Van inspiratiesessie tot verankerde praktijk: we begeleiden organisaties door de AI-transitie met de mens als uitgangspunt.
Je begint waar je staat. Elke fase bouwt op de vorige en eindigt met iets tastbaars. Geen traject dat pas aan het eind iets oplevert. Daarnaast lopen twee stromen, Management en Governance, die je naast de fasen kunt inzetten wanneer je organisatie ze nodig heeft.
Management en Governance lopen parallel aan alle vier de fasen.
Geen technologie-uitleg, geen prompts. Eerst de vraag die ertoe doet: waarom zouden we dit willen, wanneer zetten we het in, en wat levert het ons op.
Vijf thema's, elk met twee kanten: wat er mogelijk wordt, en wat het van je vraagt. Ze gaan over verbeelding, menselijkheid, mindset, wat AI nu al doet en jouw rol daarin. Bij Mindset komt de vraag waar het op neerkomt. Drie deuren, één keuze: Afwachter, Gebruiker of Partner.
Elk thema eindigt met een vraag aan de zaal. Niet met een antwoord.
Vorm. Een dagdeel, waarvan anderhalf uur het gesprek zelf. De rest is voorbereiding en afstemming. Maximaal twintig mensen, door Alf zelf. Een gesprek, geen presentatie, en daarom die twintig.
Voor bestuur en middenmanagement is er een eigen ingang, met dezelfde thema's en andere vragen. Die staat bij de stroom Management.
Wat het oplevert. Geen toets, geen certificaat. Spark zet in beweging. Het meetbare begint in Play.
Van geïnspireerd naar doend. Niet nog een keer nadenken over AI, maar het in handen nemen: spelen, uitproberen, trainen, tot het gewoon wordt.
Play begint waar mogelijk met een verdieping voor jullie sector: wat er speelt, wat er kan, waar het misgaat. Dat bouwen we per opdracht op. Geen sjabloon met een ander logo erop.
Daarna gaan mensen zelf aan de slag, op twee manieren.
Online, op eigen tijd en locatie. Een game met korte missies en directe terugkoppeling. Waar en wanneer het uitkomt.
Klassikaal, in groepen van maximaal twintig. Trainingen zoals AI als team van collega's, en een training over prompten.
Wat het oplevert. Iedereen levert aan het eind iets concreets in, uit het eigen werk: een verbetermogelijkheid, een opgezette agent, een ingerichte werkwijze. Niet AI die het werk overneemt, maar iemand die met AI werkt. Dat is het bewijs dat er door de derde deur is gelopen.
De verbetermogelijkheden uit Play zijn hier de grondstof. Onder begeleiding worden ze uitgewerkt tot echte voorstellen: wat het is, wie het trekt, wie eraan werkt, wat het oplevert, hoe haalbaar het is, waar het risico zit.
We begeleiden daarbij het opzetten van de business case en het bepalen van de ROI. Niet als rekenwerk om het rekenwerk: samen met het voorstel zelf en een werkende test is dat waarop het comité zijn keuze baseert.
Die voorstellen gaan naar een comité uit jullie eigen organisatie: bijvoorbeeld MT, operations, tech en compliance. Zij kiezen, niet wij.
Wat door is, wordt doorgetoetst: kloppen de aannames in de praktijk, is het schaalbaar, en mag het eigenlijk wel. Dat laatste toetsen we langs de kaders uit de stroom Governance. Daarna een finale, waarin gepitcht wordt met iets werkends erbij.
Wat het oplevert. Twee à drie use cases die door je eigen organisatie zijn gekozen en getoetst. Geen ideeënlijst. Voorstellen met een eigenaar en een besluit erachter.
Wat in Create is gekozen, gaat hier de praktijk in: valideren, klein experimenteren, opschalen, verankeren. Bouwen en implementeren doen jullie zelf, met eigen team of leverancier. Wij zitten er vooral aan het begin en aan het eind bij: bij de vraag of het klopt, en bij de vraag of het blijft.
Daarnaast richten we het Lab in: een vast proces dat ook de vólgende AI-oplossing er weer doorheen haalt. Rollen, een terugkerende cyclus, en governance ingebakken in plaats van erbij gehaald. Of het blijft, hangt voor een groot deel af van hoe er leiding aan wordt gegeven; daar gaat de stroom Management over.
Wie verder wil dan AI alleen, kan dat breder trekken naar innovatie als geheel, een apart en zwaarder traject.
Wat het oplevert. Use cases die structureel in gebruik zijn, en een organisatie die de volgende ronde zelf kan draaien.
Wat je mensen doen, verandert. Dat vraagt iets van wie hen leidt: zien wat er in het werk verschuift, en daarop sturen. Sturen op de adoptie van een tool is makkelijker te meten, en zegt veel minder.
Deze stroom loopt naast de vier fasen. We werken met leidinggevenden op twee niveaus. Met bestuur en directie gaat het over waarde: als uitvoeren goedkoper wordt, waar betaalt je klant dan nog voor? Met middenmanagement gaat het over het team: wat weet je eigenlijk van hoe het werk van je mensen is veranderd? Daar landt een strategie, of daar strandt hij.
Dezelfde visie en dezelfde vijf thema's als in Spark, met per niveau andere voorbeelden en andere vragen. Uitleg over techniek komt er niet in; daar ligt de opgave van een leidinggevende niet.
Zorgen en weerstand zijn echt, en zo behandelen we ze ook. Eerst luisteren en begrijpen, en pas daarna samen zoeken naar wat dan wel.
Wat het oplevert. Leidinggevenden die weten wat er in het werk van hun mensen verandert en daarop sturen. En een helder antwoord op de vraag wat de nieuwe manier van werken jullie moet opleveren.
Zodra AI in het werk zit, komen vragen die al in de eerste fase tellen: wat mag er met welke data, en wie beslist dat? Voor een deel van de toepassingen maakt de Europese AI-verordening daar een verplichting van.
Deze stroom loopt naast de vier fasen, en weegt zwaarder naarmate je verder komt. Bij valideren gaat het om de vraag of een aanname klopt, bij experimenteren moet al vaststaan wat met welke data mag, en bij opschalen bepaalt governance feitelijk of je mag opschalen. En bij verankeren wordt het onderdeel van hoe je werkt.
We leggen de kaders vast: compliance, ethiek, en wat wetgeving van jullie vraagt. Waar specialistische kennis nodig is, halen we die uit onze kring van specialisten.
Aandacht verdient governance in elke AI-transitie, en het is dus ook geen sluitpost voor het eind. Of je het bij ons afneemt, kies je zelf; deze stroom is ook los af te nemen, op elk moment.
Wat het oplevert. Kaders waar je mensen mee kunnen werken, en een organisatie die kan uitleggen wat ze met AI doet en waarom.
Honderden professionals doorlopen daar Spark en Play.
Spark draait in groepen van maximaal twintig, telkens opnieuw, tot iedereen geweest is. Anderhalf uur per groep, geen presentatie. Een gesprek dat eindigt met vragen in plaats van antwoorden.
In Play komt eerst een verdieping die specifiek voor hun sector is gebouwd. Daarna de game, online en op eigen tijd, en de klassikale trainingen in diezelfde groepen van twintig.
Aan het eind levert iedereen iets in uit het eigen werk, en dat wordt beoordeeld. Niet op hoe knap de toepassing is, maar op één vraag: zet deze persoon AI in als partner, of laat hij het werk overnemen.
Uit die groepen gaat een deel door naar Create. Niet iedereen is een creator, en dat hoeft ook niet. Wie dat wél is, zet de volgende stap.
Wat dat oplevert: honderden mensen die niet alleen wéten wat AI kan, maar er zelf mee gewerkt hebben, en een stapel concrete aanknopingspunten uit hun eigen praktijk.
Hoeveel tijd het geheel kost, hangt af van hoe groot je organisatie is en waar je begint. Dat bepalen we samen.
Daarna weet je of dit bij jullie past.
Neem contact op