14 July 2026 · René de Baaij

AI-leiderschap: waarom de zwarte doos om een ander soort leiderschap vraagt

In de meeste organisaties gooien we leiderschap en management op één hoop. Dat is niet eens onterecht: we verwachten van managers leiderschap, en we verwachten dat ze managementtaken vervullen. Die twee zijn zelden gescheiden. Maar het zijn wel twee verschillende dingen, en juist nu is het verschil ertoe gaan doen.

Management gaat over regelen en organiseren: mensen en middelen toewijzen, doelstellingen definiëren, zorgen dat een groep samen een prestatie levert. Dat is het proces in de bovenstroom, het rationele, het feitelijke. Leiderschap gaat over iets anders: over de betekenis die we aan dat werk geven. Mensen willen onderdeel uitmaken van een gemeenschap, een zinvol bestaan leiden, zinvol werk doen. Dat zit in de onderstroom, en daar geven we in de meeste organisaties te weinig aandacht aan.

Zolang tachtig of negentig procent van de energie van een leidinggevende naar management gaat, is het goed om jezelf de vraag te stellen: waar blijft het leiderschap in dit vraagstuk, of ben ik alleen nog maar aan het managen? Een ezelsbruggetje dat mij daarbij helpt: een manager geeft antwoorden, een leider stelt vragen.

Waarom het oude paradigma zo lang heeft gewerkt

We hebben een managementcultuur gebouwd waarin een paar dingen heilig zijn: kostenbeheersing, voorspelbaarheid, herhaalbaar resultaat. We proberen een zo eenvoudig mogelijk, effectief proces te maken dat continu dezelfde output levert. Dat is een convergent proces: we verbeteren voortdurend, maar binnen de doelstelling die er al ligt. Daar hoort bij dat we tegen mensen niet zeggen: wees creatief, bedenk iets nieuws. We zeggen: doe morgen weer hetzelfde, gecontroleerd en consequent. Doe je dat met z'n allen, dan heb je een efficiënte machine. Dan is het management blij, want dan kunnen we het meten. Spreadsheets, KPI's, de performance is geweldig.

Alleen: wat is dan het probleem? Ook zonder AI zien we al mensen die meer in hun mars hebben, weglopen. Creatieve mensen die na een paar jaar in een managementfunctie afhaken, omdat ze wel meer kunnen maar daar geen ruimte voor krijgen. Mensen die willen bijdragen aan iets van maatschappelijke betekenis en dat in hun organisatie niet voelen. Dat is niet nieuw; dat is al heel lang beschreven. Zolang de machine draait en geld oplevert, wordt iedereen daar met z'n allen blij van.

Maar er staan grootschalige veranderingen te wachten. De markt kan omvallen, olieprijzen schommelen, geopolitieke verhoudingen verschuiven en werken door in dollarkoersen. Daar moet een organisatie mee leren omgaan. En dan komt er iets voorbij dat razendsnel gaat: AI. Dat maakt dat probleem honderd- of duizendvoudig. We gaan niet van een evolutie met normale schommelingen naar een revolutie; we krijgen bedrijven die verdwijnen omdat iemand anders met AI iets heel nieuws doet. In de softwareontwikkeling zie je de eerste berichten al: werk waar een team een jaar over deed, gebeurt nu in drie weken.

Dat klinkt als een geweldige ontwikkeling voor een machine die goed draait. Alleen: om dat te realiseren heb je heel andere vaardigheden nodig. We werken op een ander abstractieniveau, voorspelbaarheid neemt af, we moeten veel meer experimenteel zijn en veel meer vertrouwen hebben in de creativiteit van mensen en hun vermogen om terug te redeneren: wat hebben we in die zwarte doos gestopt, en hoe komt het eruit? Dat zijn precies de routines die we uit het bestaande systeem gesloopt hebben. We gaan van convergent naar divergent, van eenvoudig en herhaalbaar naar complex. En AI werkt daarin als versneller: waar je vroeger weken had om rustig te experimenteren, heb je nu na drie minuten al een antwoord waar je je toe moet verhouden.

Dat vraagt ander management, en ander leiderschap. Daarom noem ik het AI-leiderschap. Niet leiderschap dóór AI, niet geleid worden door AI, maar de vraag hoe leiderschap zich moet ontwikkelen om goed met AI om te gaan.

Terug naar leren leren

Theoretisch is het antwoord niet eens zo ingewikkeld. We moeten van een houding die altijd op prestatie gericht is, naar een ontwikkelomgeving. We moeten weer leren leren, en als leiderschap veel meer vanuit betekenis het gesprek voeren. Het ordenen en managen van werk gaat voor een deel in de systemen zelf zitten. De professionals die daarmee werken, willen dus ook anders worden aangestuurd.

Er bestaat al lang een onderscheid tussen eerste, tweede en derde orde leren. Eerste orde leren is verbeteren binnen wat je gewend bent. Tweede orde gaat over de vraag of je de processen zelf kunt verbeteren: paradigma's loslaten en anders kijken, zoals we dat kennen uit business process redesign. Maar zelfs daar geeft AI geen antwoord op. We zitten nu op betekenisniveau: wat ben jij nog als professional op het moment dat we dit invoeren? Wat is de rol van je afdeling als iedereen dit kan? Wat is onze plek in de maatschappij, als die aan het verschuiven is? Daar moeten we als leiderschap de dialoog over voeren. Ik geloof niet dat iemand daar het antwoord op heeft. Ik geloof wel dat het noodzakelijk is om het gesprek aan te gaan en samen een weg te vinden.

Twintig jaar geleden kon je al veel leren over derde orde leren en transformatieprocessen. De meeste managers hebben die boeken allang aan de kant gelegd en zijn vooral heel goed geworden in het andere deel: eerste orde leren, het verbeteren van wat er al is. Nu komt AI over ons heen, en alle principes van dat oude derde orde leren moeten weer op tafel.

AI-geletterdheid is niet hetzelfde als AI-bewustzijn

Eind 2025 hebben Microsoft en Google bewust gekozen om hun AI breed beschikbaar te maken in de bestaande systemen. Plotseling had iedereen Copilot op zijn scherm, en kon iedereen ChatGPT downloaden. Het resultaat: bijna iedereen gebruikt het inmiddels, van mijn eenennegentigjarige schoonvader tot directieleden die hun ochtendmail door Copilot laten ordenen zonder zich af te vragen hoe ze borgen dat de ene belangrijke mail er niet doorheen slipt.

We leren als maatschappij, bedrijfsleven en overheid dat dit een heel normale tool is. Dat is het niet. Alles wat je erin stopt, wordt opgeslagen. Alles wat je ermee doet, heeft per definitie een onnauwkeurigheid, omdat het een kansvoorspeller is. Zetten we dat door in processen waarin we gewend zijn mensen aan het werk te zetten, dan richten we die processen totaal anders in. Dat heeft grote gevolgen voor ons bestaan, onze maatschappij, hoe we geld verdienen en van betekenis zijn. Misschien gaat het niet zo hard als iedereen denkt. Onvermijdelijk is het wel. Ik ken geen technologie die wij als mens ooit hebben bedacht waar we op teruggekomen zijn.

Waar we vandaag vooral op sturen, is AI-geletterdheid: cursussen om beter met Copilot te werken. De echte vraag is AI-bewustzijn. Ben je je bewust van wat er over ons heen komt, en wat dat doet met mensen op de werkvloer? Ik hoor genoeg verhalen van medewerkers die hun eigen chat op hun privételefoon gebruiken om werkproblemen op te lossen. Daar hoort een dialoog bij: welk risico lopen we hiermee, wat betekent dat op lange termijn, en wat doe je met mensen die beseffen dat hun werk over drie jaar misschien overbodig is? Dat is een existentiële vraag, en die hoort wat mij betreft bij leiderschap. De gemiddelde leidinggevende denkt: ik ben hier de directeur, dus mensen komen bij mij met vragen. Leiderschap vraagt het lef om te zeggen: ik weet het ook niet, maar ik wil er wel samen met jullie doorheen komen. Dat is een andere taal dan waar we groot mee zijn geworden. Misschien kunnen we het wel; we hebben het alleen lang niet geoefend.

Waarom het gesprek uitblijft

Ik kom veel mensen tegen die zich er het hoofd over breken. Ik kom weinig mensen tegen die het ook aangaan. Vooral in het informatiedomein hoor ik vaak: ik ben nog bezig de implementatie van vijf jaar geleden recht te breien, als dat achter de rug is denk ik wel over AI na. Maar dat is precies het probleem: het is alsof er niets verandert, terwijl de fundamentele vraag blijft liggen. Moeten we hele andere strategieën ontwikkelen, en wat betekent dit voor mensen in hun werk?

Daaronder zit een gevaarlijk patroon. We zien het al in Amerika, in de berichten over softwareontwikkeling: waar leren jonge mensen nog, als het hele werkproces in de zwarte doos zit? Ze kunnen er iets in stoppen en iets uithalen, maar begrijpen niet hoe iets tot stand komt als de uitkomst niet klopt. De vraag is dus hoe we oude ervaring naar jonge mensen brengen op een manier dat ze wél met AI kunnen werken, maar ook de kennis en logica behouden om te beoordelen of het goed gaat.

Ik zag dat letterlijk terug bij een grote organisatie waar we een stuurgroep hadden ingericht voor de invoering van AI. Ik zat daar met de HR-directeur, en vroeg: en nu? Ze zei: ik ben niet uitgenodigd. Blijkbaar gaat het dan niet over mensen. Ze heeft zich er zelf in moeten vechten. Dat is precies het bewijs dat we geen notie hebben van de impact, en dat we niet de juiste mensen aan tafel zetten.

Daar ligt ook een rol voor informatiemanagers en informatiekundigen. Omdat het om AI gaat, staart iedereen naar de ICT'ers. Vroeger vroegen we hen of ze een wachtwoord konden resetten, nu moeten ze plotseling het gesprek over AI trekken. Ik vind dat het senior management van ICT die rol moet pakken: het gesprek aangaan met hun peers op directieniveau, verder dan het aanscherpen van privacyregels of een mail over verboden apps. Het fundamentele gesprek: wat komt er over ons heen, en hoe worden we daar samen beter van, zonder erin te verzuipen?

De gemiddelde IT'er zal dat beamen, en tegelijk zeggen: we zijn een roepende in de woestijn. We waarschuwen al tien jaar dat AI fouten maakt en dat je geen data zomaar aan een systeem voedt, en niemand luistert meer, want het is zo makkelijk. Dat vingertje is precies waar het misgaat. Wat wél werkt, is de dialoog aangaan: ik weet ook niet precies wat ons overkomt, maar jullie ook niet, en we hebben samen iets te doen. Dat is een gesprek op een ander niveau: het leiderschapsgesprek.

Mijn rol daarin is niet nieuw, ik doe dit werk al lang: dat gesprek op gang brengen, faciliteren, begeleiden, en zorgen dat het op de juiste manier gebeurt. Als een CIO tegen mij zegt dat niemand naar hem luistert, dan is het eerste wat we moeten repareren dat hij zijn positie terugkrijgt en zijn boodschap serieus wordt genomen. Er is meestal al jaren iets gebeurd waardoor hij "die persoon van die afdeling" is geworden die toch nooit levert. Laat ze eerst de bestaande implementatie op orde krijgen, is dan de gedachte, terwijl die schermen over twee jaar misschien niet meer relevant zijn.

Dat zit niet in onwil of onkunde. Mensen zijn veel slimmer dan wat ze gebruiken, en kunnen veel meer dan wat ze toepassen. Het zit in de patronen van de organisatie, die impliciete beperkingen hebben. Die moeten doorbroken worden, en dat vraagt mensen die in die onderstroom af en toe een lastige vraag durven stellen. Niet door kennis te stapelen, maar door ervaringsleren: mensen in een setting zetten waarin ze met elkaar in gesprek gaan, zonder dat meteen te herleiden tot "dit is dus wat jullie altijd doen." Want zodra iemand continu gediskwalificeerd wordt, gaat hij zich niet meer druk maken over de vraag of AI over drie jaar het bedrijf opeet.

Wat je morgen al kunt doen

Je hoeft daarvoor niet meteen een adviseur in te huren. Vraag simpelweg aan je mensen: liggen jullie hiervan wakker? Jullie lezen ook de krant: wat gebeurt er met ons? Voeren wij het goede gesprek in de bestuurskamer, over de dingen die echt over ons bestaan op lange termijn gaan?

Ik ken een organisatie die het grootste probleem heeft om jonge mensen te behouden. Sinds iedereen massaal thuiswerkt, komt het personeel nog maar een of twee dagen op kantoor. Jonge mensen vinden het saai, leren niets, maken geen verbinding, en zijn na vier maanden weer weg, terwijl het vak dat deze organisatie beoefent jaren kost om te doorgronden. Gooi daar AI overheen, en het probleem wordt alleen maar groter: over vijf jaar kan deze organisatie mogelijk haar werk niet meer doen, terwijl ze miljarden beheert. Dat is existentieel. Het vraagt een discussie over wat je moet organiseren zodat mensen het vak leren en het over vijf jaar mét AI kunnen uitoefenen, en zich daar met hart en carrière aan willen verbinden. Iedereen geeft me daarin gelijk. En iedereen zegt ook: we zijn zo druk. Dat excuus kennen we. Alleen wordt het drukker als je hier niet doorheen gaat.

De meeste organisaties blijven steken op eerste orde leren, met af en toe een uitstapje naar het tweede. De stap naar het derde orde blijft uit, simpelweg omdat het een investering vraagt die niet kwantificeerbaar is. Je weet dat het belangrijk is, maar niemand kan vertellen wat het over twee jaar concreet oplevert. In een aandeelhouderscultuur, en bij de overheid geldt hetzelfde voor de politieke cultuur, telt korte termijn resultaat zwaarder dan lange termijn prestatie. Die rust en ruimte om achterover te leunen en na te denken over wat er op ons afkomt, gunnen we onszelf simpelweg niet.

Sommige organisaties doen daar al iets aan, alleen op de verkeerde manier: één dag per jaar op de hei, wat reflecteren, uithuilen, en daarna verandert er niets. Waar ik in geloof, is het institutionaliseren daarvan. Zeg gewoon hardop: om de veertien dagen hebben we een dag waarop we niets anders doen dan hierover nadenken. Dat voelt aan de voorkant als verlies. Maar wat ik in de praktijk zie, is dat mensen dezelfde hoeveelheid werk in een dag minder blijken te kunnen verzetten zodra je die ruimte bewust inbouwt, of dat ze bepaalde dingen bewust laten liggen. Neem je mensen daarin mee, dan nemen ze er ook verantwoordelijkheid voor. De performance blijft op orde. Alleen het gesprek dat eraan voorafgaat, moeten we eerst weer leren voeren.

← Terug naar publicaties