25 August 2026 · René de Baaij
Waarom leiderschap er juist in tijden van AI toe doet
Door René de Baaij en Auke de Jongh
Als machines het voorspellen en produceren overnemen, blijft één vraag over: waarom werken mensen eigenlijk? Precies daar begint de opgave van leiderschap in tijden van AI.
Het gebeurde in een gewoon teamoverleg. Iemand liet een AI-hulpmiddel zien dat in seconden deed waar het team een middag over deed. Er werd gelachen, iemand maakte de vertrouwde grap: straks doet de AI dit toch allemaal. Weer gelach. En toen viel er een stilte die net iets te lang duurde.
Die stilte is het eigenlijke onderwerp van dit artikel. Onder de grap zit geen technologievraag, maar een vraag over waarde en bestaansrecht: doet wat wij kunnen er straks nog toe? Wie in die stilte alleen een implementatievraagstuk hoort, mist waar het werkelijk om gaat.
Economen als Ajay Agrawal, Joshua Gans en Avi Goldfarb beschrijven AI treffend als voorspellingstechnologie: het maakt voorspellen radicaal goedkoop en dwingt organisaties hun besluitvorming opnieuw te ontwerpen. Wie mag beslissen, op basis waarvan, en wat blijft mensenwerk? De meeste organisaties beantwoorden die vragen instrumenteel: licenties, prompttrainingen, productiviteitsmetingen. Allemaal zinnig, en allemaal onvoldoende.
Want terwijl de tooling wordt uitgerold, gebeurt er iets in de onderstroom dat zelden op de agenda staat. Mensen vragen zich af of hun vakmanschap nog telt. De jurist die twintig jaar leerde scherp te formuleren, ziet een model dat dat in seconden doet. De analist die trots was op haar overzicht, ziet dat overzicht geautomatiseerd worden. De disruptie van AI is niet in de eerste plaats technisch, maar existentieel.
Om te begrijpen waarom dat zo hard aankomt, helpt een omweg langs de motivatiepsychologie. Edward Deci en Richard Ryan lieten in decennia onderzoek zien dat mensen niet primair werken voor geld of status, maar vanuit drie psychologische basisbehoeften: autonomie, competentie en verbondenheid. Viktor Frankl ging nog een laag dieper: de mens is een zingevend wezen, en juist in onzekerheid wordt de vraag naar betekenis urgent.
Leg die drie behoeften naast de praktijk van AI-implementatie en het probleem wordt zichtbaar. Autonomie staat onder druk waar het algoritme voorsorteert en de mens vooral nog mag corrigeren. Competentie wankelt waar vaardigheden die jaren kostten om op te bouwen opeens gerepliceerd worden door een systeem dat nooit moe wordt. Verbondenheid verschraalt waar collega's steeds vaker met een interface werken in plaats van met elkaar. Niet één pijler wordt geraakt, maar alle drie tegelijk.
Hier ontstaat de spanning die veel organisaties voelen zonder haar te kunnen benoemen. De cijfers verbeteren, de dashboards kleuren groen, en toch sijpelt er iets weg: initiatief, trots, de bereidheid om net dat stapje extra te zetten. Een organisatie die AI invoert zonder de motivationele laag te adresseren, holt haar eigen fundament uit, ook als de productiviteit stijgt.
En daarmee zijn we bij leiderschap. Niet als functietitel, maar als vermogen. Peter Senge beschreef in The Fifth Discipline al in 1990, ruim voordat er één taalmodel bestond, wat organisaties nodig hebben in tijden van fundamentele verandering: het vermogen om sneller te leren dan de omgeving verandert. Zijn lerende organisatie is met de komst van AI actueler dan ooit.
Drie van Senges disciplines verdienen bijzondere aandacht. De eerste is personal mastery: het vermogen om een eigen visie te ontwikkelen en de spanning tussen die visie en de huidige werkelijkheid te gebruiken als creatieve motor. Dat is precies wat geen model kan overnemen. Een systeem kan voorspellen, formuleren en optimaliseren, maar het kan niet willen. Leiders die mensen helpen articuleren wat zij zelf willen bijdragen, geven AI een plek in dat verhaal in plaats van andersom. Werk je straks voor het systeem, of werkt het systeem voor jouw bedoeling?
De tweede discipline betreft de mentale modellen. Onze aannames over AI sturen ons gedrag krachtiger dan elk beleidsdocument. Wie AI ziet als bedreiging, gaat verdedigen en verbergen. Wie AI ziet als gereedschap, gaat experimenteren en delen. In de meeste organisaties blijven die aannames onuitgesproken, en juist daardoor regeren ze. De leider die Senge voor ogen had, legt geen visie op, maar maakt aannames bespreekbaar, en vertraagt daarvoor als het moet.
De derde is de combinatie van gedeelde visie en systeemdenken. Senge beschreef de leider niet als held, maar als ontwerper, hoeder en leraar. Niemand overziet AI alleen, geen bestuurder, geen expert, geen toezichthouder. Dat maakt collectief leren van een sympathiek ideaal tot een harde noodzaak. Een organisatie die sneller leert dan de technologie verandert, hoeft de technologie niet te vrezen.
Wat betekent dit concreet voor wie leiding geeft? Drie bewegingen, en geen ervan is een project met een einddatum.
De eerste: institutionaliseer het gesprek over betekenis. Niet eenmalig bij de uitrol, maar als terugkerend ritme, naast de cijfers, niet erna. Waar dat gesprek ontbreekt, vullen mensen de stilte zelf in, meestal met hun somberste scenario.
De tweede: herontwerp besluitvorming samen met de mensen die het werk kennen. AI verschuift beslissingen, en wie waarover mag beslissen is te belangrijk om aan de techniek of de staf alleen over te laten. Leg mandaat laag, maak transparant welke keuzes bij mensen blijven en waarom. Wie meebeslist over de inzet van AI, ervaart die inzet als keuze in plaats van als overkomst. Dat raakt direct aan autonomie, de eerste pijler van motivatie.
De derde: organiseer leren als infrastructuur, niet als opleiding. Reflectiemomenten in de agenda, feedbacklussen die daadwerkelijk sluiten, taal die spanning kan dragen. Fouten behandelen als leerdata in plaats van als schuldvraag. Dit klinkt zacht, maar het is de hardste voorwaarde die er is: zonder deze bedding vervalt elke organisatie onder druk in oude reflexen, en AI voert de druk alleen maar op.
Wij zijn eerlijk over onze eigen twijfel. Wij weten niet hoe snel deze technologie zich verder ontwikkelt, en niemand die het beweert te weten verdient uw volle vertrouwen. Misschien overschatten wij de impact op de korte termijn. Maar de onderliggende vraag verandert daar niet door. Organisaties bestaan uiteindelijk omdat mensen er samen iets willen realiseren wat ze alleen niet kunnen. Technologie kan dat samenspel versterken of uithollen, en welke van de twee het wordt, is geen technische uitkomst maar een leiderschapskeuze.
Daarmee zijn we terug bij de oudste vraag van het vak, die Senge al stelde voordat er één chatbot bestond: niet wat kunnen we automatiseren, maar wat willen we samen creëren. AI maakt die vraag niet overbodig. AI maakt haar onontkoombaar.
En terug bij dat teamoverleg. De stilte na de grap duurde een paar seconden en toen ging de vergadering verder. Dat is wat er meestal gebeurt. Maar in die paar seconden lag een uitnodiging: de vraag stellen die iedereen voelde en niemand uitsprak. Wat blijft er van ons werk als de machine dit kan, en wat willen wij dat er blijft? De leider die dat gesprek opent, doet iets wat geen enkel systeem kan: hij maakt van onzekerheid een gedeelde opgave. Daar begint leiderschap in tijden van AI. Niet bij de tool, maar bij de stilte erna.
Noten
- Peter Senge, The Fifth Discipline: The Art and Practice of the Learning Organization (1990)
- Edward Deci en Richard Ryan, The "What" and "Why" of Goal Pursuits: Human Needs and the Self-Determination of Behavior, Psychological Inquiry (2000)
- Viktor Frankl, Man's Search for Meaning (1946)
- Ajay Agrawal, Joshua Gans en Avi Goldfarb, Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence (2022)
- Paul Daugherty en H. James Wilson, Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI (2018)