Andersom het roer om

De snelle opkomst van kunstmatige intelligentie (AI), en generatieve AI in het bijzonder, stelt organisaties voor een strategische vraag: is onze huidige manier van leren nog toekomstbestendig? Onze eerste onderzoeksconclusie was confronterend, maar duidelijk: nee.

In deze artikelreeks nemen wij u mee in een zoektocht die uitmondt in een fundamenteel andere manier van organiseren van werk en leren, mogelijk gemaakt door generatieve AI: Lerendwerken met AI als co-intelligentie.

Het uitgangspunt is niet om achter AI aan te lopen, maar om juist andersom het roer om te gooien en eerst doelgericht te bepalen wat u met AI en uw leerstrategie wilt bereiken: op korte termijn concrete verbeteringen in leer- en werkopbrengsten, en op langere termijn een duurzame organisatie waarin leren het kloppend hart vormt van innovatie, samenwerking en productiviteit.

De reeks bestaat uit 10 rubrieken met circa 15 korte artikelen (leestijd 15–35 minuten), speciaal geschreven voor managers en professionals die hun organisatie toekomstbestendig willen maken.

We beginnen met een scherpe analyse (artikelen 1 t/m 5), gevolgd door een visie vanuit leer- en organisatieperspectief (artikelen 6 t/m 8). Dit leidt tot het nieuwe concept Lerendwerken met AI als co-intelligentie (artikelen 9 en 10). Als de organisatie het concept met de bouwstenen doorvoert ontstaat er een Innovatiecirkel, die technologische vernieuwing verbindt met sociale innovatie.

Deze visie is ambitieus én realistisch, en biedt concrete aanknopingspunten voor organisaties die AI strategisch willen benutten.

Laat u inspireren, vorm uw eigen visie en ontdek wat AI kan betekenen voor de toekomst van werken en leren in uw organisatie. Download wat uw wilt.  

De eerste stap was te onderzoeken hoe organisaties leren momenteel benaderen. In de praktijk zien we dat zij een overwegend traditionele, kwantitatieve benadering van leren hanteren: de functie van leren is primair het ontwikkelen van individuele competenties die passen bij de organisatieontwikkeling (scholing) en het versterken van de duurzame inzetbaarheid van de professional.

Maar een analyse van de actuele uitdagingen – van arbeidsproductiviteit en werkdruk tot personeelstekorten en innovatievraagstukken – laat zien dat deze benadering te beperkt is om organisaties echt vooruit te helpen. Zeker nu generatieve AI sinds eind 2023 in hoog tempo nieuwe mogelijkheden creëert om werk slimmer, productiever en aantrekkelijker te maken.

Voor managers ontstaat hier een strategische kans: leren kan opnieuw een directe bijdrage leveren aan betere prestaties, sterkere samenwerking en meer innovatiekracht. Dat vraagt een bredere visie op leren, waarin werken en generatieve AI nauw met elkaar verbonden zijn. Deze benadering is nu ook financierbaar, omdat genAI reële mogelijkheden biedt voor substantiële productiviteitsverhoging waardoor leren en werken meer gelijkwaardig kunnen worden gepositioneerd.

Opvallend is dat beleid en sociale partners nog steeds uitgaan van de kwantitatieve benadering, gericht op het stimuleren van scholing, meer uren werken en subsidie-instrumenten. Leven lang ontwikkelen wordt vaak als de toekomst van leren benoemd, maar krijgt in de praktijk nog beperkt concrete invulling en worden beschikbare subsidiemiddelen weinig aangesproken. Tegelijkertijd zien we dat een aanzienlijk deel van de opleidingsbudgetten onbenut blijft. Leren is blijkbaar in in veel organisaties naar de rand van de dagelijkse praktijk van professionals verschoven.

Juist daarom is dit hét moment om leren weer centraal te positioneren als motor voor verbetering en vernieuwing van het werk zelf – ondersteund door de mogelijkheden van AI. Dat biedt organisaties niet alleen beter opgeleide professionals, maar ook potentieel aanzienlijk betere prestaties en innovatiekracht.

Dit is een eerste samenvatting van het onderzoek naar de ervaringen en inzichten in werkplekleren met leertechnologie bij 65 organisaties in 10 jaar. 

De kwaliteit  is degelijk, met een sterke praktijkgerichte onderbouwing. Het onderzoek is zorgvuldig uitgevoerd met drie fasen: bronnenonderzoek, interviews en een analyse. De systematische evaluaties over tien jaar zorgen voor betrouwbaarheid. De betrokkenheid van 65 organisaties maakt de resultaten breed toepasbaar. Kritisch is dat de onderzoekers zelf deel uitmaakten van de projecten, wat mogelijk enige vertekening oplevert. De methodologie is helder en de resultaten zijn praktisch bruikbaar. Echter, een diepgaandere theoretische vergelijking met andere leerstrategieën zou de academische waarde verhogen.

Wat maakt werkplekleren succesvol in organisaties?

Uit het onderzoek blijkt dat het korte termijn succes van een brede invoering van een nieuwe manier van leren zijn: de deelnemers, de methode, de begeleiding, het projectmanagement, de betrokken leidinggevenden, de HR/L&O-afdeling, en de leertechnologie.

Het lange termijn succes is afhankelijk van de mate waarin deze zeven factoren duurzaam geborgd zijn en van de rol de directie/bestuur en de inrichting van de organisatie.

De meest cruciale succesfactor blijkt gedeeld eigenaarschap te zijn.  

Het artikel biedt bovendien een instrument om de kans op succes van werkplekleren te meten en benadrukt de noodzaak van een nieuwe visie op leren. Lees verder en ontdek hoe organisaties leren kunnen verduurzamen en integreren in hun kernprocessen.

Wat zijn de succesfactoren van een brede toepassing van leren in organisaties?

De nieuwe paper Het roer om met AI van dr. Jos J.M. Baeten laat zien dat de duurzame integratie van kunstmatige intelligentie in organisaties niet begint bij technologie, maar bij het leervermogen van professionals en teams. De paper pleit voor een fundamentele verschuiving: weg van het optimaliseren van bestaande processen via trainingen en tools, naar een lerende benadering waarin AI fungeert als co-intelligentie, een partner die het collectieve leervermogen versterkt.

In deze visie wordt leren over en met AI de motor van duurzame innovatie en maatschappelijke vooruitgang. Organisaties die AI op deze manier benaderen, maken van leren het kloppende hart van hun functioneren en creëren een cultuur waarin professionals eigenaarschap nemen over hun ontwikkeling. Zo verandert AI van een technologische trend in een structurele bron van vernieuwing, vitaliteit en duurzaamheid.

De paper AI maakt het leren op het werk aantrekkelijk en betekenisvoller laat zien waarom de maatschappelijke waarde van AI niet wordt bepaald door beleid of technologie alleen, maar juist op de werkvloer tot stand komt. Jos Baeten en Andries de Grip bouwen voort op het publieke debat over AI en laten zien dat organisaties een cruciale rol spelen in het creëren van draagvlak, productiviteit en betekenisvol werk door de manier waarop zij leren en werken organiseren .

De auteurs maken duidelijk dat klassieke, top-down AI-implementaties en losse trainingen onvoldoende zijn om het potentieel van AI te benutten. Het echte rendement ontstaat wanneer AI wordt ingezet als co-intelligentie in het dagelijks werk: als hulpmiddel waarmee professionals samen leren, experimenteren en verbeteren. Door informeel leren centraal te stellen, wordt leren niet alleen effectiever, maar ook aantrekkelijker en relevanter voor professionals zelf.

Deze paper pleit daarom voor een bredere leerstrategie waarin productiviteit hand in hand gaat met een gezond werkklimaat, minder werkdruk en meer inclusiviteit. AI wordt zo geen doel op zich, maar een katalysator voor duurzame ontwikkeling van zowel mensen als organisaties — mits leiders de moed hebben om het leren op de werkvloer werkelijk centraal te stellen .
 

De nieuwe paper 'AI gaat pas echt renderen als organisaties hun leerstrategie fors verbreden' van dr. J. Baeten en prof. A. de Grip laat zien waarom veel AI-initiatieven in organisaties nog onvoldoende effect sorteren. Niet omdat de technologie tekortschiet, maar omdat organisaties blijven vasthouden aan een klassieke opleidings- en aansturingslogica die niet past bij de dynamiek van generatieve AI. Het onderscheid tussen klassieke en generatieve AI wordt onvoldoende onderkend, met grote gevolgen voor hoe werk, leren en innovatie worden georganiseerd.

De auteurs pleiten voor een fundamentele koerswijziging: weg van top-down trainingen en vooraf ontworpen programma’s, naar een bredere leerstrategie waarin informeel leren, experimenteren en samenwerken centraal staan. AI fungeert daarin als co-intelligentie die het leer- en innovatievermogen van professionals en teams versterkt. Alleen door leren en werken daadwerkelijk te verbinden, kan AI uitgroeien tot een duurzame motor voor productiviteit, vitaliteit en vernieuwing in organisaties.

Technologische innovatie krijgt pas echte betekenis wanneer zij leidt tot sociale vernieuwing. In dit artikel introduceert Dr. Jos J.M. Baeten de Innovatiecirkel: een denkkader dat laat zien hoe leren, werken en innoveren onlosmakelijk met elkaar verbonden zijn.

De Innovatiecirkel vertrekt vanuit een fundamentele kanteling in hoe organisaties omgaan met leren. Niet langer als iets dat losstaat van het werk, georganiseerd in trainingen en cursussen, maar als een integraal onderdeel van het dagelijks handelen van professionals. Juist in de context van generatieve AI wordt leren geen afgeleide meer van werken, maar een gelijkwaardige en wederzijds versterkende activiteit.

Het artikel laat zien waarom technische vernieuwing geen doel op zich is, maar een motor voor sociale innovatie: andere manieren van samenwerken, organiseren, besluiten nemen en ontwikkelen. Tegen de achtergrond van structurele vraagstukken zoals arbeidsmarktkrapte, werkdruk en afnemende productiviteit, biedt de Innovatiecirkel een samenhangende visie op lerend werken met AI als co-intelligentie.

Deze bijdrage is relevant voor iedereen die betrokken is bij leren, organiseren en innoveren in organisaties – van professionals en leidinggevenden tot beleidsmakers en HR- en L&D-specialisten.

Generatieve AI verandert het leren en werken in organisaties ingrijpend. Steeds meer professionals en L&D-afdelingen experimenteren met chatbots om leertrajecten te ontwerpen, uit te voeren en te begeleiden. Daarbij ontstaat al snel de vraag: welke chatbot is het beste voor L&D?

Dit artikel laat zien dat die vraag te eenvoudig is. Chatbots zijn geen uniforme instrumenten, maar vertegenwoordigen verschillende cognitieve specialisaties en technologische ecosystemen. De keuze voor een chatbot is daarom niet alleen een didactische of technische beslissing, maar ook een strategische en maatschappelijke afweging.

Op basis van een systematische vergelijking van acht veelgebruikte chatbots wordt in dit artikel onderzocht hoe deze systemen bijdragen aan het ontwerpen en uitvoeren van leertrajecten, welke rollen zij kunnen vervullen in het leerproces en wat dit betekent voor de toekomst van Learning & Development.

We willen je helpen met onze nieuwe visie en aanpak van leren in organisaties.  

Voor de één te radicaal of te vergaand, voor de ander een bron van inspiratie.

In ieder geval aanleiding om eens diep en anders over werken en leren na te denken.

ChatGPT heeft het artikel omgezet naar onderstaande videoanimatie van 2 minuten.

Dit artikel 7 schetst het leerperspectief dat de basis vormt voor de nieuwe manier van leren waarvan de visie in artikel 6 is beschreven.

Het artikel is goed onderbouwd met data, onderzoeken en referenties, en biedt een scherpe analyse van een duurzaam leerperspectief. Het beargumenteert helder waarom leren gelijkwaardig aan werken moet worden en hoe dit de professional en organisatie versterkt. De combinatie van wetenschappelijke inzichten, praktijkervaring en kritische reflectie maakt het betoog overtuigend. Wellicht zou een extra verdieping in concrete casussen de toepasbaarheid kunnen versterken. De analyse blijft grotendeels conceptueel en beleidsmatig, wat de vertaalslag naar praktische implementatie iets lastiger kan maken. Maar inhoudelijk staat het betoog sterk en is het goed onderbouwd.

ChatGPT geeft hieronder in een videoanimatie van 2 minuten aan welke impact dit heeft op het leerlandschap.

Uit onderzoek (artikel 4 en 5) weten we dat de kans op succesvolle en blijvende invoering van een nieuwe manier van leren, zoals werkplekleren, in sterke mate afhankelijk is van de wijze waarop verantwoordelijkheden, besluitvorming en ondersteuning in de organisatie zijn ingericht, én van daadwerkelijk gedeeld eigenaarschap tussen professionals en hun leidinggevende.

Deze manier van werken en leren versterkt niet alleen de leercultuur, maar draagt aantoonbaar bij aan betere prestaties, meer samenwerking en meer innovatiekracht. Uit onze typologie van organisatieculturen blijkt dat dit realiseerbaar is in drie van de vier cultuurtypen, maar nauwelijks van de grond komt in een cultuur waarin uitsluitend financieel rendement de overkoepelende drijfveer vormt.

Dit artikel beschrijft het organisatieperspectief dat noodzakelijk is om de nieuwe visie op leren tijdens het werk, zoals uitgewerkt in artikelen 6 en 9, effectief toe te kunnen passen in de praktijk. 

Het gaat in op de vereiste organisatie- en leercultuur, én op concrete principes en keuzes waarmee de visie en werkwijze zorgvuldig kunnen worden ingevoerd, duurzaam verankerd en structureel geborgd.

Dit organisatieperspectief is geen voorwaarde vooraf, maar zal impliciet in deze richting veranderen als Lerendwerken met AI als co-intelligentie wordt ingevoerd.

Een waardevol en richtinggevend artikel voor iedereen die deze stap nog wil zetten of zijn aanpak wil versterken. 

Stel dat je – wat werken en leren betreft – met een schone lei zou mogen beginnen: hoe zou jouw organisatie eruitzien met Lerendwerken met AI als co-intelligentie?

Dit concept bouwt voort op de inzichten uit artikelen 1 t/m 5 en biedt managers een kans om werken en leren fundamenteel slimmer te organiseren. Het betekent een breuk met traditionele leerbenaderingen, omdat generatieve AI niet alleen wordt ingezet als tool, maar als co-intelligentie die professionals helpt hun werk continu te verbeteren én te vernieuwen.

De potentiële opbrengsten zijn groot: hogere productiviteit, minder werkdruk, meer werkplezier en een sterker innovatievermogen. Dat vraagt leiderschap: de keuze om werken en leren in een vast ritme te verbinden. Dan ontstaat een Innovatiecirkel (zie art. 5.5). waarbij AI niet alleen een technologische innovatie is, maar ook een sociale innovatie wordt.

Omdat deze benadering nog relatief nieuw is, verkennen wij de aansluiting met werkgevers- en werknemersorganisaties en met de Sociaal-Economische Raad in een bredere maatschappelijke context.

Het concept is inmiddels uitgewerkt en deels beproefd. Managers reageren vaak eerst verrast, maar zien snel de strategische potentie. De aanpak is vooral geschikt voor (middel)grote organisaties met meer dan 100 professionals.

Je ziet hier het beeldverhaal over twee bouwstenen van het concept: de Vitale Weekcyclus en The Learning Wall.

De volledige uitwerking volgt nog in artikel 9 en het daaropvolgende artikel.