De ware revolutie van kunstmatige intelligentie (AI) ligt niet in de technologie zelf, maar in de manier waarop organisaties ermee leren en innoveren. Onlangs waarschuwde het Financieel Dagblad in een artikel voor “bureaubagger”: matige AI-output die productiviteit juist verlaagt. Graag nuanceer ik die analyse en stel dat het probleem niet de technologie is, maar ons eigen lineaire denken.
AI wordt vaak gezien als een wondermiddel dat direct perfecte resultaten oplevert. In werkelijkheid is AI een leerpartner: wie AI gebruikt om te leren en te verbeteren, creëert een vliegwiel voor vernieuwing. Werkelijke vooruitgang verloopt cyclisch: experimenteren, corrigeren, opnieuw proberen. En dat geldt des te meer voor werken met AI.
Van output naar impact
Organisaties sturen vaak op deliverables, maar de waarde zit niet in de eerste output, maar in het leerproces dat volgt. AI kan bergen tekst en analyses produceren, maar dat betekent niet dat de kwaliteit of relevantie stijgt. De juiste vraag is dan ook niet “Wat produceert AI?”, maar “Wat leren wij met AI, en welk verschil maakt dat?” Impact moet de nieuwe maatstaf zijn.
Praktijkvoorbeelden illustreren deze aanpak:
- In de gezondheidszorg leidde dagelijkse feedback op AI-analyses van scans tot snellere diagnoses en meer vertrouwen bij patiënten.
- In de financiële sector werd een irritante chatbot door cyclisch verbeteren een waardevolle assistent voor klanten en medewerkers.
- Bij de overheid leidde korte verbetercycli tot snellere en transparantere vergunningaanvragen.
Exponentieel leren
Exponentieel leren ontstaat wanneer organisaties AI cyclisch inzetten (plan, do, check, act). Elke ronde levert betere resultaten, scherpere vragen en meer vertrouwen op. Het tempo van leren wordt zo de nieuwe concurrentiefactor. De echte revolutie zit in de leer- en aanpassingskracht van organisaties, niet louter in de rekenkracht van AI.
Leiderschap in een nieuw tijdperk
Dit vraagt om nieuw leiderschap: ruimte geven om te experimenteren en te leren van fouten. Leiders die AI strategisch inzetten, bouwen aan een cultuur van betrouwbaarheid, snelheid en innovatie. De bottleneck is niet “bureaubagger”, maar bestuur dat vasthoudt aan lineair denken. Organisaties die AI als leerpartner zien, maken het verschil voor klanten, medewerkers en samenleving.
Conclusie: de AI-revolutie strandt niet op slechte output, maar op onze eigen lineaire verwachtingen. Wie AI omarmt als motor voor leren en verbeteren, creëert een organisatie die sneller en betrouwbaarder wordt en daarmee toekomstbestendig.
