AI in je team? Weg met klooien, werk met een kompas
Inmiddels is AI niet meer weg te denken van de werkvloer. Dat begon met ChatGPT en het bedenken van de perfecte prompt. Die Kindergarten zijn we inmiddels wel ontgroeid, maar een gouden formule is er nog steeds niet. Daarvoor is het gebruik bovendien te situationeel. AI-gebruik in het onderwijs is heel anders dan AI-gebruik bij de Rijksoverheid. En AI voor een contentspecialist is weer heel anders dan voor een manager.
Voor deze laatste doelgroep – leidinggevenden – is de publicatie Werk hand in hand met AI (affiliate) van Kim Pot geschreven. Kim is strategisch marcom-consultant en auteur/trainer bij Frankwatching. In 5 handige stappen presenteert zij een praktisch kompas om met maximale impact niet meer te klooien met allerlei tools, maar deze slim te gebruiken.
Begin slim
Dat begint natuurlijk met een inventarisatie hoe AI nu in je team en organisatie wordt ingezet. Welke tools gebruik je? Waar gebruik je ze voor? Welke voordelen zie je al? Waar loop je tegenaan? En hoe zit het met de vaardigheden in je team? Maar ook: hoe is het draagvlak in je team en bij je stakeholders? Dat soort werk.
Dat maakt je gelijk al slimmer, maar het is nog maar het begin. Want welke slimme keuzes maak je vervolgens? LLM’s bestaan uit kennis die al beschikbaar is. Je kunt ze dus goed inzetten voor herhalende taken, het analyseren van data, het controleren van spelling en grammatica, of het voorbereiden van bestaande contentideeën.
Maar AI is nog lang niet zo creatief of intuïtief als je teamleden. Oké, AI kan patronen ontdekken, maar echt begrip zit er niet in. Het is niet origineel en kan geen ethische overwegingen maken. Deal with it. Dus complexe klachten van klanten oplossen? Daarvoor moet je niet bij AI zijn als je een persoonlijke oplossing wil bieden.
Werk aan de geletterdheid, van jezelf en je team
Daarom zegt Pot terecht: werk aan je AI-geletterdheid. Niet alleen omdat het volgens de AI Act verplicht is, maar vooral omdat het samenspel tussen je teamleden en de AI-tools tot meerwaarde en hogere productiviteit kan leiden. Als je de kansen en beperkingen goed weet toe te passen. AI is een middel, geen doel op zich. Bepaal daarom als manager ook een teamvisie op AI die prioriteiten stelt en een duidelijk beeld geeft van het gebruik van AI voor de langetermijndoelen van je team of organisatie. Pot geeft een handig stappenplan dat de – best traditionele – indeling van missie, visie, doelstellingen, aanpak en meten = weten omvat.
Dankzij zo’n stappenplan, en door te werken aan je AI-geletterdheid, weet je welke nieuwe kennis en vaardigheden binnen elke teamrol nodig zijn. Dat gaat dan over datageletterdheid, kennis van de juiste tools (denk aan selectiecriteria, privacy, security, kosten), analytische vaardigheden, probleemoplossend vermogen en meer. Klinkt bekend? Het zijn inderdaad veel van de 21st century skills. Handig is om een skills matrix op te stellen van je teamleden. Daarmee weet je op welke vlakken teamleden kunnen werken aan hun persoonlijke ontwikkeling, en kun je nagaan of je team nog steeds in balans is.
AI challenge van de maand
Mogelijk kom je tot het inzicht dat een aparte functie nodig is binnen je team. Of je kunt – wat een topidee van Kim Pot – een ‘AI Challenge van de Maand’ organiseren. Elke maand krijgt je team een opdracht waarbij ze AI-tools moeten gebruiken om een proces te optimaliseren of een probleem op te lossen. Voorbeelden?
- Hoe kun je AI gebruiken om een publicatieproces te versnellen zonder in te boeten op kwaliteit?
- Hoe kun je AI gebruiken om een gepersonaliseerde e-mailcampagne op te zetten en een A/B-test automatisch te optimaliseren?
- Hoe kun je AI inzetten om zoekwoorden te clusteren en advertentieteksten te genereren op basis van de zoekintentie van nieuwe klanten van het afgelopen kwartaal?
- Hoe kun je AI inzetten om gebruikersfeedback van onze nieuwe klanten-app automatisch te analyseren en te prioriteren in je backlog?
- Hoe kun je AI inzetten om bestaande klanten met upsell-potentieel te identificeren en te benaderen met een gepersonaliseerd aanbod?
Daar kun je een incentive tegenover zetten om nog meer output uit je team te halen.
AI-Rootsmodel
Dit is een perfect voorbeeld van wat een AI-inclusieve cultuur is: de laatste stap in je AI-kompas. Daarbij helpt voorbeeldgedrag en een AI-transitie. AI-ROOTS is het acroniem dat je moet onthouden:
- R – Richtlijnen
De richtlijnen zijn de basis voor het gebruik van AI in je team. Ze geven kaders, verwachtingen en duidelijkheid, zodat je gestructureerd en doelbewust AI inzet. - O – Onderwijs
AI-ontwikkelingen gaan als een malle. Dat betekent voor jou als manager – en voor je team – dat je continu moet bijspijkeren. Zorg voor workshops, trainingen en een lab om te experimenteren en te groeien. - O – Openheid
Een echte AI-cultuur vraagt om openheid. Omdat de ontwikkelingen snel gaan, zal er zeker weleens iets misgaan. Stimuleer je team om ervaringen – the good, the bad and the ugly – met elkaar te delen. - T – Transparantie
Het is belangrijk dat teamleden begrijpen met welke data en algoritmes AI werkt, en hoe beslissingen worden genomen. Laat je AI geen black box zijn! - S – Systeemintegratie
Idealiter sluit AI naadloos aan bij je bestaande processen en systemen. Zonder heipalen zakt Amsterdam in het veen weg, en zonder verankering blijft AI een losstaande technologie. Dat gaat ten koste van je effectiviteit en efficiëntie.
Over het boek
Ik heb met veel herkenning en plezier Werk hand in hand met AI (affiliate) gelezen. Kim Pot schrijft to the point. Heel fijn voor de lezer is ook het actielijstje aan het einde vanhet boek. Zonder checklistjesmentaliteit is zo’n lijstje handig om niets te vergeten. Ze weet naadloos bestaande managementprincipes te integreren in het gebruik van AI in je team.
Daar zit dan ook misschien de enige beperking van het boek: het is geschreven voor managers – en als die nog niet op de hoogte moeten zijn van hoe je een cultuurverandering inzet en nieuwe technologie effectief implementeert, kan de actielijst je ondersteunen. Met een flavour AI natuurlijk!
Over de auteur
