Leren prompten is één, AI inbedden in je organisatie is iets heel anders! Menno Lanting gaat in 20 vragen en antwoorden over AI uit 2025 in op dat laatste onderwerp: hoe zorg je ervoor dat je organisatie álles uit de mogelijkheden van AI haalt, het strategisch inzet, en de weerstand van de medewerkers overwint? Natuurlijk worden zijn antwoorden weer gelardeerd met veel voorbeelden van bekende bedrijven, denk aan Stena Line, Bol, Politie Nederland, de gemeente Amsterdam, FMO, en KLM.  

Door de indeling in 20 zelfstandig leesbare hoofstukken, is het een toegankelijk boek voor iedereen die snel wat specifieks wil weten. De focus ligt op verandermanagement en leiderschap, met een oproep tot durven, tot experimenteren. En ook wordt ons voorgehouden dat AI altijd ondersteunend is, dat de typisch menselijke input zoals moraliteit, empathie en creativiteit niet snel door AI vervangen zal worden. Relevante en interessante inhoud, in een vorm die niet helemaal de mijne is.

Het managementboek 20 vragen en antwoorden over AI …

…. is geen boek wat je van begin tot eind moet lezen, je kunt gerust een aantal voor jou interessante vragen eruit plukken en daarover lezen. Elke vraag heeft een volledig antwoord, waarbij soms wordt terugverwezen naar een eerdere vraag en antwoord. Dat houdt in dat als je toch het hele boek in 1 ruk uitleest, zoals ik, je de nodige herhalingen zult tegenkomen. Dat je het weet …

Ik las het boek dus helemaal, van vraag 1 tot en met vraag 20, en geef je graag bij elke vraag wat persoonlijke highlights en observaties, bij de ene vraag wat meer dan bij de andere.

1. Wat is AI eigenlijk en is het een verrijking of niet?

Menno behandelt Machinelearning, Deep learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Reinforcement learning, en Generatieve AI. Supernuttig om deze verschillende termen goed uitgelegd te krijgen. En ja, het kan een verrijking zijn, stelt Menno, bijvoorbeeld in de geneeskunde. Daar gaat hij in een latere vraag verder op in.

2. Waarom is AI belangrijk voor de toekomst van organisaties?

We zitten in de 5^de Industriële Revolutie (5IR), die wordt gekarakteriseerd door de focus op samenwerking tussen mens en machine. Dat gaat verder dan de focus van 4IR: automatisering en efficiency. Wat nu nodig is, is regulering, en dat is lastig omdat het niet zo ‘fysiek’ is als bijvoorbeeld zelfrijdende auto’s. Ook moeten we ons bewust zijn van de schaduwzijden, bijvoorbeeld het inzetten van AI voor criminele doeleinden. Er is dus noodzaak voor wetgeving en beveiliging van o.a. het menselijk lichaam (tegen hacking van pacemakers en prothesen!).

3. Wat zijn de beperkingen van AI?

Het belangrijkste probleem is de inherente bias van AI, ontstaan door de bias in de trainingsdata. Ook zien we onzin in bijvoorbeeld recepten (lijm i.p.v. kaas op je pizza), door gebrek aan kennis. En heel specifiek: AI wil op álle vragen antwoord geven, ook al weet hij het antwoord niet. AI heeft geen ‘begrip‘.

4. Welke ethische vraagstukken zijn er rond AI?

AI kan efficiënt en objectief zijn door de vele data, maar mist de menselijke inbreng van nuance, empathie, morele overwegingen. Verder zijn er issues rond privacy, transparantie en verantwoording. De EU legt de nadruk op ethiek, maar kan zo jaren gaan achterlopen op China en de VS, die zich daar weinig aan gelegen laten liggen. Verder loopt de wereld risico door misbruik door de monopolies op informatie en de centralisatie van macht. En tenslotte ontstaat er een tweedeling in de samenleving: de AI-haves en de AI-havenots.  

5. Welke nieuwe mogelijkheden biedt generatieve AI?

Met generatieve AI kun je meer doen met je eigen input en ook sneller zaken produceren. Je kunt meer creatieve ideeën opdoen. (Menno verwijst naar iets over de boekcover, maar dat kan ik in de tekst niet vinden.) Generatieve AI kan content creëren, maar er ook voor zorgen dat je arts niet alleen maar zit te typen als je hem iets vertelt. Hoera! Maar ook kan het leiden tot stress, hogere werkdruk en lagere productiviteit door te weinig training, of omdat alle output meermalen gecorrigeerd moet worden. Het kan dus een toename van problemen veroorzaken.

6. Hoe kies je een strategie voor AI?

Veel organisatie kiezen ervoor om te starten met optimalisatie om snel winst te behalen en ervaring op te doen, en daarna in te zetten op innovatie. Menno adviseert niet té enthousiast te beginnen, maar ook niet te afwachtend te zijn. Gewoon stap voor stap bewegen, en focussen op doelen met meetbare impact. Niet gelijk allerlei processen herontwerpen, maar AI integreren in bestaande processen, dan ziet AI eruit als een natuurlijk verlengstuk van de huidige werkwijze. Dat maakt de overgang makkelijker voor de medewerkers. Franka Vossen (werkt bij FMO: de Nederlandse Financierings-Maatschappij voor Ontwikkelingslanden N.V.) vertelt:  ‘bij ons, met aanwezigheid in 85 landen, is het essentieel om de spelregels goed te definiëren voordat je AI implementeert.’

7. Hoe gebruik je AI voor optimalisatie van processen?

In dit antwoord staat een interessant voorbeeld van Shell: zij ontwikkelden nieuwe brandstof, waarbij ‘bestaande brandstofmoleculen moesten worden vervangen door biomoleculen, zonder prestatieverlies’. Het was namelijk bedoeld voor een GPMoto motorwegrace. Door het gebruik van AI modellen (digital twins – ESC) kregen ze het in 6 weken voor elkaar om precies de juiste biomolecuul te vinden. Zo werd dus het Shell R&D-proces geoptimaliseerd.   

8. Hoe kan AI innovatie stimuleren?

Franka Vossen vertelt dat toen zij bij Leaseplan werkte (2017-2020) ze een innovatieve methode voor restwaardebepaling gingen gebruiken. Dat sprak me aan omdat ik er ooit werkte en het probleem herkende. De oplossing is niet zo gedetailleerd uitgewerkt, misschien wil ze de concurrentie niet wijzer maken? Maar ja, na 5 jaar is die oplossing vast niet zo innovatief meer.

9. Hoe organiseer je het gebruik van AI in de organisatie?

Centraal of decentraal? Met een lange-termijnplan of gericht op concrete problemen? Dat lijkt voor iedere organisatie anders te zijn. Menno adviseert een implementatie in 3 stappen. Begin met ‘consumeren’: je gebruikt bestaande AI-oplossingen om een goede database te creëren, want goede data zijn key. Dan: ‘samenstellen’: je eigen data gebruiken met bestaande AI-tools. En dan ‘bouwen’: aan je eigen AI-modellen.

10. Welke nieuwe rollen en functies ontstaan er in organisaties door AI?

In dit hoofdstuk weinig concreets over nieuwe functies en rollen, het draait erom de huidige rollen aan te passen aan het samenwerken met AI. Ik las een interessant stuk over de relatief nieuwe CEO van schoenenbedrijf Van Lier: een 26-jarige dame met een achtergrond in economie en machine learning. Dan draait het dus meer om de invulling van de rol. En ook was ik geraakt door een quote van Alan Kay: “Sommige mensen zijn bang dat AI ons het gevoel zal geven dat we minderwaardig zijn, maar dan zou iedereen met een beetje gezond verstand een minderwaardigheidscomplex moeten krijgen elke keer dat hij naar een bloem kijkt.”.  

11. Hoe begeleid je medewerkers en teams in de AI revolutie?

Als je medewerkers het idee krijgen dat hun werk ‘ook zomaar door computers gedaan kan worden’, raken ze gedemotiveerd. Gebruik AI dus niet alleen maar om de productiviteit te verhogen, maar om het werk voor de medewerkers meer voldoening en betekenis te geven. Menno gebruikt Bullshit Jobs van David Graeber om zijn betoog over ‘nutteloos werk’ kracht bij te zetten. Ik ben niet zo overtuigd van zijn betoog, nutteloos werk wordt niet nuttiger als AI het doet, David refereerde met de term bullshit job naar werk wat volgens de werknemer zelf überhaupt geen toegevoegde waarde had voor de maatschappij.  Vervelend, routinematig werk, of (nuttig) administratief werk als je zorgprofessional bent, dát moet juist wel door AI vervangen worden. Verder in dit hoofdstuk gaat het over weerstand overwinnen, en de risico’s goed in kaart brengen en afwegen tegen de voordelen. Je moet je medewerkers goed uitleggen wat AI wél en niet kan. Je moet niet te snel willen gaan en altijd zorgen dat er menselijke controle is. En duidelijk maken dat mensen nuance, context en ethiek toevoegen.

12. Hoe vind, bind en boei je het benodigde AI talent?

Je kunt AI-talent aantrekken door een omgeving te bieden waarin experimenteren, leren en innoveren centraal staat. Waarin resultaten direct waarneembaar zijn en waar de AI-talenten betrokken worden bij strategische beslissingen. Leuk weetje: Nissan heeft antropologen aangetrokken om AI te trainen in menselijk gedrag.  In dit hoofdstuk gaat het ook over bouwen aan AI-capaciteit, ik veronderstel dat het boeien uit de titel hiervoor een voorwaarde is.

13. Welke toekomstige trends in AI zijn belangrijk om te volgen?

De belangrijkste ontwikkeling is de opkomst van avatars en virtuele persoonlijkheden, ondersteund door steeds betere spraakherkenning en natuurlijke taalverwerking (NLP). Een groot risico is lock-in, door dominante platforms, wat weer kan leiden tot veroudering. Op dit moment gebruiken we AI voornamelijk als extern geheugen, om informatie op het juiste moment beschikbaar te krijgen. In de toekomst zal het meer actief zijn bij besluitvorming, creativiteit en dergelijke. De ontwikkelingen zijn afhankelijk van de beschikbaarheid van data, de vooruitgang in NLP en de integratie met andere technologieën zoals Internet of Things en robotica. Een technische ontwikkeling in opkomst is quantum computing, in combinatie met AI kan dit leiden tot een veel hogere snelheid en lager energieverbruik.

14. Wat vraagt AI van het leiderschap in de organisatie?

Van het leiderschap wordt verwacht dat men begrip heeft van techniek en data, verandering en innovatie omarmt, zichzelf openstelt voor nieuwe inzichten, en vertrouwt op experts. Ook toezichthouders (die blijkbaar niet tot ‘het leiderschap’ behoren) hebben dit nodig, bijvoorbeeld door de AI Act (of wat daar straks nog van over is).  Overheden zijn terughoudender door de complexe bureaucratische processen en gebrek aan technische expertise. Ook gebrek aan data is een issue, er zijn complete, geordende actuele datasets nodig, zowel uit de organisatie als informatie over markt en trends.  

15. Hoe kan de samenwerking worden verbeterd met behulp van AI?

AI is heel goed in te zetten bij projectmanagement. Er zijn supernuttige notuleringstools, alsmede NLP voor samenvattingen, en voorstellen voor reacties op vragen. Verder kan het hulp bieden bij brainstormsessies en de haalbaarheid van ideeën toetsen. Ook kan het persoonlijke leer- en opleidingsprogramma’s samenstellen. Verder: het bevorderen van diversiteit en inclusie door grotere objectiviteit (mits geen bias door trainingsdata) en het bieden van vertaaltools aan multiculturele teams.

16. Kan AI helpen bij het begrijpen en voorspellen van klantbehoeften?

AI kan veel beter en dieper klanten segmenteren. Ook zou het nog beter de optimale voorraadhoogte voor versproducten in de supermarkt kunnen voorspellen bij hittegolven, feestdagen of een ‘stormachtig seizoen’.  (Dat laatste snap ik niet. Geen veldsla in de zomer omdat die van je bord waait? Meer wokgroenten omdat iedereen in de file staat en er minder tijd voor koken is?). En natuurlijk zijn er de chatbots, die de klantenservice 24/7 kunnen openhouden, wat veel puur menselijke afdelingen nu niet bieden.

17. Hoe verandert AI marketing- en communicatiestrategieën?

Data-gestuurde marketing levert aantoonbaar hogere conversie-ratio’s op. Een mooi voorbeeld is Netflix, die persoonlijke aanbiedingen doet met unieke ‘thumbnails’ uit de films, en hierdoor haar omzet met 1 miljard (!) verhoogde. 80% van de kijkactiviteit ontstaat uit aanbevelingen. De keerzijde is natuurlijk privacy, en je merkbeleving die verandert als gevolg van de inbreuk op je persoonlijke levenssfeer.  De quote van Google hierbij (AI gebruiken … ethisch en verantwoord … privacy van gebruikers) is wat nietszeggend.

18. Hoe beïnvloedt AI de logistiek en het supply-management?

AI kan het orderpicken veel efficiënter maken. Ook kan het de vraag naar een product beter voorspellen en routeplanning verbeteren. AI vergt een hoge investering in techniek en training, maar op de langere termijn zijn er zeker besparingen. In combinatie met blockchain kan het worden gebruikt voor de gegarandeerde herkomst van producten zoals voedsel, en zo een bijdrage leveren aan duurzaamheid(-srapportage). Unilever gebruikt het voor de supplychain van palmolie.  

19. Hoe kan AI bijdragen aan duurzamere bedrijfsprocessen en -praktijken?

Een mooi voorbeeld is de voorspelling van de cateringbehoefte van KLM-vluchten waardoor er minder wordt weggegooid. (Tip voor Transavia: ook nuttig tegen nee-verkopen). Verder helpt het de energietransitie omdat het de beschikbaarheid van zonne- en windenergie beter managet. Ook staat er een mooi voorbeeld in van Zen Robotics, wat AI gebruikt voor afvalsortering.  

20. Hoe kan AI een positieve bijdrage leveren aan maatschappelijke uitdagingen?

Ook weer een mooi voorbeeld: Kopenhagen gebruikt AI om het energieverbruik perfect af te stemmen op de inwoners, door vraag en aanbod continue te voorspellen zónder stroomuitval: Smart City. Minder CO2 uitstoot! Het IPCC stelt dat de inzet van AI de uitstoot in 2030 met 4% kan verminderen. Het enige nadeel is dat het trainen van AI ook veel energie vraagt. Verder een interessant stuk over precisie-geneeskunde, en het personaliseren van onderwijs. De quote van Microsoft hierbij gaat over de rol van AI: het aanvullen en niet vervangen van menselijke capaciteiten en AI ondergeschikt maken aan de behoeften van de maatschappij. Ook weer vrij algemeen in dit kader.

Geklungel

De epiloog tenslotte roept op om te durven, om te experimenteren, want ‘het is juist dat menselijke geklungel dat ons onderscheidt van machines en ons in staat stelt echt te innoveren’.

Mijn evaluatie van 20 vragen en antwoorden over AI

Er is een hoop te doen over AI, waarvan de levensechtheid van afbeeldingen en de toon van teksten de bulk van de artikelen vormt die ik de laatste tijd las. Ik ben zelf nogal sceptisch over AI en was blij om in dit boek een aantal voorbeelden tegen te komen die echt toegevoegde waarde kunnen hebben. Minder verspilling van voedsel, minder kilometers rijden door bezorgdiensten, precisie-geneeskunde, wie wil dit nu niet?  

Wat betreft de inbedding van AI in de organisatie was ik een beetje verrast door de voorzichtige toonzetting: stap voor stap, bestaande processen laten ondersteunen, etc. Dat is toch een iets ander verhaal dan wat Menno in zijn boeken over digitale transformatie poneerde. Digitalisering is dan ook ‘veiliger’ dan AI, zal zijn uitgangspunt zijn. Hoe je AI het best introduceert en gebruikt heeft nog nauwelijks wetenschappelijke basis, de voorbeelden van de aanpak bij verschillende organisaties geven een aardig inkijkje, terwijl iedereen het toch anders doet. Dat kan ook aan het soort AI liggen, natuurlijk. Plus: anekdotisch bewijs, want AI is nog te kort in gebruik voor een goede studie, denk ik.

Natuurlijk zijn de wat meer algemene adviezen, op het gebied van verandermanagement en leiderschap, niet heel nieuw, ik lees dit al zo’n 10 jaar in Menno’s boeken. Niets verrassends dus. De organisatorische adviezen zullen daarom niet snel achterhaald zijn, techniek en de mogelijkheden van AI gaan echter heel snel, in die zin zullen de voorbeelden juist weer wél snel verouderen. Daarmee is dit boek niet heel tijdloos.

Wat mij opviel van de voorbeelden is dat zij niet met veel details beschreven worden. Van een paar, zoals de biobrandstof van Shell, heb ik via de notes de betreffende web-pagina opgezocht om verder te lezen. Dat bracht wat meer duidelijkheid. Gevalletje ‘kennisvloek’ denk ik.

De vorm van het boek

De indeling in 20 hoofdstukjes geeft de mogelijkheid om alleen dat te lezen waar je op een moment behoefte aan hebt. Het nadeel ervan is dat er veel herhaling zit tussen de hoofdstukken, en ook dat ze overlappen, bijvoorbeeld qua duurzaamheidsvoordelen.

Menno geeft aan dat hij AI heeft gebruikt bij het schrijfproces. Ik heb de indruk dat een aantal hoofdstukken, zoals 8 en 9, bijna volledig door AI geschreven zijn, en dat de prompt ‘in de stijl van Menno Lanting’ niet heel goed gewerkt heeft. Die hoofdstukken vond ik lezen als een marketingbrochure, of als een typisch antwoord van ChatGPT op een vraag: veel woorden, lange zinnen, veel herhaling, heel weinig concrete inhoud. In de andere hoofdstukken trof ik meer ‘Lanting’ aan, en dat is fijn want ik houd van zijn schrijfstijl.

Tijdens het lezen, en het schrijven van dit stuk, merkte ik dat ik minder enthousiast ben over dit boek, dan over het vergelijkbare 20 over … digitale transformatie. Dat heeft misschien te maken met mijn vooroordeel over AI, wat mijn inziens veel meer nadelen en gevaren heeft dan digitalisering. Maar ook denk ik dat ik meer verwacht had van de diepgang, van passende quotes, van verrassende observaties, als Lanting-veellezer. Leg ik de lat steeds hoger? Omdat Menno ‘familie’ is?

Must-Read? Nee, er wordt veel geschreven over AI, dit boek springt er niet uit.

Conclusie

Inhoud: Leerzaam +, Onderbouwd 0, Relevant +, Tijdloos 0.

Vorm: Aansprekend +, Verzorgd +, Illustraties -, Structuur 0, Schrijfstijl 0

FOMO -. 

Ik gaf het boek 3*

Ken je dit boek? Wat vond je ervan? 

Lees 20 vragen en antwoorden over AI  duurzaam …

• via de (online) bibliotheek
• digitaal en gratis via Kobo Plus (dat deed ik ook!);
• of uit een minibieb!

Koop 20 vragen en antwoorden over AI duurzaam … 

• bij de kringloop;
• bij een tweedehandsboekwinkel zoals Boekwinkeltjes;
• bij je lokale boekwinkel, via Libris (aff.);
• of via B-Corp Bol (aff).

Keus genoeg!

Abonneer je hier op de wekelijkse blog-updates!