De training was goed. Mensen waren enthousiast, er werd gelachen, iemand bouwde binnen een uur iets waar hij eerst een middag over deed. En dan kom je zes weken later terug en werkt ongeveer de helft van het team er nog mee. De rest is teruggevallen in het oude ritme.
Dat patroon ziet Joyce Datema, die organisaties begeleidt bij de mensenkant van AI-invoering, keer op keer terug. Ze vertelde erover in de podcast AIToday Live van 7 september. Haar diagnose is niet dat de tools tegenvallen. Het is dat er na de training niets veranderde aan hoe het werk loopt.
Waarom AI-gebruik na een paar weken verzandt
Kijk eens naar wat er feitelijk gebeurt na een enthousiaste kick-off. Iedereen gaat terug naar zijn eigen bureau. De één neemt ChatGPT, de ander had al Copilot, een derde probeert Claude omdat een vriend dat aanraadde. Ze ontdekken alle drie iets nuttigs. En ze vertellen het aan niemand.
Wat je dan krijgt is geen adoptie maar versnippering. Drie mensen lossen hetzelfde probleem drie keer op, allemaal net iets anders. Er ontstaat zelfs een vorm van onderlinge competitie: mijn manier is beter dan die van jou. Ondertussen vraagt iemand in het managementteam hoeveel abonnementen er inmiddels lopen en wat het oplevert. Daar is geen antwoord op, want er is nooit afgesproken wat het moest opleveren.
De cijfers ondersteunen dat beeld. Uit Deloitte’s onderzoek onder ruim drieduizend bestuurders bleek dat maar 25 procent van de organisaties minstens 40 procent van hun AI-pilots daadwerkelijk in productie kreeg. Nog opvallender: 37 procent gebruikt AI oppervlakkig, zonder de werkprocessen echt aan te passen (Bron: Deloitte). Dat is precies de groep waar het na een tijdje stil wordt.
En eerlijk gezegd is die kick-off voor veel bedrijven een luxeprobleem. Uit de AI Monitor van Newcom, in juli afgenomen onder 3.122 Nederlanders, blijkt dat AI voor 57 procent van de werknemers inmiddels onderdeel is van de vaste werkroutine, terwijl maar 29 procent ooit training of instructie kreeg. Bij bijna de helft is er helemaal niets beschikbaar (Bron: Newcom via Frankwatching). Je team is dus waarschijnlijk al begonnen, met of zonder jou.
Beginner-tip:Heb je die eerste training nog niet gehad, begin daar dan. Onze gidsAI-geletterdheid regelen zonder dure cursuslaat zien hoe je dat zelf organiseert. Dit artikel gaat over de stap daarna, en die is lastiger dan de training zelf.
Begin bij het resultaat, niet bij de tool
De eerste correctie is de moeilijkste, omdat hij tegen je gevoel in gaat. Je wilt beginnen. Gewoon knallen en kijken wat eruit komt.
Toch is de vraag die je eerst beantwoordt: welk resultaat wil je halen? En dan bedoel ik een resultaat in je eigen taal, niet in die van de techniek. Stel dat je een bureau hebt dat trainingen geeft. Dan is het resultaat een volle zaal. Meer aanmeldingen per training. Dat is de KPI.
Merk op wat daar níét staat. Er staat niet “meer AI gebruiken”, niet “drie processen geautomatiseerd”, niet “iedereen werkt met een agent”. Dat zijn allemaal doelen over het gereedschap, en gereedschap is nooit het doel. Zodra je de KPI in bedrijfstaal formuleert, wordt ook meetbaar of het werkt.
Een tweede regel die hierbij hoort: pak geen oud project van de plank. Er zit geen energie op iets wat al twee jaar op een lijstje staat. Kies een opgave die nú speelt en waar mensen op dit moment last van hebben. Iedereen is druk, niemand heeft tijd voor AI, en dat verandert alleen als het over hun eigen werk van vandaag gaat.
Leg één werkproces op tafel, met iedereen die eraan bijdraagt
Nu wordt het concreet. Je zet de mensen bij elkaar die samen aan dat resultaat werken, en dat zijn er meer dan je denkt. Bij de volle zaal hoort degene die de administratie doet, degene die de website vult, degene die de locatie regelt. Vaak zitten die in verschillende afdelingen en hebben ze elkaar nog nooit over dit proces gesproken.
Vervolgens leg je het hele proces op tafel. Letterlijk: wat doe jij, in welke volgorde, en wat gebeurt er daarna. Datema noemt de werkvorm een AI-wasstraat, maar de naam doet er minder toe dan wat er gebeurt. Er ligt binnen een uur een berg papier waarvan iedereen denkt: waarom deden we dit eigenlijk zo?
Dat moment is de winst. Niet de AI, maar het gesprek. Even stilstaan om vooruit te komen, en dat vinden we met AI juist zo lastig.
Pas als het werk geordend op tafel ligt, kijk je waar AI iets versnelt. Soms is het antwoord: nergens, maar er kunnen wel drie stappen weg. Dat is ook winst. En laat het team het zelf ontwerpen, want het is hun vak. Een aanpak die van buiten wordt opgelegd, overleeft de eerste drukke week niet.
Gevorderden:Let bij het ordenen op de stappen waar een document van hand tot hand gaat voor een review. Dat is vaak waar de meeste tijd verdwijnt, en tegelijk de stap waar AI het minst te zoeken heeft. Een review die eindeloos rondgaat, los je op door de betrokkenen een uur in één ruimte te zetten, niet door er een model op te zetten.
Wat een agent niet weet: de ongeschreven regels
Wil je een stap verder gaan en een agent werk laten overnemen, dan komt er iets bij dat je makkelijk over het hoofd ziet.
Een agent kent de formele regels zodra je ze opschrijft. De ongeschreven regels kent hij niet. Datema geeft daar in de aflevering een mooi voorbeeld van: de klant die altijd twee weken over een factuur doet, en bij wie dat prima is. Dat weet iedereen in het team, niemand heeft het ooit opgeschreven, en een agent die netjes na zeven dagen een herinnering stuurt, beschadigt die relatie.
Dat soort kennis zit in hoofden. Impliciete kennis expliciet maken is het echte werk voordat je automatiseert, en het is meteen de reden waarom je die multidisciplinaire sessie nodig had. Alleen de mensen die het werk doen, weten welke uitzonderingen er zijn.
Gevorderden:Maak van de uitzonderingen een expliciete lijst naast je procesbeschrijving, en behandel die lijst als onderdeel van de opdracht aan de agent. Groeit die lijst sneller dan vijf regels per week, dan is het proces nog niet stabiel genoeg om te automatiseren. Rond dan eerst de menselijke werkwijze af.
Leg de werkwijze vast en stop met sleutelen
Hier maken de meeste teams hun tweede fout, en het is een sympathieke fout: ze blijven verbeteren.
Op een gegeven moment moet je zeggen: zo gaan we het doen. Dat spreek je met elkaar af, en dan ga je niet stiekem onder de motorkap nog zesendertig dingen aanpassen. Blijf je sleutelen, dan weet niemand meer welke versie de goede is en wordt het resultaat troebel.
Die vastgelegde werkwijze is meteen je governance. Niet een document dat een adviseur schreef, maar de manier van werken die het team zelf heeft bedacht en waar het zich aan verbonden heeft. Mensen moeten er even aan wennen, want een standaardwerkwijze voelt beperkend. In ruil krijgen ze rust. En rust is precies wat er ontbreekt in een team waar iedereen zijn eigen tools uitzoekt.
Eerlijk gezegd is dit het onderdeel waar ik zelf het vaakst de mist in ga. Er is altijd nog iets beters te bedenken. Maar een werkwijze die elke week verandert, is geen werkwijze.
Daarna mag er weer geëxperimenteerd worden. Alleen nu vanaf een gedeelde basis, en met een afspraak over wanneer je de werkwijze bijstelt.
Wie is de eigenaar? Bijna nooit de ICT-afdeling
Eigenaarschap is een sleets woord geworden. Iedereen is overal eigenaar van, en daarom niemand van iets.
Maak het daarom heel klein en heel concreet. De manager van het team waar het werk thuishoort, is eigenaar van de werkwijze én van de digitale collega’s die erin meedraaien. Niet de ICT-afdeling. ICT zorgt dat het draait en dat het veilig is, en dat is geen kleinigheid, maar of de uitkomst goed genoeg is kan alleen iemand beoordelen die het werk kent.
In de praktijk liggen agents nu vaak in beheer bij ICT terwijl de teammanager niet eens weet wat ze precies doen. Dat is hoe je een digitale collega krijgt waar niemand naar omkijkt. Deloitte vond dat maar 21 procent van de organisaties een volwassen governancemodel voor agents heeft, terwijl bijna driekwart van plan is er binnen twee jaar mee te gaan werken (Bron: Deloitte). Dat gat verklaart een hoop.
Beginner-tip:Nog geen basisafspraken op papier over wat wel en niet mag? Regel die eerst.Je team gebruikt AI al. Regel deze 3 dingen deze weekis in een half uur te doen en voorkomt dat je een werkwijze bouwt op een onveilige ondergrond.
Wat je in de eerste week doet
Concreet, in de volgorde waarin het werkt:
- Kies één resultaat dat nu speelt en dat je in bedrijfstaal kunt opschrijven. Een vol trainingsprogramma, een offerte binnen een dag de deur uit, facturen die niet blijven liggen.
- Nodig iedereen uit die aan dat resultaat bijdraagt, ook uit andere afdelingen. Reken op een dagdeel.
- Leg het proces op tafel en teken het uit. Nog geen AI, alleen het werk zoals het nu gaat.
- Schrap wat weg kan. Dit levert bijna altijd iets op en kost niets.
- Kijk waar AI versnelt en laat het team zelf bedenken hoe. Schrijf de uitzonderingen apart op.
- Leg de werkwijze vast in een paar regels, spreek af dat dit het is, en zet er een naam bij als eigenaar.
- Meet na vier weken aan de KPI uit stap één. Niet aan hoeveel mensen AI gebruikten.
Het aardige is dat stap drie en vier ook waarde hebben als je daarna helemaal niets met AI doet. Je hebt dan alsnog een proces opgeschoond dat jarenlang op de automatische piloot liep.
De bredere beweging: van individueel naar proces
Dat dit nu speelt, is geen toeval. In 2025 gebruikte 29,8 procent van het Nederlandse MKB met 10 tot 249 medewerkers AI-technologie, tegen 66,2 procent van het grootbedrijf (Bron: CBS). Bij microbedrijven was het 13,8 procent. De fase van uitproberen is voor een flink deel van het MKB voorbij; de vraag is niet meer óf mensen het gebruiken, maar of het ergens toe leidt.
Die verschuiving zie je overal terug. De hype rond agents koelt af en het echte werk begint, zoals onze analyse Agentic AI in 2026 beschrijft. Wie wil weten hoe andere Nederlandse bedrijven dat aanpakken, vindt in AI use cases in het MKB vier uitgewerkte voorbeelden. En wil je zien welke taken zich er concreet voor lenen, dan is AI-agents in de praktijk de logische volgende stap.
De rode draad in alle drie is dezelfde als hier: individueel gebruik is leuk en levert snellere e-mail op. Pas als het werk zelf verandert, verandert er iets aan je bedrijf. Dat vraagt één dagdeel met de juiste mensen om de tafel, en de discipline om daarna niet meer te gaan sleutelen.