AI maakt vandaag volledig deel uit van het dagelijkse bedrijfsleven en verandert geleidelijk de manier waarop we werken. Maar naast de tools zelf en hun mogelijkheden roept de adoptie ervan vooral een heel concrete vraag op: hoe begeleid je teams bij deze nieuwe manieren van werken?
Voor techbedrijven, maar evengoed voor andere organisaties, spelen managers een essentiële rol in deze transformatie. Zij helpen ervoor te zorgen dat het gebruik van AI ook echt waarde creëert.
In dit artikel gaat eBloom, lid van het cluster, in op de cruciale rol van managers bij AI-adoptie, op basis van cijfers van Gallup uit 2026 en een concreet praktijkvoorbeeld.
De rol van managers bij AI-adoptie: de factor die het verschil maakt
Artikel geschreven door eBloom
AI kent een sterke opmars in bedrijven, maar de echte transformatie laat nog op zich wachten. In een eerder artikel wees eBloom er al op dat 89% van de bedrijfsleiders wereldwijd geen meetbaar effect van AI op de productiviteit van hun onderneming ziet. Tegelijk zegt slechts 12% van de werknemers in organisaties die AI al hebben ingevoerd dat AI hun manier van werken daadwerkelijk heeft veranderd.
Eén gegeven verandert echter de manier waarop we naar die vaststelling kijken. Volgens Gallup draait het niet in de eerste plaats om budget of technologie. Het is de rol van de manager die mee bepaalt of AI-adoptie binnen een organisatie echt doorbreekt.
AI groeit snel, maar de transformatie blijft achter
Een korte reminder voordat we verdergaan. 95% van de AI-pilootprojecten in bedrijven heeft geen meetbaar rendement opgeleverd (MIT Project NANDA, 2025). Een onderzoek bij bijna 6.000 bedrijfsleiders bevestigt dezelfde vaststelling op het vlak van productiviteit (NBER, aangehaald door Gallup, 2026).
Individuele adoptie is wijdverspreid, maar een echte organisatorische transformatie blijft zeldzaam. De vraag is dus: waar komt die kloof vandaan?
De rol van de manager bij AI: de belangrijkste factor na technische integratie
Gallup identificeerde de twee belangrijkste factoren die samenhangen met frequent AI-gebruik binnen een organisatie.
De eerste is, niet verrassend, de technische integratie in bestaande tools. De tweede is minder voor de hand liggend: de actieve steun van de directe manager.
Die factor weegt zwaarder door dan het bedrijfsbeleid, de beschikbaarheid van tools of interne communicatie, hoewel net daar vaak het grootste deel van de investeringen naartoe gaat (Gallup, 2026).
Het effect is aanzienlijk. Wanneer een manager het gebruik van AI actief ondersteunt, hebben medewerkers 8,7 keer meer kans om te zeggen dat AI hun werk heeft veranderd en 7,4 keer meer kans om aan te geven dat AI hen tijd bespaart (Gallup, 2026).
Het probleem is dat die actieve steun vandaag nog relatief zeldzaam is. Minder dan één op de drie Amerikaanse werknemers zegt die steun te krijgen. In Duitsland ligt dat aandeel volgens een afzonderlijke Gallup-studie op slechts 21% (Gallup Duitsland, aangehaald door Gallup, 2026). Het gaat dus niet om een uitsluitend Amerikaans probleem.
De paradox van de manager: de transformatie moeten dragen terwijl de druk zelf toeneemt
Daar wordt het ingewikkelder.
Managers worden geacht de AI-adoptie binnen hun teams te versnellen, net op een moment waarop hun eigen betrokkenheid afneemt. Sinds 2022 is de betrokkenheid van managers met negen procentpunten gedaald, van 31% naar 22% (Gallup, 2026).
Tussen een directie die resultaten verwacht en teams die nood hebben aan geruststelling en begeleiding, krijgen middle managers een steeds grotere werklast te verwerken, vaak zonder de nodige middelen.
Nochtans zijn het niet de managers die AI tegenhouden. In Frankrijk gebruikt 55% van de kaderleden AI minstens één keer per week, een stijging met 15 procentpunten in één jaar tijd (Apec, 2026).
Managers maken zich de tools voor hun eigen werk vaak sneller eigen dan de rest van de organisatie. De echte kloof ligt elders: AI zelf kunnen gebruiken en een volledig team meekrijgen zijn twee heel verschillende vaardigheden.
Zonder gestructureerde begeleiding kan een manager ChatGPT perfect voor het eigen werk gebruiken, maar tegelijk onvoldoende tijd, ruimte of middelen hebben om medewerkers daarbij te ondersteunen.
Wat betekent AI-adoptie ‘actief ondersteunen’ in de praktijk?
Die vraag verdient meer dan één alinea.
AI-adoptie actief ondersteunen betekent niet gewoon een tutorial doorsturen of een ChatGPT-licentie voor het hele team activeren.
Het gaat om een houding, om vaste gewoontes en om een concrete manier om verandering dagelijks te begeleiden.
Dat is precies wat Pierre Baron, Chief People Officer bij Yago en lid van het software.brussels-cluster, van nul moest opbouwen binnen zijn organisatie: wat werkte, wat minder goed werkte en wat hij vandaag anders zou aanpakken.
Bij Yago was het uitgangspunt vrij gunstig: de grote meerderheid van de medewerkers wilde meer leren over AI. De uitdaging was dus niet om hen te overtuigen, maar om elk team te helpen ontdekken waar AI echt een meerwaarde kon bieden.
Voor managers die nog geen relevante use cases hadden gevonden, hanteerde Pierre Baron een eenvoudige volgorde: luisteren, laten testen en daarna opleiden.
Hij vertrekt van wat in het dagelijkse werk van het team veel tijd kost, toont een gelijkaardige use case die al door een andere teamleader werd getest en organiseert pas daarna een opleiding, zodra de meerwaarde duidelijk is aangetoond.
Als hij opnieuw zou beginnen, zou hij een te top-down aanpak vermijden. In het begin dacht de directie zelf de juiste use cases te kennen, met wisselende resultaten.
Het is doeltreffender om vanaf het begin naast de teams te staan en samen met hen te bepalen waar AI echt kan helpen.
Managers zijn daar het best voor geplaatst, op voorwaarde dat ze de tijd en middelen krijgen om naar hun medewerkers te luisteren en niet alleen een plan moeten uitvoeren dat hogerop werd beslist.
De uitdaging is niet langer de technologie, maar het management
Vos collaborateurs l’utilisent déjà, vos managers aussi. Ce qui manque, ce n’est pas un outil de plus. C’est une vision claire de ce qui se passe réellement dans chaque équipe, pour que les managers puissent jouer ce rôle sans se noyer dans les tableaux de bord ni porter cette transformation seuls.
🎥Meer weten? Pierre Baron, Chief People Officer bij Yago en lid van het software.brussels-cluster, legt concreet uit hoe hij zijn managers heeft uitgerust om met AI aan de slag te gaan: wat werkte, wat hij anders zou doen en welk advies hij geeft aan organisaties die net beginnen. Bekijk het volledige gesprek met Margot Wuillaume, CEO van eBloom.
Dit artikel werd oorspronkelijk gepubliceerd door eBloom, lid van het software.brussels-cluster. Dank aan hun team dat we het met onze community mogen delen.
Lees het oorspronkelijke artikel op de website van eBloom: “De rol van managers bij AI-adoptie: de factor die het verschil maakt”: Le rôle du manager face à l’IA : le facteur qui change tout dans l’adoption
