Twee conferenties, één probleem: wat bouwers en CHRO’s elkaar niet vertellen
Eigenaarschap van AI: Er is geen duidelijke eigenaar van AI-geletterdheid; vaak is iedereen ervoor verantwoordelijk en daardoor uiteindelijk niemand.
Governancekloof: Bij AI-governance ontbreekt vaak voldoende betrokkenheid van mensen op operationeel niveau.
Behoefte aan bijscholing: Organisaties lopen achter met het opnieuw definiëren van functies, waardoor werknemers bang zijn overbodig te worden.
HR-uitdaging: Van HR wordt verwacht dat het de AI-transformatie leidt, maar het beschikt niet over de technische expertise en afstemming die daarvoor nodig zijn.
Operationele afstemming: Het is dringend nodig de kloof tussen technische oplossingen en het vermogen van mensen om zich aan te passen te overbruggen.
Laat in de middag wordt er tijdens Transform aan een zaal vol HR-leiders een eenvoudige vraag gesteld waarop geen eenvoudige antwoorden bestaan. Wie is er binnen uw organisatie verantwoordelijk voor AI-geletterdheid?
De antwoorden komen binnen via een peilingstool die op het scherm wordt geprojecteerd. "L&D." "IT." "Het uitvoerend leiderschap." "Iedereen." En dan een flinke dosis eerlijkheid: "Niemand."
Een van de sessiebegeleiders kijkt naar het scherm en zegt wat iedereen in de zaal al weet.
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
"Er is een enorme kloof. Ik denk niet dat iemand zich hiervoor verantwoordelijk voelt."
Een andere deelnemer mengt zich in het gesprek.
"Specifieke leiders bepalen alles, en dat is een probleem, omdat iedereen uiteindelijk op een compleet andere golflengte zit"
De gegevens uit de peiling bevestigen wat de zaal al aanvoelt. Onder de HR-professionals die specifiek bijeen zijn gekomen om AI-adoptie te bespreken, houden de meest voorkomende antwoorden op de vraag "wie is hiervoor verantwoordelijk" elkaar praktisch in evenwicht: iedereen en niemand.
Dit is geen conferentiesessie over mislukking. Het is een sessie over de werkelijke stand van zaken. En die stand van zaken, tijdens de twee grootste conferenties in deze reeks voorjaarsconferenties die ik heb bijgewoond en in tientallen uren gesprekken met bestuurders, praktijkmensen, consultants, investeerders, juristen en bouwers, is dat de mensen die verantwoordelijk zijn voor het inzetten van AI en de mensen die verantwoordelijk zijn voor het absorberen ervan niet op een blijvende, structurele manier met elkaar praten. Wanneer ze wel praten, beantwoorden ze vaak verschillende vragen.
Toen ik aan deze reis begon, bracht ik in totaal vier conferenties van begin maart tot half april in kaart. De twee meest opmerkelijke daarvan zouden waarschijnlijk zeer verschillende doelgroepen aantrekken, maar wel antwoorden bieden op de toekomst van werk en de uitdagingen die deze voor leiders en organisaties met zich meebrengt.
De twee zalen
Transform, dat in Las Vegas werd gehouden, wordt vaak "zomerkamp voor HR" genoemd: een bijeenkomst van meer dan vierduizend CHRO's/directeuren personeelszaken, hoofden talentontwikkeling en andere mensen die organisaties begeleiden bij de ontwrichting die AI-tools veroorzaken.
HumanX, dat twee weken later in San Francisco werd gehouden, trok oprichters en platformbouwers aan: de mensen die de tools op de markt brengen. De twee doelgroepen delen een vocabulaire, AI-adoptie, bijscholing, agentische werkstromen, maar de woorden vervullen een andere functie afhankelijk van in welke zaal je je bevindt.
Voor de bouwers draait de dominante vraag om mogelijkheden. Een voortdurend onderzoek naar wat deze systemen kunnen doen, hoe we hun volledige potentieel ontsluiten en hoe we overgaan van AI die helpt naar AI die handelt?
Ted Bailey, CEO van Dataminr, beschreef zijn bedrijf als een onderneming die realtime-inlichtingen levert aan de Situation Room van het Witte Huis en aan 30 internationale strijdkrachten. Zijn filosofie voor autonome AI is tamelijk precies: bouw het best mogelijke inlichtingenbeeld op en laat de uiteindelijke beslissing vervolgens aan een mens over.
Linda Tong, CEO van Webflow, vertelde dat ze iedere werknemer onbeperkt tokens gaf en zag hoe het bedrijf zichzelf rond agenten opnieuw vormgaf.
Het is geen door engineering beperkte mogelijkheid. Iedereen is een bouwer.
Voor de overwegend mensgerichte sessies bij Transform was de dominante vraag anders. Niet wat het kan doen, maar wie er verantwoording voor aflegt wanneer het iets fout doet?
Shawn McIntire, juridisch directeur bij PEBL, vatte het verantwoordingsprobleem tijdens Transform samen in vier woorden: "Overal belegd, ergens verantwoordelijk."
Hij beschreef wat er gebeurt wanneer AI-governancekaders van bovenaf worden opgebouwd zonder het operationele niveau te bereiken. Het governancebestuur komt bijeen. Het gebruiksbeleid wordt opgesteld. En dan neemt iemand om twee uur 's nachts in een fractie van een seconde een beslissing die het governancebestuur nooit zal beoordelen.
Je eerste verdedigingslinie bestaat uit je mensen en je processen. Zorg dat je tot op de werkvloer komt, bij de mensen die het werk doen, met de modellen werken en die beslissing in een fractie van een seconde nemen waarvoor de governancecommissie simpelweg niet aanwezig zal zijn.
Dit is de verantwoordingskloof. En die loopt rechtstreeks door de ruimte tussen de twee kamers heen.
Wie legt hiervoor verantwoording af?
De bouwers hebben een versie van dit probleem op technisch niveau opgelost.
Jyoti Bansal, CEO van Harness, liep de lagen door tussen door AI gegenereerde code en een implementeerbaar product. Acht soorten tests, acht soorten beveiligingsbeoordelingen, verificatie van de implementatie, protocollen voor terugdraaien en kostenoptimalisatie. Dertig tot veertig controles tussen code en productie.
"Je kunt geen vertrouwen hebben zonder verificatie," zei hij.
In hetzelfde panel voegde Jeff Wang van Windsurf eraan toe dat wanneer een AI-agent iets kapotmaakt, deze de fout registreert en leert die niet opnieuw te maken. Op technisch niveau corrigeert het systeem zichzelf.
Je ontkomt er niet aan je af te vragen: welke organisatie heeft het equivalent daarvan voor haar menselijke processen opgebouwd? En wie voert er systematische controles uit op het gedrag van agenten binnen de bedrijfsvoering? Wie beoordeelt het patroon van beslissingen die een agent vorig kwartaal heeft genomen, op dezelfde manier waarop een auditor financiële overzichten beoordeelt?
De sessies voor bouwers hadden gedetailleerde antwoorden op die vragen voor softwarepijplijnen. Wat betreft organisatorische governance onthulden de sessies met praktijkmensen iets dat meer op improvisatie leek.
Bij Transform heeft Victoria Reimers gezien hoe bedrijven veel moeite steken in governancecommissies en gebruiksbeleid, terwijl ze te weinig investeren in de mensen die het werk daadwerkelijk doen. Haar advies? Eenvoudig: besteed tien keer zoveel aan je mensen als aan je commissie.
Dat klinkt als een grap, maar het model dat ze bij Juniper Square beschreef — een team van twaalf medewerkers dat interne AI-experts werd, beschikbaar voor iedereen die niet zeker wist of iets veilig of schaalbaar was — is een van de weinige concrete architecturen voor het van onderaf dichten van de kloof, in plaats van vanuit de bestuurskamer naar beneden, die ik heb gezien.
Vergelijkingen met de AVG kwamen meer dan eens ter sprake. In sommige opzichten verschilt de gegevensuitdaging die AI met zich meebrengt niet zoveel en vormt deze een drijvende kracht achter verandering en een aanleiding om bedrijven te vragen wat ze doen met de personeelsgegevens die ze verzamelen.
Mensen wisten niet wat ze moesten doen (voor de AVG)," zei McIntire. "Maar het was een aanleiding voor bedrijven om te kijken naar de manier waarop ze persoonsgegevens beheren.
De implicatie is dat regelgeving er uiteindelijk misschien voor zorgt dat de verantwoordingskwestie niet langer kan worden uitgesteld, maar Navrina Singh, oprichter en CEO van Credo AI, dat al zes jaar AI-governance-infrastructuur bouwt voor Fortune 500-bedrijven, stelt dat organisaties niet op die aanleiding zouden moeten wachten. Ze merkte op dat als ze wachten tot er een incident plaatsvindt en vervolgens in AI-governance investeren, ze al irrelevant zullen zijn.
Florian Douetteau, CEO van Dataiku, bracht het kostenargument nog directer naar voren. Als je faalt op het gebied van mensen, orkestratie of governance, stort de volledige investering in agenten in.
Tussen de pijplijn en de mensen
Ondertussen bevindt het gesprek over bijscholing zich in een vreemde tussenruimte tussen beide kanten.
Uit onderzoek dat tijdens Transform door Brandon Hall Group werd gepresenteerd, bleek dat 65% van de organisaties AI actief in kernwerkstromen integreert, en dat minder dan 30% hun rollen of functiestructuren daadwerkelijk opnieuw heeft gedefinieerd om dit te weerspiegelen.
De technologie ontwikkelt zich, maar de menselijke architectuur eromheen houdt geen gelijke tred. Eenvoudig gezegd beschrijft dit organisaties die hun motoren opnieuw bouwen terwijl ze rijden, zonder de meeste passagiers te vertellen wat er gebeurt of waar ze naartoe gaan.
Amy Reichanadtner, directeur personeelszaken bij Databricks, beschreef de uitdaging van haar team in bewoordingen die me zijn bijgebleven.
“We willen voor hen geen jungle creëren,” zei ze, terwijl ze sprak over het breed inzetten van AI-tools zonder een samenhangende kaart van hoe ze met elkaar verbonden zijn. “Mensen hebben een weg nodig, geen machete.”
Er is een naam voor wat werknemers voelen bij afwezigheid van die weg, wat we nu FOBO, oftewel de angst om overbodig te worden, noemen. Volgens talrijke presentatoren is dit het meest voorkomende onderwerp dat hun teams aansnijden wanneer AI ter sprake komt.
De bouwsessies beschouwen adoptie voornamelijk als een oplosbaar probleem van toegang en stimulansen. Geef iedereen tokens. Organiseer een bedrijfsbrede uitdaging. Maak bouwen tot de verwachting.
Dit werkt aantoonbaar in organisaties waar de cultuur van experimenteren al aanwezig is en waar werknemers begrijpen dat hun blijvende rol niet ter discussie staat. Voor alle anderen is de vraag ingewikkelder.
Robin Daniels, directeur bedrijfsvoering bij Zensai, maakte tijdens HumanX duidelijk dat “snelheid zonder duidelijkheid chaos veroorzaakt in plaats van transformatie.”
De urgentie vanuit de bouwkant om sneller te adopteren, meer in te zetten en de achterstand op concurrenten te verkleinen, komt anders over in organisaties waar niemand heeft vastgesteld wat hierna komt.
De kinderen van de schoenmaker
De workshop over AI-geletterdheid bij Transform was op zijn manier de eerlijkste sessie van beide conferenties. Een zaal vol HR-professionals, speciaal bijeengekomen om AI-adoptie te bespreken, stemde ervoor dat AI-geletterdheid bij iedereen hoort, wat in de praktijk betekent dat het bij niemand hoort.
Een deelnemer van een bedrijf in consumentengoederen vertelde dat haar organisatie zich bewust had ingehouden, anderen eerst de fouten had laten maken en pas vorige maand van de raad van bestuur de opdracht had gekregen om mee te doen.
Een ander beschreef een bedrijf waar elke afdeling verantwoordelijk was voor haar eigen AI-geletterdheid, omdat het alternatief was mensen te ontslaan. Een derde merkte op dat niemand eraan zou denken te vragen wie binnen een organisatie verantwoordelijk is voor financiële geletterdheid, en vroeg zich af of de formulering zelf misschien deel van het probleem was.
Wat de sessie aan het licht bracht, zonder het precies zo te benoemen, is dat de HR-functie wordt gevraagd leiding te geven aan een organisatieverandering die ze slechts gedeeltelijk kan doorgronden.
“We zien dat onze organisaties overal om ons heen AI uitrollen,” zei een van de begeleiders. “We begrijpen AI niet eens binnen onze eigen functie, en vervolgens wordt ons gevraagd andere bedrijfsonderdelen te helpen AI te adopteren.”
Matt Poepsel, VP Talentoptimalisatie bij The Predictive Index, kwam vanuit een andere invalshoek tot dezelfde conclusie.
Hij beschreef de schade die hij aan het begin van zijn loopbaan als manager had veroorzaakt, omdat hij zich richtte op het verbeteren van de teamprestaties en geobsedeerd was door technische uitvoering. Hij zag over het hoofd wat zijn team daadwerkelijk ervoer, en het was HR dat hem hielp beseffen dat het hem aan context ontbrak.
"Wat ik nu, al die jaren later, ontdek, is dat ik dezelfde dingen zich in organisaties zie afspelen, maar dat het op grotere schaal en in een hoger tempo gebeurt," zei hij. "En dat komt doordat HR dezelfde kritieke context mist als ik destijds. Je hebt mensen horen zeggen dat we de mens in de lus moeten houden. Wel, ik zeg dat we een manier moeten vinden om personeelszaken in de lus te houden."
Ik heb uit eerste hand gezien welke schade ik persoonlijk heb veroorzaakt, ondanks dat dit niet mijn bedoeling was, toen ik me te veel vastklampte aan de technische aspecten van het bedrijf. HR-professionals begrijpen de menselijke aspecten op een andere manier en hechten daar meer belang aan dan de gemiddelde manager die wordt gepromoveerd om leiding te geven aan mensen. Daarom baart het me zorgen wanneer ik zie dat HR buiten beschouwing wordt gelaten en alleen transactioneel of uitsluitend voor compliance wordt behandeld bij een van de grootste revoluties die we in lange tijd hebben meegemaakt.
Dit is het probleem van de schoenmakerskinderen, en het is endemisch. HR is de functie die het meest verantwoordelijk is voor aanpassing van het personeelsbestand en door opleiding en organisatorische gewoonten het minst goed gepositioneerd is om een technische transformatie te leiden.
Stacy Eng, voormalig directeur Leren bij Chevron, beschreef hoe ze een AI-raad opbouwde waarin de CIO, CFO en een kleine werkgroep zitting hadden, specifiek om governance te creëren rond de vraag welke ideeën moesten worden nagestreefd en welke terzijde moesten worden gelegd.
\u0022Zonder governance krijg je chaos. We kunnen niet de hele oceaan in één keer leegscheppen.\u0022
Het structurele argument luidt doorgaans dat HR zitting moet hebben in die raad, naast de CIO en CTO, en niet pas achteraf bij het proces moet worden betrokken. Rasmus Hulst, CEO van Zensai, voerde hetzelfde argument aan bij HumanX.
"Breng de CHRO, de CTO en de CFO samen in één ruimte," zei hij, en hij merkte op dat hij het "bijna nooit daadwerkelijk heeft zien gebeuren."
De ironie is dat de bouwers bij HumanX dit intern in veel gevallen al hebben opgelost. Vijay Tella, CEO van Workato, beschreef 28 agenten die binnen de activiteiten van zijn bedrijf zijn ingezet. Tong beschreef de interne cultuur van Webflow, waarin iedereen bouwt.
Dit zijn organisaties waar de technologiefunctie en de personeelsfunctie effectief zijn samengesmolten, waar de CEO, de CHRO en de CTO noodgedwongen hetzelfde gesprek voeren.
Het zijn geen bruikbare analogieën voor de onderneming met 50.000 medewerkers waar de CHRO nog steeds pas achteraf hoort van AI-implementaties.
De 40 procent
De vraag wat er met mensen gebeurt, ligt aan dit alles ten grondslag.
Adit Jain, CEO van Leena AI, dat AI-collega's inzet voor HR- en backofficefuncties binnen ondernemingen, gaf een van de meest nuchtere inschattingen die ik in twee weken hoorde. Bij het automatiseren van bedrijfsprocessen ziet zijn bedrijf routinematig dat 60% van de mensen in een bepaalde werkstroom overbodig wordt.
Hij zei het zonder drama, omdat het gebeurt. Hij beschreef wat de betere klanten doen. Ongeveer 20% van de werknemers van wie de functie vervalt, kan opnieuw in het proces worden opgenomen als menselijke managers van AI-systemen, die toezicht houden en correcties uitvoeren in plaats van de onderliggende taak uit te voeren. Hij benoemde de overige 40% rechtstreeks. "Daarover hebben we meerdere gesprekken met klanten gevoerd."
Bij Transform kwam een stem uit een andere richting. Van Jones ging op het hoofdpodium in op de kwestie van het aantal medewerkers, zonder die te verzachten.
Mensen zullen zich haasten om het personeelsbestand te verkleinen en mensen te vervangen door bots, omdat ze denken dat mensen te veel kosten en bots goedkoper zijn," zei hij. "Dat zal voor een deel gebeuren; het is onvermijdelijk. Maar binnenkort zal iedereen bots hebben.
Zijn argument was structureel en niet sentimenteel. Zodra de technologie een gemeengoed wordt, wat zal gebeuren, gaat het onderscheidende vermogen weer terug naar mensen. Specifiek naar degenen die het onzichtbare werk doen: de empathie, de verbinding en de emotionele arbeid die teams goed laten functioneren.
Als je hen als personeelsbestand ziet en van de hand doet, zullen over twee jaar de teams die dezelfde bots hebben als jij, maar betere mensen die beter samenwerken, je verslaan.
Wat geen van beide conferenties volledig heeft opgelost, is de architectuur voor organisaties die iets anders willen doen dan zich door de transitie heen optimaliseren. De sessies voor bouwers bevatten gedetailleerde technische kaders om AI-systemen betrouwbaarder te maken. De sessies voor professionals bevatten gedetailleerde kaders om werknemers aanpasbaarder te maken.
De tussenlaag, de infrastructuur voor governance en verantwoordingsplicht die deze twee zaken met elkaar verbindt — het organisatorische equivalent van Harness' kwaliteitsketen met dertig lagen — bestaat in de meeste bedrijven niet, en niemand heeft de opdracht om haar op te bouwen.
Waar risico's ontstaan
Kit Krugman, SVP Personeel & cultuur bij Foursquare, beschreef tijdens Transform het terugkerende probleem van de personeelsfunctie. Deze heeft altijd moeite gehad om een strategische plaats aan tafel te verwerven. AI, betoogde ze, biedt een echte kans om dat te veranderen, maar alleen als HR belangrijke governancevragen operationeel kan beantwoorden.
Een orkestratielaag is een van de krachtigste verstoringen die we in dit domein zullen zien. Maar eerst moet de basale operationele laag werken.
Die basis van schone gegevens, duidelijke governance, vastgelegde verantwoordingsplicht en een personeelsbestand dat begrijpt wat het moet doen en waarom, is wat de meeste organisaties nog steeds proberen op te bouwen. Zonder een goede planning voor AI-gereedheid lopen bedrijven het risico achterop te raken bij deze cruciale transformatie. De bouwers bewegen sneller dan die basis kan worden opgebouwd. De professionals bouwen die basis op terwijl de omstandigheden voortdurend veranderen. En het verschil tussen die twee snelheden is waar de meeste risico's ontstaan.
Voor de conferentieagenda van volgend jaar zou het waarschijnlijk een goed idee zijn om de twee groepen samen te brengen en beide perspectieven aan dezelfde tafel te bespreken.
