Lessen uit 7 AI-adoptie trajecten
Ervaringen uit 2 jaar begeleiding van impact-organisaties bij het inzetten van AI.
Gepubliceerd op — Ongeveer 2 minuten leestijd
Kenniswerkers die AI als copiloot gebruiken zouden volgens recent onderzoek tot 25 tot 50% sneller kunnen werken, zonder aan kwaliteit in te boeten. Sommige taken gaan zelfs drie keer zo snel. Maar vraag het aan hun organisatie, en niemand merkt er iets van. Hoe kan dat?
Waarom lukt het organisaties niet om zich rond AI te organiseren, zelfs als de technologie duidelijk werkt?
Dat was de kernvraag van mijn talk op AI for Good — Wavemaker Sessie, georganiseerd door The Good Wave op 9 februari in Zebrastraat, Gent.
De namiddag verkende een uitdagende evenwichtsoefening. Hoe kunnen we de negatieve impact van AI op de wereld beperken? Maar hoe kunnen we ook de positieve impact die we in de wereld willen zien versterken door AI slim in te zetten?
Voor mijn talk baseerde ik me op anderhalf jaar ervaring als AI-coach bij zeven impactorganisaties — van driekoppige bureaus tot overheidsinstellingen met 85 medewerkers.
De rode draad is een model met drie hefbomen: Leiderschap, Lab en Medewerkers. Geïnspireerd door een artikel van Ethan Mollick. Bij kleine teams zijn die drie rollen dezelfde mensen, en gaat alles snel. Bij grotere organisaties moet je ze bewust organiseren — en daar gaat het mis. Vijf lessen uit de praktijk. Wat werkt, wat niet, en waarom het bijna nooit aan de technologie ligt.
De volledige presentatie: