Kunstmatige intelligentie is overal. Het voedt debatten in de bestuurskamer, geeft prioriteiten aan, definieert de toegang tot informatie en stimuleert consumentenervaringen. Maar terwijl AI Het belooft scherpere inzichten en snellere actie, maar versnelt ook de blinde vlekken waar leiders al mee worstelen.
De paradox is deze: AI kan de visie verbreden, maar als het zonder het juiste inzicht wordt gebruikt, vernauwt het de visie. En wanneer deze blinde vlekken de snelheid van de adoptie van AI bereiken, zullen de gevolgen zich vermenigvuldigen.
Ik heb dit in alle sectoren zien gebeuren – via mijn leiderschapsrollen bij Google, Maersk en Diageo, en in het adviseren van leidinggevenden die enkele van ’s werelds grootste organisaties vormgaven. Het patroon is duidelijk: technologie pauzeert niet op blinde plekken. In plaats van ons te waarschuwen, wist het vaak sporen uit – totdat het concurrentievoordeel stilletjes wegglijdt naar commoditisering.
Hier zijn drie manieren waarop AI blinde vlekken groter kan maken en hoe je deze kunt verkleinen.
1. Gegevens zonder context zijn een valse troost
Elke AI wordt gevormd door waartoe hij toegang heeft. Generatieve AI wordt geleid door waarschijnlijkheid. Agentic AI handelt op basis van de gegevens waarop het is getraind. Beide zijn slechts zo nuttig als de context die ze kunnen zien.
Dit is waar de eerste blinde vlek verschijnt: leiders zien de resultaten van AI aan voor de realiteit zelf en vergeten dat het systeem wordt begrensd door zijn input. Een dashboard kan groen oplichten, of een AI kan nauwkeurige antwoorden retourneren, maar precisie zonder context is een valse troost.
Dit voelt misschien als een bekende uitdaging, waarbij het vertrouwen op vaste KPI’s ervoor kan zorgen dat interne vooruitgang overtuigend lijkt, maar geen verbinding maakt met echte verschuivingen in de markt. Ik heb hardwerkende teams in tegengestelde richtingen zien werken: de ene werd beloond voor het vergroten van de mandgrootte door middel van add-ons, de andere bestrafte klanten die bestellingen aanpasten, elkaar annuleerden en klanten wegjaagden.
AI die op deze statistieken zou worden toegepast, zou de verkeerde afstemming alleen maar hebben versterkt. Als bedrijfsregels op een te laag niveau in de organisatie of het proces worden toegepast, zal er sprake zijn van suboptimalisatie. In een AI-context wordt dit op grote schaal toegepast, waardoor inefficiënties in elke geautomatiseerde beslissing worden vastgelegd.
Alle gevallen laten dezelfde valkuil zien: wanneer gegevens uit de context worden gehaald, optimaliseren leiders voor wat kan worden gemeten in plaats van voor wat er toe doet. Beschikbaarheid wordt verward met betrouwbaarheid.
Hoe de dode hoek aan te pakken: Verschuif van het valideren van wat u al bijhoudt naar het onderzoeken van wat u nog niet ziet. Behandel data als een landschap dat moet worden getest, niet als een dashboard dat moet worden bevestigd. Vraag waar tegenstrijdigheden voorkomen, waar signalen conflicteren en waar de randen van het systeem iets anders onthullen dan het centrum. Blinde vlekken worden kleiner als leiders nieuwsgierig genoeg zijn om afwijkingen te onderzoeken in plaats van ze weg te redeneren.
2. Oordeel over uitbesteding verwatert de kernwaarde
Een andere groeiende blinde vlek ontstaat wanneer te veel verantwoordelijkheid bij externe systemen of partners wordt gelegd. AI is krachtig, maar niet neutraal. Als leiders hun oordeel uitbesteden zonder hun eigen expertise terug te geven, lopen ze het risico de waarde uit te hollen die hun bedrijf onderscheidend maakt.
Zie het zo: je hebt persoonlijke kennis, collectieve kennis binnen een bedrijf of instelling, en mondiale kennis. Bedrijven proberen uiteraard collectieve intelligentie te verbinden en te benutten – dus waarom negeren zo velen, als het om AI gaat, de noodzaak om kennis actief te delen, te contextualiseren en bij te werken om deze waardevol te houden?
Ik heb ooit gedebatteerd over een vooraanstaand arts die verantwoordelijk was voor het definiëren van het gebruik van technologie in een regio. Hij legde uit dat hij vertrouwde op zijn vertrouwde röntgenapparaat en dezelfde software die hij sinds eind jaren negentig gebruikte. Hij registreerde zijn zich ontwikkelende inzichten niet als gestructureerde input, noch voerde hij edge-cases terug in het systeem, ervan uitgaande dat updates van leveranciers voldoende waren. Zijn oordeel bleef in zijn hoofd hangen, terwijl de software – en de sector – er niet in slaagden te leren van ervaringen uit de praktijk. In een veld waar beeldherkenning snel vooruitgaat, laat die kloof waarde op tafel liggen en vertraagt het de verspreiding van wat werkt.
Het gaat er niet om om alle AI intern te ontwikkelen, maar om duidelijk te zijn over wat u echt onderscheidt en ervoor te zorgen dat kennis niet wordt weggegeven. Kostenbeheer via het uitbesteden van callcenters kan kwantificeerbare besparingen opleveren, maar het verplaatst ook waardevolle klantinzichten naar buiten het bedrijf. Met AI worden die inzichten snel opgebouwd, en wat begint als efficiëntie kan eindigen in commoditisering waarbij jouw uniciteit wordt opgenomen in het model van iemand anders als je je niet bewust bent van hoe AI wordt ingezet.
Hoe de dode hoek aan te pakken: Hoewel AI essentieel is voor efficiëntie en toekomstige activiteiten, moet strategie voorop staan. Ken uw voorstel – de waarde vandaag en in de toekomst – en bouw uw AI-aanpak daarop voort, niet op de beschikbaarheid van vooraf getrainde software, partnertarieven of het gemak van wat anderen hebben aangeboden. Vraag wie waarde haalt uit de gegevens die u bezit en wie toegang heeft tot de gegevens die u kunnen helpen groeien. In veel sectoren zal dit de basis worden voor nieuwe verdienmodellen en diepere partnerschappen – of de weg om die zonder strategische duidelijkheid te elimineren.
3. De cognitieve valkuil achter algoritmisch comfort
Zelfs met brede en evoluerende gegevens en sterke strategische duidelijkheid kan AI leiders nog steeds in bevestigingslussen vangen. Algoritmen zijn ontworpen om van patronen te leren, maar patronen zijn niet hetzelfde als inzichten. Standaard versterken ze wat het meest wordt weergegeven, niet wat het meest onthullend is. Sommige modellen kunnen worden afgestemd om afwijkingen te signaleren, maar in de meeste zakelijke omgevingen is de aantrekkingskracht gericht op het vertrouwde. Natuurlijk is dat zo, want wij ook.
Het gevaar is dat dit botst met menselijke blinde vlekken. De neurowetenschappen laten zien hoe de hersenen energie besparen door complexiteit weg te filteren, zich te verankeren in wat zeker voelt en dubbelzinnigheid te vermijden. Echte neurogenese – het creëren van nieuw denken – vereist een nieuwe context, maar de meeste leiders keren terug naar het vertrouwde. Gedragswetenschap bevestigt hoe leiders – vooral ervaren leiders – gevoelig zijn voor vooroordelen over bevestiging, waarbij bekendheid wordt aangezien voor vooruitziendheid. En hoe veranderlijker en onvoorspelbaarder de wereld wordt, hoe moeilijker het is om deze aantrekkingskracht te weerstaan. AI corrigeert deze tendensen niet; het vergroot ze. Het weerspiegelt de zekerheid waar leiders naar verlangen, waardoor de snelheid wordt versneld waarmee ongeteste aannames zich verharden in een strategie.
Het resultaat is een vernauwing van het zicht – overtuigender, sneller bewegend en moeilijker te detecteren. Als er niets aan wordt gedaan, is dit de manier waarop organisaties vast komen te zitten in het comfort van bekende patronen, terwijl concurrenten de markt om hen heen opnieuw definiëren.
Hoe de dode hoek aan te pakken: De weg er doorheen is voldoende gegrond te blijven om op te merken wanneer zekerheid troost wordt in plaats van waarheid. Dat betekent het in vraag stellen en verwijderen van aannames die niet langer dienen, en het toestaan dat het verhaal opnieuw wordt getoetst aan de realiteit van vandaag en morgen. Kwetsbaarheid is het startpunt – geen zwakte, maar een signaal dat aannames niet zijn bijgewerkt. Laat deze naar boven komen, erken wat er nodig is om van gedachten te veranderen, wees nieuwsgierig naar wat daarin zou kunnen passen, en verken nieuwe opkomende richtingen om een nieuw kader vorm te geven. Leiders die dit standpunt belichamen, vergroten hun gezichtsveld en voorkomen dat AI blinde vlekken verhardt in strategie.
AI test leiderschap
De rode draad door alle drie de blinde vlekken is dezelfde: AI neemt de grenzen van het menselijk oordeel niet weg, maar vergroot ze. Het versterkt de vraag of een bedrijf op één lijn zit of gefragmenteerd is, op zichzelf staat of op één lijn zit, of leiders nieuwsgierig of zelfgenoegzaam zijn, of de strategie actief of passief is. De echte test ligt niet in de snelheid van adoptie, maar in het bewustzijn dat leiders met zich meebrengen – of ze open genoeg kunnen blijven om datgene ter discussie te stellen wat zeker voelt, terwijl ze duidelijk vasthouden aan wat werkelijk hun waarde definieert. Dat vereist het bouwen van een platform om verbinding te maken, waar diverse perspectieven in het systeem kunnen worden ingevoerd – waarbij zowel mensen als gegevens worden verbonden – en het waarborgen van een cultuur van gegevenstoegang waarin onderzoek naar een gemeenschappelijke ambitie niet alleen wordt verwelkomd, maar ook wordt verwacht. Dit maakt niet alleen de weg vrij voor het gebruik van AI, maar ook om ermee te groeien.
