GenAI, de productiviteitsparadox & Elon: 10 trends in digitaal werken

Elk jaar schrijf ik over de trends in digitaal werken, de laatste jaren inclusief AI op de werkplek. Door drukte was ik er dit jaar nog niet aan toegekomen – en dat is maar goed ook. De afgelopen maanden is de wereld radicaal veranderd en dat heeft ook zijn weerslag op digitalisering en AI. Andere trends zijn het gevolg van technologische doorbraken en van nieuwe inzichten in hoe we als mensen omgaan met verandering.

De laatste jaren schreef ik vaak over trends in nieuwe manieren van digitaal (intern) communiceren, samenwerken en kennisdelen. Mijn voorspellingen werden gaandeweg steeds meer frustraties: waarom bleven we met zijn allen toch in die oude, inefficiënte werkpatronen hangen?

Toen kwam generatieve AI (GenAI), wat de wereld van werk op zijn kop ging zetten. Daar geloof ik nog steeds in, maar ook op dit gebied gaat het in de dagelijkse praktijk niet zo snel als verwacht. In dit artikel beschrijf ik waarom, en vooral ook wat er allemaal wel gebeurt. Dat is veel, dus deze keer wat minder digitaal samenwerken.

In de trends hieronder zal ik proberen de AI-hype te scheiden van de realiteit van de werkvloer, onder andere met voorbeelden uit mijn eigen praktijk. Maar laten we beginnen met de nieuwe wereldorde. (Als je daar alleen maar zenuwachtig van wordt kun je skippen naar punt 3 – en afhaken voor punt 10.)

• 1. America last
• 2. Hybride oorlogvoering
• 3. Langzaamaandenken…
• 4. … om werk te versnellen
• 5. Agenten of dienstkloppers?
• 6. Agent for change
• 7. De productiviteitsparadox
• 8. Veiligheid versus vooruitgang
• 9. Van adoptie naar adaptatie
• 10. Een stap te ver?

1. America last

Hoewel verleidelijk, ga ik niet uitweiden over de strategische realignment in de wereldpolitiek. Maar we kunnen er niet omheen dat er serieuze onzekerheid is ontstaan over de toegankelijkheid en informatieveiligheid van de diensten van Amerikaanse technologiebedrijven, en zeker ook van Big Tech. Steeds meer organisaties vragen zich af of ze hun data wel aan deze bedrijven willen toevertrouwen. Bovendien gaat de EU In reactie op Trump’s tarieven mogelijk forse heffingen invoeren op deze diensten.

Er zijn genoeg alternatieven, met een waaier aan lokale cloudserviceproviders. Ook in applicaties zijn er keuzes: Microsoft Office of OnlyOffice, WhatsApp of Signal, Teams of Fireflies. In de meeste gevallen moet je wel grote netwerkeffecten overwinnen: iedereen zit op WhatsApp en weet hoe Word werkt. Ik ben benieuwd of we de komende jaren een turning point gaan zien.

Eigen overheid

Onze eigen overheid is ook druk bezig. De Rijksoverheid werkt samen met die van Duitsland en Frankrijk aan digitale autonomie met behulp van een reeks open-source applicaties, zoals OpenDesk, LaSuite en Nextcloud. Ook de gemeente Amsterdam heeft zich hierbij aangesloten.

Ondertussen werkt TNO al twee jaar met onder andere SURF aan het Nederlandse taalmodel GPT-NL. Trainingsdata is nog wel een issue. Met 13,5 miljoen subsidie is het ook lastig concurreren met een bedrijf als OpenAI, dat onlangs een nieuwe investering van 40 miljard ophaalde.

Op het gebied van AI zijn er al langer zorgen, vooral als we dat steeds meer als assistent en agent gaan inzetten (daarover later meer). Want wanneer wordt een assistent een spion? En een AI agent een foreign agent? Ik ken niemand die bedrijfsgeheimen aan het Chinese DeepSeek toevertrouwt. Moeten we nu ook zo wantrouwend zijn over het Amerikaanse ChatGPT en Microsoft Copilot? Het was zeker opmerkelijk hoe de Big Tech bazen uit het van oudsher progressieve Silicon Valley heel snel en heel opportunistisch omdraaiden naar kamp Trump.

2. Hybride oorlogvoering

Dat draaien deden ze trouwens ook met hun normen en waarden. Van voorlopers op het gebied van diversiteit, gelijkheid en inclusie, zijn ze als een blad aan een boom omgedraaid naar de kant van de oude witte mannenclub. Tijdens zijn eerste ambtstermijn schreef ik, zelf een oude witte man, al over Trumpisme in je organisatie. De anti-woke brigade heeft het nu ook voorzien op thuiswerken. Trumps nieuwe bestie Elon Musk was daar al eerder mee begonnen bij zijn bedrijven, zoals Tesla en X. Nu is de Amerikaanse overheid aan de beurt.

Ook hier in Nederland begint zich een tweedeling af te tekenen tussen, heel zwart-wit gezegd, commerciële (MKB) bedrijven die iedereen weer op kantoor verwachten en (semi)overheden waar thuiswerken de norm is. Als je het mij vraagt wordt in beide gevallen veel te weinig gekeken naar de inhoud van het werk en de gemeenschappelijke belangen van de teamleden. Met goede teamafspraken kom je een heel eind.

Maar ook organisatiedoelen moeten meewegen. Musk blijkt volgens wetenschappelijk onderzoek wel gelijk te hebben dat de innovatiekracht daalt door thuiswerken. Digitale communities bieden hier uitkomst, zoals ik eerder al eens schreef, net als fysieke kopjes koffie, cursussen en uitjes.

Bron: Rokas Tenys / Shutterstock.com

3. Langzaamaandenken…

Is er dan alleen maar achteruitgang? Nee hoor, technologisch worden nog steeds reuzenstappen vooruit gezet, vooral op het gebied van AI. En grappig genoeg kun je zeggen dat die ontwikkeling lijnrecht ingaat tegen die in de wereldpolitiek. AI gaat namelijk beter nadenken voordat het wat zegt. ChatGPT o1 en o3, maar ook bijvoorbeeld het Chinese DeepSeek-R1, antwoorden niet het eerste wat in hen opkomt, maar breken complexe problemen op in stukjes en kijken kritisch naar de uitkomsten voordat ze antwoord geven. Ze vertellen je ondertussen uitgebreid over hun denkproces. Dan krijg je dingen als: “Okay, let’s tackle this”, “This approach isn’t working.” en “Wait, another thought”.

Dit is het verschil tussen thinking fast en thinking slow, zoals de pas overleden Daniel Kahneman het beschreef. Om dit mogelijk te maken is er veel meer ‘compute’ (rekenkracht) nodig om individuele prompts te verwerken. Dat heeft tot gevolg dat generatieve AI-diensten veel minder schaalbaar worden en dat gespecialiseerde tools op specifieke kennisterreinen in het voordeel zijn. Het winner-takes-all model van Big Tech staat daarmee onder druk. In combinatie met de eerdergenoemde zorgen over informatieveiligheid zouden we zomaar een proliferatie van AI-tools kunnen gaan zien. Houd er wel rekening mee dat de kosten gaan stijgen, maar als het goed is de opbrengsten ook!

4. … om werk te versnellen

En die opbrengsten zijn nu al aanzienlijk. Uit het Global Workforce of the Future-onderzoek (35.000 respondenten in 27 landen) blijkt dat AI gemiddeld een uur tijdsbesparing per dag oplevert; voor 20% van de gebruikers was dat tot 2 uur; en voor 5% zelfs 3 tot 4 uur. Bij een groot energiebedrijf waar we zelf aan de slag zijn was de besparing in onze pilotgroep zeker 2 uur in de week.

Dit soort resultaten kun je alleen behalen als je AI echt integreert in je werkprocessen. ‘Beyond the search mindset’, zegt Conor Grennan, Chief AI Architect van de NYU Stern School of Business. Dat vinden veel mensen moeilijk, omdat chatbots er als zoekmachines uitzien, verklaart hij. Feitjes zoeken kun je overigens beter met een zoekmachine zoals Google doen, want dat is betrouwbaarder en kost veel minder energie.

AI integreren in werkprocessen dus. Laat ik dat eens concreet maken aan de hand van een van mijn eigen projecten. Bij een brancheorganisatie zijn we bezig AI uit te rollen om relevante informatie te filteren uit de constante stroom van nieuws, beleid en regelgeving voor hun sector.

Dan gaan medewerkers zelf aan de slag met het duiden van al deze informatie voor hun eigen leden. AI ondersteunt daarbij met risicoanalyses en toekomstscenario’s en met het maken van concepten. Als het beleidsstuk of onderzoek gereed is kan AI helpen het toe te schrijven naar de verschillende doelgroepen onder de leden en stakeholders. Dat scheelt heel veel tijd.

Volgens onder andere Accenture moet je productiviteit trouwens niet alleen meten in tijd en kosten, maar dat begrip herdefiniëren in termen van innovatiekracht, kennis en leervermogen van je organisatie. Dat is ook handig omdat de productiviteitsstijging er in de harde cijfers nog niet echt uitkomt.

5. Agenten of dienstkloppers?

Misschien wel daarom lijkt iedereen nu zijn hoop te hebben gevestigd op agents. Dat is de hype van het moment, en ik noemde ze eerder ook al even. Met agents kun je een aantal stappen in een werkproces automatiseren. Het slimme van agents is dat ze, op basis van jouw opdracht, zelf kunnen uitvogelen hoe ze een taak aanpakken, en die informatie ook onthouden en ervan leren.

Nog een use case uit mijn eigen parktijk: een bidmanagementteam van een facilitaire dienstverlening krijgt uitgebreide aanbestedingsdocumenten en moeten daar passende voorstellen voor maken met relevante referenties. Voor dat laatste bouwden we al een eenvoudige agent die in bestaande casussen zoekt naar relevante voorbeelden en daar mooie referenties van maakt.

De volgende stap is een agent die zelfstandig aanbestedingen kan beoordelen: past deze opdracht bij ons en is de kans groot genoeg dat we hem binnenhalen? Op termijn kun je deze agents ook samen aan het werk zetten, wellicht gecombineerd met een offerteschrijfagent. Dan heb je – nog zo’n buzz word – een multi-agent system.

Dit team kan zich op deze manier niet alleen veel tijdrovend routinewerk besparen, maar ook veel meer aanbestedingen verwerken en er de meest veelbelovende uitpikken. Zij kunnen hun eigen aandacht, creativiteit en ervaring dan richten op het onderscheidend en persoonlijk maken van offertes door input van collega’s op te halen, waar nu vaak te weinig tijd voor is.

6. Agent for change

Bij deze klant zijn we ook bezig met de uitrol van digitaal werken. Zoals zovelen gebruiken ze Teams voor videovergaderen; verder mailen ze vooral. Het blijkt altijd moeilijk om hier doorheen te breken, maar we merken dat AI kan helpen. Bij Microsoft365 heb je het dan over Copilot, maar alle cloudplatformen voegen AI-functies toe. Om die functies effectief te kunnen gebruiken moet je wel je data netjes in het systeem zetten, wat tot nu toe vaak een (te) grote opgave bleek.

Laat ik even bij het alomtegenwoordige Microsoft blijven: Copilot kan niet bij bestanden op ouderwetse gedeelde schijven. Die moet je dus overzetten naar SharePoint, waar je ook goed kunt instellen wie waar toegang toe heeft en welke documenten vertrouwelijk zijn. Door samen te werken aan gedeelde documenten in Teams is automatisch toegang en versiebeheer geregeld. Veel beter dan allerlei genummerde versies als bijlagen van e-mails. Daar weten de samenwerkers vaak al geen wijs uit te worden, laat staan Copilot.

Bron: Koshiro K / Shutterstock.com

De belofte van AI kan zo de ‘whats in it for me’ worden van nieuwe manieren van digitaal werken. Bij mijn klant is dat bijvoorbeeld ook een chatbot die werkinstructies en personeelsbeleid in SharePoint ontsluit voor site managers.

Niet verder vertellen, maar de volgende stap zou kunnen zijn dat AI’s zo slim worden dat het niet meer uitmaakt wat je waar doet en opslaat. Zo claimt Day.ai dat het op basis van al je digitale interacties achter de schermen een CRM opbouwt, die je met een chatbot kunt bevragen. Theoretisch vast mogelijk, maar eerst zien dan geloven.

7. De productiviteitsparadox

Dat brengt me op een heikel onderwerp: er kan heel veel – en steeds meer – maar toch gebeurt er nog relatief weinig. Ja, Avanade claimt wel dat, van 3000 medewerkers van grote bedrijven wereldwijd, maar liefst 92% zei te geloven dat ze nog dit jaar (!) naar een ‘AI-first operating model’ moesten overstappen. Maar Avanade is deels van Microsoft.

Deloitte deed ook onderzoek, onder 2775 leidinggevenden in 14 landen, en kwam tot minder spectaculaire conclusies: de meeste organisaties bewegen met de snelheid van organisaties, niet met de snelheid van technologie. Toegang tot GenAI is nog beperkt tot minder dan 40% van medewerkers, en minder dan 60% van hen gebruikt het dagelijks. Ruim drie op de vier medewerkers profiteren dus nog niet van de grote voordelen van AI die we hierboven zagen.

Ondertussen zijn de verwachtingen hooggespannen: volgens Upwork denkt 37% van leidinggevenden dat hun medewerkers bekwaam zijn met AI, maar is niet meer dan 17% van die medewerkers het daar mee eens; 38% van hen voelt zich er juist door overdonderd. Ook in het verleden duurde het lang voordat nieuwe technologieën gemeengoed werden. Zo had in 2010 pas tweederde van de Amerikaanse bedrijven een website. En dat terwijl er vaak grote concurrentievoordelen te behalen zijn. Denk maar aan BOL versus Blokker (RIP).

8. Veiligheid versus vooruitgang

Wat niet helpt zijn de onzekerheden rondom de inzet van AI. Een collega van mij werkt nu aan de Zuidas bij een klant in de financiële sector. Hij houdt ons allemaal scherp op veiligheids- en privacyissues. De risico’s van het zakendoen met Amerikaanse techbedrijven speelden daar al langer. In het eerdergenoemde onderzoek van Deloitte noemen organisaties daarnaast als belangrijke risico’s van GenAI: zorgen over het voldoen aan regelgeving (38%), fouten met gevolgen in de ‘echte’ wereld (35%), problemen met risicobeheer (32%) en issues met intellectueel eigendom (25%).

Binnen veel organisaties lopen de discussies over deze onderwerpen hoog op, met aan de ene kant privacy en information security officers en aan de andere kant de business die wil profiteren van de mogelijkheden van AI. Bij de overheid hebben SLM Rijk en IBD geadviseerd terughoudend te zijn met het gebruik van Copilot voor persoonsgegevens totdat Microsoft aanvullende maatregelen neemt om te voldoen aan de AVG. De Belgen en Engelsen lijken minder bedenkingen te hebben.

Databeheer en goede governance zijn in ieder geval enorm belangrijk. Zijn persoonsgegevens goed afgeschermd? Rechten en rollen goed ingesteld? Welke data mag wel en niet in openbare tools zoals ChatGPT? Dit houdt veel organisaties tegen om AI te gaan gebruiken, maar daar zijn twee problemen mee: ten eerste is het vaak ondoenlijk om data helemaal op orde te krijgen, en ten tweede gaan medewerkers ondertussen onder de radar aan de slag met hun eigen AI-tools. Het is aan directies om goede afwegingen te maken tussen kaders en ruimte voor ontwikkeling.

9. Van adoptie naar adaptatie

En daar schort het vaak aan. Volgens McKinsey’s Global Survey lopen organisaties en hun leiders ver achter bij hun medewerkers in de adoptie van GenAI: maar 13% zijn early adopters. Adoptie is trouwens een beladen woord. Veel leidinggevenden en ICT’ers denken daarbij aan een knoppencursus en een helpdesk. Bij GenAI gaat het niet om hoe het werkt, maar wat je ermee kunt doen. De eerdergenoemde Conor Grennan van NYU verklaart zelfs dat GenAI helemaal geen leercurve heeft: “You just need to do it.”

Grennan waarschuwt ook om niet teveel in use cases te denken, omdat dat mensen kan beperken in het zien van de mogelijkheden. Je moet juist je mindset veranderen en leren omdenken. Toch nog even een use case uit mijn eigen praktijk (sorry, Conor): veel mensen weten al dat AI prima notulen kan maken van vergaderingen. Omdenken betekent dan:

• Stap 1: geen algemene notulen, maar gepersonaliseerde.
• Stap 2: helemaal geen notulen meer, want iedereen kan de vergadering achteraf zelf bevragen.
• Stap 3: als mensen dat kunnen, dan hoeft een deel helemaal niet meer bij de vergadering te zijn.
• Stap 4: we gaan korter vergaderen met het kernteam en plannen eens in de zoveel tijd een inspirerende en sociale bijeenkomst voor de grotere groep.

Nieuwe manieren van werken

Een succesvolle inzet van GenAI draait dan ook om nieuwe manieren van werken, niet om de technische implementatie. Datzelfde geldt natuurlijk voor andere digitale technologie, zoals tools voor communicatie, samenwerking en kennisdeling. We moeten leren om continu de mogelijkheden te zien om met digitale tools ons werk sneller, beter en leuker te maken. Dat vraagt om adaptatie in plaats van adoptie.

Aan de andere kant adapteert technologie zich natuurijk ook aan ons. Grennan quote Mustafa Suleyman, oprichter van Google DeepMind en nu CEO van Microsoft AI: wij hoeven niet meer de taal van computers te leren; de computer leert de taal van ons. Zijn baas bij Microsoft, Satya Nadella, voorspelt opmerkelijk genoeg zelfs het einde van software, inclusief Microsoft Office: alles wat we willen bereiken vragen we gewoon aan onze AI-assistent. Next-level agentic AI, dus.

10. Een stap te ver?

We kunnen er niet omheen: nog een level up is dat de AI-agent ons niet meer zo nodig heeft. Daar hebben de hoge piefen in het onderzoek van Deloitte wel oren naar: 52% vindt agentic AI interessant en 45% multiagent systemen. AI zonder mensen, dus. De techno-optimisten van Avanade claimen weliswaar dat tweederde van hun respondenten denkt dat AI geen banen zal kosten, maar zelfs zij moeten toegeven dat de helft van de overheidsmedewerkers daar wel bang voor is.

En zo komen we toch weer terug bij de wervelstorm die in Amerika gaande is. Er zijn mensen die zeggen dat Elon Musk met zijn DOGE het Amerikaanse ambtenarenapparaat wil vervangen door AI’s – en dan natuurlijk vooral die van zijn eigen bedrijf xAI. Tot voor kort leken dat soort ideeën science fiction, maar raketten uit de lucht plukken (SpaceX) en brein-computer interfaces (Neuralink) leken dat ook. Trump gaat hem in ieder geval geen haarbreed in de weg leggen.

Om jullie nu niet in wanhoop achter te laten kunnen we proberen daar een positieve draai aan te geven. Werknemers klokken in Nederland gemiddeld 26 daadwerkelijk gewerkte uren per week, ofwel nog geen vier uur per dag. Voor de industriële revolutie was dat het driedubbele: 11 tot 14 uur per dag, zeven dagen per week, ook voor de meeste kinderen. Zo hebben we nu veel meer tijd voor familie, vrienden, onderwijs en hobby’s. Dat is toch een mooie technologiegedreven trend om mee af te sluiten, met de meivakantie in zicht?

Home < GenAI, de productiviteitsparadox & Elon: 10 trends in digitaal werken