Twaalf maanden geleden hebben we bij Artefact een ingrijpende beslissing genomen: we zijn volledig overgestapt AI via speciale innovatieafdelingen, om onze AI , data en engineers te helpen hun manier van werken echt te veranderen.

Wat we ontdekten, betrof niet alleen de implementatie van nieuwe tools. Het betekende ook dat we fundamenteel moesten heroverwegen hoe mensen en AI samenwerken in de professionele dienstverlening. Hoewel de sector zich haast om AI in te voeren, zien de meeste bedrijven cruciale verschillen over het hoofd die juist voor toegevoegde waarde zorgen.

Les 1: Makelaars zijn geen hulpmiddelen, maar fulltime medewerkers

Tools voeren taken uit. Medewerkers houden rekening met de context.

Dit onderscheid lijkt eenvoudig, maar juist hier schieten de meeste bedrijven tekort. We zien dat bedrijven hun teams overspoelen met „1000 medewerkers“ om „productiever“ te zijn – maar daardoor juist minder productief worden dan ooit. De cognitieve overbelasting die het beheer van eindeloze AI met zich meebrengt, leidt tot chaos, niet tot efficiëntie.

De duidelijke scheiding die wij hanteren

We maken een duidelijk onderscheid tussen:

  • GenAI-tools: Deze tools zijn bedoeld om mensen te helpen betere aantekeningen te maken, e-mails samen te vatten en kleine automatiseringen te maken.
  • AI : zij zijn verantwoordelijk voor het volledige traject, waarbij meerdere taken komen kijken (en ja, ook agenten maken gebruik van tools).

We leren onze teams om vanaf het begin deze duidelijke scheiding te handhaven en helpen hen vervolgens om de medewerkers als volwaardige leden van hun team te behandelen. Dit houdt in:

  • Met de nadruk op duidelijk management en goede communicatie over de context,
  • Een goed evenwicht vinden tussen autonomie en herziening,
  • Zorgen voor een gestructureerde introductie en regelmatige evaluatiegesprekken.

Alles wat er doorgaans bij een startersfunctie komt kijken.

Het resultaat? Wanneer teams niet langer tussen 50 verschillende tools hoeven te schakelen en in plaats daarvan twee tot drie tools goed gaan beheren, verloopt de projectoplevering 40% sneller.

Les 2: Het gaat niet om het inkrimpen van het personeelsbestand, maar om efficiënt opschalen

Onze medewerkers zijn ons meest waardevolle bezit. Zij kennen de markt, bouwen merkloyaliteit op, bespreken markttrends en geven vorm aan onze bedrijfscultuur. Het blindelings inkrimpen van het personeelsbestand met behulp van AI tast de bedrijfscultuur AI aan – en deze schade wordt pas zichtbaar in de spreadsheets als het al te laat is.

De nieuwe wiskunde van schaalvergroting

De meerwaarde zit hem in schaalbaarheid. In plaats van vijf fulltime medewerkers (FTE’s) per project in te huren, nemen we er nu drie aan. Maar wat velen over het hoofd zien, is dit: de meest succesvolle bedrijven die met AI werken, AI meer, niet minder, mensen in dienst. Zij koesteren de bedrijfscultuur en geven vorm aan toekomstige trends. Alleen mensen kunnen dit doen.

Onze mensen doen nu ander werk:

  • Het opbouwen van hechtere klantrelaties
  • Innovatieve oplossingen bedenken
  • Begeleiding van zowel mensen als agents
  • Marktveranderingen signaleren nog voordat ze in data tot uiting komen

Bij schaalvergroting gaat het niet alleen om efficiëntie, maar ook om het versterken van menselijke capaciteiten, met behoud van datgene wat organisaties echt waardevol maakt.

Les 3: Iedereen is een potentiële ontwikkelaar – het creëren van een interne ‘open-source’-cultuur

Negentig procent van de medewerkers zal geen productiecode uitbrengen, maar daar gaat het niet om.

Het punt is dat het voor een team van technici veel makkelijker is om de zakelijke vereisten te begrijpen als ze een werkend POC zien, dan wanneer ze schetsen op een dia te zien krijgen. Juist in deze overgang van techniek naar bedrijfsvoering en van bedrijfsvoering naar techniek schuilt de echte waarde.

De transformatie van productontdekking

Tegenwoordig zijn onze productontdekkingssessies veel interactiever geworden:

  • Er zijn minder vergaderingen met eindeloze vragen.
  • Er wordt nog meer geprototypeerd en getest.
  • Van beide kanten komen geweldige ideeën en inzichten naar voren.
  • Elke medewerker levert op zijn of haar eigen manier een directe bijdrage aan het product – niet per se door nieuwe productiecode toe te voegen, maar door constructief te discussiëren over nieuwe concepten en ideeën die betrekking hebben op het programmeren.

Tools als Lovable en V0 zijn onze nieuwe potlood en papier geworden. Ze maken het eenvoudig om te zien wat moeilijk is en wat eenvoudig te implementeren. We denken misschien dat het tekenen van een driehoek in PowerPoint makkelijk is, maar in HTML moeilijk, maar nu weten we dat meteen.

Wat dit betekent voor professionele dienstverlening

Misschien zal 10% van onze zakenmensen met deze tools zelfstandige ontwikkelaars worden. Maar dat is slechts een neveneffect. De echte waarde zit hem in de vertaling van zakelijke ideeën naar technologie – het gedeelde inzicht dat ontstaat wanneer iedereen zijn ideeën kan uitwerken in een prototype.

Na 12 maanden is de transformatie duidelijk zichtbaar. De meeste adviesbureaus proberen AI hun bestaande bedrijfsmodel in te passen en vragen zich af: „Hoe kan AI ons efficiënter AI ?“ Ze zouden zich echter moeten afvragen: „Hoe kunnen we ons bedrijfsmodel opnieuw opbouwen rondAI ?“

De bedrijven die het komende decennium de toon zullen aangeven, zijn niet de bedrijven met de meeste AI of de minste werknemers. Het zijn de bedrijven die drie dingen begrijpen:

  • Agenten zijn teamgenoten, geen hulpmiddelen.
  • Schaalvergroting is beter dan inkrimping.
  • Als iedereen kan bouwen, levert iedereen een grotere bijdrage.

Dit is geen geleidelijke verandering. Het is een complete herziening van de manier waarop consultancy werkt.

Ons doel is om de norm te zetten voor de volgende generatie operationele werkmodellen in de professionele dienstverlening. Onze aanpak is er niet op gericht om mensen te vervangen, maar om onze unieke menselijke kwaliteiten te versterken. Uiteindelijk AI om mensen.