Adaptive Operating Model
Laat medewerkers veilig en zelfstandig met AI hun werk, processen en dienstverlening verbeteren. Het Adaptive Operating Model is de manier waarop je dat structureel organiseert: met een veilig platform, ruimte om te proberen en heldere afspraken voor wat groeit.
Van AI gebruiken naar zelf waarde creëren
We ontwerpen niet het eindmodel van je organisatie. We bouwen het vermogen om je organisatie continu aan te passen.
Een lerende cyclus
Een traditioneel Target Operating Model beschrijft een gewenste eindinrichting: Current State → Transformatie → Target State. Het Adaptive Operating Model blijft evolueren met nieuwe technologie, bewezen businesswaarde en veranderend werk.
Ontdek wat er mogelijk is en welk werk beter kan.
Maak iets kleins en probeer het veilig uit.
Verzamel feedback en bewijs van waarde. Verbeter of stop.
Maak wat werkt professioneel, veilig en beheersbaar.
Verspreid bewezen oplossingen naar meer teams.
Pas werk, afspraken en je operating model aan. Verken opnieuw.
Adapt → opnieuw Explore. Wat je leert verandert je werkwijze én je volgende experiment. Je organisatie wordt steeds beter in zichzelf verbeteren.
Twee snelheden, één organisatie
De kracht zit in de overgang tussen Explore en Scale. Niet ieder experiment hoeft groter te worden. Alles wat bedrijfskritisch wordt, moet gecontroleerd professionaliseren.
De overgang: bewezen waarde → professionaliseren → opschalen. Team en IT toetsen samen waarde, risico, eigenaarschap en benodigde investering voordat meer mensen afhankelijk worden.
Vijf ontwerpprincipes
Capability before strategy
Maak veilige mogelijkheden beschikbaar en laat medewerkers ervaren, bouwen en leren. Daar hoeven geen maanden aan strategie, maturity assessments en PowerPoints aan vooraf te gaan. De strategie groeit mee met wat mogelijk en waardevol blijkt.
Experiment before business case
Maak experimenten goedkoop en laagdrempelig. Verzamel eerst bewijs. Een formele businesscase en investeringsbeslissing volgen wanneer professionalisering of opschaling aan de orde is.
Human value before automation
Kijk per activiteit wat kan vervallen, wat AI kan overnemen, waar AI ondersteunt en wat bewust menselijk blijft. Kwaliteit, vakmanschap en een gezonde werkdag wegen mee.
Agile back to its essence
Een medewerker ziet een probleem, maakt iets kleins, probeert het, ontvangt feedback en verbetert. Stop als het geen waarde oplevert; schaal op als het wel werkt. Ontwikkelen met hulp van AI verkleint de afstand tussen idee en werkende oplossing.
Governance proportional to impact
Governance is een vangrail. Een klein, afgeschermd experiment vraagt lichtere afspraken dan een toepassing waarvan de bedrijfsvoering afhankelijk is. De eisen groeien mee met risico, gebruik en impact.
Human value before automation
Het doel is niet zoveel mogelijk menselijk werk automatiseren. Maak per activiteit een bewuste keuze, en beoordeel ook de werkdag die daardoor overblijft.
Schrappen: hoeft deze activiteit überhaupt nog te bestaan? Voorkom dat je onnodig werk sneller uitvoert.
Overnemen: kan AI deze activiteit betrouwbaar volledig uitvoeren, met passende controle?
Versterken: waar helpt AI de medewerker om beter te werken, met ruimte voor eigen oordeel?
Behouden: wat blijft bewust menselijk vanwege vakmanschap, oordeel, betekenis, contact, overzicht of gezonde afwisseling?
Maximale automatisering kan ongewenst zijn. Als alleen complexe uitzonderingen en escalaties voor medewerkers overblijven, kan de mentale belasting toenemen. Behoud overzicht, betekenis en gezonde afwisseling in het werk.
Het operating model in de praktijk
We verbinden techniek, mensen en besluitvorming. Je bouwt voort op wat er al is en ontwikkelt de onderdelen mee met wat teams leren.
IT creëert een veilige technische landingsbaan: AI-modellen, Codex en andere hulpmiddelen voor AI-assisted development, agents, identity en access, data, API’s en integraties. Ontwikkelomgevingen, deployment, logging, monitoring, security en centrale technische standaarden maken verantwoord bouwen mogelijk. IT groeit van een fabriek die alle softwarewijzigingen uitvoert naar een platformorganisatie die het digitale vermogen van de hele organisatie mogelijk maakt en bewaakt.
Niet iedereen hoeft zelf toepassingen te bouwen. Begin met medewerkers die hun werk goed begrijpen, irritaties en kansen herkennen, nieuwsgierig zijn, willen experimenteren en snel leren. Deze early adopters bouwen dicht op de praktijk en enthousiasmeren collega’s als voorlopers en ambassadeurs.
Geef iedere toepassing een duidelijke route: Experiment → Proven Value → Industrialize → Scale. Toets of de waarde bewezen is en wie eigenaar wordt. Zwaardere eisen volgen als impact, gebruik en afhankelijkheid toenemen. Zo voorkom je bureaucratie aan de voorkant en onbeheerde shadow IT aan de achterkant.
Leg beslissingsbevoegdheid zo laag mogelijk. Geen centraal AI-board dat ieder experiment vooraf moet goedkeuren. Spreek af wanneer extra toetsing nodig is: bij meer risico of afhankelijkheid, klantimpact, gevoelige data, financiële of juridische consequenties en bedrijfskritisch gebruik.
Geef teams een eenvoudig team-, innovatie- of experimenteerbudget voor kleine proeven. Daar is geen uitgebreide businesscase voor nodig. Pas bij bewezen waarde en een behoefte aan professionalisering of opschaling volgt een formele investeringsbeslissing.
Ontwerp mee hoe werk, rollen en competenties veranderen. Bepaal wat je automatiseert en menselijk houdt, en bewaak mentale belasting. Leiders geven ruimte, tijd en vertrouwen om te experimenteren. Business en IT leren samen; teams delen werkende toepassingen en werkwijzen zodat verbeteringen zich verspreiden.
Governance proportional to impact
Spreek vooraf af binnen welke grenzen teams zelfstandig kunnen handelen. De beheersing wordt zwaarder zodra risico, gebruik en afhankelijkheid toenemen.
Kleine schaal, een afgeschermde omgeving en beperkte impact. Lichte governance: heldere grenzen aan gegevens, toegang en gebruik, met ruimte om zelfstandig te proberen.
Meerdere gebruikers, echte bedrijfsdata en structureel gebruik. Aanvullende security, duidelijk eigenaarschap en controles passen bij de groeiende afhankelijkheid.
Onderdeel van de primaire bedrijfsvoering. Formeel eigenaarschap, testen, security, architectuur, monitoring, beheer, lifecycle management en continuïteit zijn geregeld.
Een voorbeeld
Een team zoekt voor iedere klantvraag dezelfde informatie bij elkaar. In een Quickstart ervaart het een kleine werkende toepassing. Daarna leert een nieuwsgierige medewerker zelf een verbetering bouwen in de veilige omgeving van IT.
Het team probeert die met afgeschermde gegevens. Helpt het echt en blijft het werk prettig? Dan volgen afspraken voor gebruik met bedrijfsdata. Pas als meer teams ervan afhankelijk worden, investeren zij samen met IT in testen, integratie, monitoring en beheer.
De klant houdt menselijk contact. Het team houdt ruimte om te oordelen. En de volgende verbetering kan uit de organisatie zelf komen.
Van eerste ervaring naar blijvend vermogen
Los één afgebakend probleem op met een kleine werkende toepassing. Ervaar direct wat mogelijk is.
Bouw het vermogen om dit zelf structureel en organisatiebreed te kunnen: met mensen, een veilig platform en heldere afspraken.
Early adopters en teams bouwen echte toepassingen in hun eigen werk. Ze proberen, leren en verbeteren.
Maak succesvolle experimenten professioneel, veilig en beheersbaar zodra gebruik en afhankelijkheid groeien.
Schaal bewezen oplossingen op en pas de werkwijze aan op basis van wat je leert. Daarna begint het verkennen opnieuw.
Dit is geen eenmalig, lineair transformatieprogramma. Na Scale & Adapt begint de cyclus opnieuw. Heb je al ervaring of werkende toepassingen? Dan sluiten we daarop aan.
Voor je eerste gesprek
Nee. We sluiten aan op wat er al is en maken een veilig, klein begin mogelijk. Ervaring en bewezen waarde helpen vervolgens om de koers te bepalen. Een gerichte verkenning kan helpen als de vraag nog onduidelijk is, maar is geen verplichte voorfase.
Nee. We zoeken medewerkers die het werk begrijpen en willen bouwen en leren. Ontwikkelen met hulp van AI verlaagt de drempel. Andere collega’s leveren vakkennis, proberen toepassingen en geven feedback. IT zorgt voor de technische basis en passende beheersing.
Onze ambitie is dat jouw organisatie dit steeds zelfstandiger kan. We helpen het platform, de mensen en de afspraken opbouwen en begeleiden waar nodig experimenten en professionalisering. Zo groeit het vermogen in je eigen organisatie.
Nee. We spreken een concrete eerste stap af die past bij je organisatie, bestaande platform en teams. Daarna bepalen we op basis van ervaring en resultaat wat nodig is. Scope, begeleiding en investering spreken we samen af; er is geen vooraf ontworpen eindmodel.
Van incidenteel AI-gebruik naar continu verbeteren
BoostCore AI helpt organisaties niet alleen AI gebruiken. We bouwen het vermogen waarmee medewerkers zelf veilig en continu nieuwe waarde kunnen creëren met AI.
Vertel waar je staat. Samen bepalen we welk team, vraagstuk en eerste experiment een bruikbaar begin vormen.
