In elk gesprek over AI komt vroeg of laat dezelfde vraag: wat kunnen we ermee automatiseren? Het is een logische vraag, en meestal levert ze een lange lijst op.
Deloitte draait ze in zijn onderzoek naar de toekomst van werk om. De vraag die organisaties zich volgens hen óók moeten stellen: wat mogen we onder geen beding automatiseren? Die vraag levert een kortere lijst op, maar wel een die je toekomst bepaalt.
Twee categorieën springen eruit.
Eén: het werk waar mensen van leren
De taken van starters zijn bijna altijd het eerst automatiseerbaar. Verslagen uitschrijven, gegevens verzamelen, eerste versies maken, de eenvoudige vragen beantwoorden. Een agent doet dat sneller en zonder morren.
Dus schrappen organisaties die taken, en op termijn de instaprollen die eraan vasthingen. Op de spreadsheet klopt het. Op de lange termijn is het een vergissing, en Deloitte benoemt ze scherp: wie de instapjobs wegsnijdt, snijdt ook de leerschool weg waar zijn toekomstige experten en leiders vandaan komen. Je boekt vandaag winst met AI en ondergraaft tegelijk de pijplijn die je over vijf jaar nodig hebt.
Hetzelfde patroon zie je een verdieping hoger. Het aantal vacatures voor middle management daalde tussen april 2022 en oktober 2024 met meer dan 40%, terwijl wat managers eigenlijk doen, zoals mensen coachen en problemen helpen oplossen, net belangrijker wordt. Snoeien in rollen is makkelijk. Het werk dat die rollen deden, verdwijnt daarmee niet.
Automatiseren mag in dat soort werk, zolang je het leerelement bewust herontwerpt. Laat de agent het verslag maken, maar laat de starter het nakijken en verdedigen in de meeting. Laat AI de eerste versie schrijven, en maak van de review het leermoment. Het routinewerk mag weg, het leren moet blijven.
Twee: beslissingen die je niet kunt terugdraaien
De tweede categorie is fundamenteler, en ze vormt bij ons letterlijk een ontwerpprincipe.
Er is een groot verschil tussen een vraag beantwoorden en een beslissing nemen. Een antwoord kun je corrigeren. Stond er iets fout, dan stuur je een rechtzetting en is de schade beperkt. Maar sommige beslissingen zijn onomkeerbaar. Iemand aanwerven of ontslaan. Een contract tekenen. Een betaling uitvoeren. Een klant een belofte doen die je moet nakomen. Eens genomen, niet meer terug te draaien.
Dat onderscheid is de zuiverste grens die je kunt trekken in een AI-traject. Alles wat omkeerbaar is, mag snel en mag door een digitale collega gebeuren. Alles wat onomkeerbaar is, gaat naar een mens. Dat heeft weinig te maken met wantrouwen in de technologie. Verantwoordelijkheid moet ergens kunnen landen: bij een fout wil je iemand die het kan uitleggen, rechtzetten en ervan leren.
Op het Digital CompAInions platform zit die grens ingebouwd. Digitale collega’s beantwoorden vragen op het moment zelf en halen elkaar erbij wanneer een vraag bij een ander team hoort. Maar zodra een beslissing niet meer omkeerbaar is, geven ze ze door aan een mens. Dat ene principe beantwoordt negen op de tien governance-vragen die we van directies krijgen, en terecht gesteld worden.
De vraag die je organisatie scherper maakt
Het mooie aan de omgekeerde vraag is dat ze gesprekken oplevert die de gewone automatiseringsvraag nooit oplevert. Teams die samen bepalen wat menselijk moet blijven, ontdekken vanzelf wat hun echte toegevoegde waarde is. En dat is meteen het antwoord op de diepere vraag uit het Deloitte-onderzoek: waarmee maak je als organisatie nog het verschil als iedereen dezelfde technologie kan kopen?
De technologie zelf kan iedereen kopen. Het verschil zit in wat je bewust bij je mensen houdt, en in hoe goed je het samenspel tussen die twee organiseert.
Als je voor jouw organisatie wil aftoetsen waar die grens loopt: plan een gesprek, we denken graag mee. En wie de hele context wil, vindt het overzicht in onze reeks over de toekomst van werk, met onder meer wie je digitale collega’s beheert.
