Hieronder delen coauteurs Melissa Valentine en Michael Bernstein vijf belangrijke inzichten uit hun nieuwe boek: Flash Teams: leiding geven aan de toekomst van AI– Verbeterd, on-demand werk.
Melissa is universitair hoofddocent managementwetenschappen aan Stanford University, waar ze mededirecteur is van het Center for Work, Technology, and Organization. Michael is universitair hoofddocent computerwetenschappen aan Stanford, waar hij een Bass University Fellow is. Van beiden is hun werk opgenomen in belangrijke publicaties, waaronder De New York Times En Bedraad.
Wat is het grote idee?
Heb je ooit gewenst dat je jouw versie van de Avengers op het werk kon samenstellen? Dat is eigenlijk wat het betekent om een Flash Team te bouwen. Het samenbrengen van de juiste groep experts op precies het juiste moment om een lastige, belangrijke taak aan te pakken is voor hedendaagse leiders een realistisch, herhaalbaar doel geworden – ontsloten door krachtige nieuwe technologische hulpmiddelen die de organisatiestrategie verbeteren.
1. Er zijn overal en altijd experts
Een van de grootste mentaliteitsveranderingen van flashteams is de erkenning dat er voldoende expertise is. Managers zijn getraind om dat te denken inhuren een expert heeft wekenlang vacatures, sollicitatiegesprekken en goedkeuringen nodig. Maar welke expertise u ook nodig heeft, u heeft er waarschijnlijk binnen enkele minuten toegang toe, en niet binnen maanden.
Een oprichter van een start-up ter waarde van $ 35 miljoen vertelde ons dat hij een klant had die opnieuw moest bedenken hoe hij een geliefde speelgoedtruck kon verkopen nadat hun winkels waren gesloten. Met behulp van de flashteam-aanpak vond hij al snel een voormalige McKinsey-partner in de detailhandel, iemand van Toys R Us Corporate Development en een aanbodexpert van Amazon. Ze hadden elkaar nog nooit eerder ontmoet, maar ze presteerden zo goed dat de klant hen opnieuw inhuurde om de uitvoering te verzorgen.
Diezelfde snelheid hebben we ook in onze klaslokalen laten zien. Ik heb studenten gevraagd een professionele ontwerper van Upwork in te huren en binnen 80 minuten een voltooid teamlogo te krijgen. Elke keer hebben ze het gedaan.
“Technologie verlaagt de transactiekosten voor het vinden, doorlichten en bijeenroepen van experts.”
Leiders kunnen niet langer aannemen dat talent een knelpunt is. Zodra je het herkent deskundige overvloedkun je projecten anders gaan ontwerpen: grotere uitdagingen aangaan, sneller experimenteren en expertise inschakelen op het moment dat dat nodig is. Hierdoor verschuiven managers van het vrezen van schaars of moeilijk te vinden talent naar het orkestreren van overvloedig talent.
Dit is mogelijk omdat moderne online arbeidsmarkten en digitale platforms de infrastructuur vormen. Ze bieden toegang tot miljoenen professionals over de hele wereld, reputatiesystemen die u helpen de kwaliteit te beoordelen, en snelle contract- en betalingssystemen die wrijving wegnemen. Technologie verlaagt de transactiekosten voor het vinden, doorlichten en bijeenroepen van experts, zodat leiders kunnen handelen op basis van de overvloed die al beschikbaar is. We leven in een economie van overvloed aan deskundigen. Met de juiste mindset en tools kun je de juiste mensen op precies het juiste moment bijeenbrengen.
2. AI kan je helpen bij het ontwerpen van teams en organisaties
Het verbazingwekkende aan het hebben van flashteams is dat je, omdat ze met behulp van computers zijn gemaakt, plotseling de mogelijkheid hebt om AI te helpen bij het ontwerpen van je organisatie: hoe je personeel moet inzetten, hoe je moet samenwerken en wanneer je je moet aanpassen. Als gevolg hiervan kunnen we veel problemen oplossen die organisatorische en bestuurlijke blinde vlekken zijn. We hebben het hier niet over theorie, maar over praktische knoppen die managers doorgaans op tafel laten liggen.
AI kan invloed uitoefenen op de manier waarop onze teams en organisaties zijn gestructureerd en functioneren:
- Hoe zou dit team moeten samenwerken?
- Moeten we horizontaal leiderschap hebben of een steile hiërarchie afdwingen?
- Wie zou eigenlijk in dit team moeten zitten, of geschikt zijn voor dit project?
Veel van de beslissingen die nodig zijn om een effectief team op te bouwen, kunnen worden ondersteund door AI-inzichten. Als mensen hebben we de neiging om te weinig te onderzoeken. We proberen niet genoeg opties. We proberen een paar verschillende dingen, kijken wat lijkt te werken, en dan zeggen we: “Ja, lijkt goed.” Maar zo komen we in een sleur terecht.
Met AI plus flashteams instrumenteer je de basis en geef je het systeem toestemming om kleine experimenten voor te stellen, zoals:
- Probeer deze week een Direct Responsible Individual (DRI) voor beslissingen.
- Draai één lid voor frisse ogen.
- Verkort stand-ups en voeg een asynchrone check halverwege de week toe.
Als het verbeteringen oplevert, leert de AI het te behouden; als het niet helpt, gooit de AI het misschien weg. Naarmate mensen zich aansluiten of afstappen, passen de aanbevelingen zich aan. Dit soort dingen geven ons bestuurlijke superkrachten. AI-ondersteunde flashteams kunnen dit mogelijk maken.
3. Managementklassiekers zijn nog steeds klassiek, alleen opnieuw bedacht.
In sommige opzichten klinken flashteams als iets gloednieuws – on-demand experts, AI-tools, dynamische organigrammen – maar de managementklassiekers zijn nog steeds klassiekers. Ze zien er gewoon een beetje anders uit in deze nieuwe wereld.
Neem projectmanagement. In ons onderzoek hebben we honderden flashteams bestudeerd. De beste teams slaagden niet alleen omdat ze over de juiste experts beschikten. Ze slaagden daarin omdat een teammanager ervoor zorgde dat de stukken bij elkaar kwamen: overdrachten synchroniseren, informatie transparant houden en ervoor zorgen dat de visie van de klant verbonden bleef met de dagelijkse werkzaamheden van het team. Eén ingenieur vertelde ons ronduit: “De PM (projectmanager) maakt of breekt het team.”
Of leiderschap. In een van onze experimenten, toen een klant halverwege het project plotseling de vereisten veranderde, waren de teams die floreerden niet de teams met de meest flitsende experts. Zij waren degenen waar een leider tussenbeide kwam om verschillende perspectieven te integreren, prioriteiten opnieuw in evenwicht te brengen en de groep te helpen zich snel aan te passen. Leiderschap – het vermogen om te inspireren, te coördineren en zich aan te passen – is nog steeds van belang, misschien wel meer dan ooit.
“Flashteams blazen tijdloze managementvaardigheden nieuw leven in.”
En integratie. Zelfs als de rol duidelijk is, komt er elke dag onverwachte complexiteit naar voren. Iemand levert niets op, of twee rollen conflicteren, of het werk komt rommelig binnen. Dat is de resterende complexiteit die alleen managers kunnen oplossen. In één geval had een team dat gedichten schreef voor een kaartspel prachtige maar niet bij elkaar passende resultaten. Al snel verheven ze één persoon tot Chief Poetry Officer voor een dag – net lang genoeg om de delen tot een samenhangend geheel te integreren. Dat is een opnieuw vormgegeven hiërarchie: tijdelijk, lichtgewicht, maar cruciaal.
Met flashteams ondersteunen digitale tools klassieke managementfuncties. Platforms zoals Slack of projectdashboards geven managers realtime inzicht in het hele team. Met AI-compatibele systemen kunnen leiders zien wanneer overdrachten mislukken, aanpassingen van de workflow aanbevelen of zelfs verschillende teamconfiguraties simuleren voordat u zich vastlegt. De menselijke kunsten van leiderschap, integratie en projectmanagement worden versterkt.
Flashteams blazen tijdloze managementvaardigheden nieuw leven in. De tools mogen dan modern zijn, maar de fundamenten – helder leiderschap, goede coördinatie, doordachte integratie – zijn nog steeds wat een team maakt of breekt.
4. AI-orgsimulaties en organisatorische ‘wat als’-vragen.
Flash-teams openen deze ongelooflijke kans om een ‘wat-als-machine’ te hebben:
- Wat als we het team op deze manier zouden organiseren? Zou het team beter of slechter werken?
- Wat als we deze persoon in het team zouden opnemen? Zou dat helpen?
- Wat als we ons opsplitsen in twee kleinere eenheden? Zouden we sneller handelen en betere beslissingen nemen?
Stel je voor dat je een manager bent en snel een concreet voorproefje krijgt van wat er zou kunnen gebeuren: wat er mis zou kunnen gaan, wat waarschijnlijk zal verbeteren en wat nog erger kan worden. Dit is mogelijk door het slim toepassen van grote taalmodellen, zoals ChatGPT. Met deze nieuwe generatie AI’s kunnen we lichtgewicht simulaties van jouw organisatie maken. Stel je een digitale tweeling voor: kleine digitale kopieën van iedereen in je team die ongeveer hetzelfde handelen en zich gedragen als zij. Met deze simulaties kunt u de digitale tweeling van uw team of organisatie in verschillende configuraties plaatsen (het team opnieuw configureren, samenwerkingsregels wijzigen, enzovoort) en kijken of de coördinatie soepeler verloopt.
Dit is mogelijk via generatieve agenten. Dit zijn AI-agenten die mensen simuleren op basis van een beetje kennis over hen. Misschien voer je een klein interview met iedereen in het team en gebruik je dat om een digitale tweeling van hen te maken, of misschien stemt iedereen ermee in om een stukje van je historische Slack of e-mail te gebruiken om een digitale tweeling van je team te maken. Als je dat eenmaal hebt, kan je team een dynamisch, doorzoekbaar object worden: je stelt een vraag, voert een snel scenario uit en kijkt hoe het uitpakt. Het is een snelle, plausibele repetitie – een ‘wat als’.
“Dit is mogelijk door het slim toepassen van grote taalmodellen, zoals ChatGPT.”
Op deze manier kunnen we ook vroegtijdige waarschuwingssignalen voor een team opvangen. Het stelt leiders in staat om aan te geven of een team waarschijnlijk uiteenvalt – of ze niet meer willen samenwerken – door ongeveer 60 tot 90 seconden van hun chat te gebruiken. Een klein kijkje in de manier waarop mensen communiceren en coördineren kan verrassend sterke signalen onthullen. Plots kunnen we voorspellen of dit team als geweldige langetermijnpartners zal werken, of dat we ze moeten heroverwegen. Het lijkt bijna op organisatorisch speeddaten.
Stel je voor dat je de superkracht hebt om organisatorische ‘wat als’-situaties te creëren. Het geeft je deze geweldige managementsandbox. Flash-teams veranderen uw organisatie in een veilige, bevraagbare ‘wat-als’-machine, zodat u een prototype van de structuur kunt maken voordat u zich eraan vastlegt.
5. Je hebt al een Flash Teams-toolbox
Je hoeft geen doctoraat in kunstmatige intelligentie te hebben om deze dingen te doen. U kunt het vandaag nog doen, zonder aangepaste software. Het enige dat u nodig hebt, is het idee en toegang tot een modern groottaalmodel zoals ChatGPT. Het blijkt dat alles wat we maandenlang handmatig moesten coderen, direct door een LLM kan worden gegenereerd, als je maar specifiek kunt zijn over wat je nodig hebt.
AI kan u helpen uw team te ontwerpen of te verfijnen. Eén optie is om een geavanceerde graad in computerwetenschappen te behalen en meer te leren over netwerken van meerarmige bandieten, en deze vervolgens intern op te bouwen. Maar de andere optie is om gewoon een spreadsheet bij te houden waarin u bijhoudt hoe het gaat en welke managementbeslissingen u tot nu toe heeft genomen. Voer dat in GPT-5 in, vraag het om deze aanpak te implementeren, en het zal al het rekenwerk voor u doen.
Geniet van onze volledige bibliotheek met Book Bites – gelezen door de auteurs! – in de Volgende Big Idea-app.
Dit artikel verscheen oorspronkelijk in Volgende grote ideeënclub tijdschrift en is met toestemming herdrukt.
