Tribers

AI in de praktijk: hoe breng je het naar je teams?

De afgelopen maanden spraken we met meer dan veertig leiders van grote organisaties. IT-managers, product leads en people leads uit sectoren als finance, retail, telecom, energie en industrie. In ons hutje op de hei in Hoenderloo hebben we alle gesprekken geanalyseerd en patronen ontrafeld. Het beeld was opvallend eensgezind: iedereen voelt de urgentie om met AI aan de slag te gaan, maar waarom dan? En welke concrete stap kunnen we dan zetten?

AI staat overal op de agenda,
maar niet in het team

Bijna elke organisatie waar we mee spraken heeft inmiddels ‘iets’ met AI gedaan. Licenties voor tools als CoPilot zijn uitgerold, er zijn AI-gildes of communities, en soms zelfs interne trainingen of labs. Maar als we vragen wat teams daar nu echt van merken, horen we vaak hetzelfde: weinig tot niets.

“Het staat in alle plannen, maar mijn teams merken er nog niks van.”

“We hebben de tooling, maar structureel gebruik is er nauwelijks.”

De kloof tussen strategie en praktijk is groot. Leiders zien de trend, maar bij de teams zelf wordt het voordeel nog niet ingezien of benut.

Nieuwsgierigheid zonder houvast

Toch zijn teams nieuwsgierig en zien ze wel degelijk kansen. Zodra je uitlegt dat het werk productiever en sneller kan maken, gaat men aan. Denk aan het versnellen van documentatie, het genereren van testcases of het analyseren van data. Maar zodra ze iets willen proberen, lopen ze vast op praktische vragen.

Mag dit wel binnen onze beleid en security-kaders?
Welke tools zijn veilig en toegestaan?
Hoe kies ik een use case die écht waarde toevoegt?

Het gevolg is dat veel teams blijven hangen in goede bedoelingen en nieuwschierigheid.

“Ik wil er wel mee aan de slag, maar ik weet niet waar ik moet beginnen.”

Usecases stranden in pilots

Veel organisaties experimenteren al met pilots. Vaak ontstaan er creatieve ideeën tijdens hackathons of in innovatie-labs. Maar in de meeste gevallen komen ze niet verder dan de eerste fase.

“We hadden meerdere use cases bedacht, maar na verloop van tijd bloedde het dood.”

“Een pilot leverde wel iets op, maar niemand voelde zich eigenaar van de volgende stap.”

Het enthousiasme is er, maar de borging ontbreekt. Het werken met AI is een nieuwe stap en verandert de werkzaamheden van teams. Het is niet gek dat het ook hier, net als bij elk ander verandertraject, niet direct van de grond komt.

Vertrouwen is fragiel

Een ander terugkerend thema is vertrouwen. Teams zien dat AI snel output levert, maar zijn terughoudend om er echt op te bouwen.

“AI geeft me een uitkomst, maar ik vertrouw het niet genoeg om beslissingen op te baseren.”

Managers herkennen dat. Zij willen voorkomen dat snelheid ten koste gaat van kwaliteit. Zonder kaders of begeleiding durven teams de stap nog niet te zetten.

Verschillende perspectieven per rol

In de gesprekken viel op dat verschillende rollen ook echt anders kijken naar AI.

IT-managers zijn vooral bezig met de randvoorwaarden. Ze vragen zich af: hoe zorgen we dat AI veilig, uitlegbaar en compliant gebruikt wordt, zonder dat het chaos veroorzaakt downstream?
Product managers kijken meer naar snelheid en klantwaarde. Ze willen AI gebruiken om innovatie te versnellen en sneller van idee naar resultaat te komen, maar missen de tijd en middelen om er structureel mee te experimenteren.
People leads benadrukken het belang van adoptie. Zij zien dat veel medewerkers onzeker zijn over hoe ze AI moeten gebruiken, en dat zonder training en begeleiding het risico groot is dat AI óf genegeerd wordt, óf onveilig wordt toegepast.

Dat spanningsveld maakt dat AI vaak in de lucht blijft hangen: IT wil zekerheid, productmanagers willen snelheid, en medewerkers willen houvast.

De kans: van buzzword naar bewijs

Wat opvalt is dat managers geen behoefte hebben aan nog een strategie of visie. Ze willen bewijs.

Tastbare voorbeelden die laten zien dat AI echt helpt.
Kleine stappen die je direct kunt toepassen in je team.
Inzichten die verder gaan dan een inspiratiesessie, maar nog niet vragen om een groot programma.

“Help ons gewoon één taak slimmer maken, dan bouwen we daarverder op.”

Daar ligt de kans. AI wordt pas waardevol als je het klein maakt en als het werk uit handen neemt van teamleden, zodat zij zich kunnen focussen op wat echt waarde oplevert.

Conclusie

Wat we uit al die gesprekken leerden, is dat de stap naar AI niet begint bij technologie, maar bij teams. Bij mensen die hun werk slimmer, leuker en effectiever willen doen met de juiste hulp, tools en context.

Daarom maken we bij Tribers AI praktisch, tastbaar en menselijk.

We helpen organisaties niet met nog een strategie, maar met trajecten die werken in de praktijk.

We beginnen bij AI Foundations, waar teams leren wat AI is, het zelf ervaren en ontdekken wat het kan betekenen voor hun werk.

Vervolgens brengen we in een Kickstart Traject de processen en kansen in kaart,

valideren we de beste ideeën in een Discovery Traject,

en begeleiden we de implementatie en adoptie zodat de verandering blijvend is.

Zo helpen we organisaties stap voor stap om AI te laten landen in hun teams niet als buzzword, maar als onderdeel van hoe mensen samenwerken en resultaten boeken. Het wordt pas echt waardevol als je vandaag een concreet probleem oplost in je team.