Bij de Rabobank werkt Anne Doeser aan een vraag die de komende jaren iedere grote organisatie raakt, publiek én privaat: hoe maak je tienduizenden medewerkers klaar voor een wereld waarin kunstmatige intelligentie niet langer een proces automatiseert, maar het werk zélf opnieuw ordent?

Eind juni sprak Doeser tijdens een NDS-bijeenkomst in Oss, die was georganiseerd vanuit de prioriteit Digitaal Vakmanschap. Veertig experts uit de overheid, het bedrijfsleven, het onderwijs en de wetenschap gingen daar met elkaar in gesprek over de impact van digitalisering op werk en medewerkers. Ook binnen Rabobank houdt zij zich met dit vraagstuk bezig.

Doeser benadrukt dat de transitie waar we voor staan niet uitsluitend om AI draait. “Het is een bredere transformatie waar je AI voor kunt inzetten, en waar we met elkaar over moeten nadenken.” Haar verhaal laat zien dat verantwoorde digitalisering vooral een veranderkundige opgave is, waarin mensen, leiderschap en organisatie centraal staan, en veel minder een technisch project.

Startpunt

“Het is heel belangrijk om te beginnen bij de vraag: welk vraagstuk moeten we oplossen? Welke maatschappelijke en economische uitdagingen zien we, en welke waarden willen we creëren?” Samen met het managementteam bracht ze de grote ontwikkelingen in kaart, met wetenschappelijk onderzoek en cijfers die doorlopen tot 2040. Vergrijzing wordt een groot issue: de arbeidsmarkt krimpt, en de mensen die blijven werken staan onder toenemende druk. “Een medewerker is straks niet alleen medewerker, maar ook mantelzorger”, zegt Doeser. Daar komen geopolitieke spanningen en klimaatvraagstukken bij. In die context is AI geen doel op zich, maar een mogelijke bondgenoot, als je die goed inzet.

De uitdaging

De verleiding is groot om digitaal vakmanschap te versmallen tot data en AI, en om AI te zien als “een technologieproject of een oplevering die je even afvinkt.”. Juist daar zit volgens Doeser de denkfout. “Eerst automatiseerde AI een stukje proces. Maar straks wordt het werk herontworpen. Dan gaat AI over afdelingen heen.” En dat wringt met hoe organisaties zijn gebouwd. “Niemand heeft zijn werk al ingericht voor agents. We zijn allemaal ingericht in silo’s, in afdelingen, in functieomschrijvingen. Niet elk werkproces zal zo veranderen, en we weten ook niet hoe snel dat gaat. Maar we moeten ons wel voorbereiden op die mogelijkheid.”

"Geen enkele organisatie gaat deze transitie alleen begrijpen. Overheid, onderwijs, wetenschap en bedrijfsleven moeten samenwerken en leren zegt Doeser."

Mensen raken, niet dwingen

“Je kunt mensen niet dwingen. Je moet ze raken”, zegt Doeser. De bank koos ervoor te beginnen bij de top. De ongeveer honderd hoogste leidinggevenden gingen zelf een AI-agent bouwen om tastbaar te maken wat de toekomst kan betekenen. Tegelijk kregen medewerkers zo snel mogelijk toegang tot veilige tools en opleidingen. “Zodra Copilot er was, is er hard aan gewerkt om iedereen een licentie te geven, én om uit te leggen wat je ermee kunt en hoe je het verantwoord gebruikt.”

Er is een belangrijke balans te vinden. Doeser: “Aan de ene kant vraagt AI om zorgvuldigheid, duidelijke kaders en aandacht voor ethische, privacy- en veiligheidsvraagstukken. Aan de andere kant zien we grote kansen om met AI het werk slimmer, beter en toekomstbestendiger in te richten. Juist die combinatie vraagt iets van leiderschap. We willen de mogelijkheden van AI benutten binnen duidelijke wettelijke, ethische én interne kaders. De AI Act onderstreept terecht dat organisaties verantwoordelijkheid moeten nemen voor verantwoord AI-gebruik.”

“Even belangrijk als de technologie is de menskant. We hebben niet alleen AI-readiness nodig, maar ook human readiness: kritisch denkvermogen, vertrouwen en leiderschap. Disruptie wordt pas een kans wanneer medewerkers actief worden meegenomen, ondersteund en toegerust om met nieuwe technologie te werken. Automatisering kan waardevol zijn, maar de grootste waarde ontstaat wanneer AI ook helpt om werk slimmer en beter in te richten.”

Om over de silo’s heen te breken, richtte de bank een AI-board in. “Daar zit de hele bank in: HR, risk en business. Die board rapporteert direct aan de groepsdirectie. En dat werkt. Als ze eerst vijftien lagen toestemming nodig hebben, werkt het niet.” Risk is daarbij geen sluitpost, maar medespeler. "Risk beoordeelt niet achteraf of iets wel of niet mag. Juist bij AI moet risk vanaf het begin meedenken over hoe we innovatie verantwoord vormgeven. De kunst is niet om snelheid en zorgvuldigheid tegenover elkaar te zetten, maar om ze samen te organiseren."

Doorbraakmoment

Het kantelpunt kwam voor Doeser ongeveer anderhalf jaar geleden. “We zijn al heel lang bezig met experimenten, en we weten al lang wat AI is. Maar nu zie ik echt gebeuren dat AI cognitief werk uit handen gaat nemen. We zien de eerste signalen dat AI delen kan overnemen. Dat betekent niet dat mensen overbodig worden, maar wel dat hun rol verschuift naar meer oordeelsvorming, regie en samenwerking.” Daarmee verschoof ook de strategie van de bank. “Drie jaar geleden zeiden we: we gaan nieuwe technologie implementeren. En nu zeggen we: we moeten het werk opnieuw ontwerpen. De technologie ontwikkelt zich snel, soms sneller dan sommige organisaties zich kunnen aanpassen. De technologie ligt klaar, op de plank. Maar ze levert pas waarde als wij naar onze functieomschrijvingen kijken en naar hoe we gaan samenwerken.

"De technologie ontwikkelt zich sneller dan sommige organisaties zich aanpassen, zegt Doeser."

Resultaten

Hoewel AI duidelijk bijdraagt aan het vereenvoudigen van werk en processen, is het nog te vroeg om harde uitspraken te doen over de precieze financiële impact. Wat wel duidelijk is, is dat AI een belangrijke rol speelt in het verbeteren van de klantbeleving, het versterken van de expertise van medewerkers en het eenvoudiger maken van processen.

"We hebben lange tijd vooral gekeken naar efficiency", zegt Doeser. "Maar uiteindelijk is de belangrijkere vraag: hoe kunnen we onze klanten nog beter helpen? En hoe ondersteunen we medewerkers beter?"

Volgens haar draait de waarde van AI daarom om veel meer dan alleen productiviteit. AI verandert de aard van werk en biedt kansen om expertise effectiever in te zetten, repetitieve taken te verminderen en meer ruimte te creëren voor werk waarin menselijk inzicht en contact het verschil maken.

Een voorbeeld daarvan is het klantcontactcentrum. Toen AI het samenvatten van gesprekken overnam, ontstond ruimte voor medewerkers om zich meer te richten op complexere klantvragen. Dat maakte tegelijk zichtbaar dat ook de inrichting van het werk moest meebewegen. Waar medewerkers voorheen een mix van eenvoudige en complexe gesprekken voerden, verschuift de focus steeds meer naar de vragen waarbij menselijk oordeel en expertise nodig zijn. Juist daar ligt volgens Doeser een belangrijke rol voor HR: het werk opnieuw ontwerpen, zodat technologie en mens elkaar versterken.

Ze wijst ook op een onderscheid dat volgens haar steeds belangrijker wordt in het werken met AI. In onderzoek onder starters zag ze verschillende manieren waarop mensen AI inzetten. "Sommigen gebruiken AI vooral om taken sneller uit te voeren. Anderen gebruiken het als een sparringpartner die helpt om inzichten te verdiepen, alternatieven te verkennen en betere vragen te stellen. Juist dat laatste laat zien dat AI niet alleen over efficiency gaat, maar ook over het verhogen van de kwaliteit van het werk."

Volgens Doeser maakt AI vakmanschap niet minder belangrijk, maar verandert het de manier waarop mensen dat vakmanschap inzetten. "Juist daarom blijft vakmanschap belangrijk: mensen moeten leren hoe ze AI goed bevragen, beoordelen en toepassen. Kritisch denken, professionele expertise en oordeelsvorming blijven essentieel."

Tegelijkertijd ziet ze daar een belangrijke ontwikkelvraag voor organisaties. "Een van de vragen waar we nog geen definitief antwoord op hebben, is hoe we vakmanschap blijven ontwikkelen wanneer AI steeds meer ondersteuning biedt bij onderdelen van het werk. We willen dat mensen niet alleen sneller werken, maar ook blijven leren, groeien en hun expertise verder ontwikkelen."

Learnings

In hoeverre is de ervaring van de Rabobank van toepassing op andere organisaties, zowel publieke als private? Doeser noemt een aantal uitgangspunten die volgens haar een brede geldigheid hebben:

• Behandel digitalisering als een veranderkundige opgave, niet als een technologisch project. De grootste uitdaging zit niet in de technologie zelf, maar in hoe mensen, teams en organisaties zich aanpassen. Dat vraagt regie van bestuurders en leiders, die niet alleen richting geven aan de verandering maar ook het gewenste gedrag moeten voorleven.
• Zie AI niet los van de bredere maatschappelijke context. De vraag is niet alleen wat technologie mogelijk maakt, maar hoe organisaties omgaan met vergrijzing, arbeidsmarktkrapte, geopolitieke onzekerheid, cybersecurity en duurzaamheid. Juist in de samenhang tussen deze vraagstukken ontstaat de echte uitdaging.
• Laat AI readiness en human readiness hand in hand gaan. Investeer in veilige technologie, maar juist óók in houding, gedrag, ethisch handelen, kritisch denkvermogen en het vermogen om mee te bewegen met technologische verandering.
• Breng innovatie, business, HR en risk vanaf het begin samen. In een tijd van AI ontstaat waarde niet door snelheid óf zorgvuldigheid, maar door beide tegelijkertijd te organiseren.
• Verleg de vraag van efficiency naar maatschappelijke en klantwaarde. De vraag is niet meer alleen óf AI efficiënter is, maar hoe medewerkers, klanten en burgers er uiteindelijk beter van worden en of het bijdraagt aan toegankelijkheid, rechtvaardigheid en betrouwbaarheid.
• Zet mensen centraal bij het herontwerpen van werk. Als AI en agents taken overnemen, verandert niet alleen de hoeveelheid werk, maar ook de aard van het werk. Goed werkgeverschap vraagt dat organisaties actief blijven sturen op vakmanschap, welzijn, focus en duurzame inzetbaarheid.

Anne Doeser

Anne Doeser werkt aan de people-strategie van de Rabobank, in het team van CHRO Janine Vos. Ze begon acht jaar geleden binnen HR met data en innovatie, na eerdere jaren als starter en in de business, onder meer in Zuid-Afrika en Antwerpen. Ze houdt zich bezig met de vraag hoe de circa 40.000 medewerkers van de bank meebewegen met de ontwikkelingen op de arbeidsmarkt en met AI. Haar strategische scenario’s lopen door tot 2040.

Veranderverhalen

BiIn het kader van de Nederlandse Digitaliseringsstrategie (NDS) werkt de Rijksoverheid nauw samen met ECP | Platform voor de InformatieSamenleving om de digitale transformatie van de overheid te versnellen. Via deze reeks veranderverhalen brengen we in beeld waar het écht kantelt: waar professionals elkaar vinden, aannames loskomen en keuzes ontstaan die versnelling én borging mogelijk maken. Zo wordt digitalisering geen abstracte belofte, maar een reeks concrete interventies met werkelijke maatschappelijke impact.

‍