Het gesprek
De 30% Club bestaat om het percentage geslaagde veranderingen te vergroten, door de medewerker centraal te stellen in het veranderproces. In deze aflevering nam Arjan Nataraj mij mee langs de veranderingen die ik van dichtbij meemaakte: de opkomst van de slimme meter als motor onder klantbetrokkenheid, de vorming van multidisciplinaire teams bij Eneco, en de implementatie van een Next Best Action-platform bij Essent. Steeds met dezelfde vraag als anker: waarom slagen sommige veranderingen wel en stranden de meeste?
Vijf inzichten uit het gesprek
- 10/20/70 is de verhouding die AI-verandering nodig heeft. Tien procent van de aandacht naar het model, twintig procent naar data en infrastructuur, en zeventig procent naar de medewerker, de cultuur en het structureren van de verandering. In de praktijk zie ik precies het omgekeerde: de medewerker blijft de sluitpost, terwijl je daar zou moeten beginnen.
- Vertrouwen op een algoritme is een gedragsverandering, geen training. Met een Next Best Action-platform zeg je in feite tegen een e-mailmarketeer: een algoritme bepaalt voortaan wie welke boodschap krijgt. Dat raakt het vak en de professional. Daarom begint het werk bij data- en AI-geletterdheid: eerst begrijpen hoe een algoritme werkt, dan leren hoe je het beïnvloedt en bestuurt, en pas daarna het gesprek over wat er verandert in het werk.
- Multidisciplinaire teams verkorten de afstand, en dat went snel. Bij Eneco zette ik developers en marketeers samen in één team. De weerstand vooraf verdween als sneeuw voor de zon zodra mensen de meerwaarde zagen, tot collega’s niet meer anders wilden werken. Recent paste ik hetzelfde mechanisme opnieuw toe toen een samenwerking stokte: teams met elkaar laten kennismaken en samen de prioriteiten laten bepalen.
- Medewerkerstevredenheid is een harde succesmaat. Als domeinverantwoordelijke bij Eneco was medewerkerstevredenheid één van de belangrijkste metrieken. Tevreden medewerkers presteren beter en nemen verandering makkelijker aan. En meten voorkomt dat een buikgevoel, of degene met de meeste strepen, bepaalt of iets geslaagd is.
- Stop met veranderen op postzegels. AI-verandering wordt vaak instrumenteel ingevuld: een losse pilot hier, een use case daar, in de hoop dat de optelsom vanzelf de grote verandering wordt. Dat gebeurt niet. Organisaties hebben het lef nodig om de grotere vraag te stellen: wie willen wij over tien jaar zijn, en welke organisatievorm, competenties en processen horen daarbij?
Waarom dit ertoe doet
Onderzoek laat al jaren zien dat het merendeel van de strategische transformaties de doelen niet haalt, en met AI komt daar een versnelling bovenop die het er niet makkelijker op maakt. De verleiding is groot om vanuit angst om te laat te zijn snel iets te gaan doen. Maar een casus die slaagt is nog geen organisatie die verandert. De winst zit in een vaste veranderaanpak die voor elke verandering geldt: helder waarom, een gestructureerd proces, meten wat het doet met medewerkers, en durven stoppen met wat niet werkt.
Bekijk alle afleveringen van De 30% Club op Spotify
