Signaalrapport: lessen uit Transform 2026
Prioriteit van governance: AI-adoptie vereist een structurele aanpak met duidelijke governance om chaos en dubbel werk te voorkomen.
Betrokkenheid van HR: HR moet zich nadrukkelijk laten gelden in de AI-strategie en naast technische leiders het voortouw nemen op het gebied van personeel en leren.
Rol van managers: Het middenmanagement is cruciaal voor AI-transformatie en heeft managers nodig die de context begrijpen om het proces te begeleiden.
Impact van onduidelijkheid: Door AI-transities te begrijpen als voortdurende ontwikkeling in plaats van verstoringen, nemen burn-out en veranderingsmoeheid onder medewerkers af.
Datafundament: Een sterke, consistente data-infrastructuur is essentieel voor een effectieve inzet van AI en om systemische problemen te voorkomen.
Het conferentiecircuit is een eigen soort signaal geworden. Wat er in deze zalen en op deze podia wordt gezegd, is een distillatie van wat er in de moderne werkomgeving gebeurt, wordt gevoeld en wordt voorspeld.
Transform 2026 in Las Vegas vormde daarop geen uitzondering. Verspreid over drie dagen met sessies, panelgesprekken en gesprekken in de wandelgangen kwamen een paar zaken naar voren die echt verhelderend waren. Natuurlijk waren er de gebruikelijke keynote-abstracties met een optimistische inslag en pessimistische erkenningen, maar er waren ook eerlijke spanningspunten van professionals die er middenin zitten.
Dit is wat de week voor mij daadwerkelijk aan het licht bracht.
Create a Free Account to Keep Reading—and Keep Leading Smarter
Unlock this piece and join a community of forward-thinking leaders discovering tools, playbooks, and insights for thriving in the age of AI.
Have an account? Log In
1. Bestuur is het onaantrekkelijke werk dat bepaalt of dit alles beklijft.
Niemand komt naar een conferentie om over beleidsdocumentatie te praten. En toch bleef dit naar voren komen als de dragende muur van AI-adoptie.
Tijdens een sessie over vaardigheden op dag 1 beschreef Stacy Eng, voormalig hoofd Leren en Ontwikkeling bij Chevron, het moment waarop haar organisatie besefte dat enthousiasme alleen voor chaos zou zorgen. Ze hadden de sluizen geopend voor ideeën van medewerkers over wat ze met AI konden doen, en het resultaat was inderdaad een overstroming. Honderden ideeën leidden al snel tot het besef dat ze een kader nodig hadden om prioriteiten te stellen.
De oplossing was structureel: een AI-raad waarin de CIO, CFO en andere senior belanghebbenden samenkwamen om te bepalen wat ze moesten nastreven, wat ze moesten uitstellen en wat ze moesten loslaten.
Die ervaring kwam in meerdere sessies terug. Een professional uit een niet-technologiebedrijf vertelde dat hij bewust de eerste AI-golf had overgeslagen — "we wilden iedereen eerst de fouten laten maken" — voordat een bestuursmandaat tot actie dwong.
Amy Reichanadtner, directeur Personeel bij Databricks, beschreef hoe ze het AI-werk van haar team in drie expliciete lagen had georganiseerd: strategische initiatieven met steun van de leiding, een procesbeoordeling per afdeling en een sandboxzone voor vrij experimenteren binnen duidelijke kaders.
Zonder die structuur, merkte ze op, eindig je met dubbele tools in je personeelsstack die dezelfde problemen oplossen, zonder dat je kunt weten wat werkt.
Het onderliggende probleem is dat onvolledige beleidsdocumentatie een zwakke basis vormt voor elk AI-systeem dat daaruit put. Nog afgezien van agents die bestuur nodig hebben die in realtime kan meegaan.
2. De plek van HR aan de AI-tafel wordt niet aangeboden. Die moet worden opgeëist.
Een van de duidelijkste frustraties die de hele week terugkwamen: HR wordt steeds buitengesloten van de AI-strategie en vervolgens gevraagd om de gevolgen te beheersen.
Isaac Agbeshie-Noye merkte op dat een zeer laag percentage HR-professionals hun rol in de AI-strategie begrijpt.
"Ze hebben het uitbesteed aan de CTO," zei hij. "We moeten ervoor zorgen dat deze professionals goed geïnformeerd zijn."
Eng maakte een vergelijkbaar punt over organisatieontwerp. AI-implementatie is een gebeurtenis voor het personeelsbestand, geen technische implementatie. De vaardigheden, de psychologie en de leerarchitectuur vallen onder HR.
"HR-professionals zijn degenen die het personeelsbestand begrijpen en het onderdeel voor leren en ontwikkeling kunnen opbouwen. Ze zouden deel moeten uitmaken van de AI-raad, samen met de CIO en CTO, om ervoor te zorgen dat ze rekening houden met de menselijke aspecten van verandering."
Uit de HR-vooruitblik 2026 van Brandon Hall Group bleek dat 65% van de organisaties AI actief in hun kernwerkstromen integreert. Minder dan 30% heeft daadwerkelijk opnieuw gedefinieerd hoe functies of werkstructuren eruitzien om dit te weerspiegelen. In die kloof grijpt HR in, of wordt HR definitief buitenspel gezet.
3. Op het niveau van managers sterft de AI-transformatie.
De sessie van Matt Poepsel was misschien wel de eerlijkste van de week. Hij beschreef hoe managers zonder context opereren, beslissingen nemen in een vacuüm, en presenteerde dit niet als een individueel falen, maar als een systemisch probleem: generieke AI die de organisatie, de mensen of de gedragsdynamiek niet kent.
"Wanneer we merken dat managers de kantjes ervan aflopen," zei hij, "ontstaat er een vacuüm en dat zien we terug in elke fase van de levenscyclus van medewerkers."
De gevolgen stapelen zich op. Werknemers wenden zich tot ChatGPT voor advies over managers, omdat het vertrouwen zo ver is afgenomen dat ze niet geloven dat ze van hun eigen manager een eerlijk antwoord zullen krijgen.
Claude Silver, Chief Hartfunctionaris bij VaynerX, beschreef hoe mensen werden bevorderd naar managementfuncties, waarna bleek dat de organisatie ervan was uitgegaan dat ze wisten hoe ze ruimte moesten bieden aan angst, onzekerheid en echte gesprekken.
"We hebben managers nodig die dat kunnen creëren," zei ze. "We slaan dat blijkbaar gewoon over."
De framing van Brian Elliott als presentator van het evenement was treffend: "AI-transformatie is teamsport en vereist tijd en ruimte voor teams om samen te trainen. Eén AI-kampioen die is ingebed in een team en de doelen van dat team kent, is krachtiger dan trainingsprogramma's."
4. Onduidelijkheid put mensen sneller uit dan de werkdruk.
Veranderingsmoeheid werd herhaaldelijk genoemd, maar de preciezere diagnose kwam van Agbeshie-Noye.
Dit heeft praktische gevolgen voor de manier waarop organisaties AI-transities communiceren. Eng beschreef een keuze in de communicatie bij Chevron, waarbij de nadruk lag op het framen van AI als niet zozeer een breuk, maar als het volgende hoofdstuk in een voortdurende digitale reis, waardoor het eerder als een continuüm dan als een verstoring aanvoelde.
Danny Guillory, directeur personeelszaken bij Gametime, ging nog verder.
"Soms moeten we minder doen in wat we naar voren brengen en ons bewust zijn van de ritmes die mensen ervaren."
Er is een verschil tussen je personeelsbestand voorbereiden op verandering en hen ermee overweldigen. Voor degenen die deze uitdaging willen managen, draait het doel om duidelijkheid scheppen over waar het naartoe gaat, en niet alleen om enthousiasme over wat er mogelijk is.
5. De datalaag is geen technisch detail. Het is de basis.
Jevan Soo Lenox, directeur personeelszaken bij Writer, zei iets dat meer aandacht verdiende: "Als je niet voortbouwt op een geweldige, consistente kennisbank, een datalaag waartoe je toegang hebt en waarop je kunt voortbouwen, dan zal al het andere mislukken."
Hij sprak niet in abstracte termen. Hij beschreef hoe het is om te zien dat organisaties AI-tools inzetten boven op chaotische, onvolledige of inconsistente data-infrastructuur en zich vervolgens afvragen waarom niets werkt zoals beloofd.
Giovanni Luperti, CEO van Humaans, maakte een aanverwant punt over agentische AI: de systemen leren van wat je ze geeft. Geef ze rommelige input en ze zullen die rommel systematiseren. Het onboardingproces is een voorbeeld dat hij gaf — zeer repetitief, met veel potentieel voor automatisering, maar alleen als het onderliggende proces goed is gedefinieerd.
\u0022Je wilt agents die dit proces voortdurend uitvoeren en leren hoe ze het beter kunnen doen. Maar wanneer je bij complexere bevoegdheidscomponenten komt, denk ik niet dat deze systemen daar klaar voor zijn.\u0022
De vraag die organisaties zich moeten stellen voordat ze iets bouwen: waar haalt de AI eigenlijk zijn informatie vandaan?
6. Verantwoordelijkheid van leiders voor AI-adoptie moet meetbaar zijn, anders verdwijnt die.
Stacy Eng was duidelijk over wat ervoor nodig is om leiders van aanmoediging naar eigenaarschap te laten bewegen.
Peter Beard, vicepresident Beleid en Programma's bij de Amerikaanse Kamer van Koophandel, voegde een verwant punt toe over zichtbaarheid. Door AI-projecten binnen het gezichtsveld van de directie te houden — niet om zich ermee te bemoeien, maar om duidelijk te maken dat er aandacht aan wordt besteed — verandert het gedrag in de hele organisatie. "Dat is wat verandering zal aanjagen", zei hij.
Dit is belangrijk omdat de verantwoordingskloof reëel is. Wanneer AI-adoptie wordt gepresenteerd als een cultuurinitiatief zonder consequenties, wordt het als optioneel beschouwd. Wanneer het wordt ingebed in de manier waarop prestaties worden beoordeeld, wordt het echt werk.
7. Het signaal voor werving stort in, en volume is niet het antwoord.
De wervingssessie met Aaron Wang, CEO van Alex.com, bracht een probleem aan het licht dat TA-leiders in realtime in de gaten houden. Het aantal sollicitaties is geëxplodeerd — sommige ATS-systemen melden 750 sollicitanten per vacature — terwijl het percentage dat daadwerkelijk wordt beoordeeld rond de twee à drie procent schommelt.
AI heeft solliciteren moeiteloos gemaakt. De kosten om te solliciteren zijn nu vrijwel nul. En steeds vaker is het AI die namens kandidaten solliciteert, soms op grote schaal, soms misleidend.
Het argument van leveranciers is dat AI-selectie dit oplost door iedereen te verwerken. Maar de moeilijkere vraag die tijdens de sessie werd aangestipt en niet volledig werd beantwoord, is welk signaal er daadwerkelijk overblijft wanneer beide kanten van de transactie door AI worden aangestuurd?
Volgens Wang is mogelijk één op de vier sollicitanten frauduleus. Dat aantal weerspiegelt, als het klopt, hoe gebrekkig de bovenkant van de trechter is geworden.
Het diepere probleem is niet het volume. Het is dat het cv als signaal al verzwakte voordat AI zijn intrede deed, en dat AI de ineenstorting heeft versneld. Screening op grote schaal lost niet op wat goed eruitziet wanneer de input niet kan worden vertrouwd.
8. Menselijk oordeel is nog steeds de onderscheidende factor, maar alleen als het wordt ingebed en niet als vanzelfsprekend wordt beschouwd.
De meest consistente rode draad van de week, in sessies die verder weinig met elkaar gemeen hadden, was deze: mensen blijven beter in oordeelsvorming dan AI, maar dat voordeel is alleen betekenisvol als organisaties het bewust behouden en ontwikkelen.
Het raamwerk van Matt Poepsel was direct.
Amy Reichanadtner wees op twee vaardigheden waarvan zij denkt dat ze mensen verder zullen helpen: denken vanuit eerste principes en een bouwer zijn.
June Dinitz, Hoofd Personeel voor de VS en Canada bij EPAM Systems, beschreef de verschuiving in professionele dienstverlening naar "vooruitgeschoven ingenieurs", oftewel mensen die binnen het bedrijf van een klant kunnen werken en de volledige context ervan kunnen begrijpen voordat ze technische oplossingen voorstellen.
Dit betekent dat je oordeelsvorming niet als een zachte vaardigheid moet behandelen. Beschouw het als infrastructuur en bouw de voorwaarden waarin het kan worden uitgeoefend, vooral in omgevingen met kleine teams. Luperti's formulering van "besluitvorming uitbreiden versus besluitvorming vervangen" biedt een nuttig perspectief. Geef alles wat deterministisch is aan de agent. Houd de mens volledig betrokken bij alles wat context, nuance of gevolgen met zich meebrengt.
9. De mensen die nu de arbeidsmarkt betreden, maken iets mee wat niemand die ouder is volledig begrijpt, en leiders moeten luisteren in plaats van uitleggen.
Michael Walters, CHRO bij Samsung Semiconductors, zei iets wat goed advies is voor iedereen die vóór 2000 is geboren.
Ik moet begrijpen dat ik niet weet hoe het is om in 2026 25 jaar oud te zijn, dus ik moet veel luisteren.
Claude Silver beschreef dat ze jongere werknemers zag binnenkomen en snel weer vertrekken, niet vanwege het werk, maar omdat organisaties geen eerlijke gesprekken voeren over de gevolgen van AI voor hun toekomst, hun loopbaanpaden of hun gevoel ergens bij te horen.
Tijdens een gesprek op het hoofdpodium op dag 2 kwam Van Jones meteen ter zake.
Gebruik deze technologie niet om het personeelsbestand te verkleinen. Iedereen zal de bots hebben en dan bent u weer aangewezen op mensen. U moet in plaats daarvan investeren in het emotionele werk dat nodig is om uw teams bij elkaar te houden.
Dat is geen soft argument. Het is een strategisch argument. Als we de invoering van AI uitsluitend als een efficiëntieoefening benaderen, zullen we de mensen verliezen die de huidige automatiseringsgolf zullen overleven.
AI-vaardigheid opbouwen en menselijk vertrouwen opbouwen zijn geen concurrerende prioriteiten. Op dit moment zijn ze hetzelfde project.
