Glenn van der Burg (Host, Peoplepower): Hoe ontketen je de kracht van mensen in organisaties? Peoplepower brengt je de laatste wetenschappelijke inzichten en praktijkvoorbeelden. Over leiderschap en leren. Betrokkenheid en bevlogenheid. Inzetbaarheid en inclusie. Omdat mensen het verschil maken in jouw organisatie.
Service, ja dat is toch mensenwerk? Maar wat als die mensen nauwelijks te vinden zijn op de arbeidsmarkt? Kan AI dan een oplossing bieden? Alexander Wijninga is te gast, CEO van Watermelon, en hij deelt zijn kennis.
Innovatie is cruciaal om de arbeidsproductiviteit te verhogen. En toch verloopt de implementatie van innovaties traag. Hoe kunnen bedrijven innovatie sneller en effectiever integreren in hun organisatie? Te gast is Goedele Geuskens. Ze is Senior Researcher bij TNO.
Fijn dat je luistert naar deze aflevering van Peoplepower. Goedele, wat leuk dat je er bent. We gaan het over nogal een belangrijk onderwerp hebben: hoe we met elkaar productiever kunnen zijn. Gezien de arbeidsmarkt superbelangrijk, want het is lastig om mensen te vinden. Jij doet daar onderzoek naar. Dan hebben mensen daar een bepaald beeld bij: dat je in de boeken zit en surveys en data doorneemt. Maar dat is volgens mij helemaal niet waar. Dat onderzoek ziet er anders uit bij jullie.
En waar merk je aan dat de innovatie om de productiviteit te verhogen stokt? Hoe meet je dat? Oké, dus als het je niet lukt om te investeren én die investering rendabel te maken in hogere productiviteit, dan sta je niet stil maar loop je achteruit omdat de rest zo snel gaat?
We hebben natuurlijk allemaal het gevoel, als je lang teruggaat, dat er heel veel veranderd is in werk: automatisering, internet. Maar de productiviteitsverhoging was niet mega groot. Komt er nu wel een nieuwe golf of is het vooral hoop?
Andere Europese landen doen het dus beter dan wij. Dat beeld hebben wij niet snel. Wie zijn er beter, naar wie moeten we kijken?
Wat is er nodig? Wat is er nodig? Simpele vraag: wat is er nodig?
Tien jaar geleden spraken we al over sociale innovatie, of workplace innovation: slimmer samenwerken, technologie adopteren, snel vertalen naar “wat kunnen we hiermee en hoe werkt het voor ons?”. Eigenlijk hoor ik jou zeggen: we zijn daar niet supergoed in geslaagd. Klopt dat?
Zijn er één, twee of drie dingen aan te wijzen waarom het vastloopt? Ik zie juist ook extreme voorbeelden van MKB-bedrijven die het super slim en anders doen. Daar zit het dus ook.
Mooi, die eerste hebben we. Gaan we zo kijken of jullie daar nog slimme oplossingen voor hebben. Wat is een andere waar echt tijd en energie in moet?
Je hoort nu bedrijven: we experimenteren volop met AI. En anderen: we hebben de deuren dicht, want gevaarlijk. Dat stimuleert niet het experimenteren en rommelen. Maar autonomie is nodig, hoor ik vaak in dit programma.
Ik hoor luisteraars al denken: externe samenwerking en leercultuur, dat fix je niet morgen. Dus raad en daad: hoe kun je aan die twee werken zonder jaren bezig te zijn, zonder leger consultants?
Zijn dat netwerken bij VNO-NCW, MKB-Nederland, brancheorganisaties, of juist regionale ontwikkelingsmaatschappijen?
Het maakt uit hoe je de vraag stelt aan medewerkers. Zekerheid en vertrouwen zijn belangrijk voordat je zegt: “de helft van mijn werk kan prima met AI”. Welke basis is belangrijk? Wat hebben medewerkers nodig om eerlijk en creatief te zeggen: wacht eens even?
Het zijn al supergoede tips. De rol van TNO in dit alles: waarom willen jullie hieraan bijdragen, wat is jullie grote ver-weg-droom?
Mooi wat jullie doen: iedereen snapt dat beter samenwerken met klanten en leveranciers voordelen heeft, maar hoe doe je dat goed? Anders krijg je gedoe en beschermt iedereen z’n achtertuin. Jullie doen dit in de praktijk.
Nou, hartstikke goed. Meer weten kan op tno.nl. En straks hebben we het over AI. Ja, alweer AI. Het biedt veel kansen en kan helpen klanten blijer te maken en minder mensen nodig te hebben. Dat hoor je zo.
We gaan het over service hebben. Service is echt mensenwerk: het gevoel dat je geholpen wordt, een netjes antwoord, hostmanship. Maar als je die mensen niet kan vinden, wordt het ingewikkeld. Probeer maar te bellen, je staat in de wacht, menu’s, chatbots met standaardvragen. Is er een oplossing? AI zou een oplossing kunnen zijn. Sterker nog, Alexander Wijninga, CEO van Watermelon, bouwt volledig autonome AI-agents die klantvragen beantwoorden en je het gevoel geven dat je lekker geserviced wordt. Klinkt bijna te mooi om waar te zijn, Alexander. Neem ons mee: elke organisatie staat in contact met klanten, eisen zijn toegenomen. Jullie hebben een oplossing zonder mens aan telefoon of chat. Hoe werkt dat?
Er kan een moment zijn dat iemand boos of teleurgesteld is: “het duurt drie dagen, maar ik wil het nu”. En dan? Kom je dan toch weer bij een mens uit?
Wat hebben jullie gebouwd waardoor het lukt? Wat is jullie eigen deel bovenop bijvoorbeeld ChatGPT, zodat klanten met koppelingen en data ineens een fantastische agent hebben?
Het meest ingewikkelde bij IT-implementaties is begrijpen hoe mensen hun werk uitvoeren en waar kansen liggen. HR-mensen luisteren naar dit programma. Kunnen zij hun eigen agents samenstellen?
Dat het kan is één. Dat het wordt toegepast en mensen er blij mee zijn is twee. Worden mensen er zenuwachtig of juist blij van? Jullie ervaring met adoptie en weerstand of creativiteit?
Ik vind het gaaf dat jullie organisaties een gereedschapskist geven om uit het niets “nieuwe collega’s” te bouwen. AI is eigenlijk geen IT-ding maar een mensending. Dit gaat over communicatie en wat mensen ermee bouwen. Waar leg jij de focus?
Hoe helpen jullie klanten leren hoe ze nieuwe agents creëren? Veel mensen speelden even met ChatGPT en gingen dan weer door. Hoe zorg je dat ze het gaan doen?
Iets anders: interne kennis. We hebben jaren geïnvesteerd in kennismanagementsystemen die vaak niet werkten. Dit biedt kansen, toch?
Waarin verschillen jullie van bijvoorbeeld Microsoft Copilot dat ook in je eigen documenten zoekt? Ga je dan niet concurreren met Microsoft?
Klinkt bijna te goed om waar te zijn. Als mensen willen stoeien: waar doen ze dat?
Ik ga zo met jullie praten over iets anders: hoe jullie zelf bijblijven en dat organiseren in je werk.
Jullie houden je elke dag bezig met innovatie. Zijn jullie de kinderen van de schoenmaker met kapotte schoenen, of lukt het om elke dag een beetje slimmer te werken?
Er zit verschil tussen informatie, kennis, inzichten en daadwerkelijk iets veranderen; er gaat steeds wat verloren.
Alexander, waar heb jij geleerd hoe je werkt, je dag indeelt, structuur houdt?
Momenten waarop je niet productief lijkt maar die je wel nodig hebt? Ik ben zelf een sprinter: in weinig tijd veel, dan weer weinig. Hoe ziet dat bij jou eruit?
Je kan er ook heel productief uitzien en weinig doen. Wat doe je als je om vier uur “op” bent?
Grappig, Goedele: productiviteit vraagt ook snappen hoe het bij iemand anders zit. Jij hoort hier ook: het gaat om balans en kwaliteit van arbeid.
Hoe organiseren jullie dingen die je niet leuk vindt?
Ik ben niet zo voor dingen doen die ik niet leuk vind. Ik probeer ze weg te organiseren of te delegeren. AI is zo’n tool. Ik heb bijvoorbeeld een gitaarwinkeltje: elk product heeft een tekst nodig. Eerst leuk, na 50 niet meer. Ik heb een eigen agent gebouwd die die teksten schrijft: beter én sneller. Misschien moeten we technologie vooral inzetten om het werk dat niemand leuk vindt weg te nemen.
Prachtige tip. Ik vond het bijzonder leuk dat jullie er waren. Je luisterde naar Goedele Geuskens, Senior Researcher bij TNO, en Alexander Wijninga, CEO van Watermelon. Meer op tno.nl en watermelon.ai. Dank voor het luisteren. Er komen nog veel meer afleveringen van Peoplepower.
Goedele Geuskens (Senior Researcher, TNO): Ja, dat klopt helemaal, en dankjewel dat ik hier mag aanschuiven. Wat wij veel doen is met MKB-bedrijven, grote organisaties, onderwijs- en kennisinstellingen samen kijken hoe je arbeidsproductiviteit kunt verhogen. We ontwikkelen aanpakken, toetsen die in de praktijk en borgen ze zo snel mogelijk, met als doel om innovatie-adoptie te versnellen. Want daar stokt het nu.
Wat we zien: de groei van arbeidsproductiviteit neemt al een tijd af. Tegelijkertijd hebben bedrijven meer moeite met implementeren van innovaties. Dat komt doordat productiviteit steeds meer bepaald wordt door menselijk kapitaal, data en organisatiekapitaal. Als je daar goed in investeert, krijg je een vliegwiel en meer mogelijkheden met digitalisering. Als je dat niet doet, blijf je achter. We zien vooral dat een deel van het MKB achteropraakt en het gat met koplopers niet dichtloopt.
Juist, er zit een dubbel effect in: lukt investeren en renderen niet, dan loop je achter omdat anderen versnellen.
We zijn wel meer gaan produceren, maar vooral door meer mensen de arbeidsmarkt op te krijgen, niet door productiever te werken. In andere Europese landen lukt dat wel. Het is nu noodzaak dat wij ook die productiviteitsstap maken.
Scandinavië doet het beter. Noorwegen is misschien niet het beste voorbeeld door olie, maar meerdere Scandinavische landen maakten meer stappen. Nederland staat nog steeds in de top 10, maar zakt, en dat is zorgelijk. Ook zien we dat 55% van de bedrijven inmiddels arbeid-besparende technologie gebruikt. We doen niet niks, maar het moet geïntensiveerd worden.
Wat nodig is: dat innovaties sneller landen in de praktijk. Dat vraagt balans tussen drie: technologie, organisatie/werkprocessen en mensen. Vaak is er mismatch: innovatie past niet bij MKB of context, sluit niet aan bij de behoefte, of het werkproces moet te veel aangepast worden, wat vertraagt. En skills landen traag in het onderwijssysteem, waardoor het lang duurt voordat genoeg mensen de innovatie kunnen toepassen.
We zijn er niet goed genoeg in om de versnelling te maken die we nodig hebben. Ontwikkelingen gaan sneller, dus je moet op meerdere niveaus schakelen: in je bedrijf medewerkers beter betrekken bij innovatie, sterker samenwerken met ketenpartners, en als bedrijf op ecosysteemniveau beter verbonden zijn om ontwikkelingen snel op te pikken en in de praktijk te brengen.
Waar het stokt? Bedrijven kunnen veel beter gebruikmaken van ketenpartners en ecosystemen om samen te innoveren, risico’s en kosten te delen en zo sneller te gaan.
De tweede: bouw een sterke innovatie- en leercultuur. Medewerkers betrek je vroeg en actief. Creëer een klimaat met richting (“daar gaan we heen”), ruimte om mee te ontwikkelen, experimenteren en leren, en steun vanuit leidinggevenden. Dat is geen puur HR-issue; dit vraagt alle managers.
Autonomie en experimenteren zijn nodig en vragen een andere cultuur dan nu vaak op de werkvloer.
Praktische stappen zonder jaren werk of consultants: sluit je aan bij innovatienetwerken en regionale netwerken. Er is een enorme informatie-overload; een betrouwbaar netwerk, innovatiehub of kennispartner helpt je te ordenen wat relevant is. Dat is een laagdrempelige eerste stap en opent de deur naar samen optrekken.
Ja, dat soort netwerken bij VNO-NCW, MKB-Nederland, brancheorganisaties, regionale ontwikkelingsmaatschappijen of rondom kennisinstellingen. Zoek uit waar je terechtkunt, ga naar een bijeenkomst en ga er ook echt heen.
Parallel hieraan: bespreek met je medewerkers wat zij nodig hebben en waar ze kansen zien voor verbetering. Mensen op de werkvloer weten vaak heel goed wat beter kan. Dit geldt ook voor ketenpartners en opdrachtgevers. Breng die mogelijkheden en problemen in kaart; die kennis wordt vaak over het hoofd gezien.
Medewerkers hebben allereerst eerlijkheid en duidelijkheid nodig over de richting van het bedrijf voor de komende jaren. Dan kunnen ze anticiperen en bijdragen. Veel bedrijven verzamelen continu input van medewerkers, gestructureerd of juist door veel autonomie in het werk te geven. Tijdens het werk kun je al veel ophalen over wat beter kan.
Het hoeft niet ingewikkeld te zijn. Je kunt het groter maken met bijvoorbeeld meeloopdagen bij collega’s of zelfs bij concurrenten; die komen ook graag bij jou kijken. Zo krijg je steeds meer ideeën om proces of product te verbeteren.
Wij willen het Nederlandse bedrijfsleven verder brengen en welvaart en welzijn behouden. Daarvoor is een productiviteitssprong nodig én we willen grote transities realiseren, zoals de energietransitie. We werken aan technologieën en ondersteunende technologieën, bijvoorbeeld om mensen sneller in te leren of werk toegankelijk te maken met een digital agent. En we onderzoeken hoe je innovaties sneller laat landen, onder meer door slim samen te werken in ecosystemen: hoe richt je die in zodat werken, leren en innoveren elkaar raken en blijven voeden?
In de bouw en techniek werken we nauw samen met vijf innovatiehubs met een aanpak gericht op skillsontwikkeling en innovatie-adoptie. Centraal staat een sterk netwerk voor kennisuitwisseling en het formuleren van innovatievragen. Er is een lijn voor ontwikkeling van innovaties en impact op organisaties en ketens. We vertalen alles wat we leren door naar onderwijs én naar wat het vraagt van leerculturen van organisaties en ketens. En we ontwikkelen opschalingsstrategieën. Door dit regionaal te organiseren, sluit je aan op regionale arbeidsmarkten en krijg je versnelling.
Productiviteit moet hand in hand gaan met kwaliteit van arbeid: werk dat leuk en leerrijk is. De balans van even knallen en dan herstellen is slim, want zo houd je zowel productiviteit als werkplezier op niveau. Die twee combineren is nodig voor duurzame inzetbaarheid.
Het fijnste is als je iemand vindt die een taak leuk vindt die jij niet leuk vindt. Anders ben ik eerlijk: ik stel soms uit totdat de druk erop komt en dan doe ik het.
Alexander Wijninga (CEO, Watermelon): Exact. Wat wij ontwikkeld hebben is een platform waarmee bedrijven zelf een AI-agent kunnen maken. Je voedt die met documenten, je website, eigenlijk alle kennis van je organisatie, en je verbindt hem aan je tools met orderinformatie. Daarna kan de agent op WhatsApp of je website klanten beantwoorden in jouw tone of voice. Het voelt menselijk.
Waarom nu wel? Door generatieve AI. Die zorgt ervoor dat de agent beter begrijpt welke vraag gesteld wordt en beter antwoord genereert. Voorheen waren antwoorden gescript en was begrijpen lastig. Met de innovatie in begrijpen en genereren kun je nu ver gaan, mits je de agent toegang geeft tot je data.
Als iemand boos is, kan de agent empathisch reageren. Hij begrijpt emotie en toont begrip, maar werkt met de feiten. En in plaats van een medewerker die na een half uur wachttijd hoorbaar geen zin heeft en zich achter een protocol verschuilt, heb je een agent die meegaander is en geruststelt. En je kunt 10.000 klagers tegelijk helpen.
Wij zeggen tegenwoordig “agent”, geen “chatbot”. Wat we zelf bouwen is het platform om die agents te maken, ongeacht wat ze doen. Je kunt alle soorten data koppelen, voor customer service, leadgeneratie of HR. Je kunt er een HR-helpdesk van maken die beleid uitlegt en zelfs declaraties initieert. Zonder technische kennis kun je snel agents opzetten en aan de slag.
Op HR-gebied kan een agent je 80–90% ondersteunen. Upload je HR-beleid, koppel tooling en een helpdesk, en in een uurtje ben je ver, wat je veel tijd scheelt.
Adoptie: vaak starten mensen met gratis proberen. Als het eenmaal loopt en ze het in de vingers krijgen, worden ze enthousiast en begint de creativiteit te stromen. Bij grotere implementaties hoort een plan: communicatie naar de organisatie, wie informeer je, met welke boodschap. Daar wordt goed over nagedacht en we helpen daarbij.
Zie AI als een nieuwe collega, maar kijk vooral naar het proces. Welk onderdeel wil je automatiseren, versnellen, versimpelen? De kracht zit in eenvoud. Pak een deelproces, automatiseer dat volledig en je hebt een enorme win.
Ons platform is self-service: je kunt gratis starten en snel tot iets komen dat je probleem oplost. We hebben Customer Success Managers die helpen met de start of implementatie, maar daarna onderhoud je het zelf.
Voor interne kennis is dit ideaal. Er is veel geïnvesteerd in kennismanagement en helpdesks, maar niemand zoekt graag in 200 pagina’s beleid. Deze technologie brengt je snel naar de juiste informatie.
Ten opzichte van Microsoft Copilot: in zekere zin concurreren we, maar wij bieden een chatwidget die je overal kunt plaatsen: intranet, interne app, website. Je bent niet afhankelijk van de Microsoft-suite en kunt vrij aan de slag.
Proberen? Ga naar watermelon.ai of Google “watermelon” (Engels).
Ik heb geen studie afgerond en onderneem nu zo’n twaalf jaar. Ik ben 30. Ik had een grote hang naar productiviteit: systemen, slimmer werken. Op kantoor zeiden ze: dit onderwerp is jou op het lijf geschreven. Het is een hot topic voor mij.
Mijn dag: idealiter de eerste 90 minuten keihard focussen: eat that frog. Ochtendritueel: mail bij, Slack bij, een Chrome-tab die alle systemen opent die ik moet controleren. In 90 minuten ben ik bij met de hele organisatie. Daarna even theetje, chillen, bijtanken. Je kunt niet de hele dag in focus zitten.
Rond vier uur is het vaak gedaan bij mij. Vroeger ging ik dan m’n compagnon een beetje lopen irriteren en socializen. Even ouwehoeren en wat drinken. Daar moet ook ruimte voor zijn; dat hoort bij productief zijn: even rechargen.
Dingen die ik niet leuk vind: meteen doen. Eat that frog. Anders ga je uitstellen en dat is een productiviteitskiller.
Helemaal eens dat AI werk moet wegnemen dat niemand leuk vindt, bijvoorbeeld in customer service waar je soms wordt uitgescholden. Laat dat door AI doen. Maar in elke baan blijven er minder leuke taken. Doe die gewoon gelijk, dan kun je weer de leuke dingen doen.