Kunstmatige intelligentie is geëvolueerd van experimenteren naar verwachting. Het bestuur dringt bij de CEO aan op ROI. CEO lanceert bedrijfslancering. Leiders investeren in tools, platforms en bestuur. Maar de adoptie staat nog steeds stil. Het oplossen van problemen verspreidt zich. Het risico groeit. Achterblijvende waarde.
Fouten zijn zeldzaam vanwege de technologie. De details liggen in het adoptieontwerp. Veel organisaties zijn ermee bezig AI als een IT-lancerings- of standaardveranderingsinitiatief. Hulpmiddelen om goedkeuring te krijgen. Beleid circuleert. Lancering van trainingen. Wat ontbreekt is de implementatie van een strikt beleid ten aanzien van externe producten. Medewerkers krijgen tools zonder duidelijke waardepropositie. Managers worden geconfronteerd met de druk om te presteren zonder extra capaciteit. Governance geeft prioriteit aan controle over leren.
De resultaten zijn voorspelbaar. De twijfels nemen toe. Vermoeidheid neemt toe. Uitvoeringsfragmenten, vooral midden in de organisatie.
Dana, VP van Leading AI Enablement bij een wereldwijd business-to-business dienstverlener, heeft dit uit de eerste hand ervaren. Het mandaat is duidelijk: implementeer goedgekeurde AI-tools in de hele regio marketingverkoop en klantsucces binnen acht maanden. Recht en PR zijn in harmonie. Er werden trainingssessies gelanceerd, evenals een dashboard om het gebruik te volgen.
Op papier ziet de uitrol er gedisciplineerd uit. Het gebruiksdashboard toont logins, instructies en licentieactiviteiten. In de praktijk had het team moeite om de tool in direct klantwerk te gebruiken. Goedgekeurde platforms voegen stappen toe, beperken de output of komen niet overeen met de daadwerkelijke workflows. Onder druk van de scheepvaart testen sommige teams kort en gaan verder. Anderen gehoorzamen hem oppervlakkig. Velen besteden het kernwerk uit aan externe tools die volgens hen sneller en flexibeler zijn, terwijl ze goedgekeurde systemen gebruiken die alleen volstaan om activiteiten te loggen.
Fondsen lijden onder wat wij ‘mandaatvallen’ noemen. Leiders verplichten AI van bovenaf. Het werk om het bruikbaar te maken valt ergens in het midden.
‘We hadden geen weerstandsprobleem,’ mijmerde Dana. “We hebben een ontwerpprobleem.”
Zijn ervaring weerspiegelt wat we zien in de hele organisatie en in workshops over AI-adoptie met de C-suite en senior leiders. Het team keert terug naar een vertrouwde workflow. Er gaat leertijd verloren omdat dagelijkse doelstellingen de ontwikkeling van vaardigheden in de weg staan. Wat nog erger is, is dat leiders deze hiaten vaak toeschrijven aan de weerstand tegen AI, in plaats van de onderliggende problemen te identificeren en op te lossen.
Door ons advies- en onderzoekswerk, Jeni als executive coach en leer- en ontwikkelingsexpert, en Noam Als AI-strategen zien we drie praktijken die organisaties die AI binnen hun organisaties hebben kunnen opschalen onderscheiden van organisaties die de uitrol ervan hebben geblokkeerd.
Herformuleer ‘Weerstand’ als een workflowprobleem
Leiders noemen twijfel vaak een mentaliteitsprobleem. In werkelijkheid weerspiegelt besluiteloosheid risico’s. Medewerkers zullen zich terugtrekken als de verwachtingen niet worden waargemaakt, de resultaten onhaalbaar lijken of het beleid onduidelijk lijkt. Onder leveringsdruk kiezen mensen voor snelheid en zekerheid. Wanneer AI de uitvoering bemoeilijkt in plaats van vereenvoudigt, loopt de adoptie vast.
Middenmanagers absorberen de spanning. Ze moeten sneller uitvoeren, nieuw gedrag trainen, risico’s beheersen en onzekerheid weerstaan, zonder de prikkels, capaciteit of besluitvormingsrechten te veranderen. Adoptie stagneert wanneer de druk wordt geconcentreerd. Het probleem is niet de motivatie. Dit is een kwestie van afstemming op de interne productmarkt.
Interne product-markt fit vindt plaats wanneer een tool een echt workflowprobleem goed genoeg oplost zodat teams zich eraan kunnen houden binnen reële beperkingen. Dit inzicht heeft de lancering van het Fonds getransformeerd. Hij stopte met het afdwingen van naleving en pauzeerde de implementatie om zich te concentreren op het oplossen van de problemen waarmee interne teams werden geconfronteerd.
Wat leiders kunnen doen:
- Twijfel diagnose: Identificeer waar het vertrouwen is geschonden. Onbetrouwbare uitvoer. Het revisiepad is onduidelijk. Langzame goedkeuring. Verhelp de wrijving voordat u gebruik aanmoedigt.
- Begin klein: Focus op één workflow, één resultaat, één team dat samen leert.
- Noem de angst: Pak problemen met baanverlies frontaal aan. Maak duidelijk wat nog steeds door mensen wordt geleid en hoe AI past in personeelsplannen. Psychologische veiligheid betrokkenheid creëren.
- Druk verlichten: Bescherm studietijd. Reset het doel, anders blijft de applicatie op het oppervlak.
Wanneer leiders weerstand als een ontwerpsignaal beschouwen, zal adoptie evolueren van naleving naar vooruitgang.
Behandel medewerkers als ‘klant nul’
Succesvolle leiders zullen stoppen met het implementeren van AI en het intern gaan verkopen. Sterk AI-adoptie verschillende draaiboeken volgen. Leider anker verandering in resultaten, het opnieuw ontwerpen van workflows, het betrekken van medewerkers als co-creators en het investeren in leren als kernvaardigheid. Dana trok platformteams, productmarketing, communicatie en functionele leiders aan. Teams ontvangen een duidelijk waardevoorstel dat verband houdt met echte knelpunten in de workflow, en niet een lijst met functies of een reeks beleidsregels. Het vertrouwen groeit als mensen begrijpen hoe resultaten worden gegenereerd, hoe risico’s worden beheerd en het menselijk oordeel belangrijk blijft.
Vroege overwinningen verschijnen zelden als winst. Dit komt tot uiting in snellere cycli, werk van hogere kwaliteit, minder fouten en minder nabewerking. Apparatuur grip krijgen wanneer ze het werk vereenvoudigen.
Dana voert korte ontdekkingssprints uit met marketing, verkoop en operations. Hij vroeg niet meer of het team de tool gebruikte. Hij vroeg waar het werk langzamer ging, waar het werk zich opstapelde en waar beoordelingen het belangrijkst waren.
Wat leiders kunnen doen:
- Anker op resultaten: Bepaal wat sneller, gemakkelijker of betrouwbaarder moet aanvoelen.
- Bouw vroeg vertrouwen op: Zorg voor duidelijk bestuur en menselijke grenzen.
- Stel de workflow opnieuw voor: Integreer AI in bestaande systemen en uitvoeringsmomenten.
- Co-creëren met medewerkers: Betrek het team bij het ontdekken en testen.
- Beschouw leren als kernwerk: Neem de tijd om te experimenteren en vertrouwen op te bouwen.
Wanneer leiders werknemers behandelen als ‘geen klanten’, verschuift de implementatie van compliance naar duurzame verandering.
Bescherm Midden-aarde om het leren te ontsluiten
De adoptie van AI stuit meestal op een hobbel in het midden. Managers moeten de manier veranderen waarop het werk wordt gedaan en tegelijkertijd dezelfde doelstellingen bereiken. Ondertussen doet de manager het grootste deel van het rijden teambetrokkenheid terwijl u de zwaarste last draagt. Wanneer leren concurreert met het leveren, wint het leveren.
Effectieve leider herontwerp deze toestand. Ze stellen de verwachtingen bij om tijd te besparen bij het studeren. Ze waarderen experimenten die het risico in de loop van de tijd verminderen. Voordat ze opschalen, stellen ze twee vragen: worden echte knelpunten in de workflow verwijderd? Vertrouwen mensen het genoeg om het te gebruiken?
Het Fonds handelt naar dit inzicht. Hij geeft managers beschermde tijd om workflows te testen en bevindingen te delen. Vroege overwinningen dienen als een eenvoudige richtlijn. Alleen bewezen praktijken kunnen worden geschaald. Managers gaan van brandbestrijding naar coaching. Het bestuur verschuift van poortwachters naar empowerment.
Fondsen beperken de focus in plaats van deze te verbreden. Het team leverde echte workflowtests af. Het fonds selecteert alleen bedrijven die een duidelijke impact hebben en beschermt een kwart van de bedrijven om ze van begin tot eind te runnen. Sommige tools nemen wrijving weg en winnen vertrouwen. Anderen voegen ruis toe. Hij schaalt de winnaars en stopt de rest.
Wat leiders kunnen doen:
- Ontdek wat werkt: Identificeer teams die AI al gebruiken om wrijving te verminderen. Zet deze inspanningen om in herhaalbare praktijk.
- Leerbeloning: Erken managers die vaardigheden opbouwen en inzichten delen, niet het gebruik van tools.
- Voer een gedisciplineerd experiment uit: Vereist een duidelijke hypothese, kleine proeven en gedocumenteerd leren.
- Houd de lat hoog: Beloon eerlijke rapportage van mislukkingen, zodat de schaal geloofwaardig blijft.
AI-transformatie is een uitdaging voor het ontwerp van de organisatie, en niet een IT-implementatie. De mandaatval kan worden vermeden. Leiders kunnen dit vermijden als ze stoppen met het stimuleren van adoptie en het gaan verdienen.
