AI-adoptie valt tegen. Niet omdat mensen lui zijn of dwarsliggen, maar omdat het effect ervan in de meeste organisaties slecht zichtbaar is. De licenties zijn er. De trainingen zijn gedaan. En toch.
De gebruikelijke reactie is meer van hetzelfde: adoptieplannen, change management, dashboards die bijhouden hoeveel medewerkers hebben ingelogd. Slideware over de kansen van AI. KPI's op gebruik. De aanname daarachter is dat adoptie een gedragsvraagstuk is –mensen moeten het gewoon gaan doen.
Mijn collega Sander stuurde me vanochtend een onderzoeksuitkomst: AI levert alleen goede resultaten als de gebruiker algemene kennis en ervaring heeft met het gebied waarop hij AI toepast. Eén zin. Geen PowerPoint, geen framework, geen adoptieplan.
Daarna zaten we nog even te bellen. Hij vertelt enthousiast over vibecoding, AI inzetten om zonder traditioneel programmeren toch werkende software te bouwen. Hij doet het dagelijks, met zichtbaar plezier en resultaat. Laagdrempelig, lijkt het. Voor hem laagdrempelig – die drempel was hij al over door zijn jarenlang opgebouwde expertise.
Die twee dingen kwamen vanochtend samen, en zijn voor mij aanleiding om dit artikel te schrijven.
Adoptie ≠ gebruik
Adoptie is het moment waarop een professional een deel van zijn werk niet meer zonder AI kan voorstellen. Niet omdat het moet, niet omdat de manager erop stuurt – maar omdat hij heeft ervaren wat het verschil maakt. Dat gevoel ontstaat niet via een training of een licentie. Het ontstaat via ervaring.
Organisaties meten adoptie aan gebruik. Hoeveel medewerkers hebben ingelogd, hoeveel prompts zijn verstuurd, hoeveel licenties worden actief benut. Die cijfers stijgen, de dashboards kleuren groen, en de conclusie is dat het goed gaat. Maar gebruik is geen adoptie.
Een exoskelet zonder spieren
AI werkt als een exoskelet. Het vergroot wat er al is – en maakt dingen mogelijk die je zonder niet had gekund. Maar coördinatie en inzicht levert het niet mee. Wie ongericht beweegt, beweegt met AI ongericht – alleen harder, sneller, en verder de verkeerde kant op.
En daar gaat het mis op twee manieren.
De eerste is zichtbaar: wie het exoskelet niet wil dragen, adopteert niet. Lage gebruikscijfers, herkenbaar probleem, organisatie reageert met change management en trainingen.
De tweede is gevaarlijk en onzichtbaar: wie het exoskelet wél draagt maar ongericht beweegt, versterkt precies de verkeerde dingen. De output komt eruit, het ziet er verzorgd uit, de KPI's zijn groen. Maar de kwaliteit klopt niet – en niemand ziet het. Ook degene die het exoskelet draagt niet, want hij heeft nog geen referentiekader voor wat goed is.
Dit is schijnadoptie. En het is onzichtbaar in elke gebruiksmeting.
De paradox
AI is beschikbaar voor iedereen, maar de diepte ervan is niet gelijkmatig toegankelijk.
Een ervaren professional heeft zijn vak geleerd via jaren frictie – slechte teksten, mislukte analyses, klanten die terugkwamen omdat het antwoord niet klopte. Dat referentiekader zit in hem. Hij weet wat goed is, herkent wat er ontbreekt, en kan de output van AI daarop beoordelen. Juist daarom ervaart hij sneller wat AI werkelijk kan. Juist daarom wil hij niet meer zonder.
Wie dat referentiekader nog niet heeft, krijgt met AI wel output – maar kan die niet op waarde schatten. Hij ervaart niet wat er mogelijk is, omdat hij niet weet wat hij zou moeten zien. AI democratiseert de toegang tot output, maar niet de toegang tot kwaliteit.
Die asymmetrie is van buiten onzichtbaar. Beiden produceren iets. Beiden scoren op het dashboard.
Wat echte adoptie vereist
Echte adoptie bestaat uit drie dingen tegelijk: gebruik, zichtbaar effect, én de ervaring dat je niet meer zonder wilt. Dat derde element is niet het gevolg van gebruik – het is het gevolg van herkenning. Je moet kunnen zien wat AI toevoegt om te verlangen dat het er altijd is.
Herkenning vereist vakmanschap. Zonder vakmanschap geen herkenning, zonder herkenning geen verlangen, zonder verlangen geen echte adoptie.
Met als gevolg: focus op gebruik verhogen zonder te investeren in vakmanschap werkt niet. Het levert gebruikscijfers op, geen adoptie. En in het slechtste geval schijnadoptie –professionals die het exoskelet dragen, maar de verkeerde kant op bewegen. Sneller dan ooit.
-- dit bericht is eerder gepubliceerd op LinkedIn