Dat volgt zelden vanzelf. Een pilot die niemand gebruikt kost meer dan het licentiebudget. Hij kost ook het vertrouwen van docenten, die de volgende keer dat iemand "AI" zegt hun schouders ophalen, en de tijd die in het onderwijs toch al schaars is. De techniek staat er dan wel, maar de mensen die ermee moeten werken zijn afgehaakt. Vorige maand zat ik ineen zaal waar het andersom ging.
Wat de afsluitende DenkTank liet zien
Vrijdag 19 juni stond ik in A Lab Amsterdam voor de zesde en afsluitende DenkTank van House of Digital. Een zaal die terugkeek op een jaarwerk en vooruitkeek naar de route richting 2040. Je zou verwachten dat zo'n gesprek over systemen, tools en roadmaps gaat. De rode draad bleek iets anders: blijven leren. Leven Lang Ontwikkelen, niet als slogan maar als keuze.
Dat een groep een toekomstplan begint bij de ontwikkeling van mensen en niet bij de technologie, is geen toeval. Het is het patroon dat ik overal terugzie. De onderwijsinstellingen die AI echt laten renderen zetten niet vol in op de techniek. Ze investeren in de mensen die ermee moeten werken.
Technologie versterkt wat er al ligt
Technologie is een multiplier. Ze versterkt wat je al doet, inclusief alles wat je hebt verwaarloosd. Een school met een heldere visie op goed onderwijs wordt er beter van. Een school die nog geen antwoord heeft op de vraag wat ze met AI wil, vermenigvuldigt vooral haar eigen onduidelijkheid. In beide gevallen gaat het om dezelfde tool, maar wat hij oplevert hangt af van wat eronder ligt.
Daarom is de volgorde zo belangrijk. Koop je eerst de tool en sla je de ontwikkeling van mensen over, dan betaal je dat later terug in weerstand en in een investering die op de plank blijft liggen. Wie het andersom doet, eerst bouwen aan het oordeel van mensen en aan de vraag wat AI mag betekenen voor het onderwijs, legt een fundament waarop de techniek wél landt.
Dat een groep onderwijsmensen zijn toekomst begint bij ontwikkeling, noem ik zaaiend leiderschap. Je oogst later wat je nu in mensen stopt. Het is een nuchtere rekensom: in een sector die draait op het oordeel ende betrokkenheid van mensen, is dat oordeel het laatste wat je zou willen wegautomatiseren.
Waar het in het onderwijs nu heen beweegt
De ontwikkelingen gaan hard. Generatieve AI zit inmiddels inwerkstukken, in toetsing en in de voorbereiding van docenten, of we daar nu beleid op hebben of niet. Daarmee is het gesprek verschoven. De vraag is niet meer of het mag, maar hoe we studenten en docenten er goed mee leren werken. Dat past het onderwijs uitstekend, want het is dezelfde vraag die scholen en docenten altijd al stellen: hoe ontwikkel je oordeelsvermogen.
Wat me daarbij opvalt: de instellingen die voorop lopen hebben zelden de meeste tools. De techniek is immers overal ongeveer gelijk beschikbaar. Ze voeren wel het scherpste gesprek over wat ze willen dat AI in hun onderwijs doet.
Wat dit betekent voor onderwijsleiders
Wat betekent dat als je voor een nieuwe AI-tool staat? De eerste vraag is niet wat hij kan, maar wat hij bij jullie versterkt. Daarna pas komt de techniek; het gesprek begint bij wat je je onderwijs beter wilt zien doen. Geef vooral ruimte aan de mensen die de brug slaan tussen de tool en de werkvloer, want daar loopt een implementatie vaker vast dan op de techniek. En reken de ontwikkeling van je mensen niet weg als kostenpost, want dat is uiteindelijk wat bepaalt of je investering iets oplevert.
Verder lezen en meedenken
Dat een implementatie staat of valt met mensen, schreef ik onlangs uit op Frankwatching, in een artikel over de vijf rollen die elke AI-implementatie nodig heeft en die organisaties het vaakst missen. In een onderwijscontext herken je ze meteen: de vertaler tussen de techniek en het docententeam, de proceseigenaar die durft te zeggen dat een werkwijze niet meer past, de mensen die bepalen of een tool landt of op de plank belandt.
Datzelfde denken werk ik volledig uit in mijn boek Modernleiderschap is geen algoritme, dat sinds begin juni verkrijgbaar is. Het gaat over wat AI vraagt van leiders en organisaties, en de onderwijssector keert daarin steeds terug als voorbeeld: nergens is de afhankelijkheid van menselijk oordeel zo groot, en nergens is de verleiding om dat oordeel weg te automatiseren zo riskant. Iedereen ging die vrijdag met een exemplaar naar huis, maar het boek was niet het punt. De keuze erachter wel: geloven dat mensen het verschil maken, juist nu de techniek zo hard gaat.
Ik draag aan dat gesprek ook op een andere manier bij. Voorde keuzemodule E-learning werkte ik mee aan video-opnames waarin experts en studenten aan het woord komen over werken en leren met AI. Juist in dat samenspel, mensen die er dagelijks mee werken naast mensen die het ontwerpen, hoor je welke vragen er in de klas en op de werkvloer echt spelen.
Eén vraag voor jou
Als jouw instelling een plan maakt voor de komende tienjaar, waar begint het gesprek dan: bij de technologie, of bij de mensen? Ik hoor het graag.