Het echte risico van AI zit in het leiderschap
Microsoft’s Work Trend Index 2026, gebaseerd op data van 20.000 kenniswerkers in tien landen en biljoenen geanonimiseerde Microsoft 365-signalen, laat een patroon zien dat de meeste leidinggevenden zal verrassen: medewerkers zijn vaak verder met AI dan de organisatie waarin ze werken. Het probleem is zelden het individu. Het is het systeem eromheen, de cultuur, het management en de manier waarop succes wordt gemeten, dat niet meebeweegt. Dat inzicht sluit direct aan op waar wij bij Tosch klanten dagelijks mee helpen: niet de techniek is meestal de bottleneck, maar de organisatie eromheen.
Welk type leiderschap stimuleert AI-adoptie het meest?
Leiderschap dat AI-adoptie versnelt, modelt het gedrag zelf in plaats van het alleen te faciliteren. Uit een aanvullend Microsoft-onderzoek onder 1.800 medewerkers wereldwijd blijkt dat wanneer managers zelf actief AI gebruiken, medewerkers 17 punten meer waarde uit AI rapporteren, 22 punten meer kritisch denken over hun AI-gebruik en 30 punten meer vertrouwen in agentic AI. Managers die psychologische veiligheid rond experimenteren creëren, zien tot 20 punten hogere AI-gereedheid bij hun team.
Leiders die zelf zichtbaar met AI werken, kwaliteitsstandaarden stellen voor AI-werk en ruimte geven om te experimenteren, krijgen teams die sneller en zelfverzekerder met AI werken dan teams waar leiderschap AI alleen faciliteert vanaf afstand.
Waarom lopen medewerkers voor op hun organisatie?
Het Work Trend Index rapport noemt dit de Transformation Paradox: 65 procent van de AI-gebruikers is bang achter te blijven als ze AI niet snel genoeg adopteren, terwijl 45 procent het juist veiliger vindt om vast te houden aan bestaande doelen dan werk opnieuw te ontwerpen met AI. Slechts 13 procent voelt zich beloond voor het herontwerpen van werk met AI, zelfs als het resultaat niet meteen meetbaar is.
Dezelfde krachten die AI-adoptie aanjagen, houden die adoptie dus ook tegen. Medewerkers voelen de druk om mee te gaan, maar de prikkels, normen en manier van beoordelen in hun organisatie belonen nog steeds de oude manier van werken.
Wat is het verschil tussen organisaties die wel en niet vooruitkomen met AI?
Het onderzoek wijst organisatiefactoren aan als de sterkste voorspeller van AI-impact, meer dan twee keer zo sterk als individuele factoren zoals mindset en gedrag (67 procent tegenover 32 procent). De sterkste signalen zijn een cultuur die nieuwe manieren van werken met AI ondersteunt, managers die AI zelf voordoen en aanmoedigen, en talentbeleid waarin AI-vaardigheden worden ontwikkeld en beoordeeld.
De vraag is niet of medewerkers de juiste vaardigheden hebben, maar of de organisatie zo georganiseerd is om die vaardigheden optimaal te benutten. Dit is precies de reden waarom we bij Tosch AI-trajecten nooit als losse implementatie behandelen. Een AI-tool uitrollen zonder de cultuur, het management en de manier van werken mee te ontwerpen, levert hetzelfde resultaat op als in het onderzoek: gemotiveerde medewerkers die vastlopen op een organisatie die niet is doorontwikkeld. Onze aanpak rond AI binnen Microsoft 365 begint dan ook bij visie en strategie, niet bij de tool.
Welke rol speelt de manager specifiek?
Medewerkers die werken in teams waarbij managers zelf openlijk AI gebruiken, laten aanzienlijk hogere resultaten zien op vrijwel elk gemeten vlak: 85 procent versus 64 procent zegt dat hun manager openlijk AI gebruikt, 83 procent versus 57 procent dat hun manager kwaliteitsstandaarden stelt voor AI-werk, en 84 procent versus 61 procent dat hun manager ruimte maakt voor experimenteren. Deze medewerkers zijn ook twee keer zo vaak het gevoel hebben dat herontwerp van werk met AI wordt beloond, ongeacht het resultaat.
De manager is dus niet alleen een doorgeefluik van strategie, maar de plek waar AI-adoptie in de praktijk wint of verliest.
Hoe ziet een organisatie eruit die wel klaar is voor schaalbare AI-adoptie?
Het rapport noemt dit een ‘Learning System’: een organisatie die niet alleen AI adopteert, maar de signalen die agents en AI-gebruik opleveren, vastlegt en verwerkt in hoe het werk wordt georganiseerd. Dat vraagt om vier rollen die samen optrekken: medewerkers die hun werk herontwerpen rond intentie en review, leiders die processen herontwerpen rond uitkomsten en autonomie van agents, IT die de infrastructuur bouwt voor agents op schaal, en security die zorgt dat vertrouwen in het systeem zelf is ingebouwd.
Voor IT betekent dit dat agents behandeld worden als beheerde identiteiten, met rechten, beleid en levenscyclusbeheer, net als medewerkers en applicaties. Voor security betekent het dat monitoring, beleidshandhaving en controleerbaarheid direct in het platform worden ingebouwd, niet achteraf toegevoegd. Dit is exact het fundament waar we bij Tosch aan werken voordat een organisatie agents op schaal inzet, bijvoorbeeld bij de uitrol van Copilot Cowork, waar we eerst het Microsoft 365-fundament, governance en kostenlimieten controleren voordat agents daadwerkelijk taken overnemen.
Veelgestelde vragen
Wat is de Transformation Paradox?
De Transformation Paradox is het patroon waarbij medewerkers AI willen omarmen uit angst achterop te raken, maar tegelijk de prikkels en normen in hun organisatie het veiliger maken om vast te houden aan de oude manier van werken. Slechts 13 procent van de AI-gebruikers voelt zich beloond voor het herontwerpen van werk met AI.
Hoeveel medewerkers zitten al in de ‘Frontier-zone’ van AI-readiness?
Volgens het Work Trend Index 2026 onderzoek zit 19 procent van de AI-gebruikers in de Frontier-zone, waar individuele vaardigheid en organisatorische gereedheid elkaar versterken. Ongeveer 10 procent is “geblokkeerd”: vaardige medewerkers in organisaties die nog niet zijn meegegroeid.
Wat is het grootste verschil tussen leiders en medewerkers in AI-readiness?
Slechts één op de vier AI-gebruikers (26 procent) zegt dat het leiderschap in hun organisatie duidelijk en consistent is over AI. Leiders zelf ervaren bovendien vaker dan medewerkers dat het veilig en beloond voelt om met AI te experimenteren, wat een kloof in perceptie blootlegt het management en de werkvloer.
Wat kunnen managers concreet doen om AI-adoptie te versnellen?
Managers die zelf zichtbaar AI gebruiken, kwaliteitsstandaarden stellen voor AI-werk, ruimte maken voor experimenteren en herontwerp van werk belonen ongeacht het directe resultaat, zien aantoonbaar hogere AI-waarde, kritisch denken en vertrouwen bij hun team.
Van individuele snelheid naar organisatorische kracht
Het Work Trend Index 2026 rapport bevestigt wat we bij Tosch in de praktijk steeds opnieuw zien: AI-adoptie stokt niet bij gebrek aan ambitie van medewerkers, maar bij een organisatie die nog niet is ingericht om die ambitie op te vangen. Leiderschap dat zelf het voorbeeld geeft, ruimte maakt voor experimenteren en herontwerp van werk beloont, is wat het verschil maakt tussen losse AI-experimenten en een organisatie die er structureel beter van wordt.
Wil je weten of jouw organisatie klaar is om de volgende stap te zetten, van individuele AI-adoptie naar een organisatie die er als geheel sterker van wordt? We denken graag met je mee, vanuit een nuchtere blik op wat er vandaag al kan en wat eerst op orde moet. Bekijk onze diensten en oplossingen of maak kennis met ons team.
Bronnen: Microsoft Work Trend Index 2026, “Agents, human agency, and the opportunity for every organization” (mei 2026), gebaseerd op een wereldwijd onderzoek onder 20.000 kenniswerkers in 10 landen door Edelman Data x Intelligence, en de Microsoft People Science Agentic Teaming & Trust Survey (juli 2025) onder 1.800 medewerkers.
Meer weten? Neem contact op.
Mart Huizenga
Strategisch Consultant Data & AIGerelateerde insights
Benieuwd naar de
mogelijkheden?
Meer weten over onze diensten en oplossingen of benieuwd naar de mogelijkheden voor jouw organisatie? Neem contact op of maak een afspraak.