Meer teams gebruiken AI om werk sneller of netter af te leveren. Dat klinkt goed. Voor managers zorgt het op dit moment vooral voor nieuwe problemen.

Wat managers nu ervaren

Uit een enquête onder 1.700 directeuren en senior managers in zeven landen, uitgevoerd door Nielsen in opdracht van Monday.com, blijkt het volgende:

• Meer dan de helft zegt dat het moeilijker is geworden om het werk van medewerkers te beoordelen.

• Bijna de helft geeft aan dat ze nu meer tijd kwijt zijn aan het nakijken en bijsturen van het werk.

• 94% is wél enthousiast over het verbeteren van werk met AI.

De reden is simpel: veel output komt nu al gepolijst binnen. Dat maakt het lastig te zien wat de medewerker zelf deed en wat door AI is gemaakt. Daardoor moeten managers vaker controleren en uitleg vragen over keuzes.

Beoordelen verandert — en dat heeft risico's

Managers passen hun beoordelingsmethode aan. Ongeveer 78% zegt dat ze nu meer nadruk leggen op vaardigheden zoals:

• goede prompts maken (hoe je een AI vraagt iets te doen);

• bedenken welke taken je aan AI kunt overlaten;

• experimenteren met nieuwe werkwijzen.

Tegelijk gebruiken managers zelf vaak AI bij hun beslissingen: 46% zegt AI te raadplegen en 39% gebruikt AI om concepten voor beoordelingen op te stellen. Dat brengt een belangrijk risico met zich mee. Veel moderne taalmodellen, vaak LLMs genoemd (LLM = large language model, een soort AI die tekst voorspelt), leren van grote groepen menselijk taalgebruik. Onderzoek laat zien dat zulke modellen menselijk beoordelingsgedrag kunnen overnemen en bestaande vooroordelen kunnen versterken.

Bijvoorbeeld: studies vonden dat deze AI-modellen beoordelingen vaak op dezelfde manier voorspelbaar maken als mensen, en dat ze in sommige gevallen nadelig kunnen zijn voor bepaalde groepen kandidaten. Bedrijven weten nog niet goed hoe ze dit moeten vermijden. Als managers AI gebruiken bij functioneringsgesprekken of beoordelingen, kunnen vooroordelen dus ongemerkt worden overgenomen.

Meer gereedschap, meer regie nodig

AI verandert ook de dagelijkse taken van een manager. Iemand moet besluiten welke taken aan AI worden toevertrouwd, controleren wat AI oplevert en ingrijpen wanneer iets misgaat. Dit werk wordt soms omschreven als een extra, ‘onzichtbare’ laag van taken.

De technische kant is bovendien ingewikkelder geworden:

• 57% van de managers zegt dat hun organisatie nu meer verschillende tools gebruikt dan voorheen.

• 51% merkt dat die tools sterker met elkaar verweven zijn geraakt.

• Slechts 29% noemt hun AI-infrastructuur volledig geoptimaliseerd en gecentraliseerd.

Veel bedrijven hadden verwacht dat AI hun software-omgeving zou versimpelen. In de praktijk gebeurt het tegengestelde: medewerkers gaan zelf tools gebruiken buiten de goedgekeurde systemen om. Dat wordt ook wel "shadow AI" genoemd — AI-toepassingen die binnen een bedrijf draaien zonder centraal beheer.

Bovendien verwachten 58% van de managers dat zij binnen een jaar meer AI-agents zullen moeten aansturen dan mensen. AI-agents (software die zelfstandig taken uitvoert namens een mens) kunnen processen sneller maken, maar 46% van de managers is bang de controle over die agents te verliezen. En 35% vreest dat zij verantwoordelijk gehouden worden voor beslissingen die de AI maakt.

Managers geven aan dat ze niet willen dat agents volledig autonoom besluiten nemen. Ze willen mensen blijven betrekken bij belangrijke keuzes.

Conclusie

AI biedt duidelijke kansen om werk sneller en netter te doen. Maar zonder duidelijke regels, toezicht en technische centralisatie werkt het deels averechts. Voor managers betekent dat meer tijd aan controleren, nieuwe beoordelingscriteria en zorgen over bias en verantwoordelijkheid.

Als organisaties hier niet op tijd op reageren, verandert AI van een productiviteitshulpmiddel in een governance-vraagstuk. Dan is de echte uitdaging niet alleen welke AI er gebruikt wordt, maar hoe die op een verantwoorde manier wordt ingevoerd en beheerd.