn Job en Remy ware pioniers in het veld, die organisaties helpen om de mogelijkheden van AI te ontsluiten en zich voor te bereiden op de toekomst van intelligente automatisering. Job en Remy zijn de auteurs van de boeken Kunstmatige intelligentie in 60 minuten, Handboek AI Strategie en Slimmer werken met ChatGPT, Copilot en Gemini.

Dit is het einde van de preview. Koop en download het volledige boek bij je favoriete boekhandel of ga naar haystack.nl voor meer informatie.