Hoe meet je succesvol AI-gebruik bij medewerkers?

Het lijkt logisch om te kijken naar de gebruikscijfers als je wilt meten of medewerkers nieuwe tools in de praktijk inzetten. Hoe vaak en hoeveel mensen AI gebruiken is echter misleidend, concluderen Jaime Schmidt, hoogleraar aan de University of Texas in Austin, en een team co-auteurs, uit een onderzoek waarover zij schrijven in Harvard Business Review. Er is geen betrouwbare correlatie tussen gebruiksfrequentie en productiviteit of waardecreatie. Succes zit meer in hoe AI wordt ingezet. Dan gaat het om complexere taken zoals analyse, ideevorming, risico-afwegingen, plannen en besluitvoorbereiding. Uit het acht maanden durende onderzoek onder 2.500 medewerkers die 1,4 miljoen prompts genereerden, bleek slechts ongeveer 5 procent in de categorie ‘top-users’ te vallen.

Top-users hebben volgens de onderzoekers als belangrijkste kenmerken:

• Duidelijke doelen en context
  De gebruiker geeft een heldere opdracht, randvoorwaarden, doelgroep, gewenste outputvorm en succescriteria.
• Bewuste promptingstrategie (iteratief werken)
  De top-user stelt vervolgvragen, scherpt aan, vraagt om varianten, laat AI de redeneringen en aannames verduidelijken, én stuurt bij op kwaliteit.
• AI als sparringpartner
  De gebruiker is niet alleen op zoek naar een kant-en-klaar antwoord, maar gebruikt AI om de eigen gedachten te vormen: alternatieven verkennen, zoeken naar voor- en nadelen, tegenargumenten nagaan en scenario’s uitwerken.
• Breedte van toepassingen
  De top-user gebruikt AI niet slechts voor één trucje of één type taak, maar zet de tools in voor meerdere workflows.
• Kwaliteit en diepte van het gesprek
  Vragen van de gebruiker gaan van oppervlakkig (‘X of Y?’) naar diepgaand, bijvoorbeeld ‘hoe los ik deze problemen op, wat zijn risico’s, wat kan misgaan, wat zijn gevolgen?’
• Goede taakdelegatie
  De top-user knipt complex werk op: AI krijgt duidelijke sub-taken, deliverables en een stappenplan. De gebruiker integreert de resultaten weer tot een geheel.
• Kritisch toetsen en verifiëren
  De gebruiker checkt feiten, vraagt om bronnen en onderbouwing, test aannames en gebruikt AI-uitkomsten als input, niet als eindresultaat.
• Integratie in de kerntaken
  Succesvolle inzet sluit aan op de echte verantwoordelijkheden van de top-user en beïnvloedt merkbaar de beslissingen en processen.

De onderzoekers waren verrast dat veel top-users boven managementniveau zitten. Lijnmanagers gebruiken natuurlijke taalmodellen (LLM’s) voor een bredere set taken en integreren de tools meer in hun kerntaken. Medewerkers onder managementniveau gebruiken AI vaker voor persoonlijke taken en hanteren minder vaak een bewuste strategie.

Gebruik verplichten werkt averechts

Om zoveel mogelijk medewerkers zich te laten ontwikkelen tot top-user, adviseren de auteurs om niet te stoppen bij het beschikbaar maken van de tools. De scheefgroei in adoptie laat volgens hen zien dat er gerichte begeleiding nodig is, waarbij medewerkers gestimuleerd worden met succesvolle voorbeelden en ondersteuning bij het strategisch gebruik van de tools, vooral voor medewerkers onder managementniveau. Een grote valkuil die moet worden vermeden is het ontstaan van een kloof tussen medewerkers die AI goed gebruiken en degenen die achterblijven. Gebruik verplichten werkt averechts. Effectiever is om mensen uit te nodigen om te experimenteren. Zo leren ze om zich gelijkmatig te ontwikkelen tot een top-user.