AI kan werk betekenisvoller maken, maar alleen als we het slim inzetten

Als CEO in de mondiale toeleveringsketen, waar elke aankoop direct gekoppeld is aan de strijd tegen kinder- en dwangarbeid, vraag ik me regelmatig af: waar dient werk eigenlijk toe? Het gaat niet alleen om sneller werken, maar om werk dat ertoe doet. De nieuwste bevindingen van Gallup over kunstmatige intelligentie zijn daarom bijzonder opvallend. De belangrijkste conclusie is niet dat AI productiever maakt, maar dat werknemers zich ondanks die efficiëntie steeds minder betrokken voelen. Wereldwijd is het percentage medewerkers dat zich echt verbonden voelt met hun werk de afgelopen twee jaar gedaald naar slechts 20%. We optimaliseren hoe werk wordt gedaan, maar voor velen verliest het werk juist aan betekenis.

Dit verschil tussen efficiëntie en betrokkenheid is geen technologisch probleem, maar een kwestie van slecht management. AI kan tijd besparen, maar het creëert geen betekenis op zich.

AI geeft tijd terug – maar wat doe je ermee?

AI verandert de manier waarop werk wordt uitgevoerd. Het vermindert wrijving in taken zoals schrijven, analyseren, operaties en besluitvorming. In onze organisatie zoeken we mensen die AI omarmen: het toont nieuwsgierigheid, aanpassingsvermogen en de bereidheid om te evolueren. Tegelijkertijd zetten we AI bewust in om repetitieve taken te automatiseren, workflows te stroomlijnen en betere informatie beschikbaar te stellen. Het resultaat? Tijdwinst, lagere kosten en nieuwe capaciteit die voorheen niet bestond.

Efficiëntie alleen is echter geen doel op zich. Het is een middel. De echte vraag is: wat maakt die tijdwinst mogelijk? Zonder een duidelijk antwoord worden productiviteitswinsten vaak gebruikt om nog meer taken te doen, wat leidt tot meer lawaai en minder focus. Maar als die winsten bewust worden ingezet, gebeurt er iets anders. Teams krijgen ruimte om na te denken, te verbinden en zich te richten op het werk dat een bedrijf onderscheidt. Op de lange termijn leidt dat tot betere prestaties én een positievere ervaring van het werk zelf.

Betekenis kan niet worden geautomatiseerd

Ik zag dit in de praktijk tijdens een bezoek aan een door vrouwen geleide koffiepartner in Ethiopië. Koffie is een van ’s werelds meest verhandelde grondstoffen, maar de mensen achter de productie blijven vaak onzichtbaar. Vrouwen werkten zij aan zij, zingend terwijl ze koffiebonen met zorg sorteerden en droogden. Het is traag, gespecialiseerd werk dat in de loop der tijd verbeterd kan worden. Maar wat vooral opviel, was de trots die ze uitstraalden. Ze produceerden niet alleen koffie; ze onderhielden hun families, versterkten hun gemeenschap en verbonden zich met iets groters dan henzelf. Die betekenis is moeilijk in woorden te vatten, maar makkelijk te herkennen.

Sommige dingen moeten we beschermen in plaats van automatiseren. Zo schrijft Robin Wall Kimmerer: ‘Alle bloei is wederzijds.’ Werk is niet anders. Als mensen het gevoel hebben dat hun werk ertoe doet en dat ze verbonden zijn met anderen, volgen betere prestaties vanzelf. Hetzelfde geldt binnen organisaties. Als medewerkers begrijpen waarom hun werk belangrijk is, nemen ze meer eigenaarschap, passen ze zich makkelijker aan en investeren ze meer in de uitkomst. AI kan zo’n omgeving ondersteunen, maar het kan die niet creëren.

Waar AI-strategieën slagen (of falen)

Uit het onderzoek van Gallup blijkt dat management een van de belangrijkste factoren is voor succesvolle AI-implementatie. Jim Clifton, voorzitter van Gallup, benadrukt dat leiderschap bepaalt of AI daadwerkelijk waarde toevoegt. Een AI-strategie die alleen gericht is op kostenbesparing of snelheid, zal uiteindelijk falen. Pas als AI wordt ingezet om ruimte te creëren voor betekenisvol werk, verbinding en impact, levert het de gewenste resultaten op.

De les is duidelijk: technologie alleen lost geen problemen op. Het is aan leiders om AI te gebruiken als een hulpmiddel dat mensen in staat stelt om beter werk te doen – werk dat er echt toe doet.