Managers haastten zich om te implementeren AI voor efficiëntiewinst. Werknemers moeten uitzoeken hoe ze dit kunnen realiseren – en dat is soms moeilijker dan het lijkt.
De helft van de organisatie bestuurd AI-tools voor algemene doeleinden vorig jaar, volgens MIT-onderzoek. Maar adoptie en gereedheid zijn niet hetzelfde.
Volgens Rumman Chowdhury, voormalig Amerikaans wetenschappelijk gezant voor AI en CEO en medeoprichter van Humane Intelligence, zal deze last hoogstwaarschijnlijk op de schouders van de werknemers komen te liggen.
“Er is veel FOMO onder de topfunctionarissen en leidinggevenden op hoog niveau over de druk om AI te bouwen, en dan worden ze ook gestimuleerd om te doen alsof AI heel goed werkt,” zei hij. “Als en wanneer dit niet gebeurt, ligt de verantwoordelijkheid bij werknemers die geen zeggenschap hebben over de vraag of deze technologieën worden aangenomen en gebruikt, of zelfs voor welke doeleinden ze worden gebruikt.”
Voor veel werknemers, vooral degenen zonder technische achtergrond, brengt het potentieel voor AI-gestuurde efficiëntie kosten met zich mee: gunstige resultaten vergen vaak tijd en moeite waar niet altijd rekening mee wordt gehouden. De kloof tussen wat deze tools zouden moeten doen en wat er feitelijk nodig is om ze te laten werken, is een taak op zich geworden.
Bedrijven zijn aan het uitzoeken of de oplossing een betere training is of realistischere verwachtingen over wat deze tools kunnen opleveren. Voorlopig absorberen werknemers de extra arbeid die gepaard gaat met het aansturen van AI en het dubbel controleren van de resultaten.
“PhD-expert op zak”?
Kellie Romack, Chief Digital Information Officer bij bedrijfssoftwarebedrijf ServiceNow, stelt dat het beheren van AI een praktische inspanning is. Tijdens een recente sessie met een van de AI-tools van het bedrijf merkte hij dat het model elementaire rekenfouten maakte.
‘Ik schreef terug en zei: ik denk dat je berekeningen verkeerd zijn’, herinnerde hij zich. “Hij sms’te me terug en zei: ‘Oh, je hebt gelijk. Ik had het mis.'” Romack stak zijn duim naar beneden en markeerde het voor de feedback van zijn team.
Het achteraf schoonmaken is een kostenpost waar organisaties niet altijd rekening mee houden.
“Er kunnen productie-efficiënties zijn”, zei Chowdhury. “En als je dieper graaft, waren sommige frustraties van deze werknemers van: ja, het levert iets op – en dan moet ik drie uur besteden aan het doornemen van elk citaat en ervoor zorgen dat het geen hallucinatie is.”
Weekdagen januari 2026 Studie van de 3.200 werknemers ontdekte dat meer dan een derde van de tijdsbesparing door AI werd gecompenseerd door herwerk, wat in het rapport ‘AI’s belasting op het werk’ wordt genoemd. productiviteit.”
Uit het rapport blijkt dat de meeste leiders zich richten op de bruto-efficiëntie, oftewel de hoeveelheid tijd die AI bespaart. De maatstaf houdt geen rekening met herbewerking, en als dit wel gebeurt, is de nettowaarde van AI vaak lager dan verwacht. De nettowaarde, die in het rapport wordt gedefinieerd als ‘bespaarde tijd minus verloren tijd’, laat zien of AI de manier waarop het werk wordt gedaan verbetert. De enige manier om de voordelen van AI te kennen is door verder te gaan dan tijd besparen en rekening te houden met de behaalde resultaten, aldus het rapport.
Het probleem is dat de AI-industrie de mogelijkheden van deze tools overdrijft, zei Chowdhury, verwijzend naar de mening van OpenAI-CEO Sam Altman. claim Gebruikers van vorig jaar zullen “een team van experts op PhD-niveau op zak hebben.” Het resultaat is frustratie onder werknemers en managers: wat als transformatief werd gepromoot, blijkt veel ongelijker te zijn.
“Deze technologie is tegelijkertijd capabel en niet capabel, en dat is het vreemde”, zei hij. “De mensen die het verst verwijderd zijn van AI: het beeld dat in hun hoofd zit is dit magische levende wezen. Dan raken ze gefrustreerd omdat… het geen magisch levend wezen is.”
De verschillen, zo voegde hij eraan toe, zijn doorgaans het grootst onder degenen die de minste ervaring hebben met het gebruik van de tools.
Opleidingstekorten
Een jaar 2024 Studie door de onderzoekers Min Kyung Lee en Angie Zhang van de Universiteit van Texas in Austin, hielden een workshop bijgewoond door 39 voornamelijk kenniswerkers uit 26 landen – met vervolginterviews die afzonderlijk met enkele deelnemers werden gehouden. Wanneer werknemers AI-training krijgen, omschrijft de meerderheid dit als oppervlakkig.
Eén deelnemer vertelde een verhaal over een collega die ChatGPT gebruikte om een lijst met publicaties te maken en zich niet realiseerde dat de titels door AI waren gemaakt.
De gevolgen van het gebruik van AI zonder de juiste training of context kunnen zeer ernstig zijn.
Zhang herinnert zich een deelnemer die bij een organisatie voor arbeidsnormen werkte en junior werknemers moest ontslaan nadat hun door AI ondersteunde werk herhaaldelijk mislukte. Deze werknemers blijven zich wenden tot generatieve AI om arbeidsnormen te ontwerpen en banen te produceren die verwijzen naar normen die nog nooit zijn ontdekt of die geen verband houden met de taken die door de deelnemers worden uitgevoerd. (De organisatie heeft AI nog niet formeel ingevoerd, maar sommige medewerkers zijn er wel mee begonnen.)
Sommige bedrijven proberen dit probleem te overwinnen. IBM Consulting vereist dat elke medewerker een generatieve AI-basisbadge verdient, die niet alleen beschrijft hoe de tool moet worden gebruikt, maar ook wat ze wel en niet kunnen doen, zegt Tess Rock, associate partner voor wereldwijde financiële transformatie bij IBM Consulting.
Maar trainen alleen is niet genoeg. Wat belangrijker is, is dat leiders duidelijk kunnen definiëren hoe en waar AI moet worden gebruikt, zei hij. Zonder dit zullen zelfs goed opgeleide medewerkers zich gefrustreerd voelen.
“Er moet een leiderschapsmandaat zijn, een operationeel model en bestuursbeslissingen, in plaats van een stel gefrustreerde praktijkmensen die hiervan proberen te profiteren”, zei Rock.
IBM Consulting behandelt AI-adoptie net als elke andere bedrijfsdiscipline. Dit omvatte sprints van twee weken waarin het team een AI-idee met een ROI-case pitchte, het bouwde en mat wat werkte. Wat zijn waarde niet bewijst, zal worden afgesneden.
In samenwerking met één klant identificeerde het team van Rock meer dan 200 potentiële AI-gebruiksscenario’s en mat elk geval vervolgens op basis van ROI. De helft ervan werd onmiddellijk afgesneden. De top 10 bepaalt uiteindelijk 80% van de totaalscore.
“Concentreer u op de gebieden die impact zullen hebben, en investeer daarin”, zei hij.
Laat het werken
Wat de last van AI-management zo moeilijk te overwinnen maakt, is dat de frustraties van werknemers dieper gaan dan de tools, zegt Chowdhury. Aan medewerkers is niet gevraagd of zij de tool wilden. Dit plaatst middenmanagers in een moeilijke positie, gevangen tussen leidinggevenden die de adoptie van AI willen versnellen en werknemers die zich daartegen verzetten.
Zijn advies: daag jezelf niet alleen maar harder uit. Probeer te begrijpen wat er werkelijk achter het verzet zit.
“De grootste angst is dat mensen denken dat het management hen uiteindelijk zal willen vervangen”, zei hij. “En dat is een legitieme angst.”
Voor Rock is de belangrijkste vraag hoe organisaties AI en productiviteit zien. Vaak ligt de nadruk op hoeveel tijd elke medewerker bespaart door sneller e-mails te schrijven of vergaderingen samen te vatten. Hij voerde aan dat het de verkeerde meeteenheid was.
“Voor mij is het het waard”, zei hij. “Als mensen over productiviteit praten, gaat het minder om het feit dat Tess Rock een productiever individu is, en (meer) hoe richt je je organisatie fundamenteel in om productiever te zijn?”
