Middenmanagers blokkeren de AI-ontwikkeling. Ze hebben vaak goede redenen

Er is een patroon dat zich in de ene organisatie na de andere herhaalt. Het hoogste management houdt toespraken over AI en de toekomst. Medewerkers zijn al zelf begonnen, met tools die ze zelf gekozen hebben. En toch gaat de daadwerkelijke invoering opvallend langzaam. Ergens tussen de visie en de dagelijkse praktijk loopt het vast.

Dat ‘ergens’ heeft een naam: de middenmanager. Zij is degene die bepaalt of het nieuwe daadwerkelijk op de afdeling wordt ingevoerd of wordt weggezet onder ‘we kijken ernaar’. Onderzoek naar technologische veranderingen is hier duidelijk over: de echte macht over invoering ligt zelden bij de directie, maar bij de managers in het midden.

De poortwachter heeft niet ongelijk

Hier wordt het verhaal vaak onaardig over de middenmanager: ze remt af omdat AI haar relevantie bedreigt, zij die haar positie heeft opgebouwd door dingen te weten die nu ook een machine weet. Daar zit wel wat in. Onderzoekers hebben gedocumenteerd hoe nieuwe technologie van binnenuit wordt tegengewerkt door juist degenen die het meest te verliezen hebben. En de paradox is giftig: degenen die het best weten waar AI het meeste nut zou hebben, hebben de sterkste redenen om dat niet te zeggen.

Maar laten we even stilstaan bij de daadwerkelijke bezwaren van de middenmanager, want die klinken meestal zo. Wat gebeurt er met de klantgegevens die worden geplakt, waar belanden die? Wie is verantwoordelijk als de AI het mis heeft en het antwoord al naar de klant is gegaan? Wat kost dit eigenlijk als de hele afdeling het gaat gebruiken? En hoe leg ik dit uit aan de vakbond en de preventieadviseur?

Dit is geen techniekvijandigheid. Het zijn de vragen die een verantwoordelijke manager hoort te stellen, en in de meeste AI-tools zijn er geen antwoorden op. Dan is remmen de enige verantwoorde optie. De poortwachter bewaakt de poort omdat die geen slot heeft.

Geef de poort een slot in plaats van de poortwachter weg te zagen

Wij hebben EuroWork zo gebouwd dat de vragen van de middenmanager antwoorden hebben waar je naar kunt wijzen, terwijl het werk gewoon doorgaat, niet in een beleidsdocument dat niemand heeft gelezen.

Waar belanden de gegevens? Binnen de EU: de database en applicatie draaien in Frankfurt, en dat staat openlijk verklaard in de dienst. Wie is verantwoordelijk? Een mens: elk AI-antwoord is gemarkeerd als AI-antwoord, en wat een AI-agent doet, wordt getoond als een plan dat wacht op goedkeuring en laat een bewijs achter. Zo is er altijd een naam verbonden aan wat wordt verzonden. Wat kost het? Dat staat naast elk antwoord in euro’s en centen, en de manager heeft een budget met een plafond, geen verrassing achteraf. Wat ziet de werkgever van het werk van medewerkers? Aantallen en kosten, nooit de inhoud, en ook dat staat duidelijk vermeld.

Met die antwoorden op hun plek verandert de middenmanager van rol: van degene die moet remmen naar degene die kan leiden. Het is dezelfde persoon, met hetzelfde verantwoordelijkheidsgevoel. Het enige wat veranderd is, is dat die verantwoordelijkheid ook daadwerkelijk kan worden genomen.

Het midden is kleiner bij kleinere organisaties

Nog iets, en dat is hoopvol voor de meesten die dit lezen. Hoe groter de organisatie, hoe meer lagen poortwachters er zitten tussen besluit en uitvoering. Een klein of middelgroot bedrijf heeft misschien maar één laag. Daarom zien we nu al kleine organisaties grote bedrijven met tien keer zoveel middelen voorbij rennen: zij hebben een kortere weg van ‘we zouden moeten’ naar ‘we doen het’, als ze hun enige poortwachter goede antwoorden geven in plaats van goede redenen om te wachten.

Jullie medewerkers gebruiken al AI, wat er ook vastloopt in het midden. Weten jullie wat ze ermee delen?