- Zorg dat je organisatie kan dragen wat je technisch mogelijk maakt
Eerst governance en leervermogen, dan pas opschalen
*
De bottleneck is zelden technologie maar draagkracht. Dit blog geeft de randvoorwaarden om veilig te schalen.
De meeste trajecten lopen niet vast op techniek, maar op governance en leervermogen. De organisatie kan niet dragen wat technisch al kan.
Heldere governance
- Bestuurlijk eigenaarschap – geen “IT regelt het”, maar een MT‑/bestuurslid dat AI koppelt aan strategie, waarden en risico’s.
- Ethiek en grondrechten – iemand (of klein gremium) met mandaat om “nee” te zeggen als iets technisch kan maar moreel niet past.
- Proceseigenaarschap per use‑case – één eigenaar in de lijn, niet alleen een projectleider.
Risico’s en impact serieus nemen
- Impact‑assessments: juridisch (mag het?), organisatorisch en moreel (willen we dit?).
- Zones onderscheiden: speel‑ en leerzone (experimenteren, beperkte risico’s) versus kritieke productiezone(normen, logging, audittrail, toezicht en escalatie). Trap niet in het valkuil‑scenario waarin een “probeerproject” ongemerkt in de kritieke zone belandt.
⠀Leerarchitectuur i.p.v. losse trainingen
- 1 Leiderschapsontwikkeling met AI‑bril – sturen in een data‑rijke omgeving, onderstroom lezen, menselijke maat bewaken.
- 2 Ritme van reflectie – kwartaalgesprekken met management en sleutelfiguren over praktijk, bijwerkingen en dilemma’s; patronen vastleggen en processen/kaders bijstellen.
- 3 Leren van incidenten – fouten en bijna‑fouten rond AI worden systeem‑leerdata, niet schuldvragen.
⠀Wat nu, wat later, wat niet
- Nu: label al je AI‑initiatieven: leerzone of kritieke zone; regel passend toezicht.
- Later: zet een AI review board neer met mandaat en ritme.
- Niet: opschalen zonder borging van rollen, logging en tegenspraak.
Reflectievraag
Wat is nu het meest waar bij jullie: we kunnen al meer dan we durven of we doen al meer dan we kunnen dragen?