Van “ik werk met AI” naar “zo werken wij”

In het kort

Bijna elke organisatie werkt al met AI, maar vooral per persoon. Een voorhoede loopt voorop, de rest kijkt toe, en een gedeelde richting ontbreekt. Hoeveel mensen aan AI hebben, hangt voor twee derde af van wat de organisatie doet, en voor een derde van henzelf.¹

De reis van ik naar wij kent vier fasen. Elke fase verandert een grotere cirkel: één stuk werk, de mensen, de organisatie en ten slotte de manier van werken. In fase 4 kiest de organisatie haar weg: wij doen het zelf, of wij werken samen met Augmentic.

Elke fase vraagt richting, kunnen en techniek tegelijk. Die worden meestal los geleverd, en het werk valt ertussen. Augmentic richt zich op de kern: het werk opnieuw inrichten met AI. Augmentic Studio brengt de informatie van de hele reis samen, zodat ieder op eigen tempo leert en de organisatie stuurt op wat er werkelijk gebeurt.

Ik werk met AI

Bijna elke organisatie werkt al met AI. Een beleidsmedewerker laat de eerste versie van een notitie schrijven. Een accountmanager vat zijn klantgesprekken samen. Iemand bij finance heeft een prompt die het maandrapport half voorbereidt. Het werkt, en wie eenmaal begonnen is, wil niet meer terug.

Daar zit ook de grens. Wat er gebeurt, gebeurt per persoon. Een kleine groep loopt voorop, draait pilots en deelt ervaringen vooral met elkaar. Zo ontstaat een organisatie binnen de organisatie. De rest kijkt toe. Sommigen gebruiken een eigen tool omdat de officiële er nog niet is. Anderen begrijpen niet goed wat er technisch gebeurt, of weten niet of het mag. Een gedeeld beeld van waar het heen gaat, ontbreekt.

Dat beeld is breed gemeten. In de Verenigde Staten gebruikt 53% van de werknemers weleens AI in het werk, maar zegt maar 26% dat de organisatie een duidelijk plan heeft gedeeld.² Wereldwijd zegt 57% van de werknemers die AI gebruiken, daar niet altijd open over te zijn.³ En van de Nederlandse bedrijven die AI gebruiken, zet 18% het in voor productie- of serviceprocessen.⁴

Wie hier staat, weet dat er iets ontbreekt. Je ziet wat AI kan, en je ziet ook dat het nog niet van de organisatie is. Pilots lukken en individueel gebruik loopt, maar AI onderdeel maken van het werk van iedereen, in het primaire proces, gebeurt niet vanzelf. Aan de mensen ligt het meestal niet. Hoeveel mensen aan AI hebben, hangt voor twee derde af van factoren in de organisatie, en voor een derde van henzelf.¹

“Ik werk met AI” is daarom geen probleem dat opgelost moet worden. Het is het vertrekpunt. Wie al met AI werkt, laat zien wat er kan. De vraag is hoe je van ik naar wij komt, zonder het enthousiasme van de voorhoede kwijt te raken en zonder de rest achter te laten.

Waarom het daar blijft hangen

De stap van ik naar wij lijkt een kwestie van meer licenties en een training voor iedereen. Zo pakken veel organisaties het ook aan. Toch wordt het daarna vaak stil.

Een patroon dat bijna elke organisatie herkent: er is iemand met veel kennis van AI, en die wordt vanzelf het aanspreekpunt. Collega's komen met een vraag, de expert bouwt er een agent of een skill voor en geeft die terug als kant-en-klaar hulpmiddel. Dat lijkt efficiënt, maar het blijft hangen. De gebruiker snapt niet goed wat er gemaakt is, en de maker snapt onvoldoende hoe de gebruiker het in het echte werk wil toepassen.

Tussen de makers en de gebruikers zit een groep die meestal wordt overgeslagen: de mensen die het werk kennen, zoals materiedeskundigen en proceseigenaren. Wat werkt, ontstaat als zij meebouwen. En een organisatie wordt pas echt zelfredzaam als die mensen zelf leren maken, op het juiste moment en onder de juiste regie.

Achter dat patroon zitten drie dingen.

Iedereen zet AI in op de eigen uitdagingen, op een eigen manier. De een bouwt agents, de ander heeft nog nooit een prompt geschreven. Ieder pakt aan wat hem dagelijks dwarszit, met de tool die toevallig voorhanden is. Dat levert veel losse winst op, maar geen gedeelde taal en geen gedeelde kennis. Wat bij de een werkt, bereikt de ander niet. Een aanpak die voor iedereen hetzelfde is, lost dat niet op. De voorhoede haakt af omdat het te traag gaat, de meerderheid omdat het niet over het eigen werk gaat. Bij medewerkers in de frontlijn staat regelmatig gebruik al een tijd stil op 51%, en maar een kwart krijgt genoeg begeleiding van hun leidinggevenden.⁵

Er wordt gestuurd op gebruik, niet op werk. Het doel wordt vaak het aantal gebruikers of het aantal gevolgde trainingen. Dat zegt weinig over het werk. Van de medewerkers die een AI-training krijgen aangeboden, volgt 77% die. Tegelijk zegt maar 42% van de werknemers te weten waar AI het eigen werk beter maakt.⁶ Wie AI meet aan gebruik, krijgt gebruik. Wie wil dat het werk verandert, moet het werk als doel nemen.

Het plan loopt achter op de praktijk. Een AI-strategie wordt nog vaak geschreven als jaarplan: een analyse, een lijst met kansen, een roadmap voor drie jaar. Ondertussen verandert de techniek elke paar maanden en staat het plan los van wat mensen dagelijks doen. Organisaties die McKinsey als AI-koplopers aanmerkt, doen iets anders. Bijna driekwart van hen richt werkprocessen fundamenteel opnieuw in, tegen een kwart van de rest.⁷ En volgens Forrester kan minder dan een derde van de beslissers de waarde van AI koppelen aan financiële groei.⁸ Zonder zicht op rendement wordt elke volgende stap een discussie.

De drie hebben iets gemeen. Ze behandelen AI als iets wat naast het werk staat: een tool om uit te rollen, een training om te volgen, een plan om vast te stellen. De reis naar wij begint bij het werk zelf.

De reis van ik naar wij

De reis kent vier fasen. Elke fase verandert een grotere cirkel: eerst één stuk werk, dan de mensen, dan de organisatie en ten slotte de manier van werken zelf. Onderzoekers van MIT beschrijven in een eigen volwassenheidsmodel ook vier fasen. In hun onderzoek onder 721 bedrijven zat 62% in de eerste twee.⁹

Elke fase heeft vier lagen: wat je ervaart, wat je nodig hebt, wat werkt en wat het oplevert. Die laatste laag is belangrijk. Wat een fase oplevert, is het fundament voor de volgende. De fasen beschrijven hoe de organisatie zich ontwikkelt. Afdelingen kunnen tegelijk in verschillende fasen zitten, en dat is normaal.

Elke fase levert iets op waar de volgende op bouwt: afspraken, wat mensen geleerd hebben, wat er gebouwd is, de roadmap, de cijfers. Zit dat in losse documenten, chats en hoofden, dan begint elke fase opnieuw.

Wat de reis vraagt

De reis vraagt in elke fase drie dingen tegelijk:

1. Richting. Waar gaan we heen, en wat levert het op?
2. Kunnen. Mensen die weten wat ze doen en het toepassen in hun eigen werk.
3. Techniek. Een platform en toepassingen die werken in de eigen omgeving.

Fase 1 laat dat al zien. Daar komen een platformkeuze, eerste afspraken, één stuk werk en een bijgestelde strategie samen.

Voor elk van de drie is er een eigen soort partij. Je hebt strategieconsultants, je hebt IT-partners en ontwikkelaars, en je hebt e-learning- en trainingsbureaus. Elk doet dat goed. Maar wie verbindt het advies, de training en de techniek in het dagelijks werk? Precies daar valt het werk vaak tussen. Een plan dat niet over het werk gaat, wordt niet uitgevoerd. Een training die los staat van het werk, levert gebruik op, maar verandert het werk niet. En een toepassing waar niemand mee leert werken, blijft liggen.

AI verandert bovendien elk van de drie. Strategie is geen jaarrapport meer, want de techniek verandert sneller dan een jaarplan. Leren staat niet meer los van het werk, want AI leer je het best in je eigen werk. En een eerste werkende toepassing bouwen kost dagen in plaats van maanden. Steeds meer van wat vroeger een dienst was, wordt software.

Waar de werelden elkaar raken, ontstaat iets nieuws. Strategie en techniek samen geven een roadmap met zicht op rendement. Strategie en leren samen geven beleid en regie: afspraken die mensen kunnen toepassen, en zicht op of dat ook gebeurt. Leren en techniek samen betekenen trainen op het platform dat je echt gebruikt. In het midden staat waar het om draait: het werk opnieuw inrichten met AI.

Die kern is de focus en de missie van Augmentic: het werk opnieuw inrichten met AI. Niet met een los plan, een losse cursus of een los stuk techniek, maar met wat werkt in het werk zelf. De drie overlappen eromheen zijn waar dat concreet wordt.

Een plek voor de reis

Elke fase levert iets op: afspraken, kennis, toepassingen, een roadmap, cijfers. In de meeste organisaties raakt die informatie versnipperd. Afspraken staan in een document dat niemand terugvindt. Wat de voorhoede weet, zit in hun hoofd. De roadmap is een presentatie van vorig kwartaal. En de vraag wat AI oplevert, wordt elke keer opnieuw met een spreadsheet beantwoord.

Dan ligt het voor de hand om die informatie samen te brengen. Het werk, het gesprek erover, de keuzes en de cijfers, bij elkaar en actueel, zodat elke fase voortbouwt op de vorige. Op die plek kauw je op de uitdagingen, bedenk je oplossingen en bepaal je waar AI een rol krijgt, en waar niet. Dat is Augmentic Studio.

Voor ieder in de organisatie is de Studio de plek om AI te leren als vaardigheid, op eigen tempo. Het leren gaat over het eigen werk, op het eigen platform en volgens de afspraken van de eigen organisatie. Wie verder is, gaat verder. Wie eerst wil begrijpen, krijgt die tijd. Platformonafhankelijk waar het kan, specifiek waar het ertoe doet.

Voor de organisatie is de Studio de plek waar de richting zichtbaar is. Niet als kennis die je moet gaan halen, maar als actuele stuurinformatie: de roadmap zoals die nu is, welke toepassingen in gebruik zijn en waaraan ze gekoppeld zijn, wat AI oplevert, wat het kost en waar het slimmer kan. Augmentic houdt dat samen met het eigen AI-team actueel. Zo kun je regie voeren, leren en toepassen op basis van wat er werkelijk gebeurt.

Zo komen het eigen tempo van ieder en de gedeelde richting van de organisatie samen: van ik naar wij.

De Studio is een solide basis die meegroeit, omdat elke organisatie hem vult met haar eigen werk. En de Studio volgt de ontwikkeling van AI: wat er nieuw is, wordt vertaald naar opties en oplossingen voor die ene organisatie.

Wat werkt, met Augmentic

Augmentic reist mee in elke fase, op het AI-platform dat de organisatie zelf kiest en contracteert. Het aanbod volgt de reis: een start, daarna Workbench voor de hele organisatie, en Workbench Plus zodra de organisatie wil dat Augmentic meestuurt. De overstap maak je zodra jullie willen sturen op actuele informatie over het werk. Meestal is dat in fase 3 of 4. Bouwen kan wanneer dat nodig is.

De start

Fase 1 begint met een afgebakend traject. Augmentic toetst of de keuze voor het AI-platform bewust is gemaakt en bekijkt welk platform en welke applicaties er al zijn. Augmentic Studio wordt ingericht met de eigen afspraken van de organisatie. In Maker Labs wordt samen één stuk werk uit het primaire proces omgezet, en onderweg wordt de strategie bijgesteld. Het doel is de eerste werkdag waarop AI echt meedraait.

Workbench: alles om het zelf te doen

Voor organisaties die de regie bewust zelf houden. Iedereen werkt en leert in de Studio, Augmentic beantwoordt functionele vragen en lost verstoringen op het AI-platform op, en de organisatie houdt zicht op gebruik, kosten en resultaat.

Workbench Plus: Augmentic stuurt mee

Alles van Workbench, met Augmentic als verlengstuk van het centrale AI-team. Visie, beleid en strategie worden vertaald naar het werk, de roadmap beweegt mee, en een stuurgroep stuurt op rendement en gereedheid per afdeling. Dit is een doorlopende relatie, geen eenmalig advies.

Bouwen

Een Maker Lab is vier uur samen bouwen aan een stuk werk, met de mensen die het doen. Moet er iets groters gemaakt worden, dan liggen na een korte verkenning de scope en een vaste prijs vast. Geen uren, geen pakketten: het kost zoveel, en dan staat het er. Wat gemaakt is, komt in de Studio en wordt overgedragen aan het team dat ermee werkt.

Tot slot

Bijna elke organisatie werkt al met AI. De vraag is niet meer of het werkt voor één persoon, maar of het werkt voor de organisatie.

De meeste organisaties herkennen zich in fase 1 of 2. Dat is geen achterstand. Het is het vertrekpunt, en de eerste stap is kleiner dan het lijkt.

Bronnen

1. Microsoft, Work Trend Index 2026, 5 mei 2026. Het relatieve gewicht van factoren in hoe mensen de impact van AI ervaren: 67 procent organisatie, 32 procent individu. Het onderzoek laat samenhang zien, geen oorzaak en gevolg.
2. Gallup, Artificial Intelligence Indicator, meting augustus 2026, geraadpleegd 14 oktober 2026. Alleen werknemers in de Verenigde Staten.
3. KPMG en Universiteit van Melbourne, Trust, attitudes and use of AI: a global study 2025, april 2025, p. 75 tot 76, figuur 44.
4. CBS, Bedrijven gebruiken AI vaakst voor marketing of verkoop, 12 december 2025. Voorlopige cijfers over 2025, bedrijven met twee of meer werkzame personen.
5. BCG, persbericht over AI at Work 2025, 26 juni 2025. Onderzoek onder ruim 10.600 werknemers in elf landen.
6. Gartner, persbericht over AI-tools in HR, 28 oktober 2025. Enquête onder 2.986 werknemers.
7. McKinsey, The state of AI in 2026: On the road to ROI, 25 augustus 2026, geraadpleegd 14 oktober 2026.
8. Forrester, persbericht over Predictions 2026, 28 oktober 2025.
9. MIT CISR, persbericht over het Enterprise AI Maturity Model, 19 december 2024. Onderzoek onder 721 bedrijven, met een eigen indeling in vier fasen.