Herontwerpen van werk met AI: waarom optimalisatie niet meer werkt in 2026
Vrijwel elke organisatie heeft inmiddels toegang tot generatieve AI.
Net zoals destijds bij internet is de technologie geen onderscheidende factor meer.
En toch blijft de impact beperkt.
Niet omdat AI tekortschiet.
Maar omdat we AI gebruiken om bestaand werk te optimaliseren, in plaats van werk fundamenteel te herontwerpen.
Onderzoek van McKinsey is hier helder over: technologie verklaart ongeveer 20% van de gerealiseerde waarde. De overige 80% komt voort uit het herontwerpen van processen, rollen en manieren van werken.
In deze blog lees je waarom optimalisatie niet meer volstaat, waarom dit juist voor het MKB een kans is en hoe je werk herontwerpt met AI in 2026.
Waarom optimaliseren met AI onvoldoende is
Veel organisaties starten logisch.
Ze automatiseren rapportages, versnellen administratie of zetten AI in als assistent.
Het probleem zit niet in die keuzes.
Het probleem is het vertrekpunt.
Optimalisatie gaat uit van aannames zoals:
-
deze processen moeten blijven bestaan
-
deze functies zijn noodzakelijk
-
deze stappen horen bij het werk
AI maakt dat werk sneller, maar niet beter ontworpen.
Volgens Harvard Business Review leidt dit tot lokale efficiëntie, maar zelden tot structurele productiviteitsgroei. Medewerkers werken harder, niet slimmer. Complexiteit neemt toe, terwijl besluitvorming nauwelijks verbetert.
AI vergroot wat je al doet.
Als dat fundament niet klopt, vergroot AI vooral de inefficiëntie.
Herontwerpen van werk met AI: wat betekent dat echt
Herontwerpen van werk betekent dat je niet start bij tools of functies, maar bij output en waarde.
De centrale vraag verandert van:
“Hoe ondersteunen we dit werk met AI?”
naar:
“Zou dit werk vandaag überhaupt nog zo bestaan?”
Onderzoek van MIT Sloan Management Review laat zien dat organisaties die AI succesvol inzetten eerst hun werk ontleden op:
-
doel
-
beslismomenten
-
overdrachtsmomenten
-
informatiebehoefte
Pas daarna wordt technologie ingezet.
Herontwerpen betekent:
-
schrappen van stappen, niet automatiseren
-
combineren van rollen, niet uitbreiden
-
sturen op output, niet op activiteit
AI is daarin geen hulpmiddel, maar een ontwerpelement.
Waarom dit juist voor het MKB cruciaal is
Het MKB heeft een structureel voordeel ten opzichte van grote corporates:
-
minder legacy
-
kortere besluitlijnen
-
direct eigenaarschap bij directie of MT
Toch blijven veel MKB-bedrijven hangen in optimalisatie.
Volgens Gartner zien kleinere organisaties juist sneller rendement uit AI wanneer zij processen end-to-end herontwerpen in plaats van losse taken automatiseren.
De fout die vaak wordt gemaakt:
-
denken in bestaande functies zoals controller, planner of backoffice
-
AI positioneren als ondersteuning van die rollen
De betere vraag voor MKB-organisaties is:
Als we vandaag opnieuw zouden starten, hoe zouden we dit werk dan organiseren met AI als uitgangspunt?
AI vraagt om nieuw procesontwerp, niet om meer tooling
Veel trajecten beginnen bij tools:
Copilot, ChatGPT, RPA, dashboards.
Maar tooling zonder herontwerp leidt tot:
-
versnipperde oplossingen
-
extra afstemming
-
nieuwe afhankelijkheden
Onderzoek van Boston Consulting Group toont aan dat organisaties die werk herontwerpen rondom AI:
-
structureel hogere productiviteit behalen
-
minder afhankelijk worden van schaarse profielen
-
sneller kunnen opschalen zonder extra FTE
Het verschil zit niet in betere software, maar in betere keuzes over wat werk überhaupt is.
Hoe begin je met herontwerpen van werk in 2026
Een effectieve aanpak is het ontwerpen van een fictieve startup binnen je eigen sector.
Niet als brainstorm.
Maar als serieuze strategische oefening.
Spelregels
-
geen bestaande functies of processen
-
start bij klantwaarde en beslissingen
-
veronderstel dat 50 tot 70% van het huidige werk verdwijnt
-
ontwerp met AI-agents en automatisering vanaf dag één
Deze oefening maakt zichtbaar:
-
welke processen geen bestaansrecht meer hebben
-
welke rollen fundamenteel veranderen
-
waar je organisatie kwetsbaar is voor disruptie
En belangrijker nog: waar je vandaag al te laat bent als je blijft optimaliseren.
De conclusie: herontdekking verslaat optimalisatie
In 2026 wint niet de organisatie met de meeste AI-tools.
Maar degene die het meest durft los te laten.
AI levert pas waarde wanneer:
-
werk opnieuw is ontworpen
-
processen zijn vereenvoudigd
-
rollen zijn herijkt
Voor het MKB is dit geen bedreiging, maar een kans.
Wie nu herontwerpt, bouwt structurele voorsprong.
Wie blijft optimaliseren, wordt ingehaald.
De vraag is niet of AI je werk verandert.
De vraag is of jij het werk eerst durft te veranderen.