Iedereen een expert: hoe AI de hiërarchie in organisaties doorbreekt

De sfeer in de bestuurskamer is gespannen maar vol verwachting. Terwijl de directieleden prognoses en veranderingen in de markt bespreken, leunt de jongste persoon in de ruimte, een 24-jarige analist, naar voren. Ze heeft tijdens de bespreking de data live gevolgd op haar laptop. Met een paar toetsaanslagen zet ze een nieuw scenario neer dat de vastgeroeste aannames van haar oudere collega’s aan het wankelen brengt. De grafieken veranderen, het gesprek verstomt en de hiërarchie verdwijnt voor even. Het enige dat telt is de scherpte van haar inzicht.

Dit soort situaties zal steeds vaker voorkomen. Dankzij AI kan tegenwoordig vrijwel iedereen ideeën analyseren, testen en valideren met een grondigheid die voorheen voorbehouden was aan een selecte groep. Tools die vroeger alleen beschikbaar waren voor wie over veel budget of technische kennis beschikte, staan nu op elke laptop. De kloof tussen junior en senior, specialist en algemeen medewerker wordt daardoor kleiner. Ideeën worden beoordeeld op hun waarde, niet op basis van iemands functie. Ook de rol van de leider verandert: de beste directeuren zijn niet degenen die alle knopen zelf doorhakken, maar geven anderen de ruimte om mee te beslissen. Echte invloed komt voort uit opmerkzaamheid, het talent om goed denkwerk van anderen te herkennen. Expertise is niet langer statisch of van één persoon; het wordt gedeeld en blijft veranderen, is onderdeel van een levendige dialoog. In die uitwisseling krijgt de toekomst van leiderschap vorm.

De oude poortwachters: hoe hiërarchie vroeger werkte

Vroeger bepaalden organisatiestructuren niet alleen hoe bedrijven werkten, maar ook wie informatie mocht inzien, beslissingen mocht nemen en leiding mocht geven. Die basis begint te verschuiven.

Een organisatiestructuur is natuurlijk veel meer dan alleen een organigram aan de muur. Je kunt het zien als het geraamte van een organisatie: het bepaalt hoe afdelingen samenwerken, hoe informatie stroomt en hoe besluiten worden genomen. Een goed doordachte structuur geeft duidelijkheid: mensen weten wat hun plaats in de organisatie is, met wie ze samenwerken en hoe hun werk bijdraagt aan de bedrijfsdoelen. Of een bedrijf nu vijftig of vijftigduizend werknemers heeft, de structuur zorgt ervoor dat ambities op elkaar worden afgestemd. Lange tijd was de informatie waar medewerkers binnen een bedrijf toegang toe hadden verbonden met hun plek in de hiërarchie. Hoe hoger je op de ladder stond, hoe meer informatie tot je beschikking stond en hoe meer invloed je dus had. De piramide hield zichzelf in stand: junioren werkten met beperkte data, het middenmanagement verzamelde en interpreteerde data en de directie nam op basis daarvan besluiten. Elke laag rechtvaardigde zichzelf door de bevoorrechte toegang tot informatie waar de lagen eronder geen toegang toe hadden.

De leiders aan de top hadden ook specialistische expertise tot hun beschikking. Inzichten in de klant? Dat werd uitgezocht door onderzoeksbureaus. De markt begrijpen? Daar schakelde je consultants voor in. En het maken van prognoses liet je over aan interne experts. Een volkomen logische manier van werken, gezien de toenmalige beperkingen. Informatie verzamelen was immers kostbaar en tijdrovend, terwijl specifieke vaardigheden en tools nodig waren voor de analyse. Het kunnen herkennen van patronen was een kwestie van jarenlange ervaring. En snelheid was zelden bepalend voor het resultaat omdat je concurrenten onder precies dezelfde omstandigheden werkten. Maar dat is nu anders: data is tegenwoordig overal en goedkoop te verkrijgen en ook analytische tools zijn voor iedereen binnen handbereik. Nu het tempo in het bedrijfsleven versnelt, zit de echte winst in het snel begrijpen van de data. De basis blijft hetzelfde, maar het zwaartepunt is in beweging.

De nieuwe realiteit: wat AI heeft veranderd

Nu analyses voor iedereen beschikbaar zijn, verschuift de focus. De vraag is niet langer: ‘Heb je toegang tot informatie?’, maar: ‘Hoe benut je deze?’

Hoe heeft AI de dingen precies veranderd? Om te beginnen kan zelfs een junior marketeer nu de meningen van klanten analyseren aan de hand van miljoenen beoordelingen, de prestaties van een campagne voorspellen voordat er ook maar een cent is uitgegeven, doelgroepen heel precies segmenteren en elke stap van concurrenten op de voet volgen. De tools die ze gebruiken zijn dezelfde als die van de Chief Marketing Officer van het bedrijf; zelfs het dashboard is identiek. Met andere woorden: het monopolie op expertise is verdwenen. AI heeft experts niet zozeer vervangen, maar hun vaardigheden binnen handbereik gebracht van iedereen die het systeem wil leren gebruiken. Een nieuwsgierige medewerker kan nu in een middag doen waar vroeger een team van analisten een hele maand voor nodig had. Het verschil tussen wat junior medewerkers en senior leidinggevenden kunnen bereiken, is veel kleiner geworden.

Opvallend genoeg passen junior medewerkers zich vaak sneller aan deze tools aan dan hun leidinggevenden. Ze hebben minder aannames over hoe analyse zou moeten werken, waardoor ze meer openstaan voor wat de technologie echt te bieden heeft. Ze durven snel te experimenteren omdat ze niet jarenlang bezig zijn geweest met het perfectioneren van een bepaalde methode. En ze kunnen vrijer experimenteren, omdat een mislukte test hun reputatie, die ze nog aan het opbouwen zijn, niet schaadt. De opkomst van AI binnen organisaties verandert ook de organisatiestructuur. Nu systemen steeds neer administratieve taken overnemen, kunnen medewerkers met meer autonomie werken. Veel coördinerende taken van het middenmanagement – zoals het toewijzen van taken en de voortgangsbewaking – worden nu door AI ondersteund of zelfs volledig overgenomen. Hierdoor kunnen organisaties hun hiërarchie afvlakken. En dat zorgt voor een snellere informatiedoorstroom en kortere lijnen.

Een plattere hiërarchie

Uit cijfers van Forrester blijkt dat organisaties die minder hiërarchisch werken 23% sneller beslissingen nemen en 37% beter scoren als het om conflictoplossing gaat. De reden? Snellere toegang tot data en duidelijke takenpakketten. Dankzij AI-gestuurde tools voor kennisdeling wordt dit nog eens extra gestimuleerd: informatie is nu zichtbaar voor iedereen die het nodig heeft. Als elke medewerker dezelfde dashboards en modellen kan raadplagen als de managers, begint de ongelijke toegang tot informatie, die al die hiërarchische lagen rechtvaardigde, te vervagen. Vooruitstrevende organisaties werken al op deze manier. Ze zijn overgestapt van op functies gebaseerde afdelingen naar waarde-creërende teams, elk toegerust met gedeelde informatie en ondersteund door adaptieve systemen. In plaats van aparte afdelingen vormen ze teams die focussen op resultaat.

Besluitvorming verloopt dankzij AI met minder frictie. Simpelweg doordat informatie zoveel sneller in te zien is. Analyses die vroeger dagen in beslag namen, worden binnen enkele minuten uitgevoerd en inzichten zijn overal in de organisatie meteen beschikbaar in plaats van dat ze eerst langs allemaal managers moeten. Of een bedrijf voor een plattere hiërarchie kiest blijft een eigen keuze, maar zelfs een bescheiden inzet van AI zorgt er al voor dat er minder streng toezicht nodig is en werkprocessen vlotter verlopen. Wanneer bedrijven AI-capaciteiten combineren met plattere organisatiestructuren, verbetert de kwaliteit van beslissingen vaak. Dit geldt vooral in complexe situaties waarin meerdere wegen aantrekkelijk lijken. AI-tools kunnen verschillende scenario’s modelleren en uitkomsten voorspellen, waardoor besluitvormers verder kunnen kijken dan hun intuïtie reikt. Teams kunnen daardoor weloverwogen keuzes maken in plaats van te varen op onvolledige data en onderbuikgevoel.

Een nieuw soort leider

Als iedereen toegang heeft tot dezelfde data, gaat leiderschap niet langer over meer weten, maar over weten wat van belang is.

De leiders die in deze nieuwe omgeving succesvol zijn, zijn niet per se degenen met de meeste technische expertise of de grootste feitenkennis, maar hebben een scherp kompas voor welke inzichten er echt toe doen. Ze weten dat AI patronen sneller ziet dan welke analist dan ook, maar dat het de omgeving niet kan lezen. Het kan timing, nuance of cultuur niet aanvoelen. Vandaag de dag betekent goed leiderschap: herkennen wat het model niet kan vangen, verschillende AI-adviezen vertalen naar één richting, en weten wanneer je de analyse kunt vertrouwen en wanneer je er kritisch op moet zijn. Het draait vooral ook om het kunnen stellen van de juiste vragen.

In de oude hiërarchie stopte nieuwsgierigheid bij de feiten. Waar het voorheen draaide om het verzamelen van feiten en de vraag wat de gegevens naar voren brachten, gaat het nu om interpretatie: hoe sluiten die inzichten aan bij de specifieke doelen en omstandigheden van de organisatie? Vroeger lag de focus op het in kaart brengen van alle mogelijke opties; nu ligt de uitdaging in het bepalen van welke route het karakter en de langetermijnvisie van het bedrijf weerspiegelt. En waar we vroeger keken naar wat de concurrent deed, draait het nu om wat aansluit bij de missie van de organisatie, ongeacht wat anderen doen.

AI kan prima data samenvatten, je een lijst met opties geven en voorspellingen doen op basis van het verleden. Maar AI heeft geen gevoel voor de dagelijkse realiteit van je bedrijf: de kwaliteiten van je mensen, de sfeer op kantoor en de ongeschreven regels die bepalen hoe het werk wordt uitgevoerd. Bovendien weet een algoritme niet wat past bij jouw missie en kernwaarden; dat gaat verder dan cijfers. Varen op je eigen kompas vraagt om visie. Echte wijsheid zit in het gat tussen AI en menselijk inzicht. Leiders die weten wanneer ze AI moeten raadplegen en welke vragen ze zelf moeten uitwerken, creëren de meest succesvolle organisaties.

Machtsverhoudingen in het AI-tijdperk

AI verandert de dynamiek in de vergaderruimte en de besluitvorming.

Strategiesessies volgden vroeger een voorspelbaar patroon: senior managers kwamen samen om rapporten van analisten te bestuderen, de resultaten te bespreken en een koers te bepalen. De dialoog ging van beneden naar boven; de besluiten van boven naar beneden. De hiërarchie bepaalde niet alleen wie er sprak, maar ook wiens visie het zwaarst woog. Was je net begonnen met je carrière? Dan maakte je aantekeningen en sprak je pas als er om je mening werd gevraagd. Maar de moderne versie van die meeting ziet er heel anders uit. Zo’n strategiesessie begint met het gezamenlijk vaststellen van de uitdaging of kans. Vervolgens brengen mensen van verschillende afdelingen AI-gegenereerde inzichten en aanbevelingen in de discussie. De senior leider fungeert meer als gids dan als beslisser en zorgt ervoor dat het gesprek over interpretatie, afwegingen en de context gaat. Er wordt zelden een eindbeslissing opgelegd; die ontstaat door gedeelde denkkracht. 

AI heeft ook de machtsdynamiek in de vergaderruimte veranderd. Junior analisten schuiven nu aan met dezelfde tools als de directie. Wanneer een model een patroon ontdekt dat botst met een oude aanname, wordt dat niet langer weggewuifd. De senior manager vraagt zich af wat het systeem over het hoofd ziet en nodigt het team uit om de bevinding te testen. De analist wordt niet afgestraft voor haar inbreng, maar gewaardeerd omdat ze het resultaat verbetert. De hiërarchie verdwijnt niet volledig; de scherpe randjes gaan eraf. Het draait om samen leren in plaats van de controle houden.

De scheidslijn tussen medewerkers en het middenmanagement vervaagt

Edwige Sacco, hoofd Workforce Innovation bij KPMG, ziet deze trend in alle sectoren. “Vaardigheden worden steeds belangrijker in het personeelsbestand. We kijken steeds meer naar vaardigheden en de waarde die medewerkers toevoegen en niet meer zo naar hun functietitel,” vertelt ze. “Omdat AI kan fungeren als assistent, mentor, creatieve partner of informatiebron, kan iedereen op een hoger niveau bijdragen. Het verschil tussen wat een middenmanager doet en wat een junior medewerker doet, wordt daardoor steeds kleiner.”

Middenmanagers profiteren misschien wel het meest van deze verschuiving. “Elk probleem vraagt om een andere methodiek. Vroeger werd van een middenmanager verwacht dat hij die methodiek tot in de puntjes beheerste. Maar je kunt nu generatieve AI trainen om die methodiek aan iedereen uit te leggen,” voegt Sacco toe. “Mensen kunnen zich inlezen, vragen stellen aan de AI en al goed geïnformeerd bij een strategie-overleg verschijnen. Middenmanagers kunnen de methodiek direct in de praktijk brengen in het contact met klanten. Ze besteden minder tijd aan het leren en uitleggen van de methodologie en meer tijd aan het koppelen van methodologie aan het probleem van de klant.”

Ook de criteria voor promotie gaan hierdoor veranderen. Jaren aan ervaring of het hebben van de juiste relaties is niet langer allesbepalend. Wil je carrière maken, dan moet je over een scherp oordeelsvermogen beschikken. Een junior medewerker die complexe informatie weet te synthetiseren en de juiste beslissingen neemt, ook al gaan die in tegen wat de AI aangeeft, groeit sneller door dan een senior die blindelings de output van de machine volgt. In dit proces is expertise nog steeds van groot belang. Maar gezag ontstaat nu door hoe je die gebruikt: met een kritische blik, goede samenwerking en de durf om aan alles te twijfelen, ook aan jezelf.

De groeipijnen van een plattere organisatie

Minder hiërarchie klinkt geweldig op papier, maar in de praktijk is de omschakeling voor zowel leidinggevenden als junioren allesbehalve eenvoudig.

De overgang is voor niemand gemakkelijk. Voor senior leidinggevenden voelt het zelfs vaak persoonlijk. Ze hebben tientallen jaren besteed aan het opbouwen van expertise en waren altijd degene naar wie iedereen keek voor antwoorden. En dan ineens kan een junior medewerker met één blik op de data je ongelijk bewijzen. Dat doet iets met je. Als de voorsprong die je altijd had verdwijnt, volgt de onvermijdelijke vraag: wat voeg ik nu nog toe? Als iedereen inzichten kan genereren, waar zit dan nog de meerwaarde van de leidinggevende? Dat besef kan een flinke deuk in iemands ego slaan. Edwige Sacco van KPMG heeft die worsteling van dichtbij meegemaakt. “We hebben grote stappen gezet, maar een deel van de mensen blijft weerstand bieden,” zegt ze. “Ik vertel hen dat AI een van de belangrijkste onderdelen van hun werk niet kan overnemen. Zij weten hoe ze met onze klanten moeten praten. Ze kunnen tussen de regels doorlezen, anderen helpen een probleem te verwoorden en uitleggen wat er nodig is om het op te lossen. Dat zijn mensgerichte gesprekken die AI vandaag de dag nog niet kan voeren.”

Junior medewerkers staan voor hun eigen uitdagingen. Toegang tot geavanceerde tools kan tot overmoed leiden; een analyse kunnen uitvoeren betekent niet automatisch dat je ook weet hoe je die correct interpreteert. AI kan trends zichtbaar maken, maar heeft geen begrip van de achtergrond van een beslissing of de politiek die een uitkomst bepaalt. En omdat de middelen er nu eenmaal zijn, wordt van jonge professionals al snel verwacht dat ze op een niveau presteren dat eigenlijk nog ver boven hun ervaring ligt. Ze hebben dan wel de informatie, maar ze kunnen er nog geen patronen in ontdekken; dat komt vaak pas na jaren van vallen en opstaan. Ze missen het gevoel voor timing en de intuïtie die je alleen krijgt door vaker met dit bijltje te hebben gehakt. Ook de veerkracht die voorkomt uit de lessen van falen is niet te automatiseren. AI kan dit soort leren niet versnellen.

Een andere uitdaging is dat sommige hiërarchieën zich minder makkelijk laten doorbreken dan andere. Gereguleerde sectoren bewegen trager omdat gespecialiseerde kennis over wet- en regelgeving nog altijd zwaar weegt. In de farmaceutische en financiële sector kunnen verkeerde beslissingen zulke ernstige gevolgen hebben, dat organisaties huiverig zijn om de besluitvorming te snel te democratiseren. Risicomijdende culturen lopen tegen vergelijkbare beperkingen aan. Wanneer het maken van fouten tot grote schade kan leiden, zoals juridische aansprakelijkheid, veiligheidsrisico’s of onherstelbare reputatieschade, worden cruciale beslissingen genomen door een kleine groep mensen met bewezen ervaring. Een plattere hiërarchie is dus een keuze die afhangt van de context, het kunnen nemen van risico’s en de bereidheid van leiders om de controle los te laten. Hoewel de tools het mogelijk maken, bepalen mensen nog altijd hoe ver we ermee gaan.

Wat goede leiders doen

Nu hiërarchieën verdwijnen maken goede leiders het verschil door hun mensen scherper te leren denken, groeikansen te bieden en teams te vormen op basis van talent.

Wat onderscheidt een goede leider in deze nieuwe, plattere wereld? Steeds meer leiders geven een kijkje in de keuken van hun besluitvorming. Vroeger vond die besluitvorming vooral achter gesloten deuren plaats en hoorde je er pas veel later over via een afdelingsmanager. Maar nu junior medewerkers dankzij AI toegang hebben tot geavanceerde analyses en aanbevelingen, verandert de rol van de leider. Een goede leider leert anderen hoe je goede afwegingen maakt. En doet dat door zijn of haar denkproces zichtbaar te maken. Dat houdt in dat je verwoordt waarom je naar de ene kant neigt en niet naar de andere, dat je tijdens vergaderingen afwegingen hardop uitspreekt en uitlegt welke factoren de doorslag gaven bij een lastige beslissing. Transparantie doet hier meer dan alleen vertrouwen opbouwen: minder ervaren werknemers ontwikkelen er sneller een goed beoordelingsvermogen door.

Vroeger voltrok dat leerproces zich langzaam. Wijsheid werd vergaard door jarenlang uitvoerend werk te doen en te leren van ervaren mentoren. Maar nu AI veel van de taken overneemt die vroeger als leerschool dienden, zoals het verzamelen en analyseren van gegevens en het opstellen van rapporten, lopen jongere werknemers de geleidelijke, op ervaring gebaseerde groei mis die essentieel is voor een goed beoordelingsvermogen. De beste leiders zien dit en zorgen voor gerichte training om dit te ondervangen. Sommige leiders ontwerpen uitdagende ‘stretch-opdrachten’ waarmee medewerkers in een gecontroleerde omgeving leren omgaan met ambiguïteit. Anderen laten teamleden meedraaien op verschillende afdelingen zodat ze inzicht krijgen in hoe beslissingen in de hele organisatie met elkaar samenhangen. Ook zien we dat bedrijven steeds vaker AI-simulaties inzetten om complexe situaties na te bootsen. Zo kunnen aanstormende leiders experimenteren en fouten maken en de gevolgen daarvan zien. Door dit soort oefeningen bouwen medewerkers snel de intuïtie op waar je vroeger jaren over deed om het te ontwikkelen. 

De beste leiders kijken ook anders naar de samenstelling van teams. Senioriteit wordt minder belangrijk. In plaats daarvan vormen ze ‘intelligentieteams’: groepen die zijn georganiseerd op basis van complementaire vaardigheden in plaats van hiërarchie. Een typisch team kan bijvoorbeeld bestaan uit een junior-medewerker die alles weet van AI-tools, een manager die de operationele kant begrijpt en een senior-leider met strategisch inzicht. Samen vormen ze een eenheid die besluiten neemt, waarbij elk van hen iets toevoegt wat de anderen niet hebben. Sommige organisaties gaan nog verder en zetten AI in als een volwaardig teamlid. Ze wijzen een AI-orchestrator aan die de input en output van het systeem net zo zorgvuldig aanstuurt als ze een talentvolle collega zouden coachen. In dit soort omgevingen werken mens en machine echt samen. Leiderschap draait hier niet om je plek in de hiërarchie, maar om hoe goed je de gezamenlijke denkkracht kunt omzetten in duidelijke resultaten.