Ik heb veel van dit soort gesprekken bijgewoond. Een managementteam komt bijeen in een vergaderzaal. Ze hebben ChatGPT-accounts. Iemand voert een pilot uit. Er wordt druk gepraat over " AI-strategie. " En ze zijn ervan overtuigd dat ze vooroplopen.
Dan gaan we naar de details kijken. De voordelen zijn reëel, maar klein. Eén team heeft een werkstroom geautomatiseerd. Een ander team haalt behoorlijke resultaten uit prompts. Goed gedaan.
Maar de rest van de business? Dat werkt nog steeds op dezelfde manier als vijf jaar geleden, met dezelfde gefragmenteerde tools, onsamenhangende werkstroomen en een groeiende contextversnippering. Het meeste wat is veranderd, is lokaal en niet systemisch.
Ik wil de inspanningen niet kleineren. De druk is reëel. Besturen willen voortgang zien. Klanten verwachten innovatie. Iedereen vraagt zich af wat de volgende stap is. Maar dit is wat ik heb geleerd na tientallen van deze beoordelingen te hebben uitgevoerd: urgentie is niet hetzelfde als gereedheid. U kunt middelen in AI steken en toch eindigen met niets dat schaalbaar is.
Hoe AI-volwassenheid eruitziet (en hoe niet)
Laten we beginnen met de patronen die steeds weer terugkomen.
Patroon 1: Prompting ≠ volwassenheid
Het eerste patroon dat ik steeds weer zie, is dat leiders ervan uitgaan dat, omdat mensen een LLM gebruiken, de organisatie een hoger niveau van AI-volwassenheid heeft bereikt. Die voordelen zijn echter klein. Het zijn geïsoleerde, klassieke symptomen van AI-pilots versus schaalbaarheidsproblemen. En ze hebben nog steeds constant menselijk toezicht nodig. Dat is nuttig experimenteren. Maar het is ook kwetsbaar.
Patroon 2: Diepte in één use case, geen breedte
Het tweede patroon zijn bedrijven die zich zeer diepgaand bezighouden met één enkel gebruiksscenario. Het is indrukwekkend als je één werkstroom volledig hebt geautomatiseerd. Maar dat is nog steeds maar een klein deel van het bedrijf. Je hebt één hoekje geoptimaliseerd. De rest van de bedrijfsvoering verloopt nog steeds volgens verouderde gewoontes.
Patroon 3: Investering verwarren met gereedheid
Het derde patroon is het verwarren van urgentie of investering met gereedheid. Veel bedrijven voelen een intense druk om AI in te voeren. Slechts weinig bedrijven hebben een daadwerkelijke positie om het te operationaliseren. Pilots creëren oppervlakkige activiteit, maar de onderliggende capaciteit blijft beperkt.
Wat is de les? Vroege successen creëren een vals gevoel van momentum.
Echte volwassenheid vereist:
- Verbonden werkstroom
- Governancestructuren
- Trainingsprogramma's
- Vertrouwen in de technologie
- Mechanismen om kwaliteit te meten
Zonder de basis blijven organisaties steken. Ze hebben moeite om de overstap te maken van versnipperde pilots naar impact op niveau van de onderneming.
Wat zorgt ervoor dat organisaties van pilots naar schaalbare AI-volwassenheid gaan?
De sterkste zet die ik heb gezien? Het creëren van een echte praktijkgemeenschap.
U brengt mensen uit verschillende functies samen die van nature nieuwsgierig zijn naar AI. U biedt hen een gedeelde ruimte, een gedeelde taal en gedeelde problemen om op te lossen. Hier wordt samenwerking een multiplicator.
Wat zorgt ervoor dat praktijkgemeenschappen werken:
- Vriendschappelijke wedstrijden die creatieve ideeën naar boven brengen
- Werkstroomcatalogen die teams helpen elkaars denkwijze te valideren
- Het delen van patronen dat zich snel verspreidt in plaats van beperkt te blijven tot een kleine groep
Van daaruit investeren leiders in procesmapping, een van de meest praktische tools die beschikbaar zijn. Het in kaart brengen van werkstroomen laat zien hoe het werk daadwerkelijk verloopt, waar het vastloopt, waar mensen nog steeds kopiëren en plakken tussen tools, en waar agenten echte waarde kunnen toevoegen.
Een productteam kan bijvoorbeeld ontdekken dat ze handmatig feedback van klanten verzamelen op drie platforms, terwijl een lichtgewicht agent dit in realtime zou kunnen centraliseren.
Dit is ook waar contextbewuste AI belangrijk begint te worden. Tools zoals ClickUp Brain werken omdat ze direct in werkstroomen zijn ingebouwd en niet achteraf zijn toegevoegd. In plaats van teams te vragen om de context aan een AI-tool uit te leggen, begrijpt de AI taken, afhankelijkheden, gesprekken en documenten al als onderdeel van het systeem.
Met ClickUp BrainGPT op desktop kunnen teams operationele vragen in gewone taal stellen en antwoorden krijgen die zijn gebaseerd op live werk, niet op statische documenten. Die verschuiving neemt wrijving weg en ondersteunt AI bij de dagelijkse uitvoering, in plaats van weer een oppervlakkig proefproject te creëren.
Een productteam kan bijvoorbeeld ontdekken dat ze handmatig feedback van klanten verzamelen op drie platforms, terwijl een lichtgewicht agent dit in realtime zou kunnen centraliseren.
Dit is ook waar contextbewuste AI belangrijk begint te worden. Tools zoals ClickUp Brain werken omdat ze direct in werkstroomen zijn ingebouwd en niet achteraf zijn toegevoegd. In plaats van teams te vragen om de context aan een AI-tool uit te leggen, begrijpt de AI taken, afhankelijkheden, gesprekken en documenten al als onderdeel van het systeem.
Met ClickUp BrainGPT op desktop kunnen teams operationele vragen in gewone taal stellen en antwoorden krijgen die zijn gebaseerd op live werk, niet op statische documenten. Die verschuiving neemt wrijving weg en ondersteunt AI bij de dagelijkse uitvoering, in plaats van weer een oppervlakkig proefproject te creëren.
Zodra deze basis is gelegd, wordt AI een zichtbare operationele richtlijn. Teams begrijpen dat AI nu deel uitmaakt van de bedrijfsvoering, niet als een neveninstrument, maar geïntegreerd in de dagelijkse werkstroom binnen een geconvergeerde AI-werkruimte. Managers en leidinggevenden delen de verantwoordelijkheid voor het identificeren van werkstroomdelen die moeten worden geautomatiseerd of uitgebreid.
De valkuil waar de meeste bedrijven in trappen
Deze fundamenten werken. Wat consequent mislukt, is het verwachten van organische acceptatie.
Als teams toegang krijgen tot tools zonder begeleiding, training of kwaliteitsnormen, leidt dat tot versnippering. Pilots nemen toe. De waarde niet.
Het watermeloeneffect: wanneer projecten er groen uitzien, maar eigenlijk rood zijn
Sommige organisaties beginnen met volwassenheidsbeoordelingen. Deze bieden een objectieve basis en helpen leiders te begrijpen waar ze daadwerkelijk staan.
Vaak zijn de resultaten verrassend. Tegelijkertijd zien de strategie en tooling er misschien solide uit, maar scoren de capaciteiten en gereedheid het laagst.
De meest volwassen bedrijven bouwen ook transparantie in hun dagelijkse activiteiten in:
- KPI's
- Rollout-statistieken
- Evaluatiekaders
Deze statistieken houden de voortgang zichtbaar. Ze maken het moeilijker voor projecten om er in statusrapporten 'groen' uit te zien terwijl ze onder de motorkap 'rood' draaien.
Ik noem dit het Watermeloeneffect. Een project ziet er aan de buitenkant groen uit, maar is van binnen rood.
Statusrapporten zien er positief uit, maar als je dieper graaft, blijkt dat de daadwerkelijke acceptatie van AI door ondernemingen zwak is. Door dat patroon direct aan te kaarten, helpen leiders te begrijpen waarom rapportages op oppervlakkig niveau geen leidraad kunnen zijn voor AI-strategieën.
Wanneer organisaties externe benchmarking combineren met open interne zichtbaarheid, wordt eerlijke beoordeling normaal. Die eerlijkheid voorkomt stagnatie en zorgt ervoor dat de organisatie blijft evolueren naar echte volwassenheid.
Het keerpunt dat de meeste bedrijven missen
Een belangrijk keerpunt vindt plaats wanneer leiders inzien dat de echte beperking niet technisch van aard is.
Volwassenheidsbeoordelingen brengen vaak dezelfde kloof aan het licht: de tools en governance zien er solide uit, maar de mensen zijn nog niet zo ver.
Dat besef verandert de strategie. In plaats van meer tools aan te schaffen of meer architectuur te bouwen, gaan ze investeren in de mensen die AI binnen de Business zullen opschalen.
Dit is vaak het punt waarop AI niet langer als een hulpmiddel wordt behandeld, maar als onderdeel van het systeem gaat functioneren. Super Agents zijn precies voor die overgang ontwikkeld.
Dit is vaak het punt waarop AI niet langer als een hulpmiddel wordt beschouwd, maar als onderdeel van het systeem gaat functioneren. Super Agents zijn precies voor die overgang ontwikkeld.
Superagenten fungeren als AI-teamgenoten binnen de werkruimte. Ze houden toezicht op het werk terwijl het zich ontvouwt, reageren op gedefinieerde triggers en voeren routinetaken uit, zoals follow-ups, rapportages of het signaleren van risico's. In plaats van te vertrouwen op mensen om te onthouden wat aandacht nodig heeft, helpt het systeem zelf om het momentum te behouden.
De verschuiving is belangrijk omdat schaalvergroting handmatig toezicht onmogelijk maakt. Wanneer AI binnen bepaalde grenzen kan observeren, handelen en escaleren, verminderen leiders hun afhankelijkheid van heldendaden en bouwen ze veerkracht in hun bedrijfsvoering in.
En wanneer mensen de tools en vrijheid hebben om hun eigen werk te automatiseren? De resultaten kunnen verrassend zijn. Teams creëren oplossingen die het management nooit had kunnen bedenken. Kleine overwinningen worden herbruikbare patronen. Het vertrouwen in AI groeit op organische wijze.
Deze verschuiving van technologiegericht naar mensgericht is meestal het moment waarop organisaties echte transformatie beginnen te zien.
Een snelle diagnosetabel:
| Signaal | U bevindt zich in de pilotmodus | U bent aan het opschalen |
|---|---|---|
| Waar AI leeft | Met een paar tools en een paar mensen | Geïntegreerd in dagelijkse werkstroom |
| Hoe succes wordt gemeten | Anekdotes en demo's | Toepassing, kwaliteit, tijdwinst, impact op de output |
| Wie is er verantwoordelijk? | Innovatieteam of één kampioen | Leiders en managers in verschillende functies |
| Hoe patronen zich verspreiden | Willekeurig en informeel | Praktijkgemeenschap en een werkstroomcatalogus |
| Risico's en governance | Onduidelijk of reactief | Gedefinieerde normen en beoordelingsprocedures |
| Wat gaat er mis? | Fragmentatie en vertrouwen | Continue verbeteringscycli |
Als uw organisatie zich voornamelijk in de linkerkolom bevindt, loopt u niet achter. U bent normaal. Maar u moet ophouden te doen alsof pilots gelijk staan aan volwassenheid.
Wat dit betekent voor leiders
Als u leiding geeft aan dit werk, is dit wat echt het verschil maakt:
- Laat uw experts u laten zien wat er mogelijk is. De beste ideeën komen vaak van de mensen die het dichtst bij het werk staan.
- Investeer in training. Niet alleen training in het gebruik van tools. Echte capaciteitsopbouw.
- Maak het veilig om te experimenteren en te falen. Innovatie vereist toestemming om dingen te proberen die misschien niet werken.
- Creëer een cultuur waarin innovatie wordt verwacht, niet alleen getolereerd.
En wacht niet op perfectie. De bedrijven die nu eerlijk en doelgericht in actie komen, zullen een voorsprong nemen.
Als u de voortgang nog steeds meet aan de hand van het aantal pilots dat u uitvoert, mist u het punt. Echte volwassenheid komt tot uiting in hoe het werk elke dag wordt gedaan. U ziet het in de manier waarop teams met elkaar praten. De manier waarop ze problemen oplossen. De manier waarop ze delen wat ze leren. Dat zijn de dingen die blijvend zijn.
Wilt u weten waar u echt staat? Doe een AI-volwassenheidsbeoordeling.
Ontvang uw AI-volwassenheidsrapport
Stel de ongemakkelijke vragen. Wees bereid om op basis van de antwoorden actie te ondernemen. Zo gaat u van pilots naar voortgang.
Veelgestelde vragen
Het is een gestructureerde manier om te meten in hoeverre uw organisatie klaar is om AI verder te schalen dan pilots. Niet alleen tools, maar ook werkstroom, governance, training, metingen en acceptatie.
Niet noodzakelijk. Pilots bewijzen de mogelijkheid. Volwassenheid komt tot uiting wanneer AI het dagelijkse werk van teams verandert, met standaarden, metingen en herhaalbare patronen.
Fragmentatie. Het werk is verspreid over verschillende tools, teams en overdrachten, waardoor AI-outputs geen verbinding hebben met de uitvoering. Een andere reden is het gebrek aan kwaliteits- en governancestandaarden.
Meestal niet. De meeste teams hebben behoefte aan betere werkstroom-mapping, duidelijker governance en training die mensen helpt om hun manier van werken te veranderen. Tools zijn belangrijk, maar vormen zelden een beperkende factor.
Toepassing in echte werkstroomen, kwaliteit van de output, tijdwinst, verbeteringen in cyclustijd, vermindering van fouten en impact op het bedrijf. Als u het niet kunt meten, kunt u het niet opschalen.
Het is een multifunctionele groep die patronen deelt en herbruikbare oplossingen bouwt. Het voorkomt dat de voortgang van AI in kleine groepjes blijft steken en zet individuele successen om in organisatorische capaciteit.