Geen woorden maar data - Weten voor wie je het doet

‘Kijk, volgens mij zit je strategie inhoudelijk perfect in elkaar. Maar weet je, hij raakt me niet. Het is gewoon te droog.’

Daar schrok ik van. Ik zat op het terras met de oprichter van dataconsultancy BIT, Marco van der Werf. Als nieuwe CDO bij Schiphol had ik net de data- en AI-strategie voor de komende drie jaar afgerond. Met de kernzin ‘data at the heart of every key decision’ dachten we te inspireren. De strategie was ook positief ontvangen, maar de tractie daarna was uitgebleven, waardoor ik me wat onbegrepen voelde. Het gevoel van een roepende in de woestijn. Ik merkte dat ik een beetje boos werd van de opmerking van Marco. We hadden hier een half jaar hard aan gewerkt met een goed team. Snapte zelfs híj dan niet wat we wilden zeggen?

‘Ik snap de inhoud van de zin hoor,’ vervolgde hij. ‘En ja, het is goed dat je uitlegt wat AI allemaal kan, maar hoe je het nu vertelt, klinkt het behoorlijk onpersoonlijk. Je vergeet iets. Je vergeet voor wie je het doet. Want uiteindelijk moet iemand daar op Schiphol ermee werken, toch?’

Ja. Natuurlijk moest iemand ermee werken. Dat was juist het probleem. Er werd nu te weinig mee gewerkt.

‘Als je het mij vraagt,’ vervolgde hij, ‘focus je nu te veel op het proces. Maar data gaat over de medewerkers die er uiteindelijk mee moeten werken. Wat nou als je de medewerker centraal zet? Niet over dat besluit praat, maar over Jan, die je helpt om beter zijn werk te doen. Of Anja. Of misschien Khalid, die naam blijft bij mij wel goed hangen. Dan hoef je, als je met iemand in de lift staat en die vraagt wat jullie bij data nou eigenlijk doen, geen heel verhaal te houden over dat ene proces dat je met een moeilijk AI-algoritme verbetert. Dan kun je gewoon zeggen: we helpen Khalid.’

De kracht van dat verhaal was meteen duidelijk. Zo klonk wat we deden ineens niet meer droog en abstract, maar heel dicht bij onze ambitie om medewerkers beter te laten presteren met AI. We moesten dus switchen. Van focussen op procesoptimalisatie naar focussen op medewerkersprestatie.

Met die nieuwe focus zetten we op de afdeling de volgende stap. Bij het ontwikkelen van AI-producten gebruikten we tot die tijd vaak de uitspraak 'fall in love with the problem, not the solution', uit het boek van Uri Levine uit 2023 over het belang van het begrijpen van de pijn van de klant. Dat had ons toentertijd erg geholpen om het belang van het businessprobleem centraal te zetten. We bouwden die uitspraak om naar ‘fall in love with the employee’. Daarmee gingen we van technologie centraal, via het probleem centraal, naar de medewerker centraal.

Het mooiste compliment kwam van de directeur Commercie. ‘Tot nu toe vond ik het lastig te begrijpen wat jullie met AI nou echt deden, maar ik las dat jullie Jeroen hielpen. Nou, die sprak ik laatst nog over zijn probleem. Dus het was goed terug te lezen dat jullie hem ondersteunen!’ Door de medewerker centraal te zetten, werd de impact van AI tastbaar en begrijpelijk voor iedereen in het bedrijf. Dat leidde ertoe dat we die vraag vanaf toen centraal zetten: weten we voor wie we het doen? En kunnen we diens naam noemen? Dat is punt twee van de Checklist AI-Strategie: Weten voor wie je het doet.