Wat kun je als organisatie concreet met AI en wat zijn de dilemma’s? Een bijzondere eerste Highberg-inspiratiesessie van 2026. Omdat ons team dagelijks met AI bezig is, zowel in klantprojecten als in de eigen ontwikkeling, dit keer geen externe sprekers. En als experiment een (audio)verslag door AI.
Ook de bij de inspiratiesessie op de Maliebaan in Utrecht aanwezige HR-managers kunnen niet om AI heen. Praktische handvatten die morgen al toegepast kunnen worden, daar bleken aanwezigen behoefte aan te hebben. Net als enige structuur in de informatieovervloed rondom AI en een duidelijk onderscheid tussen hype en realiteit.
Om te beginnen het maatschappelijk perspectief. Wat zien we op het gebied van AI gebeuren? Veelzeggend zijn de recente krantenkoppen over AI-gerelateerde ontslagen en reorganisaties bij grote bedrijven als UWV, ING, Triodos Bank, ABN Amro en Amazon. Zij illustreren de urgentie van het onderwerp voor ons vakgebied en de spanning die organisaties ervaren. Om het even in historisch perspectief te plaatsen: al in 1980 stelde de BBC de vraag ‘Will technology put an END to JOBS?’ Technologische disruptie is niet nieuw, dat is duidelijk. Maar de snelheid en impact van AI zijn wel uniek, aldus partner Lianne Hamstra van Highberg.
Wat is AI?
Wat is AI nu eigenlijk en wat doen organisaties ermee? Daarop ging tijdens de inspiratiesessie consultant Jonathan Rietveld dieper in. Hij is vooral geïnteresseerd in de praktische impact en de menselijke kant van technologie.
AI is een breed begrip met verschillende lagen, aldus Rietveld. Hij onderscheidt vier categorieën. Om te beginnen wat we verstaan onder klassieke AI, met zoekalgoritmes, expertsystemen en op regels gebaseerde systemen. Daarnaast is Machine Learning (ML) voor veel organisaties belangrijk, denk aan zaken als fraudedetectie, factuurherkenning, voorspelmodellen en spamfilters. Deep Learning (DL) gaat over beeldherkenning en tot slot hebben we in toenemende mate te maken met generatieve AI (GenAI), via ChatGPT, Gemini of Copilot.
Een concreet voorbeeld illustreert dat AI al volop wordt toegepast. Een verzekeringsmaatschappij voert ongeveer 2 miljoen calls per jaar. Voorheen kostte het samenvatten van een gesprek gemiddeld 3,5 minuten. Met generatieve AI duurt dit nog maar enkele seconden. Dat betekent een besparing van 7 miljoen minuten, wat overeenkomt met ongeveer 65 fte. De volgende stap bij deze verzekeraar is het met AI automatisch registreren van de vraag en zelfs het beantwoorden ervan. Zo snel gaat de ontwikkeling. Hoog tijd dus voor organisaties om keuzes te maken.
Concrete toepassingen
Wat zijn nog meer concrete toepassingen die organisaties nu al inzetten? Sidney Fiegen, consultant bij Highberg, noemt onder meer tekstanalyse bij jaarplannen. ‘In plaats van een traditionele top-down benadering, analyseert AI alle input en ideeën van medewerkers. Dit leidt tot een meer bottom-up proces met meer ownership bij teams en medewerkers.’
Ander voorbeeld is de analyse van persoonlijke ontwikkelplannen (POP’s). Met AI-gedreven analyse krijgt HR volgens Fiegen een beter beeld van de aanwezige skills in de organisatie, ontwikkelbehoeften en eventuele retentierisico’s. Zo kun je gerichter inspelen op de ontwikkeling en het behoud van talent.
Minder gunstige toepassingen zijn er ook. Als waarschuwing verwijst Fiegen naar de Lemonade-case. Deze verzekeraar gebruikte AI voor emotieherkenning via gezichtsscans, wat leidde tot een rechtszaak wegens verkeerd gebruik van biometrische data. Dit voorbeeld leidt tot drie kritische vragen die organisaties zich bij elke AI-toepassing moeten stellen: mag het? (juridisch en ethisch gezien), werkt het (echt)? (technischebetrouwbaarheid) en willen we het? (denk aan de menselijke en organisatorische impact).
Lagere kosten of meer service?
Interessant was het rondetafelgesprek dat Highberg onlangs organiseerde met HR-managers van Landal, NN, Jaarbeurs, Equens, De Jong & Laan, Rituals, Eneco, Salta Group en Forvis Mazars over de inzet van AI in de organisatie. Daaruit kwamen twee verschillende routes naar voren: AI zorgt voor kostenreductie of voor een hogere servicegraad.
Klarna is een relevant voorbeeld van een organisatie die met AI inzet op lagere kosten. Het fintechbedrijf halveerde het personeelsbestand, met 60% salarisverhoging voor de overgebleven medewerkers. Dit leidde tot problemen. Na het ontslaan van 700 medewerkers moesten engineers noodgedwongen de klantenservice overnemen omdat AI faalde in die dienstverlening.
Verhuurder van vakantieparken Landal koos voor de tweede route. De organisatie stuurt niet op kostenreductie, maar op het verhogen van de servicegraad. De fte’s die vrijkomen, worden ingezet op proactieve service.
Conclusie: een visie op AI is cruciaal. Die visie stuurt de technologie, niet andersom. Fiegen: ‘Zonder een duidelijke visie loop je het risico reactief te handelen en in de valkuil van korte termijn kostenreductie te belanden, zoals Klarna.’
