Structureel slimmer werken met de AI Value-aanpak [handig canvas]

Misschien herken je het wel: de één zweert bij ChatGPT en laat er álles doorheen gaan, terwijl een ander vol overtuiging zegt dat AI “niets voor hem is”. Het gekke? Die laatste heeft het vaak nog nooit écht geprobeerd. In dit artikel laat ik je zien hoe je die omslag maakt: van losse experimenten naar structureel slim werken met AI. Op een manier die de organisatie én medewerkers merkbaar vooruit helpt.

Bijna iedereen vindt AI indrukwekkend, maar tussen verwondering en daadwerkelijk gebruiken zit een kloof. Hoe zorg je ervoor dat niet alleen de voorlopers, maar je héle team structureel aan de slag gaat met AI? En vooral: hoe laat je medewerkers ervaren dat AI geen extra taak is, maar een hulpmiddel dat hun werk makkelijker maakt?

Waarom je medewerkers AI (nog) niet oppakken

Veel organisaties en medewerkers willen ‘’meer met AI doen’’, in de praktijk loopt dat vaak vast op een aantal hardnekkige, maar voornamelijk menselijke blokkades:

1. AI voelt als extra werk: veel medewerkers weten niet waar ze precies moeten beginnen. Investeren in AI wekt het gevoel op van ‘’extra werk’’ in plaats van iets wat het werk makkelijk maakt.
2. AI krijgt geen plek in het dagelijkse ritme: en dan is er nog een structureel probleem: AI krijgt nauwelijks een plek in het dagelijkse ritme van het werk. Nieuwe vaardigheden beklijven pas als ze onderdeel worden van routines. Maar AI heeft vaak:

• • • Een oefenmoment.
    • Geen plek in standaardprocessen.
    • Geen feedbackloop die laat zien wat het oplevert.

Zonder herhaling en integratie zit AI iedereen zó weer in de weg in plaats van dat het helpt.

3. AI is te abstract, te spannend of te weinig relevant: veel medewerkers haken niet af omdat ze niet wíllen, maar omdat AI nog te vaag is. Ze zien niet hoe het in hun eigen werk past.

Pas wanneer je deze blokkades erkent en wegneemt, ontstaat ruimte voor structureel, enthousiast en waardevol gebruik van AI.

Het AI Value canvas, wat is het en waarom helpt het?

Het AI Value-canvas dat ik in dit artikel gebruik, is geen officieel of universeel model van één specifieke auteur. Het is een praktisch werkcanvas dat voortkomt uit verschillende bestaande raamwerken (zoals LEAN, waardestroom-analyse en AI-governanceprincipes).

In de praktijk gebruiken organisaties allerlei varianten hiervan om AI te laten landen in het werk. Ik heb voor dit artikel gekozen voor een toegankelijke, toepasbare versie die teams direct kunnen gebruiken zonder uitgebreide theorie of overbodige details.

Het canvas helpt teams om helder te krijgen waar AI daadwerkelijk waarde toevoegt. Niet door te roepen: “We moeten iets met AI!”, maar door samen het werk vast te pakken zoals het nú is — en pas daarna te bepalen waar AI echt verschil maakt.

Met het canvas breng je onder andere in kaart:

• Waar zit de pijn?
• Waar gaat tijd verloren?
• Waar gebeurt dubbel, handmatig of saai werk?
• Waar kan AI direct impact hebben op kwaliteit, werkdruk of klantbeleving?

Het canvas helpt dus niet om allerlei AI-plannen te bedenken, maar juist om heel gericht te kiezen waar je moet starten. Zo voorkom je dat AI een hype wordt of een extra taak, en laat je medewerkers meteen zien wat het hén oplevert.

‘’Begin dus niet met AI, begin met het werk. Daar zit de echte ingang.’’

Kleine successen? De motor van AI implementeren

Wanneer medewerkers zien dat AI één concrete taak lichter maakt, verandert hun houding onmiddellijk: “Oh, dit scheelt me echt tijd.”, of “Dit maakt m’n werk makkelijker.” of ‘’Waarom deed ik dit niet eerder?”

Juist die kleine successen zijn cruciaal. Laat medewerkers ze daarom actief delen, bijvoorbeeld in een weekstart of in een intern kanaal:

• “AI hielp me vanmiddag een uur tijd te winnen”
• “Kijk, dit was m’n voor/na”
• “Hierdoor kon ik sneller door met mijn planning”

Voorbeelden:

• Projectmanager: gebruikt AI om weekupdates te structureren:
  “Vat deze tien berichten samen in drie duidelijke punten.”
  → 20–30 minuten tijdswinst per week.
• HR-adviseur: laat AI de eerste versie van samenvattingen van functioneringsgesprekken maken.
  → Minder schrijfdruk, meer tijd voor het gesprek zelf.
• Marketeer: vraagt AI voor drie invalshoeken voor een LinkedIn-campagne.
  → Sneller uit de startblokken.
• Klantenservicemedewerker: laat standaardmails herschrijven in heldere taal.
  → Snellere reacties, minder denkwerk.

Hoe houd je AI-enthousiasme vast als leidinggevende

Als leidinggevende heb je een grotere invloed op AI-adoptie dan je misschien denkt. Enthousiasme vasthouden bij je medewerkers draait niet om grote visies, maar om kleine, consequente signalen die laten zien dat AI niet een tijdelijk project is, maar onderdeel van het dagelijks werk.

Hoe pak je dat aan?

1. Stel wekelijks de AI-vraag: vraag in elk overleg:

• “Welke kleine AI-stap heb je deze week gezet?”
• “Wat leverde dat op?”

2. Beloon experimenteren, niet perfectie: leg de nadruk op proberen. Niet op foutloos werken.

3. Creëer ritme: een vast moment (wekelijks of maandelijks) waarop het team deelt wat AI heeft verbeterd, zorgt dat het niet wegzakt.

4. Geef zelf het goede voorbeeld: laat zien hoe jij AI inzet: deel ook jouw kleine successen (én mislukkingen). Teams voelen feilloos wanneer iets echt belangrijk is.

5. Maak AI onderdeel van besluiten, niet een los project: koppel AI aan bestaande doelen: werkdruk verlagen, klantbeleving verbeteren, kwaliteit verhogen.

Kortom: jij als leidinggevende creëert de ruimte, het vertrouwen en de herhaling die nodig zijn om enthousiasme om te zetten in een blijvende gewoonte.

Dus wil je dat AI in jouw organisatie écht landt? Start dan niet bij tools, maar bij taken. Maak het concreet, maak het klein en laat medewerkers ervaren wat het hen oplevert. Zo bouw je stap voor stap aan een team dat AI niet spannend vindt, maar slim inzet.

Van experimenteren naar structureel slimmer werken: het begint vandaag met de eerste kleine verbetering.

Veel succes!