In de zorg zit veel van de tijd in werk dat direct met de patiënt of cliënt te maken heeft, en in werk dat daaromheen hangt: dossiervoering, verslaglegging, overdracht, planning, verantwoording naar verzekeraars en toezichthouders. Die tweede categorie beslaat vaak een groot deel van de kantoor- en zorguren, zonder dat iemand dat als "administratie" ervaart totdat er wordt geteld. Daarnaast gelden voorschriften over dossierplicht, medische verantwoordelijkheid en gegevensbescherming die niet onderhandelbaar zijn. Dat maakt de uitkomst van een AI-ambitie in deze sector anders dan in een sector zonder die voorschriften: niet trager per definitie, maar afhankelijk van waar de verantwoordelijkheid voor een besluit blijft liggen.
AI neemt vandaag al delen van het werk over, niet als toekomstbeeld maar als iets wat in sommige teams al draait en in andere nog niet. Drie categorieën lopen door bijna elk zorgproces heen. Sommige taken kan AI zelfstandig doen: het samenvatten van een lang dossier, het genereren van een eerste conceptbrief, het signaleren van een afwijkende waarde in een reeks metingen. Andere taken vragen menselijk toezicht dat goedkeurt of afkeurt met reden: een conceptdiagnose, een voorgesteld behandelplan, een risico-inschatting bij een cliënt. En een derde categorie blijft mensenwerk: het gesprek met de patiënt, de afweging bij een grensgeval, de verantwoordelijkheid die uiteindelijk bij een behandelaar ligt en niet bij een systeem.
Het verschil tussen organisaties die dit al benutten en organisaties die er nog niet aan toe zijn, zit zelden in de techniek. Het zit in of er een proces is dat een AI-voorstel kan ontvangen, beoordelen en met reden kan afwijzen, en of iemand bevoegd is om dat besluit te nemen. Waar dat proces niet bestaat, blijft een AI-ambitie een intentie op papier, ook als de software al is aangeschaft.
Een veelgehoorde ambitie in de zorg is dat AI de administratieve last verlaagt zodat er meer tijd overblijft voor zorg. Dat is een heldere zin, maar hij veronderstelt capaciteiten die niet vanzelf aanwezig zijn: een dossierstructuur die AI kan lezen, een kwaliteitsproces dat een conceptverslag kan controleren voordat het definitief wordt, en behandelaars die weten wanneer ze een AI-suggestie moeten afkeuren in plaats van overnemen. Ontbreekt een van die drie, dan levert de ambitie geen vrijgespeelde uren op, hoeveel budget er ook in het project gaat.
Hetzelfde patroon speelt bij ambities rond triage of planning: AI kan een eerste inschatting maken van urgentie of capaciteit, maar wie toetst die inschatting, en op basis van welke informatie mag die persoon afwijken? Zonder een antwoord op die vraag ontstaat een schijnbeeld van versnelling terwijl de verantwoordelijkheid ongemarkeerd blijft liggen.
In een directieteam zegt de een "AI-ondersteund" en bedoelt daarmee dat een systeem een suggestie doet die een verpleegkundige altijd beoordeelt. Een ander bedoelt dat het systeem het grootste deel van de invoer al zelf afhandelt. Beide beelden kunnen kloppen, maar niet gelijktijdig voor dezelfde ambitie. Dat verschil wordt zichtbaar zodra een visie wordt vertaald naar een concrete situatie op een concrete afdeling; hoe dat werkt, staat beschreven op een pagina over het concreet maken van een vage visie. Wie eenmaal die vertaalslag heeft gemaakt, stuit vaak op de volgende vraag: wie mag straks besluiten dat een AI-voorstel wordt overgenomen zonder aparte toetsing, en wie moet daar juist bij blijven? Die vraag over bevoegdheden wordt behandeld op de pagina over besluitrechten bij een organisatieverandering.
Ook buiten de zorg spelen vergelijkbare knooppunten, met een net andere aard van de voorschriften: in de zakelijke dienstverlening bijvoorbeeld draait het vaker om vaktechnische verantwoordelijkheid dan om patiëntveiligheid, zoals te lezen is op de pagina over AI-ambities in de zakelijke dienstverlening. De onderliggende vraag is telkens dezelfde: welk werk in dit specifieke bedrijf is werkelijk over te nemen door AI, en welk werk alleen in theorie. Die vraag wordt met de werkscan van FTE TO AI per taak beantwoord, niet op sectorniveau maar op het niveau van het eigen proces.
Een ambitie zoals "AI-ondersteunde zorg" wordt pas stuurbaar wanneer ze is opgesplitst in wat het systeem zelfstandig mag doen, wat het mag voorstellen onder toezicht, en wat bij de behandelaar blijft. Zolang dat onderscheid niet is gemaakt, praat een directieteam met dezelfde woorden over verschillende plannen. Een eerste stap daarin is de gratis gereedheidscheck: acht korte vragen, één per dimensie, die in beeld brengen waar de organisatie het verst is en waar nog het minst. De volledige ambitietoets, met de vier lagen van visie tot target state en de koppeling naar rollen en besluitrechten, is in aanbouw.
Vertel wat u wilt bereiken, dan kijken we samen wat daarvoor moet staan.
Antwoorden komen uit de kennisbank van deze site. Geen advies op maat, en geen scan van uw bedrijf.