Hoe moedig leiderschap met AI het verschil maakt tussen nóg een project en een echte sprong in prestaties
AI staat inmiddels op vrijwel elke bestuurskameragenda.
Er zijn pilots gestart, taskforces ingericht, innovatiehubs geopend. Consultants presenteren kansen, en leveranciers laten indrukwekkende demo’s zien. In presentaties en rapporten lijkt de organisatie volop in beweging.
Maar als je inzoomt op wat klanten en medewerkers daadwerkelijk merken, is het beeld vaak veel minder indrukwekkend. Doorlooptijden veranderen nauwelijks. Fouten keren hardnekkig terug. De werkdruk op teams blijft hoog. De belofte van AI – slimmer, sneller, beter – vertaalt zich nog maar zelden in concreet merkbare verbetering.
Dat is geen tekort van de technologie.
Dat is vooral een tekort aan richting.
Dit artikel maakt deel uit van een inspiratiecampagne voor bestuurders, in het kader van het executive leiderschapsprogramma – Innovatie & Transformatie met Data en AI, ontwikkeld in samenwerking met het Erasmus Centre voor Data Analytics, onderdeel van de Erasmus Universiteit Rotterdam. De centrale boodschap: AI is geen techno-dingetje, maar een kwestie van visie, strategie, keuzes en leiderschap in de bestuurskamer.
Als AI een agendapunt is, maar geen besluit
Het beeld is vaak herkenbaar. Laat op de middag staat er in de directievergadering een agendapunt “AI – stand van zaken”. De CIO of CDO geeft een update: er lopen meerdere pilots, er is een proof of concept met generatieve AI, er zijn gesprekken met een paar grote leveranciers. Er wordt geknikt, een enkele kritische vraag gesteld, waardering uitgesproken voor de energie. Het besluit aan het eind is meestal: “Ga vooral door, houd ons op de hoogte.”
Wat níet wordt uitgesproken, is minstens zo belangrijk:
- waar AI in deze organisatie uiteindelijk het verschil móét maken voor klanten en burgers;
- wat er concreet mag veranderen in het dagelijks werk van medewerkers;
- welke grenzen er zijn vanuit waarden, verantwoordelijkheid en risico.
Zo ontstaat een situatie waarin overal in de organisatie “iets met AI” gebeurt, maar in de bestuurskamer weinig expliciet wordt besloten. AI wordt een beweging zonder eigenaarschap. Het ontstaat, in plaats van dat het gekozen wordt.
De vraag die dan onder tafel blijft liggen is scherp maar eenvoudig:
- Als wij als bestuur geen duidelijke visie neerleggen op AI, zijn we dan bereid te accepteren dat anderen die impliciet voor ons invullen?
AI als strategische keuze, niet als hulpmiddel
De enige echt verdedigbare reden om AI in de bestuurskamer serieus te nemen, is dat het bijdraagt aan iets wat voor u strategisch cruciaal is: het volgende niveau van operational excellence, met klanten én medewerkers centraal.
Dat wordt concreet als u het koppelt aan drie waarnemingen:
- Klanten accepteren nog steeds te veel gedoe: onduidelijke doorlooptijden, wisselende antwoorden, veel ‘achter de schermen’-rompslomp.
- Medewerkers leveren dagelijks topprestaties ondanks de systemen, niet dankzij. Ze zoeken, corrigeren en registreren zich een weg door de dag.
- De operatie als geheel zou aantoonbaar slimmer kúnnen, maar een echt doorbraakniveau wordt zelden gehaald.
Precies in dat spanningsveld heeft AI betekenis. Niet als los hulpmiddel, maar als strategische keuze: we zetten deze technologie in waar de kloof tussen potentieel en prestatie het grootst is. Daar waar betere informatie, snellere signalen en minder repetitief werk direct voelbaar zijn voor klanten en medewerkers.
Zonder die koppeling aan de kern van de operatie wordt AI een zijlijn: een experimenteerhoek, een innovatiespeeltje. Met die koppeling wordt AI een instrument om prestaties structureel te verhogen.
- Als u AI slechts op één plek in uw organisatie zou mogen inzetten, daar waar de kloof tussen potentie en prestatie nu het grootst is, waar un uw organsatie zou u dan concreet kiezen en waarom juist daar?
Zonder visie versnelt AI vooral het oude patroon
Technologie doorbreekt zelden vanzelf bestaande patronen. Vaker versterkt ze wat er al is. Een organisatie met een versnipperde veranderagenda krijgt er dankzij AI meer projecten bij, niet minder. Een organisatie met te veel prioriteiten krijgt er nieuwe ambities bij, maar geen extra focus. Een organisatie die projectmoe is, ervaart AI al snel als “het volgende programma waar we doorheen moeten”.
Een heldere visie op AI is daarom geen formaliteit, maar een noodzakelijke voorwaarde.
Zo’n visie beschrijft niet alleen wát er technisch kan, maar vooral waarom en waartoe u AI inzet. Ze maakt expliciet:
- welke klant- en operatieproblemen u prioriteit geeft;
- welke waarden u hanteert (mensgerichtheid, uitlegbaarheid, rechtvaardigheid, dataveiligheid);
- hoe de rolverdeling tussen mens en AI eruitziet: wat mag AI voorbereiden en signaleren, waar blijft de mens onverminderd aan zet.
Ontbreekt die visie, dan verschuift het debat naar de lagen onder de bestuurskamer. IT, innovatie en business proberen onderling te bepalen “wat we met AI doen”. Het gevolg is vertraging, verwarring en een AI-portefeuille die niemand echt kan uitleggen.
Met een scherpe visie wordt elk voorstel eenvoudiger te beoordelen: draagt dit aantoonbaar bij aan wat we hebben uitgesproken – of niet?
- Als u eerlijk naar de huidige AI-initiatieven in uw organisatie kijkt: vergroot ze vooral het aantal projecten of brengen ze u aantoonbaar dichter bij een scherp geformuleerde bestuursvisie op waar AI wél en niet voor bedoeld is?
De stille voorwaarde: durft u uw data te vertrouwen?
AI en data zijn onlosmakelijk verbonden. Toch blijft datakwaliteit in de praktijk vaak een technisch onderwerp, ver weg van de bestuurskamer. Terwijl precies daar de grootste spanning zit.
AI legt een vergrootglas op de kwaliteit van uw data. Modellen die trainen op incomplete, inconsistente of verouderde gegevens produceren wél antwoorden, maar niet per se betrouwbare. De rapportages zien er indrukwekkend uit, de dashboards strak – terwijl onder de motorkap de basis wankel is.
Dan wordt AI ineens een kwestie van legitimiteit:
kunnen we de beslissingen die hieruit voortkomen nog met overtuiging uitleggen aan klanten, toezichthouders of media?
De vraag die bestuurders zichzelf dan moeten stellen is ongemakkelijk, maar essentieel:
- Op welke data durven wij werkelijk beslissingen te baseren die morgen in de krant kunnen staan?
Als het antwoord aarzelend is, ligt er eerst een datavraagstuk.
En dat is geen IT-dossier, maar een strategische kwestie.
De echte bottleneck: niet technologie, maar leervermogen
Onder bestuurders die we spreken is het beeld opvallend consistent: de technologie ontwikkelt zich snel, maar de eigen organisatie leert te langzaam. Niet omdat mensen niet willen, maar omdat ritme en structuur ontbreken.
Operational excellence in een AI-tijdperk draait om kloksnelheid: hoe vaak én hoe goed je als organisatie leert van data, van klanten en van medewerkers. AI kan die kloksnelheid enorm verhogen, maar alleen als er beslismomenten en leerloops zijn waarin die inzichten ook echt gebruikt worden.
Zonder dat ritme wordt AI een spiegel waar niemand in kijkt. Met dat ritme wordt AI een versneller van alles wat u onder goed bestuur en excellente uitvoering verstaat.
Dit artikel is een uitnodiging om AI niet langer te zien als iets wat “ergens in de organisatie gebeurt”, maar als toetssteen voor leiderschap in de bestuurskamer. In de inspiratiecampagne en het leiderschapsprogramma dat we met het Erasmus Centre voor Data Analytics, onderdeel van de Erasmus Universiteit Rotterdam, ontwikkelen, staat precies die verschuiving centraal.
De vraag is niet: wat kunnen we allemaal met AI?
De vraag is:
- Welke verbetering vindt u zó cruciaal
dat u AI daar onmisbaar voor durft te maken –
en welke visie legt u daarvoor neer in uw eigen bestuurskamer?
