10X-denken: van AI-assistent naar teamlid
Tijdens het European Power Platform Conference in Wenen viel het kwartje. Niet door één demo of een toffe feature, maar door het totaalplaatje. De rode draad. Overal waar je keek, hoorde je het terug: AI is niet langer de slimme bijrijder in je workflow — het wordt een teamlid. Of beter nog: een heel team.
Ryan Cunningham, VP Power Platform, zei het glashelder: “The next step is to augment every one of those humans with a team of digital co-workers.” En hij ging meteen door: “We’re not talking about one, two, or five agents a year… what about 500? What about 5,000?”
Het klonk indrukwekkend. Maar belangrijker nog: het voelde logisch. Want als je even loskomt van de technologie en kijkt naar wat werk echt is — coördineren, beslissen, uitvoeren — dan kun je je ineens voorstellen hoe dat ook anders kan. Beter. Slimmer. Dat is waar 10X-werken over gaat. Niet harder werken, maar anders werken. Niet nóg meer mensen opleiden om hetzelfde te blijven doen, maar processen herinrichten zodat mens én agent kunnen doen waar ze het beste in zijn.
En ja, dat vraagt een andere bril. Want 10% kun je optimaliseren. Door systemen te verbeteren, processen te stroomlijnen of betere templates te maken. Maar 10X bereik je alleen als je het werk zelf opnieuw durft te ontwerpen. Van wie wat doet — naar wie wat kan doen. Dat is geen hype. Het is een fundamentele verschuiving in hoe we naar werk kijken. En wat je nu steeds vaker ziet — in demo’s, gesprekken en echte toepassingen — is niet een visie voor over vijf jaar. Het is realiteit in wording.
Wat als jij straks je eigen agententeam aanstuurt?
Wat gebeurt er als je niet één AI-assistent hebt, maar een heel team van agents? Die vraag klonk lange tijd als toekomstmuziek. Maar wie nu om zich heen kijkt, ziet: het is al begonnen.
Bij Heineken begeleidt een agententeam het orderproces, controleert afwijkingen, doet suggesties, visualiseert data en informeert automatisch de juiste collega’s. Geen losse bot, maar een functioneel teamlid, slim ingebed in het proces.
Ook in de financiële backoffice van een wereldwijd consultancybedrijf draaien agents inmiddels structureel mee. Niet als experiment, maar als integraal onderdeel van de operatie. In plaats van handmatig gegevens controleren en invoeren, doen AI-agents het voorwerk: analyseren, voorbereiden, aanvullen. Jij kijkt mee, stuurt bij — maar het tempo ligt ineens tien keer hoger.
Er ontstond meteen een idee: wat als ik dit zou inzetten voor een eigen toepassing? Een Learning & Development-pagina waar collega’s snel kennis kunnen vinden, op maat geserveerd. Niet via een traditionele menustructuur, maar met agents die begrijpen waarom jij iets zoekt, en voorspellen wat je volgende stap is.
En er is nog een concept dat me niet loslaat: de agent-feed. Een plek waar je in één oogopslag ziet wat jouw digitale team die dag heeft gedaan. Welke acties ze ondernomen hebben. Waar beslissingen zijn genomen. Wat nog open staat. En vooral: waar ze jouw input nodig hebben. Niet als een stroom aan meldingen, maar als een slim dagrapport — alsof je AI-team zelf terugkoppelt, precies zoals een collega dat zou doen.
Je behoudt de regie. Niet door alles zelf te doen, maar door te bepalen waar jij het verschil maakt.
Wat dit vraagt van organisaties: niet meer tools, maar nieuwe spelregels.
De technologie is er. De tools bestaan. De voorbeelden zijn overtuigend. Maar dat betekent nog niet dat organisaties er klaar voor zijn. Zodra je meerdere agents operationeel inzet, verandert niet alleen het proces — ook de verantwoordelijkheden verschuiven. Wie stuurt deze agents aan? Wie bepaalt wat ze mogen zien of doen? Hoe voorkom je dat ze langs elkaar heen werken, of verkeerde aannames maken?
Het vraagt om structuur. Niet als keurslijf, maar als spelregels.
- Wie mag een agent bouwen of gebruiken?
- Wanneer moet iemand nog zelf ingrijpen?
- Welke data is toegankelijk — en wat juist niet?
- En hoe meet je of een agent goed werk levert?
Maar bovenal vraagt het om een andere mindset. Want zodra agents taken overnemen, verandert ook onze rol als professional. Je wordt minder uitvoerder, meer regisseur. Je werk draait minder om wat je zelf doet, en meer om wat je mogelijk maakt.
Dat is spannend. Het schuurt soms. Maar het is ook bevrijdend. Want het geeft ruimte om te doen wat ons als mensen écht waardevol maakt: visie, context en empathie. Niet óndanks AI — maar juist dankzij.
