AI-training gehad, en dan? Waarom echte verandering pas later zichtbaar wordt…

Het is een patroon dat we vaak zien: de training was inspirerend en de deelnemers gingen enthousiast naar huis. Er werd geëxperimenteerd, er werden prompts gedeeld in de groepsapp, en er hing een energie van ‘dit gaan we doen!’ op de werkvloer. Maar twee weken later zijn de meeste mensen terug in hun oude ritme gevallen. De AI-tool is er nog, maar wordt maar nauwelijks gebruikt. Als dat herkenbaar klinkt: het betekent niet dat de training niet werkte. Het zegt iets over hoe gedragsverandering werkt, en over wat er nodig is om de stap van ‘weten’ naar ‘standaard doen’, echt te maken.

Weten is nog geen gewoonte

Een training geeft mensen kennis en een eerste ervaring. Dat is het startpunt waar alles op bouwt. Maar tussen ‘weten hoe het werkt’ en ‘het standaard inzetten in je werkdag’ zit een behoorlijke afstand. Vergelijk het met autorijden: na een paar lessen ken je de theorie en weet je hoe de pedalen werken, maar je rijdt pas goed als je honderden uren achter het stuur hebt gezeten. Met AI-tools werkt het vergelijkbaar. Het kost tijd en herhaling voordat iemand uit zichzelf denkt: “Dit kan ik met Copilot sneller doen.”

Psychologisch onderzoek naar gewoontevorming bevestigt dit. De vaak genoemde “21 dagen” om een nieuwe gewoonte te vormen is een mythe; in werkelijkheid duurt het gemiddeld twee tot drie maanden voordat een nieuw gedrag automatisch wordt, afhankelijk van de complexiteit. Voor iets als AI in je werkprocessen integreren, waar je elke keer opnieuw een afweging maakt (kan ik dit met AI? hoe formuleer ik mijn prompt? is de output betrouwbaar?), zit je eerder aan de bovenkant van dat spectrum.

Waarom terugval zo voorspelbaar is

Na een training keren mensen terug in een omgeving die niet is veranderd. Dezelfde werkdruk, dezelfde vergadercultuur, dezelfde deadlines. Onder druk grijp je naar wat je kent. Dat is menselijk en logisch. Er speelt ook een sociaal mechanisme mee. Als collega’s om je heen het niet doen, voelt het onwennig om als enige met AI te werken. Adoptie is voor een groot deel een groepsproces: mensen kijken naar elkaar, en als het team het nieuwe gedrag niet oppakt, houdt het individu het ook niet lang vol. Dit is overigens precies de reden waarom een ambassadeursprogramma zo effectief kan zijn, maar daarover meer in een ander blog.

Wat wél werkt om AI-gebruik te laten beklijven

De organisaties waar AI-gebruik beklijft, hebben gemeen dat ze de training behandelen als startpunt. Wat ze daarna doen, maakt het verschil. Wat kun je als organisatie doen om AI-gebruik wel goed door te voeren? Een paar voorbeelden:

• Terugkommomenten inplannen: Twee tot vier weken na de training een korte sessie: wat heb je geprobeerd? Waar liep je tegenaan? Wat werkte verrassend goed? Die momenten doorbreken het patroon van individueel aanmodderen. Ze zorgen ook voor sociale druk in de positieve zin: als je weet dat je over twee weken moet vertellen wat je hebt gedaan, ga je het eerder proberen.
• Hapklare herhalingen aanbieden: Denk aan korte boostervideo’s, een prompt van de week, of een maandelijkse powerhour waarin één concrete use case wordt uitgediept. Het gaat om kleine, regelmatige impulsen die het geleerde in het werkgeheugen houden. Niet de hele training overdoen, maar gericht ophalen en verdiepen.
• Flexibiliteit in de nazorg: Medewerkers hebben verschillende leerstijlen en tempo’s. Sommigen hebben baat bij individuele coaching, anderen bij een online strippenkaart voor korte vragen tussendoor, en weer anderen bij een collega die ze even op weg helpt. Eén nazorgformat voor iedereen werkt zelden.
• Successen zichtbaar maken: Een concreet voorbeeld van een collega die dankzij AI twee uur per week bespaart op rapportages doet meer dan tien presentaties over de potentie van AI. Deel die verhalen in teamoverleggen, op het intranet, in nieuwsbrieven. En wees daarbij ook eerlijk over wat nog niet werkt, want dat creëert geloofwaardigheid.

De valkuil van te vroeg oordelen

Een veelgemaakte fout is om na een paar weken al conclusies te trekken: “Het wordt niet gebruikt, dus het werkt niet.” Maar gedragsverandering verloopt zelden lineair. De eerste weken na een training zijn een fase van experimenteren en zoeken. Het moment dat AI-gebruik echt een gewoonte wordt, komt pas als mensen het lang genoeg hebben volgehouden om de voordelen zelf te ervaren. En “lang genoeg” is langer dan de meeste organisaties verwachten. Dat vraagt geduld, maar óók actie. Afwachten en hopen dat het vanzelf komt is geen strategie. Bewust investeren in de borgingsfase wel. Voor veel organisaties is de borgingsfase het verschil tussen een geslaagde investering en een dure teleurstelling.

Klaar zijn voor wat nog komt

Er zit nog een breder punt achter de borgingsvraag. AI-tools ontwikkelen zich snel. De Copilot van vandaag ziet er over een jaar weer anders uit, met nieuwe functies, nieuwe mogelijkheden en nieuwe aandachtspunten rondom privacy en compliance. Dat betekent dat ‘leren werken met AI’ geen eenmalige oefening is. Het is een doorlopend proces dat je als organisatie moet inrichten. Organisaties die nu al een structuur opbouwen voor continu leren (met terugkommomenten, flexibele leerpaden en een cultuur waarin experimenteren mag) zijn niet alleen beter voorbereid op AI. Ze zijn beter voorbereid op elke technologische verandering die nog komt. En in het huidige tempo komen die veranderingen steeds sneller.

Wil je weten hoe je borging concreet inricht na een AI-training? Neem contact op, we denken graag mee over een aanpak die past bij jouw organisatie!

Marieke van der Pol
AVK AI Trainer en Consultant Digitaal Vitaal

Neem contact op