Persoonlijke tijdswinst door AI is nog geen organisatievoordeel

Anthropic bracht op 26 juni een nieuwe Economic Index uit, Cadences. Daarin zit een cijfer dat blijft hangen: wie in de chat een blog of artikel schrijft, doet dat mediaan in dertien rondes heen en weer. Wie dezelfde klus via een gedelegeerde workflow laat lopen, geeft één opdracht. Hetzelfde werk, dezelfde Claude, totaal anders georganiseerd. En precies dat verschil bepaalt of AI je organisatie iets oplevert. Want persoonlijk handig zijn met AI telt nog niet op tot een voordeel voor het bedrijf. Dat begint pas als je het op organisatieniveau bouwt. Hieronder lees je hoe, met twee voorbeelden uit ons eigen werk.

Eén taak, twee totaal verschillende manieren van werken

Even kort, voor wie het rapport niet kent. De Economic Index is het onderzoek waarmee Anthropic meet hoe mensen Claude gebruiken en wat dat met werk en economie doet. De juni-editie meet fijnmaziger dan ooit: niet meer in steekproeven van een week, maar per uur en per type uitkomst. Daardoor kon Anthropic voor het eerst dezelfde taak op verschillende producten naast elkaar leggen.

Het mooiste voorbeeld is het schrijven van een blog of artikel. In de chat van Claude, ChatGPT, Gemini kost zo'n stuk gemiddeld dertien rondes heen en weer tussen jou en het model. Je typt een verzoek, leest het concept, vraagt om een andere toon, plakt een alinea terug, stuurt bij en nog eens. In een gedeelde workflow bevat diezelfde klus meestal maar één menselijke opdracht. Je beschrijft de taak en de kaders, het systeem doet de rest.

Anthropic noemt dat een verschil in autonomie. Tussen de twee manieren van werken zit 0,37 punt op hun autonomieschaal, en ongeveer twee derde daarvan komt doordat precies dezelfde taken met meer delegatie worden gedaan. In een AI workflow gebeurt dus hetzelfde werk als in de chat, alleen anders georganiseerd.

Hier zit de kern. Het zit hem in hoe je het werk inricht. De chat is een gesprek: handig, zo gestart en elke keer opnieuw. De gedelegeerde workflow is een route die je vooraf hebt ingericht. Je legt één keer vast wat er moet gebeuren en binnen welke grenzen. Daarna draait dat telkens hetzelfde.

Vergelijk het met koken. In de chat sta je elke keer opnieuw te bedenken welke ingrediënten erin gaan en hoeveel. Een workflow is het recept: één keer goed opgeschreven en daarna maakt iedereen hetzelfde gerecht, ook de stagiair op zijn eerste dag.

Wat dertien rondes je organisatie kosten

Een gesprek van dertien rondes voelt productief. Je bent lekker bezig, je stuurt bij, het concept wordt beter. En vaak is het resultaat ook prima. Het probleem begint zodra je die werkwijze optelt over een hele afdeling.

Want elke medewerker voert dat gesprek apart. Iedereen ontdekt opnieuw welke instructies werken, iedereen corrigeert dezelfde standaardfoutjes, iedereen bewaart zijn trucs in zijn eigen hoofd. De kennis uit die dertien rondes verdampt zodra je het tabblad sluit. De volgende collega begint weer bij nul. Wat je overhoudt is een stapel persoonlijke handigheid. Geen gedeelde capaciteit.

En dan de variatie. Dertien losse gesprekken leveren dertien net iets andere uitkomsten op. De toon verschilt, de structuur verschilt, de kwaliteit hangt af van wie aan de knoppen zat en hoeveel tijd diegene had. Voor een persoonlijk klusje boeit dat niet. Voor content die je merk draagt, voor offertes met jouw naam eronder, voor analyses waar besluiten op rusten, is die wisselvalligheid een echt risico.

We schreven al eerder dat twee derde van de organisaties productiviteitswinst boekt met AI terwijl maar één op de vijf de omzet ziet groeien. De Economic Index legt het mechanisme eronder bloot. Die tijdwinst per persoon is echt. Maar zolang hij in losse gesprekken blijft zitten, komt hij nooit op de balans terecht.

Wat een gedelegeerde workflow wel oplevert

Een workflow draait die logica om. Je richt het werk één keer goed in en laat het daarna gewoon draaien. Drie dingen maken het verschil.

1. Het eerste is herhaalbaarheid. Je legt de taak en de kaders één keer vast. Daarna kost elke volgende keer nog maar één opdracht in plaats van dertien rondes. De tijd die je in het inrichten stopt, verdien je terug bij elke keer daarna.

2. Het tweede is gedeeld eigenaarschap. De instructies, de voorbeelden, de kwaliteitseisen: ze staan op een plek die van de organisatie is, niet in het hoofd van één iemand. Vertrekt diegene, dan blijft de capaciteit gewoon staan. Komt er iemand bij, dan draait die meteen op niveau mee.

3. Het derde is ingebouwde sturing. In een gesprek bewaak jij elke ronde zelf de kwaliteit. In een workflow leg je de grenzen vooraf vast: welke bronnen wel en niet, welke toon, welke controle achteraf. De grenzen zitten dan in het proces zelf. Niet in hoe oplettend je net op dat moment was.

Dat betekent trouwens niet dat je voor alles meteen een autonome agent nodig hebt. Vaak is een simpele, vastgelegde route genoeg en is een volledig zelfstandige agent overkill. We werkten eerder uit waarom de meeste AI-projecten helemaal geen agent nodig hebben, met vier vragen die je helpen kiezen tussen een workflow en een agent.

En let op wat er met de mens gebeurt als je delegeert. De Economic Index laat zien dat bij het waardevolste werk de mens juist méér betrokken raakt. In gesprekken die bij hoger betaalde functies horen, produceert Claude 1,34 keer zoveel per beurt, terwijl de gebruiker 1,53 keer zoveel beurten neemt en vaker om uitgebreid nadenken vraagt. Meer output van het model gaat daar samen met meer inbreng van de mens. Delegeren zet mensen dus niet op afstand. Het verschuift hun aandacht van het typewerk naar de richting en het oordeel.

Uit onze praktijk

Zo ging het ook bij de redacties van een van onze klanten: een grote zakelijke uitgever. Redacteuren waren veel tijd kwijt met het omzetten van binnengekomen stukken naar artikelen die klaar waren voor publicatie. Een paar van hen hadden daar een goed ritme voor gevonden met AI, maar dat ritme zat in hun eigen hoofd en stond niet ter beschikking van de rest. En soms kostte het zoveel berichten heen en weer om te krijgen wat ze wilden, dat ze sneller waren geweest als ze het zelf hadden geschreven.

We ontwierpen een oplossing die paste bij hoe ze al werkten, want dat helpt de adoptie het meest. Ze werkten graag met e-mail, dus de schrijf-agent kreeg gewoon een mailbox. De redactie mailt een binnengekomen stuk naar de agent en zet daarmee een workflow in beweging die op de achtergrond een zorgvuldig uitgedacht proces doorloopt, getraind op de best practices van de redactie. Wat er ook in gaat, eruit komt een keurig herschreven concept. We noemen het samen de first draft. De snelheid en de consistentie leverden zoveel op dat het aantal publiceerbare stukken omhoogging. En de kwaliteit steeg mee, want de tijd die vrijkwam ging naar research en verrijking waar eerder simpelweg geen ruimte voor was.

Waarom persoonlijke winst nog geen organisatieresultaat is

Leg het naast elkaar en je ziet het mechanisme. AI levert per medewerker tijdwinst op. Maar zolang die winst in losse gesprekken blijft hangen, wordt het nooit gedeelde capaciteit van de organisatie. Iedereen vindt het wiel opnieuw uit en wat de een ontdekt, weet de ander niet. Er is volop individuele waarde. Alleen komt die niet op de balans terecht.

Geen reden tot somberheid, trouwens. Het rapport bevat namelijk een hoopvol signaal. Mensen die AI op de meest gedelegeerde manier gebruiken, verwachten dat AI méér van hun taken overneemt. En ze zijn juist het meest optimistisch over wat dat voor hun werk betekent: hun beloning, hun baanzekerheid en de zin die ze eraan beleven. Wie het werk goed organiseert, ervaart AI als versterking. De winst is er dus. De vraag is of je hem op organisatieniveau vasthoudt.

Dat is precies de spanning die we eerder beschreven als de twee bewegingen in elke organisatie: medewerkers die zelf zitten te experimenteren en de organisatie die richting wil geven. Hoe je die twee bij elkaar brengt, lees je in twee AI-bewegingen in je organisatie, wie heeft de regie. Dat persoonlijke experiment is goud waard als startpunt. Het wordt pas voordeel als de organisatie het oppakt en er een gedeeld proces van maakt.

Zo bouw je van losse gesprekken naar een gedeeld proces

Begin bij het werk dat zich herhaalt en dat je merk of je besluiten raakt. Denk aan offertes, standaardrapportages, contentproductie, eerstelijns klantantwoorden, samenvattingen van dossiers. Daar kost de dertien-rondes-logica je het meeste geld, want het gebeurt vaak en consistentie telt.

Leg voor zo'n taak vast wat nu nog in al die losse gesprekken verstopt zit: welke instructies werken, welke voorbeelden de juiste toon raken, welke bronnen wel en niet mogen, welke controle je achteraf wilt. Bouw daar een route van die telkens hetzelfde loopt. De eerste keer kost dat meer dan een gesprek. Vanaf de tweede keer kost het minder en krijg je bovendien een uitkomst die niet afhangt van wie er toevallig aan de knoppen zat.

En houd de mens op de waardevolle plek. Het rapport laat zien dat delegeren en menselijke inbreng prima samengaan. Laat het systeem het typewerk doen en zet je mensen op de richting, het oordeel en de uitzonderingen. Zo schuift hun tijd op naar het werk waar ze het verschil maken.

Bij OmroepWNL bouwden we een agent die na elke uitzending van Goedemorgen Nederland meteen aan de slag gaat. Hij analyseert de gesprekken, verzamelt context over de gasten die aan tafel zaten, bedenkt mogelijke insteken voor een online artikel en scoort die op hoe goed ze aansluiten bij de kijker. Eén minuut na de uitzending ligt er een lijstje met opties bij de webredactie.

De redactie kiest er een, geeft wat extra context mee en krijgt een conceptartikel terug. Altijd in de tone of voice van WNL, in een van de vaste formats, met een puntsgewijze samenvatting en gecontroleerd door een getrainde AI-eindredacteur die nakijkt op de citaten, de schrijfwijze van de namen en de huisstijl. Onder het concept staan twee knoppen: "wijzig het artikel met deze feedback" en "stuur deze draft naar het CMS". Geen tien rondes heen en weer dus. Eén ronde, eventueel een revisie, met de controles automatisch volgens vastgelegde richtlijnen. En welke redacteur er ook werkt, ze doen allemaal dezelfde basishandelingen.

Pas dáárna begint het menselijke werk, betaald uit de bespaarde tijd. Een verslaggever bellen voor extra details. Hoor en wederhoor. Beeldmateriaal erbij zoeken. Het journalistieke werk waarmee een redactie haar kijkers aan zich bindt.

Drie vragen die persoonlijke winst tot organisatievoordeel maken

Wil je erachter komen of iets blijft hangen op persoonlijk niveau of doorgroeit naar organisatievoordeel? Deze drie vragen helpen je:

• Herhaalt dit werk zich vaak genoeg om het inrichten van een vaste route terug te verdienen?

• Staat de kennis om het goed te doen op een plek waar meerdere mensen bij kunnen?

• Levert het proces een consistente uitkomst op, wie het ook uitvoert?

Komt een van die vragen op nul uit, dan weet je waar je volgende stap ligt.

Okay, en wat kun je hier nu mee

Je hoeft niet je hele organisatie om te gooien om hiermee te beginnen. Eén doordachte stap is genoeg om het verschil te voelen.

Kies één terugkerende taak waar nu veel losse gesprekken in gaan zitten en waar de uitkomst je merk of je besluiten raakt. Breng in kaart hoeveel rondes die taak gemiddeld kost en hoeveel verschillende uitkomsten eruit rollen. Leg dan vast wat een goede uitkomst is en welke kaders erbij horen en richt daar één gedeelde route voor in. Meet daarna twee dingen: hoeveel sneller het gaat en hoeveel consistenter de uitkomst is. Dat tweede getal overtuigt meestal het meest, want het raakt kwaliteit en risico in plaats van alleen tijd.

Wij noemen we dat geleid experimenteren: een werkende workflow bouwen in een afgebakend stuk van het werk, met een resultaat dat je in weken ziet in plaats van maanden. Pas als dat resultaat er ligt, schaal je uit naar meer teams en processen. Zo bouw je het organisatievoordeel stap voor stap op. Op bewijs in plaats van op een belofte.

Wat we onze klanten hierover adviseren

We zien eigenlijk elke keer hetzelfde: de techniek is het probleem niet. Sterker nog, die wordt steeds beter. Toch overtreffen we de verwachtingen juist door eerst naar de mensen en het bestaande proces te kijken. Door naast mensen te gaan zitten zien we wat er écht gebeurt en dat is vaak veel meer dan in de handleiding staat. Dat echte, soms lelijke proces ontwerpen we opnieuw, met alle context die de mensen zelf ook hebben, in stappen die gecontroleerd worden uitgevoerd en een betrouwbare, controleerbare uitkomst geven. Die consistentie overtuigt vaak meer dan de tijdwinst. Want die tijdwinst kan zo als sneeuw voor de zon verdwijnen als je in de praktijk vier keer met een AI moet kletsen voor je iets bruikbaars hebt.

Gert-Jan

Samen verder praten

De Economic Index meet wat er wereldwijd gebeurt, maar de vraag die het oproept is juist heel lokaal. Waar in jouw organisatie zit AI-winst nu vast in losse gesprekken die niemand deelt? En wat zou er gebeuren als je daar één gedeelde route van maakte?

Benieuwd hoe dat vertalen van persoonlijke AI-winst naar organisatievoordeel er voor jóuw organisatie uit zou zien? Plan een kennismaking in, we denken graag mee.