In mijn eerdere artikelen op ManagementSite beschreef ik AI als co-intelligentie en introduceerde ik het Body of Capacity model - waarom prestaties meer zijn dan alleen kennis. Nu breng ik beide samen: hoe kunnen we de capaciteit van mens en AI combineren voor betere resultaten?

Van ambitie naar belemmering

Een mediaplatform waar ik als adviseur bij betrokken ben, wordt gerund door twee journalisten: één in Suriname en één in Nederland. Hun ambitie is groot: doelgroepen in beide landen voorzien van objectief nieuws en kennis over ondernemerschap en organisatie. Hun visie is een platform dat wereldwijd te beluisteren, te bekijken en te gebruiken is, en dat zichzelf financieel kan bedruipen.

Maar de praktijk is weerbarstig. Opnames worden gemaakt met een telefoon en live uitgezonden via Facebook, inclusief haperingen. Er is onvoldoende capaciteit voor montage of distributie via YouTube, Spotify of andere social media platformen. De werkdruk is hoog en de opbrengsten zijn nihil. Het enthousiasme is er, maar de body of capacity schiet tekort.

Digitale collega’s als oplossing

Hier komt autonome AI in beeld. AI-agenten zijn digitale collega’s die zelfstandig taken uitvoeren, samenwerken en plannen opvolgen. Ze nemen repetitieve werkzaamheden uit handen en doen dat sneller en consistenter dan mensen.

Voor een mediaplatform kan dit veel betekenen. Agenten zuiveren geluids- en videobestanden, monteren automatisch en zetten gesprekken direct om in teksten en samenvattingen. Ze verzorgen distributie via YouTube en Spotify, ondersteunen de videoproductie en analyseren trends in bereik en betrokkenheid.

De rekensom maakt de belofte tastbaar. Een traditionele redactie van achttien mensen kost jaarlijks bijna een miljoen euro en bereikt pas na acht tot tien jaar het break-evenpunt. Een hybride team van vier mensen met AI-agenten kost drie ton, is al in het eerste jaar kostendekkend en maakt vanaf het derde jaar winst met marges rond de vijftig procent.

Zoals de opdrachtgever zei: “Met deze mogelijkheden van AI kan ik iets betekenisvols voor de samenleving doen.”

De body of capacity van mensen

Organisaties presteren alleen goed als kennis, de attitude, en de omgeving samenkomen. Dat geldt ook voor mensen. Hun kennis is opgebouwd uit informatie, ervaring, vaardigheden en kennis van processen, vakmanschap. Hun overtuiging wordt gevormd door waarden, emoties en ethiek, en geeft richting en betekenis. Hun omgeving moe hen ondersteunen met onder andere beschikbare middelen.

De menselijke body of capacity brengt creativiteit, empathie, moreel kompas en betekenisgeving. Het is persoonsgebonden en contextueel: mensen voelen aan, leggen verbanden en geven duiding.

De body of capacity van AI-agenten

AI-agenten functioneren anders dan mensen. Hun kennis komt voort uit datasets en getrainde modellen. Ze zijn schaalbaar, consistent en snel, maar missen intuïtie en context. Hun overtuiging is niet gebaseerd op waarden, maar op filters en instructies die door mensen zijn ingesteld: ethische kaders, stijlregels en feitencontroles. Hun omgeving bestaat uit technische infrastructuur: API’s, cloudplatforms en governance.

De body of capacity van AI-agenten levert herhaalbaarheid, snelheid en schaal. Het is generiek en data-gedreven: altijd consequent, maar zonder gevoel voor nuance of maatschappelijke impact.

Waar mens en machine elkaar aanvullen

De verschillen tussen mens en machine zijn groot, maar juist daardoor ontstaat er kracht in de combinatie. Mensen brengen visie en waarden in, AI-agenten schaal en herhaalbaarheid. Mensen geven betekenis, AI-agenten zorgen voor efficiëntie. Mensen bewaken ethiek, AI-agenten voeren betrouwbaar uit.

Een organisatie die beide bodies of capacity weet te combineren, krijgt iets unieks: snelheid én betekenis, schaal én verantwoordelijkheid, efficiëntie én menselijke maat.

Kritische stemmen: AI niet zonder risico

De belofte van AI is groot, maar er klinkt ook een breed koor van critici dat waarschuwt voor de keerzijde. Hun zorgen lopen uiteen van verre toekomstscenario’s tot heel concrete vraagstukken van vandaag.

Sommige denkers, zoals Nick Bostrom en Stuart Russell, vrezen dat superintelligente systemen de mens voorbij kunnen streven en oncontroleerbaar worden. Voor hen staat het voortbestaan van de beschaving op het spel.

Anderen richten zich op ongelijkheid en vooroordelen. Onderzoekers als Timnit Gebru en Joy Buolamwini hebben laten zien hoe AI discriminerend kan werken, bijvoorbeeld bij gezichtsherkenning of werving. AI is volgens hen geen neutraal instrument: het versterkt vaak de bestaande machtsstructuren en vooroordelen die in de data aanwezig zijn.

Economen voegen daar een ander perspectief aan toe. Daron Acemoglu waarschuwt dat AI, banen kan verdringen en ongelijkheid vergroot. Erik Brynjolfsson benadrukt dat AI alleen waarde heeft als het mensen aanvult, niet vervangt. De vraag wie profiteert en wie achterblijft, is allesbehalve beantwoord.

Ten slotte klinkt de roep om regulering. Cathy O’Neil liet in Weapons of Math Destruction zien hoe ondoorzichtige algoritmen gewone mensen kunnen schaden. Zelfs AI-pioniers als Geoffrey Hinton en Yoshua Bengio pleiten inmiddels voor strengere regulering.

Voor managers betekent dit: AI inzetten is geen puur technische of financiële beslissing. Het is ook een kwestie van waarden, toezicht en maatschappelijke verantwoordelijkheid. Zelfs bij het ontwerpen van een mediaplatform – een relatief kleine toepassing – moeten deze zorgen vanaf het begin meegenomen worden. Niet alles wat kan, moet ook.

Leiderschap en regulering

De uitdaging voor managers is balans. AI-agenten zijn geen wondermiddel, maar wel krachtige instrumenten. Ze nemen werk uit handen, maar vervangen nooit het oordeel en de visie van mensen.

Dit vraagt om leiderschap dat technologie omarmt, maar ook regulering organiseert controleert. Wie neemt de rol van AI-verantwoordelijke op zich? Hoe wordt toezicht ingericht? Welke kwaliteits- en ethische criteria gelden? Alleen met die randvoorwaarden kan de gezamenlijke body of capacity duurzaam functioneren.

Lessen voor andere sectoren

Hoewel dit verhaal begon bij een mediaplatform, zijn de lessen breder toepasbaar. In klantenservice nemen chatbots tachtig procent van de standaardvragen over, maar persoonlijk contact blijft nodig. In HR kan AI cv’s screenen en trainingen voorstellen, maar de keuze wie in een team past blijft menselijk. In finance signaleren agenten risico’s, maar de financieel directeur beslist welke risico’s acceptabel zijn.

Steeds opnieuw komt dezelfde les terug: de kracht zit in de combinatie van menselijke en digitale body of capacity.

De toekomst: klein team, grote slagkracht

Organisaties van de toekomst zijn compact, maar beschikken over grote slagkracht. Een klein kernteam stuurt een netwerk van AI-agenten aan. In de media zoals bij het mediaplatform waarmee we bezig zijn, betekent dat: een hoofdredacteur, een AI-operator, een technicus en iemand die de community betrekt. Alle repetitieve taken worden uitgevoerd door AI-agenten.

Andere sectoren kunnen hetzelfde patroon volgen: kleine, wendbare teams met digitale co-pilots die voor schaal zorgen. Dat opent perspectieven, maar roept ook vragen op. Hoe blijven medewerkers gemotiveerd? Welke nieuwe vaardigheden zijn nodig? Hoe voorkom je vervreemding van de doelgroep?

Het zijn vragen die elke leider de komende jaren moet beantwoorden.

Tijd voor keuzes

De case van dit mediaplatform laat zien hoe groot de kloof is tussen een traditionele redactie en een hybride team met AI-agenten. De winst is groot, maar de risico’s zijn reëel. De les voor managers is breder: AI kan processen versnellen en kosten drukken, maar roept ook fundamentele vragen op. Niet alles wat kan, moet ook.

Daarom is het tijd voor keuzes. Onderzoek wat AI voor uw organisatie kan betekenen, maar doe het kritisch. Begin klein, experimenteer, en organiseer toezicht. Stel steeds de vraag: maakt dit ons beter, of alleen maar efficiënter? Je kan ook de verkeerde dingen sneller en beter doen.

Stelling

De organisaties van de toekomst worden gebouwd door kleine teams, ondersteund door digitale co-pilots. De vraag is niet of u AI-agenten gaat inzetten, maar of u de juiste balans weet te vinden tussen menselijke en digitale body of capacity.

Persoonlijke reflectie Mijn eigen ervaring met AI bevestigt dit. Ik ben al een tijd met AI bezig – eerst de theorie verkennen en de praktijk. Wat mij vooral treft, is de veelzijdigheid: AI kan fungeren als schrijver, redacteur, en zelfs als kritische gesprekspartner tijdens brainstormsessies. Maar het ontwerpen en inzetten van eigen agenten is geen kwestie van ‘knop omdraaien’. Het vergt oefening, fijnslijpen en een scherp oog voor wat wel en niet werkt. AI is geen magische oplossing, maar een krachtig instrument – mits je leert hoe je het effectief kunt inzetten. Dat vraagt om nieuwe vaardigheden, maar ook om het durven stellen van kritische vragen: Waar voegt AI écht waarde toe? En waar blijft de menselijke maat leidend?

Terugblik

Deze drie artikelen over hybride capaciteit– ‘AI als co-intelligentie’, ‘Body of capacity’ en ‘De body of capacity van mens en AI’, laten zien: AI kan risico’s met zich meebrengen, maar bij ethisch en bewust gebruik en een belangrijke rol voor mensen, wordt het een krachtige uitbreiding van onze mogelijkheden. Van praktische co-intelligentie via het capaciteitsmodel naar hybride teams - de toekomst ligt in de verantwoordelijke combinatie van menselijke en digitale capaciteit.

Over de auteur 

Rudi Darson is als adviseur betrokken bij het inrichten van een mediaplatform waarbij de body of capacity van mensen en AI-agenten centraal staat in het ontwerp.