Vertrouwen en verbeeldingskracht opbouwen in het tijdperk van AI

David Rice: Je zit de hele dag in vergaderingen die naadloos op elkaar aansluiten. Je team blijft vragen stellen over AI en de strategie, en eerlijk gezegd weet je het niet zeker. Jij hoort de antwoorden te hebben. Daarvoor ben je toch gepromoveerd? Maar met AI zoekt iedereen het tegelijkertijd uit. En de ongemakkelijke waarheid is: als je AI zelf niet gebruikt, loop je al achter op de mensen aan wie je leiding hoort te geven.

De gast van vandaag in de podcast is Charlene Li. Zij is de oprichter van Quantum Networks Group en ze gaat ons vertellen waarom 83% van de mensen in China AI als voordelig ziet, terwijl slechts 39% van de Amerikanen dat doet. Nog belangrijker: ze laat zien hoe je uit het vagevuur van proefprojecten komt en daadwerkelijk AI-vaardigheid binnen je organisatie opbouwt.

We bespreken waarom je angst om de controle te verliezen het echte probleem is, niet de technologie, hoe je omgaat met het gebruik van schaduw-AI, de vier dimensies van AI-vaardigheid die elke leider moet beheersen, en hoe een salesleider AI gebruikt om aan elk klantgesprek deel te nemen zonder ook maar één extra vergadering bij te wonen.

Ik ben David Rice. Dit is People Managing People. En als je verlamd bent door de vraag wat je met AI moet doen, is deze aflevering jouw toestemming om te gaan experimenteren. Dus laten we beginnen.

Welkom bij de People Managing People Podcast, de show waarin we leiders helpen om werk menselijk te houden in het tijdperk van AI. Mijn naam is David Rice en zoals altijd ben ik jullie presentator. Vandaag praat ik met Charlene Li. Zij is strategisch adviseur en oprichter van Quantum Networks Group. We gaan het hebben over de huidige manier waarop leiders AI gebruiken en wat er moet veranderen aan leiderschapsontwikkeling in dit nieuwe tijdperk van werk.

Charlene, welkom.

Charlene Li: Bedankt dat je me hebt uitgenodigd.

David Rice: Absoluut. We hadden het hier vóór de opname al over en je zei dat veel leiders moeite hebben met AI omdat ze zich bedreigd voelen. Ze zijn gewend de antwoorden te hebben, toch? Iedereen gaat naar hen toe voor het antwoord, en die verschuiving leidt tot veel onzekerheid en verandering in het beeld van wat goed leiderschap betekent.

Neem me daar eens in mee. Wat ervaren veel leiders op dit moment?

Charlene Li: Veel leiders zijn gepromoveerd omdat ze wisten hoe ze het werk beter konden doen dan anderen, en ze worden gezien als mensen die, zoals je zei, de antwoorden hebben. Met AI zoeken we het allemaal tegelijkertijd uit, en dat legt extra druk op leiders: wat gaan we hiermee doen?

Waar gaan we ermee naartoe? Er is niet altijd een antwoord. We hebben misschien wel een richting waarin we willen bewegen, maar het is echt moeilijk voor leiders. AI zorgt op zichzelf al voor veel angst en spanning. Als je daar nog bovenop legt dat je als leider alles hoort te hebben uitgedacht, gaat dat gewoon niet gebeuren.

Ik denk daarom dat we moeten verschuiven van de behoefte om alle antwoorden te hebben naar het vermogen om goede vragen te stellen die mensen in de richting sturen waarin we willen gaan. Bijvoorbeeld: hoe ga je AI gebruiken om waarde te creëren? Niet: wat is de ROI van AI? Dat zijn twee heel verschillende vragen. Een leider moet het verschil tussen die twee begrijpen.

David Rice: Ik kom net terug van een conferentie en heb daar veel leiders met elkaar horen praten, en natuurlijk ook met mij. Ik heb het gevoel dat een van de belangrijkste vaardigheden, misschien wel dé belangrijkste vaardigheid voor leiderschap in de toekomst, simpelweg het comfort met jezelf is. Je vermogen om onzekerheid te omarmen en te zeggen: ja, ik weet het eigenlijk niet, maar ik ben hierin geïnteresseerd.

Ik ben daarin geïnteresseerd en dit is de groep mensen die ik heb samengebracht om me te helpen dit uit te zoeken. Begrijp je wat ik bedoel? Het vermogen om de netwerkverbindingen te zien die een groot verschil gaan maken in je project of initiatief. Ik heb het gevoel dat leiderschap daar zijn spierballen zal moeten laten zien, in plaats van bij expertise.

Charlene Li: Precies. Vooral bij AI is het belangrijk dat leiders een omgeving creëren waarin mensen kunnen experimenteren en leren. Dat verschilt van de proefprojecten die mensen uitvoerden, want dat is weer een heel ander probleem: het vagevuur van proefprojecten waar AI momenteel in zit. Hierbij gaat het erom dat je AI gebruikt, experimenteert en ontdekt wat wel en niet werkt.

En een omgeving creëren waarin je individueel kunt leren, maar ook samen kunt leren, is een heel belangrijk onderdeel van leiderschap in dit tijdperk van AI.

David Rice: Je wees erop dat Amerikanen veel vaker dan mensen in andere landen AI als schadelijk zien. Wat denk je dat er achter die angst zit, en in hoeverre heeft dat te maken met cultuur en leiderschapsverhalen?

Charlene Li: Een van de dingen die we in onze samenleving en in de meeste westerse samenlevingen hebben, is een cultureel verhaal van individualisme. In andere landen, zoals China, Indonesië en Thailand, waar collectivisme een sterker algemeen cultureel verhaal vormt, wordt AI gezien als een ongelooflijk positieve kracht.

Slechts 39% van de mensen in de VS denkt dat AI meer voordelen dan nadelen zal hebben. In China is dat 83%, meer dan twee keer zoveel. Zij zien AI als een middel waarmee het collectief meer kan doen, niet als een bedreiging. In de VS zien we het als iets dat mogelijk de dingen wegneemt die ons individueel maken.

Ik denk dat het leiderschapsverhaal dat moet veranderen, is dat we steeds praten over AI die banen elimineert, in plaats van over AI die versterkt wat wij als mensen doen en ons helpt betekenisvoller werk te doen. Beide zijn waar. Maar wat ga je benadrukken, bespreken, stimuleren en nastreven als leider en als organisatie?

David Rice: Ik kijk vooral naar wat je acties ondersteunen. Veel mensen in dit land reageren op wat ze zien: ze zien krantenkoppen over allerlei gekke dingen en over al die ontslagen. De acties sluiten dus niet aan bij het idee dat AI ons beter zal maken.

En zoals je zei: het is een zeer individualistische samenleving. Er is altijd het gevoel dat dit het ding kan zijn dat mij achterlaat, terwijl we sowieso al met isolement worstelen. Het is interessant om te zien wat er psychologisch gebeurt. AI heeft op dit moment zoveel verschillende kanten, maar je ziet de angst bij veel mensen die misschien geen goede verbinding met hun gemeenschap hebben.

Charlene Li: We hebben ook de mythe van controle. We geloven dat je als leider, of wanneer het goed met je gaat, de controle hebt. Maar als je gelooft dat leiderschap echt om controle draait, begrijp je leiderschap niet goed. Je hebt nooit volledige controle. Het enige wat je in een leiderschapspositie houdt, is de geloofwaardigheid die je als leider hebt.

Het gaat niet om je titel, maar om de relatie die je opbouwt met de mensen die je volgen. Als we het gevoel hebben dat we door AI de controle verliezen, ontstaat er dreiging, angst en spanning. Maar wanneer je AI aan de andere kant ziet als een enorme versterker, verandert de manier waarop je erover praat en hoe je het gebruikt volledig.

Ik kan meestal aan leiders die met mij praten over de angst en spanning rond AI meteen zien wat er speelt. Mijn eerste vraag is dan: waarvoor gebruik je het? En meestal blijkt dat ze AI niet actief gebruiken. Ze hebben geen training gekregen en zijn niet blootgesteld aan de krachtige hulpmiddelen die echt verschil kunnen maken.

Ze hebben een zeer slechte hallucinatie meegemaakt en zeggen dan: ik wil hier niets mee te maken hebben. Het werkt niet goed. Het maakt fouten. Het geeft me slechte antwoorden. Ik kan het niet vertrouwen. Begrijpen wat AI kan doen en er vaardigheid in ontwikkelen is volgens mij daarom een topprioriteit voor organisaties.

David Rice: Zeker op leiderschapsniveau.

Ik heb dit gemerkt in gesprekken met verschillende HR-directeuren. Ze lijken bijna verlamd door de vraag wat ze ermee moeten doen, en ik denk dan: begin misschien gewoon met experimenteren. Maar zelfs dat is voor sommigen moeilijk, vooral in een grotere organisatie. Als er veel onderdelen in beweging moeten worden gebracht om iets te doen, wordt het enorm veel moeilijker om het gevoel te hebben dat je de mogelijkheid, vrijheid of eerlijk gezegd de tijd hebt om dingen uit te proberen, experimenteel te zijn en te innoveren.

Charlene Li: Je hebt ook het tegenovergestelde: organisaties die het gebruik van AI volledig hebben afgesneden. Ze hebben misschien Microsoft Copilot, maar dat is een afgeslankte versie van AI. De ironie is dat ik sprak met een technologiebedrijf dat AI-agenten ontwikkelt en in zijn producten heeft ingebouwd, maar intern medewerkers niet toestaat die te gebruiken.

Ik zei: maar jullie gebruiken allemaal AI. Ze zei: ja, we hebben tweede laptops en tweede telefoons en we doen dit allemaal met schaduw-AI. Ik vroeg: weet de directie daarvan? Want ze hebben jullie afgesloten om te voorkomen dat jullie dit doen. Er is dus een grote kloof tussen hoe we soms over AI praten en hoe we het daadwerkelijk gebruiken.

Hoe meer we open en transparant kunnen zeggen dat AI geen hype is en niet zal verdwijnen, hoe realistischer we ermee kunnen omgaan. Je kop in het zand steken en hopen dat het vanzelf verdwijnt, of dat je het lang genoeg kunt uitzitten totdat je er niet meer mee te maken hebt, is geen slimme aanpak.

Je medewerkers letten erop hoe je over AI praat en hoe je het gebruikt. Als ze niet zien dat je hier proactief mee omgaat, denken ze: we hebben geen strategie en geen rol in dit spel. Het komt eraan. Het komt eraan. En ik wil niet bij een bedrijf werken dat niet weet wat het gaat doen. Dit is mijn carrière en mijn inkomen. Ik wil bij een bedrijf werken dat AI omarmt en erop afgaat.

Ik denk daarom dat het een echt retentieprobleem is. Als je geen routekaart hebt voor hoe je AI gaat gebruiken, zullen mensen bij afwezigheid daarvan dingen zelf invullen en aannemen dat er niets gebeurt.

David Rice: Je zei het al: er is veel gebruik van schaduw-AI. Daardoor ontwikkelen mensen vaardigheden; ze leren hoe ze het moeten gebruiken en worden er steeds beter in. Maar jij hebt geen inspraak in wat ze leren of in de manier waarop ze zich ontwikkelen. Ik denk dat een deel van het probleem is dat leiders momenteel vooral in productiviteitsmetingen over AI denken.

Hoe verschuiven we het gesprek daarvan weg, naar meer verbeelding en nadenken over wat mogelijk is wanneer mensen die vaardigheden ontwikkelen, of jij dat nu stuurt of niet?

Charlene Li: Ik denk dat leiders moeten ophouden als eerste te vragen wat de ROI is en moeten beginnen met de vraag wat de waarde is, vooral de nieuwe waarde die AI kan creëren.

In plaats van alleen je processen te automatiseren, is een van de slechtste dingen die je kunt doen het automatiseren van een bestaand slecht proces. Wat als je je een nieuw proces zou kunnen voorstellen dat door AI mogelijk wordt gemaakt? Hoe zou dat niet alleen dingen efficiënter maken, maar je ook in staat stellen nieuwe dingen te doen?

Een van de bedrijven waarmee we voor het boek spraken was een callcenter. Zij gebruikten AI natuurlijk om de medewerkers productiever te maken, met name voor een hogere kwaliteit en minder fouten. Ze gebruikten al die winst om een lange lijst initiatieven voor de klantervaring aan te pakken die ze graag wilden uitvoeren, maar waarvoor ze geen tijd en middelen hadden.

Nu hadden ze die wel. Vervolgens ontdekten ze dat ze met extra mogelijkheden nieuwe producten en diensten konden ontwikkelen. Ze vonden zichzelf opnieuw uit dankzij deze AI-capaciteit en wisten dat hun klanten dit niet zelf zouden ontwikkelen. Daarom deden zij het namens hen. Het was vanaf het begin een strategie met drie niveaus: waarde creëren, niet alleen door efficiëntie, maar ook door betere klantbetrokkenheid en door het bedrijf opnieuw uit te vinden.

David Rice: Je bent niet in personeelszaken gaan werken om urenstaten bij te houden of salarisfouten op te lossen. Maar wanneer je systemen niet met elkaar communiceren, word je daarin meegezogen. Daar komt Intuit QuickBooks Payroll om de hoek kijken. QuickBooks Payroll is jouw oplossing voor bedrijfsbeheer die HR, salarisadministratie, tijdregistratie en financiën verbindt in één krachtig platform.

AI en automatisering nemen het zware werk over. Geen silo’s en geen steile leercurves. QuickBooks Payroll kan je helpen de chaos te verminderen en je te richten op wat het belangrijkst is: menselijk blijven in personeelszaken. Betere systemen leiden tot beter peoplemanagement en betere werkplekken. Ontdek vandaag hoe QuickBooks Payroll je kan helpen.

Lees meer op quickbooks.com/payroll. Dat is quickbooks.com/payroll.

Het is interessant, want afhankelijk van wat je doet ziet waarde er anders uit. Ik merk dat steeds meer mensen denken: hoe creëer ik een beetje waarde in elk van deze gebieden en krijg ik meer mogelijkheden om dat te doen, in plaats van zo gespecialiseerd te zijn in één ding waarin ik als enige waarde kan creëren?

AI voor marketing ziet er anders uit dan AI in HR. Het is interessant om te zien hoe mensen zichzelf ook ontwikkelen.

Charlene Li: Het grootste probleem dat ik zie, is dat mensen een lange lijst met gebruiksscenario’s hebben. Soms hebben ze honderden gebruiksscenario’s, maar gebruiksscenario’s vormen geen strategie.

Je hebt al een bedrijfsstrategie. AI is geen strategie. AI is technologie, een hulpmiddel. Het is geen strategie. Bepaal dus hoe je AI als technologie, als strategisch initiatief en als strategisch platform gebruikt om je bedrijfsstrategie en bedrijfsdoelstellingen te bereiken. Dit gaat niet over een afzonderlijke strategie.

AI moet diep geïntegreerd zijn in wat voor je organisatie het belangrijkst is. HR kan eigen initiatieven hebben. Klantenservice kan eigen initiatieven hebben. Hetzelfde geldt voor marketing. Iedereen kan de dingen doen die binnen zijn afdeling logisch zijn, maar wat gaan we als organisatie doen om de grootste impact te bereiken?

Dit sluit aan bij jouw punt: het vraagt om verbeeldingskracht. Organisaties zijn niet erg goed in het overstijgen van silo’s. We zijn heel goed in het optimaliseren van onze eigen afdelingen. We moeten breed en strategisch nadenken over de manieren waarop AI ons echt kan helpen om vooruitgang te boeken en onze doelstellingen beter, sneller, goedkoper, alle drie, en ook veiliger en ethischer te bereiken.

Dat zijn heel belangrijke vragen om te stellen.

David Rice: Zoals je zei, is het moeilijk om naar de hele organisatie te kijken en holistisch te denken over wat we gaan doen. Het voelt ook alsof de korte termijn te veel wordt opgeblazen en de lange termijn te weinig.

We denken: wat levert het me nu op? We hebben deze technologie in de huidige vorm nog maar kort, en toch vragen we al naar de ROI. Ik kan niet veel andere technologieën bedenken waarbij we zo snel vroegen: wat levert het me op? De verwachting en druk lijken anders dan bij veel andere technologieën die we hebben ingevoerd.

Hoe vinden leiders in deze omgeving, waarin zulke verwachtingen bestaan, de juiste balans tussen gezonde scepsis en visionair optimisme?

Charlene Li: Gezonde scepsis is belangrijk. Het is niet zo dat AI geen waarde kan creëren. Absoluut wel. De vraag is: hoe leveren we nu waarde, dit kwartaal, het volgende kwartaal en het kwartaal daarna?

Daarom is die AI-routekaart zo belangrijk. Het is geen strategie, maar een routekaart voor hoe je AI gaat gebruiken om waarde te creëren. Geloof me: overal wordt waarde gecreëerd. Misschien herken je die waarde alleen nog niet, leg je haar nog niet vast of geef je nog geen prioriteit aan de waarde waarop je je als organisatie wilt richten.

Een plan of routekaart waarin staat: dit gaan we dit kwartaal doen en dat niet, is daarom belangrijk. En die routekaart moet transparant zijn. Iedereen weet waarvoor hij verantwoordelijk is. Wanneer iemand zegt: ik wil dit doen, kun je antwoorden: dat doen we nu niet; dat doen we over twee kwartalen, en dit is waarom. We kunnen de zaken nog altijd aanpassen.

Die routekaart is met potlood geschreven. Je strategie is uniek geschreven, maar je uitvoeringsroutekaart is met potlood geschreven, zodat je haar kunt aanpassen aan verbeteringen in vaardigheden, veranderingen in technologie of problemen bij klanten die je nu beter begrijpt.

Wat we hier zien, is geen kloof in een hypecyclus. Het is een transformatiekloof tussen ons begrip van deze gebruiksklare technologie en het vermogen van onze organisaties om haar daadwerkelijk te omarmen en zich aan te passen. Dat is de kloof.

Het ligt dus niet aan het feit dat deze technologie het niet kan. We zien honderden en duizenden bedrijven die geweldige dingen doen met AI. Het zijn niet alleen de bekende grote technologiebedrijven. Het zijn universiteiten, zorgklinieken en kleine bedrijven die vandaag waarde uit AI halen.

Ga dus aan de slag, leer AI gebruiken en bepaal vervolgens hoe het onmiddellijk waarde kan creëren.

David Rice: Het is interessant dat je het begrijpen van je eigen mogelijkheden noemt. Je zei dat er honderden gebruiksscenario’s zijn. Wij hebben zelfs iets gemaakt dat we een transformatieverkenner noemen.

Daarin staan alleen al voor HR 146 gebruiksscenario’s. Maar als je niet begrijpt hoe volwassen je organisatie is, wordt al die informatie moeilijk te navigeren of te begrijpen. Het probleem is dat de persoon die het gebruikt moet begrijpen hoe volwassen zijn organisatie is en hoe klaar die is voor AI.

De informatie is niet nutteloos, maar mist de werkelijke waarde waarvoor ze bedoeld is.

Charlene Li: Laat me dat een beetje nuanceren, want ik denk niet dat een organisatie klaar is voor AI. Niemand weet precies hoe je dit gebruikt. Laat me een organisatie zien die zegt: we hebben het allemaal begrepen en weten precies hoe dit moet.

Niemand weet hoe het moet. Als je wacht tot je klaar bent, of naar haalbaarheid kijkt, of wacht op perfecte data, blijf je wachten. Ik hoor dat voortdurend: we moeten onze data opschonen voordat we AI kunnen gebruiken. Ik zeg dan: nee. Je kunt het nu gebruiken. Schoon je data op, maar ontdek ondertussen wat je nog meer kunt doen.

Zoek data die misschien niet perfect is, maar wel bruikbaar. Je kunt AI gebruiken om die vrij snel op te schonen en er waarde uit te halen. Leer daarvan. Misschien is het niet het grootste gebruiksscenario dat je kunt bedenken.

En waarom bekijken we gebruiksscenario’s en beslissen we op basis van haalbaarheid? We zouden moeten kijken naar onze strategische prioriteiten, want we weten al wat belangrijk is. Kijk vervolgens naar de grootste uitdagingen of kansen binnen die strategische doelstellingen en vraag: hoe kan AI ons helpen die dingen te bereiken, die uitdagingen te overwinnen of die kansen daadwerkelijk te benutten? Dat is de prioriteitenmatrix die je moet gebruiken.

Hoe groot is de waarde van het bereiken van onze strategische doelstellingen en hoe snel kunnen we die waarde realiseren? In deze sector heeft iedereen toegang tot dezelfde technologie. Snelheid is dus het nieuwe concurrentievoordeel. Er is geen ander concurrentievoordeel dan de snelheid waarmee je deze technologieën kunt invoeren en je organisatie kunt aanpassen.

Dat is alles. Als je probeert klaar te zijn, verbeter dan alles wat nodig is, maar er is geen alternatief voor ermee aan de slag gaan en focus aanbrengen. We praten over de kenmerken van een AI-klare cultuur. Snelheid is er één van. Focus is een andere. Daarnaast zijn voortdurend leren, kunnen experimenteren en absoluut klantgericht zijn belangrijk. Snelheid en focus zijn echter de twee fundamentele ideeën: snelheid, en focus op je strategische doelstellingen.

David Rice: Ik zeg altijd dat we dit op een gegeven moment allemaal beseffen: het gaat om de mensen die het gebruiken, hoe ze het gebruiken en hoe ze worden aangestuurd om het te gebruiken.

Dat maakt voor jou het grote verschil.

Charlene Li: Ja, maar dat is precies waar jouw podcast over gaat. Daar draait dit publiek om. Ik werk nu al drie decennia met transformatieve en disruptieve technologieën, en wat ik heb gezien is dat het nooit om de technologie gaat. Het gaat altijd om mensen. Dit is dus een menselijk probleem.

Of eigenlijk wil ik niet zeggen: een menselijk probleem. Een kans voor mensen.

David Rice: Ja.

Charlene Li: Om AI te benutten en de snelheid waarmee het wordt gebruikt te verhogen. Ik garandeer je dat mensen in je organisatie het gebruiken. Ze gebruiken het voortdurend. Misschien moet je dus afkondigen wat ik AI-amnestie noem: kom uit het donker en laat zien wat je met AI gebruikt.

Gebruik onze voorkeursinstrumenten, die beveiligd zijn en het model niet trainen. Beveilig alles, maar kom uit de schaduw. Geen schaduw-AI meer. Je hebt amnestie. Het maakt ons niet uit dat je het in het verleden hebt gebruikt. Echt niet. Breng het alsjeblieft naar buiten en laten we samen uitzoeken hoe we dit moeten doen.

David Rice: Het is interessant dat je zegt: kom uit de schaduw. Er zijn veel leidinggevenden die hier nieuwsgierig naar zijn, maar zoals je zegt terughoudend zijn om zich eraan te verbinden. Wat heb je geleerd over het helpen van risicomijdende leiders om AI als strategische bondgenoot te zien in plaats van als bedreiging?

We zijn het erover eens dat het altijd om mensen gaat, niet echt om technologie. Maar hoe ziet dat eruit wanneer organisaties mensen en autonome systemen naast elkaar gaan aansturen? Wat moeten we anders doen om het beste uit beide te halen?

Charlene Li: Ten eerste moet je angst en spanning overwinnen. Mensen zullen AI niet gebruiken of erover leren als je die angst en spanning niet aanpakt.

Ik ken een organisatie die in haar trainingsproces een speciale training heeft. Als je sceptisch bent over AI, ga je eerst naar die training. Het enige wat ze daar doen is vragen beantwoorden. Dit gaat niet over een demonstratie. Het gaat erom de emotionele blokkades die iemand kan hebben echt aan te pakken, te begrijpen waar ze vandaan komen en te zeggen: ik hoor je.

Laten we dat in onze volgende trainingssessie stap voor stap aanpakken. Het feit dat mensen niet als gek worden gezien of vanwege hun angst en spanning worden weggewuifd, maakt een groot verschil. Het zijn geen lastige mensen. Dit zijn heel reële angsten en zorgen.

Als je die hebt aangepakt, kun je vragen: hoe gebruiken we dit? De enige manier waarop ik mensen echt bereik, is door iets te nemen waar ze zelf actief aan werken. Dit gaat dus niet om de gebruiksscenario’s uit een boek of presentatie. Het gaat om de praktijk: waar werk je aan, professioneel of persoonlijk?

Waar werk je aan? Welke vraag heb je of welke taak moet je uitvoeren? Wat is iets wat veel moeite kost om gedaan te krijgen? Laten we bekijken hoe AI daar mogelijk bij kan helpen. Misschien kan dat niet, en dat is ook belangrijk om te begrijpen.

Als ik aan AI-vaardigheid denk, zie ik een paar onderdelen. Begrijp je wat AI kan en wat de beperkingen ervan zijn? Begrijp je hoe je het verantwoord en ethisch gebruikt? Weet je hoe je het kunt inzetten om waarde te creëren in je werk? En ten slotte: kun je iemand anders leren hoe hij het moet gebruiken? Je weet dat je vaardig bent wanneer je het aan iemand anders kunt uitleggen.

Er is ook een mooi boemerangeffect: wanneer jij vaardig bent, leer je andere mensen in de organisatie om ook vaardig te worden. Zo ontstaat een mooie cyclus. Het gaat om het ontwikkelen van die vaardigheid, en dat is een heel individueel proces. Je kunt sterk gecentraliseerde training aanbieden, maar in werkelijkheid gaat het om veel individueel experimenteren, begeleiding, het delen van best practices met mensen die vergelijkbaar werk doen en onderweg leren. Je leert alleen en wordt alleen vaardig als je oefent.

David Rice: De meeste mensen leren door te doen. Mijn laatste vraag aan jou is: als je leiderschapsontwikkeling voor dit tijdperk van werk opnieuw zou ontwerpen, wat zou je dan opnemen dat vandaag ontbreekt?

Charlene Li: Ik zou zeker AI-vaardigheid bespreken. Het gaat erom te weten hoe je AI in die vier dimensies gebruikt en het vervolgens aan anderen te kunnen leren.

Ik zou ook heel specifiek opnemen hoe je AI gebruikt om een betere leider te worden door de reikwijdte van wat je moet weten en begrijpen te vergroten. Hoe versnel je je besluitvorming? En hoe vergroot je de impact die je hebt, bijvoorbeeld via communicatie? Dit zijn allemaal dingen die ons er vroeger van weerhielden om de reikwijdte van ons leiderschap uit te breiden, omdat we nu eenmaal maar zoveel uren per dag hebben.

Als iemand me vraagt hoe hij tijd moet vinden om AI te gebruiken na vijftien vergaderingen die de hele dag naadloos op elkaar aansluiten, zeg ik: waarom gebruik je AI niet eerst om ervoor te zorgen dat je niet de hele dag vijftien vergaderingen achter elkaar hebt?

David Rice: Dat zou een goed begin zijn.

Charlene Li: Gebruik het vervolgens bijvoorbeeld zoals één salesleider dat doet. Hij heeft alle transcripties van elke salesvergadering van zijn team en gebruikt AI om ze te analyseren.

Allemaal, om te begrijpen welke klantbehoeften deze week het vaakst terugkwamen, welke hoofdthema’s klanten naar voren brachten en op welke gebieden het team moeite had. Zo kan hij alle activiteiten en teams overzien. Hij kan aan elk gesprek deelnemen.

Dat kon vroeger niet. Je kon niet bij elke oproep aanwezig zijn, maar met transcripties kan dat nu wel. Als ze allemaal op één plek staan waar iedereen ze kan bekijken en gebruiken, verandert dat aanzienlijk hoe je een team aanstuurt en leidt. Ik kan AI gebruiken om mijn ontwikkelgesprekken met een teamlid te begrijpen. Het is moeilijk om alles te onthouden, maar ik kan notities laten maken van onze vertrouwelijke informatie.

Alles wordt natuurlijk beschermd. De persoon weet dat we de gesprekken opnemen. Maar ik kan begrijpen wat diegene heeft gedaan en terugkijken over het afgelopen kwartaal om ontwikkelmogelijkheden te zien. Zo kan ik een ontwikkelplan maken dat sterk op die persoon is afgestemd.

Alle dingen waarvan we wensten dat we de tijd en mogelijkheid hadden om ze te doen, kunnen we nu doen. Maar daarvoor moeten we ons afvragen hoe we AI in onze leiderschapsrol willen gebruiken om betere leiders te worden.

David Rice: Charlene, bedankt dat je vandaag in de show wilde komen. Ik waardeer het echt. Het was leuk om met je te praten.

Charlene Li: Nogmaals bedankt voor de uitnodiging.

David Rice: Luisteraars, tot de volgende keer. Als je dat nog niet hebt gedaan, ga dan naar deze website, schrijf je in voor de nieuwsbrief en maak je gratis account aan. Je kunt al onze sjablonen downloaden en alle hulpmiddelen op de website gebruiken, dus doe dat zeker.

Tot de volgende keer: experimenteer. Wees niet bang.