Ik sprak onlangs met een marketeer wiens bedrijf Claude aan hun organigram heeft toegevoegd. Niet als grapje, maar als een echte rol, met afgebakende verantwoordelijkheden en een duidelijke plek in de workflow.
Ik moest er eerst om lachen, maar hoe meer ik erbij zat, hoe meer het voelde als een weerspiegeling van wat er al gebeurt binnen veel organisaties, of ze het nu formeel hebben erkend of niet.
Volgens McKinsey is 88% van de organisaties regelmatig gebruiken AI in ten minste één zakelijke functie. Het is duidelijk dat AI niet langer aan de kant blijft staan. Het wordt ingebed in het werk dat we doen.
DONDERDAG
Bij Quantious zien we dit wekelijks in onze interne ‘Thursd-AI’-sessies. Wat begon als een informeel forum voor het delen van aanwijzingen, is uitgegroeid tot iets praktischers: mensen die laten zien hoe ze daadwerkelijk gebruiken AI binnen echte workflows.
Een marketing producent heeft een AI-agent opgezet om concurrentieonderzoek te automatiseren dat vroeger uren duurde. Een projectleider gebruikt het om projecttijdlijnen op te stellen. Door alleen de start- en einddatum op te geven en het uit te voeren werk te beschrijven, worden alle mijlpalen opgebouwd en wordt de tijdlijn ter goedkeuring met het team gedeeld. Individueel zijn de winsten klein, maar collectief geven ze het team meer ademruimte voor creativiteit.
En daarom bleef het idee van het organigram bij mij hangen. Het gaat minder om de titel en meer om de formele erkenning dat AI onderdeel wordt van het bedrijfsmodel.
3 REDENEN OM AI-ROLLEN TE DEFINIËREN
Steeds meer teams definiëren verschillende rollen die AI in hun hele bedrijf vervult. Dit zijn drie redenen waarom het eigenlijk zinvol is.
1. AI IS REEDS IN DE WORKFLOW
AI is niet meer experimenteel; voor veel teams is het gewoon de manier waarop het werk gedaan wordt. Het is ingebed in alledaagse taken zoals het samenvatten van vergaderingen, het opstellen van inhoud en het analyseren van gegevens.
De adoptie van AI is relatief snel verlopen. Ongeveer 55% van de Amerikaanse volwassenen maken al gebruik van generatieve AI, een snellere adoptiecurve dan zowel internet als pc’s in hetzelfde stadium.
Binnen organisaties is het zelfs nog meer ingebed. Eenennegentig procent van de bedrijven meldde dat ze in 2024 ten minste één AI-technologie gebruikten, en werknemers die deze technologie regelmatig gebruiken, melden een besparing van maar liefst 7,5 uur per week op routinetaken.
Die uren worden bespaard door sneller onderzoek, schonere concepten en minder uren worstelen met spreadsheets. Niets daarvan elimineert het werk, maar het comprimeert wel de zeer mechanische delen ervan.
2. AI VLOEIENDHEID WORDT SNEL EEN BELANGRIJKSTE VOOR DE WERKPLAATS
Wat interessant was om te zien, is dat de mensen het krijgen de meeste waarde van AI zijn zelden de meest technische. Zij zijn het meest nieuwsgierig.
Iemand experimenteert met een prompt die hem een uur per week bespaart. Iemand anders bouwt erop voort en vindt een snellere manier om een dataset te analyseren. Binnenkort maakt het hele team gebruik van een slimmere, efficiëntere workflow.
Het voordeel wordt groter als teams delen wat ze leren.
Dat is belangrijk, omdat er een groeiende kloof ontstaat tussen organisaties die AI als een occasioneel hulpmiddel beschouwen en organisaties die het als een mogelijkheid beschouwen. Onderzoek laat zien dat leiders en managers generatieve AI al meerdere keren per week veel vaker gebruiken dan medewerkers in de frontlinie. Daarom richten veel bedrijven zich nu op het opbouwen van een bredere AI-vaardigheid binnen hun teams.
De bedrijven die het snelst bewegen, kopen niet alleen AI-tools. Ze bouwen aan een cultuur waarin werknemers worden aangemoedigd nieuwsgierig te zijn, te experimenteren, hun workflows te delen en uit te zoeken wat het werk daadwerkelijk heeft verbeterd.
3. AI MAAKT RUIMTE VOOR HET WERK DAT MENSEN DAADWERKELIJK ZOUDEN MOETEN DOEN
De zorgen over de vraag of dat wel het geval is, blijven bestaan AI zal bepaalde vaardigheden vervangen. Maar wat we in de praktijk zien, is een beetje anders.
Wanneer AI de vervelende delen van het werk dat we doen afhandelt – de opmaak, de samenvatting, de eerste concepten – geeft het mensen de vrijheid om meer tijd te besteden aan zaken waar het menselijk oordeel er echt toe doet. Strategie, creativiteit en storytelling zijn de werkzaamheden die bedrijven echt vooruit helpen.
Hoe meer AI de mechanische stukjes kenniswerk overneemt, hoe belangrijker die menselijke capaciteiten worden. De echte leiderschapsvraag is dus of de organisatie leert hoe ze het op een dergelijke manier kan gebruiken verbetert daadwerkelijk het werk.
Hoe ziet dit er in de praktijk uit?
Binnen onze eigen workflows bij Quantious verschijnt AI op een paar plaatsen.
Onderzoek. Tools als Perplexity en Waldo helpen ons branchenieuws te synthetiseren, opkomende concurrenten te identificeren en sneller door ruis heen te snijden dan met traditionele zoekopdrachten.
Gegevenswerk. ChatGPT helpt onze teamleden complexe Excel-formules te schrijven, een taak die alleen de spreadsheetexperts van ons team zouden kunnen uitvoeren. Wat vroeger een vervelend gedoe met spreadsheets was, kan nu worden bereikt met een eenvoudige prompt in natuurlijke taal.
Merk stem. Na onze merkvernieuwing hebben we een aangepaste GPT getraind op onze richtlijnen voor spraak en berichten. Het helpt ons de consistentie in alles te behouden, van blogposts tot persmateriaal.
Niets van dit alles vervangt het denken en het oordeel dat ons (menselijke) team naar het werk brengt. We zullen er allemaal aan moeten wennen dat AI een paar plekken in het organigram inneemt. Ze worden gewoon niet uitgenodigd voor het team buiten de locatie.
Lisa Larson-Kelley is oprichter en CEO van Quantious.
