Waarom HR vastloopt op AI — en wat ervoor nodig is om de transformatie te leiden

David Rice: Waarschijnlijk vroeg je CEO je ongeveer 18 maanden geleden wat je met AI deed. Dus deed je iets: je schreef beleid, bouwde veiligheidsmaatregelen en stelde governancekaders op. En nu zit je vast. 66% van de HR-organisaties heeft zich gericht op compliance, oftewel op wat je niet met AI kunt doen. Maar slechts ongeveer 30% heeft duidelijkheid over de waarde die je daadwerkelijk probeert te creëren. Je bouwde dus vangrails. Niemand bouwde echt de weg.

De gast van vandaag is dr. Dieter Veldsman. Hij is hoofdonderzoeker AI bij AIHR. Hij neemt ons mee in het patroon van overreactie dat hij momenteel binnen HR ziet: de drang om zichtbaar iets met AI te doen, gevolgd door een overcorrectie richting de veilige modus. Ook legt hij uit waarom dat je in de middenmoot laat vastzitten terwijl marketing, sales en productontwikkeling als afdelingen allemaal vooruitracen.

Wat hij je echt wil laten begrijpen, lijkt sterk op wat we in deze show al vaker hebben gezegd: bedrijven behandelen AI als een technologische transformatie, terwijl het in werkelijkheid een transformatie van cultuur en mensen is. Dat betekent dat HR niet achter de feiten aan zou moeten lopen. Je zou het gesprek moeten leiden.

Vandaag bespreken we waarom druk bezig zijn met AI belangrijker werd dan strategisch handelen, hoe je uit de complianceval komt zonder roekeloze experimenten, de veranderende rol van de CHRO als hoofdarchitect van het mens-machine-ecosysteem en hoe je verschuift van ‘wat kunnen we veilig gebruiken?’ naar ‘welke waarde creëren we?’

Ik ben David Rice. Dit is de podcast People Managing People. En als je AI defensief benadert terwijl je de transformatie zou moeten organiseren, dan is dit gesprek jouw reset. Laten we beginnen.

Dieter, welkom!

Dieter Veldsman: Heel erg bedankt, David. Fijn om hier te zijn.

David Rice: Toen we vooraf spraken, noemde je dit patroon van eerst overreageren en daarna overcorrigeren dat je binnen HR ziet, specifiek als het om AI gaat. Kun je dat wat verder uitleggen? Wat gebeurt daar echt? Wat drijft dat?

Dieter Veldsman: Ik denk dat het vergelijkbaar is met andere functies. Als je de klok 18 tot 24 maanden terugdraait, was er grote druk: wat doe je met AI? Je moet zichtbaar iets met AI doen.

Dat leidde volgens mij tot een zekere mate van experimenteren zonder voldoende richting. Mensen vroegen zich af: welke hulpmiddelen heb ik, hoe ga ik die gebruiken en op welke toepassingen moet ik me richten? We zagen dus duidelijk aan de ene kant een ware razernij en een overreactie: je moest gewoon bezig zijn met AI, ongeacht of het waardevol was of aansloot bij wat je als HR-team daadwerkelijk wilde bereiken.

Dat kwam even op de tweede plaats en werd irrelevant. Het ging er vooral om zichtbaar bezig te zijn. Daarna kwam een tweede fase waarin alles behoorlijk sterk werd teruggeschakeld: wacht even, we kunnen niet zomaar gedachteloos blijven experimenteren. Laten we liever praten over de waarde die we creëren, hoe veilig we zijn, hoe governance eruitziet, of we de juiste dingen gebruiken en wat de veiligheidsmaatregelen precies inhouden.

We hebben die verschuiving de afgelopen 18 maanden zeker gezien. Onlangs onderzochten we ongeveer 337 HR-organisaties. De gegevens waren interessant: bijna 66% richtte zich sterk op het compliance-aspect. Hoe ziet de governance eruit? Hoe ziet het beleid eruit? Welke veiligheidsmaatregelen zijn er? Wat mogen we gebruiken en wat niet? Maar slechts 30% zei daadwerkelijk duidelijkheid te hebben over hoe waardecreatie door AI er voor hen uit zou zien.

Daarom was er bij die overreactie duidelijk een sterke behoefte om zichtbaar iets met AI te doen, in plaats van iets langzamer te gaan en te vragen: wat willen we met AI doen en waarom? Dat laatste heeft de afgelopen maanden een beetje een ondergeschikte rol gespeeld.

David Rice: Ja, ik denk dat dat klopt. Ik zie een soort zweepslag tussen urgentie en vermijding. Je krijgt de opdracht om iets te doen en het snel te doen, maar zonder begeleiding of een specifiek doel dat je echt wilt bereiken. Uiteindelijk bevries je dan.

De standaardreactie — en dat is niet alleen een HR-kwestie, al wordt het binnen de HR-gemeenschap wel uitvergroot — is dat je terugvalt op de veilige modus. Op de compliancehouding. HR wilde strategisch reageren, maar door beperkte capaciteit of doordat er geen toestemming was om te experimenteren zonder beoordeeld te worden, gebeurde dat uiteindelijk niet echt.

Is er ook een aanzienlijke angst om het gewoon verkeerd te doen? Misschien is het zelfs iets diepers. Er is druk om zichtbaar iets te doen, maar geen structuur om dat te ondersteunen. Daardoor voel je je uiteindelijk machteloos.

Dieter Veldsman: Nee, je zit er precies op. Er gebeurden een paar dingen. En ik ben zelf een zeer gepassioneerde HR-professional.

Ik herken dus zeker dat aanvankelijke gevoel: binnen HR zijn we wat risicomijdender. Dat heeft niet alleen met AI te maken; we weten ook wat de echte risico’s zijn wanneer dingen misgaan. HR zat daardoor qua AI-adoptie in de middenmoot.

We liepen achter op functies zoals productontwikkeling, marketing en sales, maar lagen nog wel voor op sommige andere, meer juridische of governancegerichte functies, zoals juridische zaken, risico en compliance. We zaten ergens in het midden.

Er was ook het algemene idee — ik weet niet waarom HR altijd het doelwit is — dat nieuwe technologie het einde van de HR-functie betekent. Dat is nooit waar gebleken. De functie is een paar keer veranderd, maar niet verdwenen. Toch was er die AI-angst: is het nu eindelijk zover? Wat gaat dit met ons doen?

Vandaag is het redelijker om te zeggen dat AI bepaalde taken, activiteiten en werkstromen zal overnemen. Maar wat betekent dat voor de echte verwachting van HR-werk in de toekomst? Je laatste punt vind ik belangrijk. Veel organisaties behandelden AI eerst als een technologische transformatie en ontdekten vervolgens dat ze de boot misten: het gaat veel meer om een transformatie van cultuur en mensen. Daarom zou HR aan tafel moeten zitten om dat gesprek te begeleiden en te leiden.

De bedrijven die dit goed doen, hanteren een multidisciplinaire aanpak voor hun AI-strategie. Ze zeggen: ik wil technische stemmen aan tafel, een HR-stem aan tafel en mensen uit de bedrijfsvoering en strategie aan tafel om te bepalen welke AI-capaciteit we in de toekomst nodig hebben.

In veel organisaties kwam HR wat laat bij dat gesprek, misschien omdat HR geen mandaat had om erbij te zijn, de noodzaak niet zag of niet was toegerust om dat gesprek te voeren. De redenen verschillen.

David Rice: Je zei dat je zelf een HR’er bent en binnen verschillende bedrijven hebt gewerkt aan dit soort vraagstukken. Wat is een van de belangrijkste dingen die je hebt gemerkt aan de manier waarop organisaties daadwerkelijk reageren op verstoring? Er is wat we zeggen over verstoring en aanpassingsvermogen, maar ook de realiteit daarvan.

Dieter Veldsman: Ik vond je eerdere opmerking interessant dat veiligheid soms de standaardpositie is. Bij echt ingrijpende veranderingen die een organisatie binnenkomen, zie je vaak drie kampen. Dat zagen we ook bij AI. Er is het kamp van de vroege gebruikers: dit is geweldig, we moeten er meteen bovenop springen.

Maak je geen zorgen, dit wordt de wonderoplossing die alles verandert. Dat enthousiasme en die hype kunnen je in de problemen brengen, omdat mensen aan projecten beginnen zonder ze goed te begrijpen. Aan de andere kant heb je de sceptici die zich vanaf het begin terugtrekken en denken: dit is niet mijn eerste transformatie. Ik heb dit verhaal eerder gehoord. Er zal niet echt iets veranderen.

Wat AI anders maakte, was de schaal waarop het organisaties raakte. Voor het eerst had iedereen toegang tot generatieve AI-hulpmiddelen. Als ik een internetverbinding had, kon ik erbij; het was niet beperkt tot een bepaalde doelgroep. Die schaal versterkte de angst.

We zijn nu verder in het proces. Organisaties proberen betekenis te geven aan wat dit werkelijk betekent, wat het echt kan, waar het nuttig is en waar het alleen interessant en vernieuwend is zonder grote impact op de organisatie.

Voor mij moet er bij verstoring een cyclus van betekenisgeving binnen organisaties zijn. Niet elke organisatie doorloopt die in hetzelfde tempo. Je vraagt: wat is dit, wat betekent het in mijn context, wat wil ik ermee doen en hoe doe ik dat duurzaam in plaats van als een tijdelijke hype?

Dat zegt veel over het DNA en de cultuur van een organisatie en over hoe ze met verstoring of grote veranderingen omgaan. Je ware aard komt naar boven wanneer je onzekerheid moet hanteren. Je hebt altijd vroege gebruikers en mensen die langzamer adopteren. Voor mij is juist die betekenisgeving belangrijk. Leiders moeten hun organisaties toerusten met duidelijkheid over wat ze willen doen.

David Rice: Ik vind het mooi dat je de term ‘cyclus van betekenisgeving’ gebruikt. Verstoring legt dus de bedrading van je organisatie bloot. Je ontdekt of je team alles standaard over-engineert, vastloopt omdat er geen gedeelde taal is of geen duidelijkheid bestaat.

De organisaties die het beste presteren met deze transformatie hebben niet per se meer middelen. Iedereen heeft toegang tot generatieve AI. Het gaat er eerder om hoe duidelijk je bent over hoe snel je werkelijk wilt gaan, wat je comfortniveau als organisatie is en wat je bereid bent te proberen. Hoe diep gaat je experiment?

Dieter Veldsman: Precies. Organisaties die veel duidelijker zijn over wat ze wel en niet willen proberen, doen het momenteel beter.

Een klant zei onlangs tegen me: wij willen een zeer sterke tweede volger zijn in de AI-revolutie. Ik vroeg of ik dat goed had gehoord. Iedereen wil toch de eerste zijn? Maar zij wilden dat niet. Er zouden enorme fouten worden gemaakt. Ze waren bereid iets langzamer mee te bewegen, zichzelf de ruimte te geven, van fouten van anderen te leren en vervolgens op hun eigen moment en manier goed de markt op te gaan.

Dat is een zeer contra-intuïtieve boodschap. We hebben reacties ontworpen waarin we de eerste, de beste en de meest innovatieve willen zijn. Soms is het prima om een betrouwbare, verantwoordelijke deelnemer te zijn in de manier waarop je met dit soort ontwikkelingen omgaat.

Voor mij draait het om duidelijkheid: creëer op elk denkbaar moment duidelijkheid. Dat kan ook betekenen dat je zegt: we weten nog niet wat we hiermee gaan doen. We gaan eerst verder verkennen en een kleine pilot uitvoeren. Deze toepassing wordt ons startpunt.

Hoe korter je de cyclus van betekenisgeving maakt en hoe meer duidelijkheid je onderweg geeft, hoe beter organisaties presteren. Zo train je hun veerkracht in plaats van te wachten tot er een enorme crisis ontstaat.

Als je het verhaal over de verstoring, en vooral over de AI-transformatie, niet zelf beheert, krijg je problemen vanuit cultureel perspectief. Mensen worden angstig of juist te enthousiast over de toekomst. Dan wordt het iets wat je aan mensen moet verkopen in plaats van iets dat geleidelijk onderdeel wordt van de manier waarop je werkt.

David Rice: Het is een interessante tijd. We zijn van hulpmiddelen die door software als dienst werden aangedreven naar een situatie gegaan waarin iedereen dezelfde hulpmiddelen gebruikt, maar waarin je nu waarde nastreeft. Dat klinkt vanzelfsprekend, maar het is duidelijk niet eenvoudig.

Waarom is het voor mensen zo moeilijk om te beseffen wat ze hier daadwerkelijk proberen te bereiken?

Dieter Veldsman: Er zijn een paar dingen. Hulpmiddelen najagen is eenvoudig en je kunt meteen laten zien dat je iets doet. Je kunt zeggen: we hebben licenties uitgerold naar 90% van onze medewerkers, dus zo adopteren we AI. Dat is een natuurlijke manier om de angst om achter te blijven of overbodig te worden te verminderen.

Er is ook een delicate balans. We hebben de afgelopen jaren gezegd dat experimenteren goed is, dat je wendbaarder moet zijn en dat je van fouten moet leren. Maar snel bewegen betekent niet dat je niet nadenkt over wat je wilt doen. Er moet enige methode zitten achter de waanzin van dingen invoeren.

Bij AI begonnen we met hulpmiddelen. Daarna kwamen toepassingen: als het niet om de hulpmiddelen gaat, dan gaat het vast om de toepassingen waarvoor ik ze kan gebruiken. Maar je moet één niveau teruggaan.

Mensen vragen vaak om hulp bij hun AI-strategie. Dan vraag ik: waarom heb je een AI-strategie? Je hebt een bedrijfsstrategie nodig. AI moet daar zeker deel van uitmaken als waardekans of pijler, maar waarom scheid je die zaken zo sterk van elkaar?

Wat is je concurrentievoordeel als organisatie? Wat is je unieke bijdrage en hoe kan AI die versterken? Dat is de vraag. Het is eenvoudiger om te stellen, maar moeilijker en genuanceerder te beantwoorden dan de vraag of je licentie X of Y moet kopen of je op toepassing X of Y moet richten.

Je moet het strategischer benaderen. Onze gegevens wijzen op een aanpak met twee kanten. Het leiderschapsteam moet het gesprek voeren om vangrails en richting vast te stellen. Tegelijkertijd moet er ruimte zijn voor experimenten op de werkvloer, waar mensen deze hulpmiddelen dagelijks gebruiken.

Je moet wel duidelijk maken welke waarde je probeert vrij te maken. Mensen alleen vertellen dat ze AI moeten gebruiken en productiever moeten worden, is niet genoeg. Wat doen we met die productiviteit? Wat proberen we vrij te maken?

Neem het verhaal over AI in eigen hand: wat betekent AI voor ons bedrijf, hoe gaan we het toepassen en welke winst, waarde of impact willen we ermee bereiken? Dat verandert het gesprek ingrijpend.

David Rice: Een deel van de uitdaging is de enorme hoeveelheid ruis in de AI-wereld. Het is moeilijk om überhaupt te weten hoe waarde eruitziet. We moeten niet doen alsof kleine veranderingen onbelangrijk zijn. Soms kan een kleine wijziging een enorm verschil maken in wat een product doet.

HR begon wat later met AI. Heeft dat leiders misschien de ruimte gegeven om bewuster te handelen en vroege fouten van andere teams te vermijden? Helpt het mensen die vanuit een compliancehouding en een veiligheidspositie werken om zich prettiger te voelen doordat het langzamer is gegaan?

Dieter Veldsman: Twaalf maanden geleden onderzochten we hoeveel HR-professionals AI gebruikten. Dat was ongeveer 38%. Een jaar later, zeer recent, was dat gestegen tot ongeveer 88%. De afgelopen twaalf maanden zijn dus zeer betekenisvol geweest en HR heeft veel ingehaald.

Het was nuttig dat mensen door de eerste ruis heen konden kijken en beter konden begrijpen wat AI precies is en wat het voor hen betekent. Met meer kennis kun je beter adopteren en de grote fouten vermijden die anderen hebben gemaakt.

Aan de andere kant moet HR nog een inhaalslag maken op het gebied van bepaalde adoptieaspecten. Toch denk ik niet dat HR achterloopt wanneer HR-professionals zich in het bredere organisatiegesprek hebben gemengd. We bevinden ons juist in een goede positie om de organisatie te begeleiden bij beslissingen over de verdere toepassing van AI.

Soms heeft HR de organisatie niet tegengehouden. Het ging eerder om toegang tot initiatieven en de mogelijkheid om in veilige omgevingen te experimenteren.

HR heeft de kans gehad om terug te kijken op de eerste hype en onderscheid te maken tussen wat hype was en wat werkelijk was. Waar HR moeite mee had, maar inmiddels beter in wordt, is het definiëren van de eigen rol in de bredere AI-aanpak.

Die rol heeft twee kanten. Ten eerste moet je naar HR zelf kijken. AI-vaardigheid wordt een belangrijke vaardigheid voor HR-professionals en voor de manier waarop we onze eigen modellen en werkstromen veranderen. Ten tweede moet je deelnemen aan het grotere gesprek over de cultuur die we creëren: een cultuur waarin AI onderdeel is van hoe we werken, maar waarin bedrijfswaarde centraal blijft staan.

David Rice: HR krijgt vaak kritiek omdat het achterloopt, maar die ruimte om bedachtzamer te zijn kan waardevol zijn. Te snel adopteren leidt vaak tot scope-uitbreiding: mensen gebruiken het hulpmiddel ineens voor zaken waarvoor het niet bedoeld was.

Een bewust tempo geeft HR de kans om zich te richten op gedrag, waarde, afstemming en vertrouwen. We hebben al een groot vertrouwensprobleem. Voeg daar AI aan toe en je krijgt een extra laag vertrouwensproblemen, schaduwgebruik en vergelijkbare kwesties.

Je noemde eerder AI-vaardigheid. Het gaat minder om technologie en meer om de moed om nieuwe dingen te proberen. Welke laagdrempelige manieren zijn er voor HR-teams om met AI te experimenteren en vertrouwen op te bouwen?

Dieter Veldsman: Wij noemen het vaardigheid en niet geletterdheid, omdat het lijkt op het leren van een nieuwe taal. Je hebt woordenschat en grammatica nodig en moet de context begrijpen. Zo moet je jezelf ook in AI onderwijzen.

Een veilige plek om te beginnen is een proces dat je in je dagelijkse werk al goed kent. Identificeer daarin één taak of activiteit waarop je AI kunt toepassen, waarbij je weet hoe de uitvoer eruit moet zien. Pas het toe op iets dat je al begrijpt.

Veel mensen springen direct naar de spectaculaire dingen die AI zou kunnen doen, maar dan weten ze niet of de uitvoer of resultaten correct zijn. Begin met iets dat je goed kent. Leer de beperkingen van de interactie met AI kennen en leer de taal vanuit het perspectief van vaardigheid.

Ontdek hoe je op de juiste manier met deze hulpmiddelen communiceert. Pas ze toe in een proces dat je dagelijks in een veilige omgeving kunt oefenen. Begin met een taak met weinig risico, waarbij geen grote beslissing op het resultaat is gebaseerd. Gebruik AI bijvoorbeeld niet voor het eerst om een aannamebeslissing te beïnvloeden.

Veel mensen leren AI via zelfontdekking en zelfonderzoek. Probeer dingen uit en zoek vervolgens een gemeenschap waarin je kunt zien hoe anderen AI gebruiken en daarvan kunt leren, bijvoorbeeld binnen een HR-gemeenschap.

Het is wel belangrijk om door de ruis heen te kijken. Er wordt vaak gesproken over enorme mogelijkheden en autonome AI, terwijl veel toepassingen nog experimenteel zijn. Breng het gesprek terug naar de werkelijkheid van vandaag.

HR-professionals hoeven er niet bang voor te zijn. Bij AI-vaardigheid zijn veel mensgerichte vaardigheden belangrijk waar HR juist goed in is: kritisch denken, systemisch denken, taalvaardigheid en het kritisch beoordelen van resultaten.

Begin klein en met weinig risico. Bouw vertrouwen op en maak de toepassing daarna geleidelijk breder. Dat gebeurt op drie niveaus: individueel, samen met anderen en uiteindelijk meer autonoom met menselijk toezicht.

David Rice: Je moet het zien als de sportschool: je moet je herhalingen maken.

Dieter Veldsman: Precies.

David Rice: Je hoeft niet te wachten tot iets strategisch is om ermee te beginnen. Of het nu gaat om een eerste versie van beleid die je daarna redigeert of om het samenvatten van exitgesprekken: de transformatie zit vooral in je manier van denken, niet volledig in je werkwijzen.

Dieter Veldsman: Experimenteren is de moeite waard. Probeer verschillende hulpmiddelen uit en ontdek waarvoor je elk hulpmiddel gebruikt. Aanvankelijk leek generatieve AI op vijftig stagiairs binnen handbereik: allemaal gemotiveerd en redelijk capabel, maar zonder ervaring om iets van begin tot eind te overzien.

Begin niet met een grote uitdaging. Je gaat op dag één geen tien kilometer hardlopen. Leg eerst één of twee kilometer af en bouw dat geleidelijk op.

Voor mij zit het inzicht in de details. AI is vooral waardevol op het niveau van taken en activiteiten, bij het veranderen van dagelijkse werkzaamheden. Zoek niet naar die ene magische oplossing. Het zijn alle kleine verbeteringen samen die op de lange termijn het verschil maken.

David Rice: Dit is echt een verschuiving in cultuur en mindset. Vaak wordt het een vaardigheidskloof genoemd, maar mensen gebruiken AI al en leren steeds beter hoe ze ermee moeten werken. Welk gedrag moeten we normaliseren als we meer experimenten op de werkvloer willen stimuleren?

Dieter Veldsman: We moeten leren waar we AI wel en niet toepassen. Het feit dat AI iets kan, betekent niet dat het dat ook zou moeten doen. We moeten mensen leren wat verantwoord gebruik is, zonder elke toepassing in een groot ethisch debat te veranderen.

Er zijn zaken waarvoor ik AI niet wil gebruiken omdat ze schadelijk, gevaarlijk of risicovol zijn. We moeten dat gedrag aanleren zonder creativiteit en innovatie te verstikken. Stel expliciete vangrails vast: ga in deze ruimte experimenteren, maar vermijd deze toepassingen, ongeacht hoe goed de modellen worden.

We moeten ook het verhaal veranderen. Sommige mensen ervaren AI-gebruik nog steeds als valsspelen. We moeten normaliseren dat we AI op het werk gebruiken en mensen leren waar het goed voor is.

Onderzoek laat zien dat mensen minder waarde aan hun werk hechten wanneer AI het denkwerk volledig voor hen doet. Ze onthouden ook minder van wat ze hebben gedaan en geleerd. Als je AI daarentegen gebruikt als sparringpartner om je werk te verfijnen, behoud je eigenaarschap, trots, leerervaring en vaardigheid.

Leer mensen dat AI er niet is om hen te vervangen, maar om hun mogelijkheden uit te breiden. Wat delegeer je aan het hulpmiddel? Wat doe je zelf? Welke beslissingen houd je bij jezelf? Dat zijn vergelijkbare vragen als bij het leren leidinggeven aan anderen.

Kritisch denken blijft belangrijk. Controleer feiten, evalueer resultaten en bouw controles in om vooroordelen te voorkomen. Als je dat goed doet, leg je de basis voor iets dat schaalbaar en duurzaam is en in de toekomst veel meer waarde kan opleveren.

David Rice: Ik denk dat we perfectie soms romantiseren. Met AI voelen mensen misschien meer druk omdat een alwetende machine heeft geholpen. Maar we zouden iteratie en experimenteren juist moeten romantiseren.

Leiders moeten dat voorbeeld geven. Als leiders zeggen dat ze iets nieuws met een werkstroom proberen en willen zien wat ze leren, ontstaat de cultuurverschuiving. Mensen zien dan dat zij hetzelfde mogen doen.

Dieter Veldsman: Als organisaties zeggen dat innovatie belangrijk is, vraag ik altijd wat ze doen wanneer mensen fouten maken. Als perfectie de hoogste norm is, zijn dat twee tegenstrijdige gedragingen. Wie wil dat mensen innoveren, moet hen toestaan fouten te maken en een omgeving creëren waarin dat wordt geaccepteerd en aangemoedigd.

Dingen zullen niet perfect zijn. Een hulpmiddel dat spelling controleert, corrigeert niet alles en verbetert niet automatisch de kwaliteit van een document. Het kan maar bepaalde dingen doen.

De belangrijke vraag is: welke unieke menselijke bijdrage breng je nog aan tafel? Jij zit nog steeds aan het stuur. Jij bepaalt hoe en waar je de hulpmiddelen gebruikt, hoe je ze combineert en hoe je ze koppelt aan het echte probleem dat je probeert op te lossen.

Je kunt honderd stagiairs hebben die geweldige dingen doen, maar als ze niet gecoördineerd zijn en niet met de juiste zaken bezig zijn, blijft het slechts druk werk. De menselijke bijdrage is het organiseren van betekenis en richting.

Als we AI goed gebruiken, zal het onze menselijkheid, creativiteit en eigenheid juist meer benadrukken. We bevinden ons op de drempel van een nieuw soort werkomgeving en werkmodellen. Daarom is betekenisgeving belangrijk, zowel individueel als organisatorisch.

David Rice: Mijn laatste vraag gaat over de veranderende rol van de CHRO. Hoe verandert de focus in 2026 voor deze groep, inclusief chief people officers?

Dieter Veldsman: De rol van de chief people officer of CHRO is de afgelopen jaren sterk veranderd. Het mandaat van HR is verschoven van bewaker van governance en personeelsdienstverlening naar strategisch partnerschap en transformatie.

Ten eerste moet je onthouden dat een CHRO in de eerste plaats een bedrijfsdirecteur is en pas daarna een HR-directeur. Je draagt verantwoordelijkheid voor de onderneming en moet een bedrijfsmatige blik hebben. HR is het domein dat je meebrengt naar de bestuurskamer om mensen met de bedrijfsstrategie te verbinden.

AI vraagt specifiek dat de CHRO het mandaat neemt om te bepalen hoe AI de organisatie helpt worden wat zij wil zijn. AI is slechts één onderdeel van hoe we werken, niet alleen een technologisch gesprek.

De CHRO moet een holistische benadering van AI-transformatie organiseren: vaardigheden, mensen, technologie, gegevens, veiligheid en strategie. De CHRO is de orkestrator die al deze partijen samenbrengt en hen met elkaar laat praten.

CHRO’s zijn goed in het verbinden van mensen met gesprekken op hoger niveau: wat betekent dit voor wie we als bedrijf willen zijn? Als we over een paar jaar terugkijken op onze AI-transformatie, welk verhaal vertellen onze medewerkers dan? Is het een verhaal waar we trots op zijn en dat onze klanten willen horen?

David Rice: Ik ben het ermee eens. De CHRO wordt misschien een gedragsstrateeg of hoofdarchitect van het menselijke ecosysteem: iemand die de verbinding begrijpt tussen menselijke capaciteit, organisatiecultuur en technologie.

Dieter Veldsman: Ik denk dat daarin veel betekenis zit voor CHRO’s en veel waarde voor organisaties. Het is een evenwichtige rol waarin je al die verschillende elementen begrijpt. De grootste vraag is of je de complexiteit kunt hanteren en die voor mensen kunt vereenvoudigen zodat ze ermee aan de slag kunnen.

Het is gemakkelijk om onderdeel te worden van de vastgelopen situatie waarin mensen niet weten wat ze moeten doen. Kun je hen helpen daar doorheen te navigeren? We weten misschien niet alles, maar voor de situatie waarin we ons nu bevinden, is de beste beslissing misschien om iets te proberen, ervan te leren en verder te gaan. Het komt goed.

Je stuurt dan met kalmte en misschien een beetje wijsheid door de storm.

David Rice: Absoluut. Dieter, heel erg bedankt dat je vandaag bij ons was. Ik waardeer het enorm.

Dieter Veldsman: Heel erg bedankt, David. Ik heb erg van het gesprek genoten.

David Rice: Goed, mensen, tot de volgende keer. Meld je aan voor de nieuwsbrief als je dat nog niet hebt gedaan. Bekijk ook onze Verkenner voor AI-transformatie. Er gebeurt hier bij People Managing People altijd veel interessants en er komen evenementen aan. Houd dat dus in de gaten.

En tot de volgende keer: blijf experimenteren.