AI vraagt ander gedrag. Maar vooral: gedrag dat kan blijven veranderen

Nieuwe technologie verandert systemen, data, werkwijzen en gedrag. Maar welk gedrag nodig is, staat niet vast. AI blijft zich ontwikkelen. AI-readiness is dus geen toestand die je één keer bereikt. Het vraagt om lerend vermogen.

Een gesprek met een AI-professor maakte dat deze week heel concreet. Hij werkt aan een AI-toepassing voor beleidsvraagstukken bij de overheid. Daarbij is het niet genoeg dat AI een antwoord geeft. Als AI een antwoord genereert, moet zichtbaar blijven waarop dat antwoord is gebaseerd, waar bronnen elkaar tegenspreken en waar menselijke interpretatie nodig blijft.

Om dat mogelijk te maken, is het belangrijk dat informatie gestructureerd wordt opgeslagen. Veel beleid is nu vastgelegd in teksten die vooral bedoeld zijn om door mensen gelezen te worden. Als AI er betrouwbaar mee moet kunnen werken, vraagt dat dus iets van de manier waarop mensen informatie vastleggen en structureren.

Dat vraagt vandaag al ander gedrag van beleidsmedewerkers. Ze moeten informatie zo vastleggen dat de chatbot die goed kan gebruiken. En ze moeten anders leren werken met die chatbot: gerichter vragen stellen, controleren op welke beleidsstukken een antwoord is gebaseerd en herkennen wanneer menselijke interpretatie of besluitvorming nodig blijft.

Maar morgen vraagt AI weer iets anders van ons. Misschien verschuift ons werk dan van zelf informatie verwerken naar het beoordelen van AI-uitkomsten. Misschien verandert daardoor ook opnieuw wat we van mensen verwachten.

En daar zit voor mij de echte veranderopgave. We moeten steeds opnieuw onderzoeken wat AI van ons werk vraagt en of de aannames waarop we dat werk hebben ingericht nog kloppen.

Dat raakt aan double-loop learning. Niet alleen: wat moeten we anders doen om het beter te laten werken? Maar ook: waarom doen we het eigenlijk op deze manier, en klopt dat uitgangspunt nog? Dat vraagt om experimenteren, feedback ophalen, reflecteren en bijstellen. En vooral: zorgen dat wat daaruit geleerd wordt ook echt iets verandert in hoe de organisatie werkt. Hoe het gedrag er uit ziet op momenten dat het spannend wordt..

Daar worden de drie dingen waar we binnen TLAB aan bouwen belangrijk:

Powerful leadership geeft richting en ruimte om te leren.
Strong teams maken leren onderdeel van het dagelijkse werk.
Een wendbare organisatie zorgt dat inzichten ook echt landen in hoe de organisatie werkt.

Daar ligt volgens mij de veranderopgave rondom AI: zorgen dat organisaties niet alleen met de verandering van vandaag kunnen dealen, maar ook klaar zijn om morgen opnieuw te leren en aan te passen. Te kunnen blijven transformeren.

Had ik al gezegd dat verandermanager weleens een van de belangrijkste rollen richting 2030 kan worden?

We implementeren verandering. En we bouwen verandervermogen.

Heleen de Kievith | Senior Consultant TLAB