Je bedrijf torst chaos-schuld
Onzichtbare adoptie: Werknemers bouwen zelfstandig AI-werkstromen, waarbij ze vaak waardevolle oplossingen creëren voordat leiders eigenaarschap of toezicht hebben vastgesteld.
Oplopende kosten: Chaos-schuld groeit door niet-gedocumenteerde afhankelijkheden, terwijl talentenschuld de niet-benutte voordelen weerspiegelt van processen die niemand opnieuw ontwerpt.
Bruikbaar bewijs: Niet-goedgekeurde AI-tools laten zien waar officiële systemen tekortschieten en geven leiders praktische prioriteiten voor herontwerp, in plaats van redenen om ze uit te schakelen.
Zichtbaar bestuur: Zapier combineerde gegevens over AI-gebruik, privéaanbevelingen en flexibele bestedingslimieten om leren aan te moedigen zonder schijnnaleving.
Begin met auditen: Leiders moeten ontwikkelaars, eigenaars, afhankelijkheden en gegevenstoegang inventariseren en zichtbaarheid in elke AI-werkstroom inbouwen.
Er is een vraag die je aan je directieteam zou moeten voorleggen, en die eenvoudiger klinkt dan ze is. Wat is er de afgelopen zes maanden met AI gebouwd binnen het bedrijf? Niet gekocht, niet gelicentieerd. Gebouwd.
De antwoorden zijn meestal onvolledig, omdat het bouwen heeft plaatsgevonden op plekken waarover niet wordt gerapporteerd. Iemand van financiën heeft een afstemmingsworkflow samengesteld, een recruiter heeft een project opgezet dat functieomschrijvingen opstelt, twee mensen van de klantenservice hebben iets aan elkaar gekoppeld dat eerste reacties afhandelt, en het werkte goed genoeg dat een ander team tickets erdoorheen begon te sturen.
De kans is groot dat niets daarvan op je oorspronkelijke adoptieroadmap stond.
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
Analiese Brown, directeur personeelszaken bij Campminder, heeft een naam voor wat zich in zo'n situatie opstapelt. Ze noemt het chaosschuld, en de manier waarop ze beschrijft hoe die ontstaat, is waarschijnlijk iets wat je al eerder hebt gezien.
Wanneer iedereen in een organisatie tegelijkertijd toegang krijgt tot AI, en er geen operationeel model bestaat voor het gebruik ervan, voor wat er wordt gebouwd of voor wie verantwoordelijk is voor de resultaten, ontstaat er een wildgroei aan tools, workflows en beslissingen die niemand volledig overziet. Het kan eruitzien en aanvoelen als productiviteit. Maar daaronder is het diepgaand versnipperd.
Dat eerste deel maakt dit zo kostbaar. De adoptiecijfers stijgen, mensen geven aan tijd te besparen en binnen de organisatie heerst de indruk dat de transformatie werkt. In beperkte zin werkt die ook, en juist daarom laten managers en senior medewerkers de zaken een tijdje doorgaan.
Wat je verschuldigd bent
Schuld is er een passend woord voor, omdat het saldo vanzelf groeit. De reden dat die schuld zich opstapelt, is dat mensen voortbouwen op wat al werkt. De workflow van de ene persoon wordt de gegevensbron voor het rapport van iemand anders, en dat rapport wordt vervolgens gebruikt door een team om beslissingen te nemen. Het was nooit de bedoeling om een afhankelijkheid te creëren.
Tegen de tijd dat iemand probeert het geheel in kaart te brengen, lopen de afhankelijkheden door werk dat nooit is gedocumenteerd en waarvan niemand in het bijzonder eigenaar is. De persoon die het oorspronkelijke systeem heeft gebouwd, kan inmiddels van team zijn veranderd en de logica die het laat werken, staat in diens aantekeningen.
Bradford Wilkins, vicepresident personeelszaken en organisatie bij Cognite, wijst op kosten die zich in tegengestelde richting ontwikkelen. Hij beschrijft talentenschuld, een term die hij toeschrijft aan Boston Consulting Group (BCG) en EY, als het onbenutte potentieel dat in workflows zit die nog niemand heeft herontworpen.
Er zijn hier dus twee verplichtingen. De ene ontstaat doordat men snel handelt zonder eigenaarschap, en de andere doordat men helemaal niet handelt.
Het instinct dat het erger maakt
Wanneer leiders de wildgroei ontdekken, is de reflex meestal om die stop te zetten. Alleen goedgekeurde tools, verzoeken die via IT lopen, een beleidsmemo om te volgen.
Het probleem met die reflex is, zoals ik het zie, dat daarmee de nuttigste informatie die het bedrijf heeft voortgebracht wordt weggegooid. Alles wat mensen bouwen zonder het te vragen, is een verslag van de plekken waar de officiële tools tekortschieten.
De afstemmingsworkflow bestaat omdat het financiële systeem niet kan afstemmen, en de supporttool bestaat omdat de helpdesksoftware geen conceptreacties kan opstellen. Als je die tools leest als vereisten in plaats van als overtredingen, vormen ze een kaart van wat opnieuw ontworpen moet worden, getekend door de mensen die het dichtst bij het werk staan.
Als je het bouwen onderdrukt, raak je de kaart kwijt en houd je dezelfde versnippering over, alleen ergens waar die moeilijker zichtbaar is.
Brown betoogt dat governance niet als bureaucratie moet worden behandeld, en dat komt hier precies samen.
In een door AI ondersteunde organisatie zijn vangrails wat snelheid duurzaam maken.
Dat is nuttig, omdat het voorkomt dat governance wordt gezien als de belasting die je betaalt om snel te kunnen bewegen, en het in plaats daarvan behandelt als datgene wat ervoor zorgt dat je kunt doorgaan.
Wat ervoor nodig is om het volledige beeld te zien
Zapier bereikte een punt waarop het individuele gebruik sterk was en niemand het volledige beeld kon zien. Brandon Sammut, de directeur personeelszaken van het bedrijf, leidde ons door wat ze daarop als reactie hebben gebouwd.
Het team haalde gegevens over AI-gebruik uit alle plekken waar mensen ermee werkten, waaronder het eigen product van Zapier en dat van Anthropic en OpenAI, en bracht die samen in één gegevensmeer. Vervolgens automatiseerde het de rapportage daarbovenop. De ontwerpkeuzes die ze maakten zijn interessanter dan de infrastructuur.
De rapporten worden aan het begin van elke maand privé via een direct bericht verstuurd. Er zijn geen klassementen of ranglijsten ten opzichte van collega's, waar Sammut nadrukkelijk over is.
Het rapport beschrijft niet alleen wat er vorige maand is gebeurd, maar doet ook aanbevelingen. Als iemand in een functie op het gebied van arbeidsvoorwaarden routinetaken uitvoert met het duurste beschikbare model, vermeldt het rapport dat en stelt het iets goedkopers voor dat het werk aankan. Het houdt bij wat het heeft aanbevolen en past dat de volgende maand aan.
Er is één limiet, die bedoeld is om uitgaven als gevolg van een verkeerd geconfigureerde agent of een gestolen sleutel op te vangen, niet om iemand te beperken. Om de limiet te laten verhogen, volstaat een bericht in een Slack-kanaal.
Wat Zapier afwees, is net zo leerzaam als wat het bouwde. Gebruiksklassementen lagen op tafel, net als harde limieten, en beide zouden hebben geleid tot nalevingsgedrag in plaats van informatie.
De controle
De praktische versie van Browns probleem komt neer op een handvol vragen die moeilijker te beantwoorden zijn dan ze lijken.
- Wat is er in de afgelopen zes maanden gebouwd, en door wie?
- Wie is eigenaar van elk van die workflows zodra de persoon die hem heeft gemaakt van functie verandert?
- Welke daarvan maken deel uit van een proces waarvan het bedrijf nu afhankelijk is?
- Tot welke gegevens hebben deze workflows toegang?
Browns eigen aanpak wijst een beginpunt aan. De tool voor loopbaanontwikkeling die haar directeur personeelszaken heeft gebouwd, laat het team zien welke vragen medewerkers eraan stellen. Zo kunnen ze zien wat er gebeurt en ingrijpen wanneer iets een persoon nodig heeft in plaats van een antwoord.
De zichtbaarheid is in de tool ingebouwd in plaats van achteraf toegevoegd nadat er iets misging, en dat is het verschil tussen een inventarisatie die je één keer uitvoert en een systeem dat begrijpelijk blijft.
Wie nam de schuld op zich?
Het bestuursmodel van Campminder wordt nog steeds vormgegeven en binnen de organisatie gedragen, wat Brown omschrijft als bewust en weloverwogen.
“Je plakt geen beleid op een cultuur en verklaart de zaak daarmee afgerond, want mensen moeten meehelpen het op te bouwen om er enig eigenaarschap over te voelen,” zei ze.
Dat geduld is gemakkelijker te rechtvaardigen zodra je kijkt naar wie de balans heeft laten oplopen. De chaosschuld stapelde zich niet op omdat mensen de regels aan hun laars lapten. Ze stapelde zich op omdat mensen hun werk goed probeerden te doen in een omgeving waarin de tools sneller verschenen dan er overeenstemming was over wat ermee moest gebeuren.
