In mijn whitepaper over digitale transformatie beschreef ik in 2018 hoe de technology push, de information push en de social push organisaties dwingen om zelf een digitale transformatie door te maken. Inmiddels is daar een vierde kracht bijgekomen die de eerdere drie in snelheid en impact overtreft: de intelligence push. Generatieve AI verandert niet alleen wat we digitaliseren, maar ook wie of wat het werk doet, hoe kennis ontstaat en hoe beslissingen tot stand komen.
Voor leiders roept dat een fundamentele vraag op. In mijn artikel Leiderschap bij digitale transformatie stelde ik dat veranderen betekenisgeving is en dat verandering vooral gaat over gedrag, cultuur en samenwerking tussen mensen. Maar wat betekent betekenisgeving als een deel van het denkwerk door machines wordt gedaan? En hoe ontwikkel je zelforganisatie in teams waarin AI een volwaardige rol in het handelingsproces krijgt?
In dit artikel verken ik hoe de inzichten uit vijftien jaar onderzoek en praktijk — de zeven teamaspecten, de vier stadia van leiderschap, de groeifasen van Taleb en de hybride besturing — zich verhouden tot het AI-tijdperk waar we nu midden in zitten. Mijn stelling: AI verandert niets aan de fundamenten van goed leiderschap, maar maakt slecht leiderschap pijnlijk zichtbaar.
Wat AI anders maakt dan eerdere digitaliseringsgolven
Elke digitaliseringsgolf tot nu toe automatiseerde vooral het wat: transacties, processen, informatie-uitwisseling. In de vijf digitale doorbraken die ik voor de zorg beschreef — slimme digitale processen, optimale digitale beleving, wendbaar IT-landschap, wendbare organisatie en data-gedreven werken — bleef het denkwerk bij de professional.
Generatieve AI raakt voor het eerst het hoe van kenniswerk zelf. Dat heeft drie consequenties die voor leiderschap relevant zijn:
- De leercurve wordt collectief én continu. Waar een EPD-implementatie een projectmatig gedreven en tijdgebonden leeropgave was, verandert AI-tooling maandelijks van karakter. Het leren-op-drie-niveaus dat ik eerder beschreef — individu, organisatie, netwerk van organisaties — wordt permanent in plaats van projectmatig.
- Onvoorspelbaarheid wordt de norm. AI-systemen zijn probabilistisch, niet deterministisch. Dat botst met de ingesleten waarden en overtuigingen van veel IT-organisaties, die zijn opgevoed met reproduceerbaarheid en controle. Precies het spanningsveld waarvoor Taleb ons de tegenstellingen tussen fragiel en antifragiel gaf.
- De machtsvraag verschuift. In mijn eerder publicatie vertelde ik dat Mary Parker Follett al in 1918 stelde dat echte leiders macht creëren in de groep in plaats van macht over de groep uit te oefenen (zie mijn theoretisch overzicht van zelforganisatie). AI voegt daar een nieuwe dimensie aan toe waar we vanuit de ontwikkeling van leiderschap bij digitalisering antwoorden op moeten gaan vinden: wie bepaalt wat het algoritme mag beslissen, en op basis van wiens waarden?
Van fragiel naar antifragiel — nu echt
In Leiderschap bij digitale transformatie koppelde ik de groeifasen van Taleb aan de vier stadia van leiderschapsontwikkeling: van leiderschap 1.0 (de manager neemt de volledige keten van ontwikkelen tot sturen voor zijn rekening) tot leiderschap 4.0 (het volledig autonome, zelforganiserende team dat eigen regels en principes ontwikkelt).
AI stelt deze koppeling op scherp:
- Fragiele organisaties ontkennen toeval en doen voorspellingen op basis van bestaande patronen. In het AI-tijdperk vertaalt zich dat naar: één centraal AI-beleid, opgesteld door een stuurgroep, geïmplementeerd via een verplicht traject. Tegen de tijd dat het beleid is vastgesteld, is de technologie drie generaties verder.
- Robuuste organisaties bouwen buffers in: experimenteerruimtes, sandboxes, richtlijnen die tegen een stootje kunnen. Noodzakelijk, maar niet voldoende.
- Antifragiele organisaties worden béter van de verstoring. Zij hebben teams in leiderschapsstadium 3.0 en 4.0 die zelf, binnen heldere kaders, ontdekken waar AI waarde toevoegt — en die hun leerervaringen delen in het netwerk. De hackathons die wij bij VZVZ inzetten om samenwerking en innovatie te verbinden zijn hiervan een praktisch voorbeeld: experimenteren in een veilige omgeving voordat nieuwe ideeën in de praktijk worden gebracht.
De taak van het leiderschap is dus niet het beheersen van AI, maar het bouwen van het vermogen om met AI-verrassingen om te gaan — negatieve gebeurtenissen ondervangen en positieve benutten.
De zeven teamaspecten in een mensgericht zelforganiserend-AI-team
Uit het Team Performance-onderzoek dat ik van 2009 tot 2018 met onderzoeksteams van de Hanzehogeschool en Team Heiner uitvoerde, kwamen zeven aspecten waar succesvolle teams betekenis aan geven: gemeenschappelijk doel en strategie, commitment, complementaire rollen, heldere communicatie, constructief conflict, cohesie en geloofwaardige coaching.
Wat gebeurt er met deze aspecten wanneer AI onderdeel wordt van het team? Een eerste verkenning:
| Teamaspect | Nieuwe vraag in het AI-tijdperk |
|---|---|
| Gemeenschappelijk doel | Blijft onverminderd mensenwerk — AI heeft geen doel, alleen een opdracht |
| Commitment | Wordt belangrijker: wie voelt zich eigenaar van een besluit dat mede door AI is voorbereid? |
| Complementaire rollen | AI wordt een rol in het team; de kunst is te bepalen wélke rol, en die expliciet te maken |
| Heldere communicatie | Vraagt om een nieuwe gemeenschappelijke taal: wat betekent “de AI zegt dat…”? |
| Constructief conflict | Teams moeten leren het oneens te zijn mét de machine — tegenspraak organiseren tegen het algoritme en daar voor uit durven komen |
| Cohesie | Risico: AI als derde in de relatie kan verbinding verwateren als het gesprek via het systeem loopt |
| Geloofwaardige coaching | De coach bewaakt dat het team blijft leren in plaats van leunen |
Vooral het vijfde aspect verdient aandacht. In mijn onderzoek bleek dat conflicten en interventies nodig zijn om patronen zichtbaar te maken en te doorbreken. AI-systemen presenteren hun uitkomsten echter met een stelligheid die tegenspraak ontmoedigt. Teams die geen constructief conflict met hun tooling kunnen voeren, worden fragiel — zij automatiseren hun eigen blinde vlekken.
Hybride besturing: modus 1 en modus 2 voor AI
In mijn recente artikel over garanties op interoperabiliteit in het Gezondheidsinformatiestelsel beschreef ik de noodzaak van hybride IT-governance: modus 1 voor betrouwbaarheid, standaardisatie en continuïteit; modus 2 voor innovatie, snelheid en experimenteren.
Voor AI in de zorg is deze tweedeling geen theoretisch model maar dagelijkse realiteit. Aan de ene kant vraagt AI in het primaire zorgproces — beslisondersteuning, triage, samenvattingen van patiëntgegevens — om modus 1-discipline: validatie, transparantie, aansluiting op het afsprakenstelsel, borging van kwaliteit zoals we die in het stelsel kennen van de GBZ-eisen. De komst van de Europese AI Act en de EHDS versterkt deze eis: AI die met gezondheidsgegevens werkt, opereert binnen alle vijf lagen van het interoperabiliteitsmodel, van juridisch tot techniek.
Aan de andere kant ontstaat de werkelijke waarde van AI juist in modus 2: professionals die experimenteren met AI voor administratieve lastenverlichting, teams die ontdekken hoe zij hun eigen werk slimmer inrichten. Wie deze beweging in modus 1-kaders perst, dooft het vuur. Wie haar ongekaderd laat, riskeert de betrouwbaarheid van het stelsel.
Digitaal leiderschap in het AI-tijdperk is daarmee in essentie het vermogen om deze twee modi tegelijk te besturen — en de regievoering te organiseren op het grensvlak. Dat sluit naadloos aan op wat ik in mijn installatierede over regievoering betoogde: regie is het slim verbinden van vraag en aanbod, het coördineren van innovaties en het bewaken van kwaliteit in de keten. AI maakt die regierol niet overbodig maar urgenter.
Betekenisgeving: de veranderopgave onder de technologie
Zoals bij elke transformatie geldt ook hier: de technologie is het makkelijke deel. Daadwerkelijke verandering vindt pas plaats wanneer ontwikkelde vaardigheden en gedrag op één lijn liggen met de eigen waarden, overtuigingen en kennis.
AI raakt die waarden en overtuigingen dieper dan eerdere technologie. Voor veel professionals — zeker in de zorg — is vakmanschap verweven met identiteit. De vraag “wat mag AI van mijn werk overnemen?” is daarmee geen efficiencyvraag maar een existentiële vraag. Met Spiral Dynamics als gemeenschappelijke taal kunnen we voorspellen hoe verschillend die vraag beleefd wordt: vanuit een blauw waardenpatroon (“is dit wel toegestaan en veilig?”), oranje (“hoe word ik hier beter en sneller van?”), groen (“wat doet dit met de relatie tussen zorgverlener en patiënt?”) of geel (“hoe verbouwen we het systeem zodat mens en machine elkaar versterken?”).
Een situationele veranderaanpak — met een goede diagnose, een gemeenschappelijke taal, kort-cyclische waves en de juiste mix van harde en zachte interventies — is bij AI-adoptie geen luxe maar noodzaak. En net als bij eerdere transformaties geldt: de leider die eerst het eigen waardenpatroon en de eigen aannames over AI onderzoekt, is de leider die anderen door de verandering kan begeleiden.
Conclusie
AI verandert de fundamenten van leiderschap niet — het legt ze bloot. De organisaties die de komende jaren waarde creëren met AI, zijn de organisaties die:
- het lerend vermogen op drie niveaus (individu, organisatie, netwerk) permanent hebben georganiseerd
- teams hebben ontwikkeld naar leiderschapsstadium 3.0 en 4.0, met heldere kaders en de ruimte om te experimenteren
- constructief conflict kunnen voeren, óók met hun eigen algoritmes
- modus 1 en modus 2 tegelijk beheersen en regie voeren op het grensvlak
- de existentiële laag van de verandering serieus nemen en betekenisgeving organiseren
Of, om het in de taal van Taleb te zeggen: fragiele organisaties zien AI als bedreiging, robuuste organisaties zien AI als tool, antifragiele organisaties zien AI als sparringpartner in hun eigen ontwikkeling.
Interoperabiliteit is mensenwerk, schreef ik in december. Voor AI geldt hetzelfde — misschien nog wel sterker. De machine levert het antwoord; de mens moet de vraag, de context en de verantwoordelijkheid blijven leveren. Dat organiseren is de kern van digitaal leiderschap in het AI-tijdperk.
Eerdere publicaties waarnaar dit artikel verwijst
- Regievoering; nog steeds een actueel onderwerp (januari 2026)
- Garanties op interoperabiliteit in het Gezondheidsinformatiestelsel (december 2025)
- Leiderschap bij digitale transformatie (februari 2024)
- Digitalisering in de zorg via vijf doorbraken en een veranderaanpak (januari 2022)
- Whitepaper digitale transformatie, hoe doe je dat? (augustus 2018)
- Enkele theorieën achter Agile, teamontwikkeling en zelforganisatie (oktober 2016)