PMO-leider bespreekt hoe je voorkomt dat AI snellere chaos creëert in plaats van betere uitvoering
Ontdek hoe AI de projectuitvoering transformeert door handmatig werk te verminderen, PMO-governance te versterken en leiders te helpen sneller en beter geïnformeerde beslissingen te nemen.
Hussain Bandukwala
Oprichter en CEO van Parwaaz Consulting
Impact van AI: AI verschuift projectuitvoering van taakcoördinatie naar rollen gericht op besluitondersteuning en prioritering.
Praktische AI: Door handmatig werk rond projecten met AI te verminderen, ontstaat er meer ruimte voor strategische leiderschapsactiviteiten.
AI-integratie: Door AI in bestaande werkprocessen in te bedden, worden taken sneller uitgevoerd en wordt de efficiëntie van projectuitvoering verbeterd.
Menselijke vaardigheden: AI benadrukt het belang van menselijk inzicht, relatiebeheer en leiderschap in projecten.
Belang van governance: Gedeelde governance- en besluitvormingsstrategieën voorkomen chaos bij de integratie van AI in projectmanagement.
Hussain Bandukwala heeft meer dan 20 jaar ervaring met projectmanagement en heeft startups geleid als COO en CPO. Hij was tweemaal finalist voor de Global PMO Influencer-prijs en is instructeur bij LinkedIn Learning.
Momenteel is Hussain oprichter en CEO van Parwaaz Consulting, waar hij organisaties helpt hun uitvoering te verbeteren via sterkere PMO's, portfoliobesturing, leiderschap op het gebied van oplevering en operationele transformatie.
We spraken met hem over hoe AI de projectoplevering opnieuw vormgeeft, waarom governance belangrijker is dan ooit en wat PMO's en leiders op het gebied van oplevering moeten doen om relevant te blijven. Dit is wat hij te zeggen had.
Create a Free Account to Read More
Unlock this piece and join a community of forward-thinking leaders discovering tools, playbooks, and insights for thriving in the age of AI.
Have an account? Log In
PMO-leiderschap, uitmuntende oplevering en AI met elkaar verbinden
Ik ben de oprichter en CEO van Parwaaz Consulting, een gespecialiseerd adviesbureau dat organisaties helpt hun uitvoering te verbeteren via sterkere PMO's, portfoliobesturing, leiderschap op het gebied van oplevering en AI-implementatie. Al meer dan 20 jaar werk ik met Fortune 500-bedrijven, door private equity gesteunde ondernemingen, startups en groeiende middelgrote organisaties in verschillende sectoren, waaronder de gezondheidszorg, logistiek, financiële dienstverlening, detailhandel en technologie.
Vandaag help ik leiders de juiste initiatieven te prioriteren, de uitvoering van projecten te verbeteren, PMO-capaciteiten te versterken en activiteiten op te schalen zonder onnodige bureaucratie. Dat varieert van PMO-transformaties en portfolioprioritering tot AI-kansensprints, governance, tooladoptie en capaciteitsopbouw.
Voordat ik Parwaaz Consulting oprichtte, werkte ik in advies- en leidinggevende functies op het gebied van oplevering bij bedrijven als BearingPoint en Diamond Management & Technology Consultants. Ik ben ook medeoprichter en COO van een startup geweest, wat me een praktisch perspectief op uitvoering en groei heeft gegeven. Momenteel ben ik instructeur bij LinkedIn Learning, met wereldwijd meer dan 160.000 cursisten, en was ik tweemaal finalist voor de Global PMO Influencer-prijs. Gartner en Capterra hebben mijn thought leadership op het gebied van PMO's, oplevering en AI-implementatie uitgelicht.
Hoe AI de projectoplevering opnieuw vormgeeft
AI heeft zowel de manier waarop ik persoonlijk werk als de bredere ontwikkeling van projectoplevering ingrijpend veranderd. Een paar jaar geleden gebruikten de meeste teams AI nog experimenteel. Tegenwoordig zie ik organisaties de stap maken van nieuwsgierigheid naar operationalisering. Het gesprek gaat niet langer alleen over “Wat is AI?” Het gaat over “Waar creëert AI meetbare waarde, hoe zorgen we voor verantwoord beheer en hoe krijgen we mensen zover dat ze het gebruiken?”
In mijn eigen rol besteed ik veel minder tijd aan administratief werk en werk dat veel synthese vereist dan vroeger. Taken zoals het opstellen van eerste versies van documentatie, samenvattingen van vergaderingen, structuren voor brainstorms, concepten voor communicatie met belanghebbenden, de voorbereiding van workshops, rapportagenarratieven en het versnellen van onderzoek worden nu intensief door AI ondersteund. Dat heeft aanzienlijke efficiëntiewinst opgeleverd, vooral bij advies over PMO's, de ontwikkeling van trainingen en portfoliobeheer.
Wat nu meer van mijn aandacht vraagt, zijn de leiderschaps- en strategische activiteiten met een hogere waarde die AI niet zelfstandig kan uitvoeren. Bijvoorbeeld:
- Leiders helpen bepalen welke AI-toepassingen de moeite waard zijn om na te streven, in plaats van hypes achterna te lopen
- Governance- en toezichtmodellen ontwerpen die snelheid mogelijk maken zonder bureaucratie te creëren
- De organisatorische adoptie verbeteren en gedragsverandering stimuleren rond door AI ondersteunde werkwijzen
- PMO's omvormen van rapportagefuncties tot motoren voor besluitvorming en prioritering
- Teams helpen hun beoordelingsvermogen, communicatie, prioritering en afstemming met belanghebbenden te versterken in een door AI ondersteunde omgeving
Meer in het algemeen verandert projectoplevering zelf op een aantal belangrijke manieren. Ten eerste versnellen uitvoeringscycli omdat teams sneller resultaten kunnen produceren. Ten tweede neemt het aantal initiatieven toe omdat AI de drempel voor experimenten verlaagt. Ten derde verwachten leiders snellere besluitvorming en duidelijker zicht op het rendement op investering van uitvoeringsteams. Daardoor krijgen PMO's en leiders op het gebied van oplevering steeds meer een strategische rol rond prioritering, governance, adoptie en het realiseren van bedrijfswaarde, en niet alleen rond het volgen van projecten.
AI dwingt projectleiders ook om zich te ontwikkelen. De beste projectprofessionals van de toekomst zullen niet simpelweg coördinatoren van taken zijn. Ze zullen zich moeten ontwikkelen tot sterkere facilitators, zakelijke denkers, communicators en verandermanagers die weten hoe ze menselijk inzicht kunnen combineren met door AI ondersteunde uitvoering.
Waarom praktische AI beter werkt dan volledige automatisering bij de uitvoering
Momenteel richt ik me meer op praktische AI-toepassing en het versnellen van workflows dan op autonome orkestratie. Dat gezegd hebbende, experimenteer ik selectief op gebieden zoals het samenvatten van vergaderingen, het extraheren van actiepunten, het opstellen van conceptrapportages, workflowautomatisering en het verminderen van de coördinatielast tussen samenwerkingstools en uitvoeringssystemen. Tools zoals Make.com en AI-mogelijkheden binnen moderne PPM-platforms maken een deel hiervan steeds toegankelijker.
Ik heb gemerkt dat de grootste waarde niet noodzakelijkerwijs ligt in het vervangen van activiteiten rond projectuitvoering, maar in het verminderen van de handmatige frictie eromheen. Tegelijkertijd hebben organisaties nog steeds sterk menselijk toezicht nodig, omdat uitvoeringsomgevingen vandaag de dag te veel nuance, prioritering, stakeholdermanagement en contextueel beoordelingsvermogen omvatten om ze effectief volledig te automatiseren.
Hoe AI-integratie dagelijkse projectworkflows versnelt
Ik begeleidde een sprint rond kansen voor AI op het werk, waarin we teams hielpen hun dagelijkse verantwoordelijkheden te koppelen aan praktische door AI ondersteunde workflows. In plaats van theoretisch over AI te praten, richtten we ons op echte taken die mensen al uitvoerden en brachten we in kaart waar AI frictie kon verminderen.
We hielpen consultants bijvoorbeeld om AI te gebruiken voor het samenvatten van uitgebreide RFP's, het extraheren van risico's en op te leveren resultaten, het genereren van briefingpresentaties die klaar zijn voor het leiderschap, het opstellen van stakeholdercommunicatie en het organiseren van opvolgtaken in tools zoals Word, PowerPoint, Outlook, Teams en Planner.
Teams gingen AI minder zien als een “chatbot” en meer als een workflowversneller die in dagelijkse workflows is ingebed.
Waarom mensen zich moeten richten op relaties en beoordelingsvermogen
AI kan uitvoeringswerk het best ondersteunen wanneer dat repetitief is en veel coördinatie en synthese vereist.
Bijvoorbeeld:
- Statusrapportage en samenvattingen voor het management
- Vergadernotities, actiepunten en het bijhouden van opvolging
- Eerste projectplannen, RAID-logboeken en conceptdocumentatie
- Portfolioanalyse en ondersteuning bij prioritering
- Zichtbaarheid van middelen en capaciteit
- Workflowautomatisering tussen verschillende tools
- Kennis ophalen en inzichten over verschillende projecten heen
Organisaties implementeren dit met tools zoals Microsoft Copilot, ChatGPT, AI-ondersteunde PPM-platforms, tools voor workflowautomatisering en integraties die aan bestaande uitvoerings-ecosystemen worden toegevoegd, in plaats van met grootschalige zelfstandige AI-programma's. Vaak komen de grootste verbeteringen voort uit relatief eenvoudig te implementeren toepassingen die grote teams elke week veel tijd besparen.
Gebieden die echter nog steeds een menselijke benadering vereisen, zijn werkzaamheden waarvoor veel beoordelingsvermogen en relatiebeheer nodig zijn. Hieronder vallen:
- Stakeholdermanagement op directieniveau
- Omgaan met organisatiepolitiek
- Conflictoplossing
- Gesprekken over afwegingen bij prioritering
- Verandering leiden en draagvlak creëren
- Teams begeleiden bij onduidelijkheid
- Beslissingen nemen met onvolledige informatie
AI kan deze gebieden ondersteunen met inzichten en structuur, maar kan vertrouwen, invloed, leiderschappelijke aanwezigheid of contextueel beoordelingsvermogen nog steeds niet vervangen. Ik stel zelfs dat deze menselijke vaardigheden nog belangrijker worden naarmate AI meer van de administratieve kant van de uitvoering automatiseert.
Hoe AI gesprekken over leiderschap naar een hoger niveau tilt
Wanneer AI op de juiste manier wordt gebruikt, kan het ook de kwaliteit van leiderschapsgesprekken verbeteren.
Teams kunnen projectupdates, risico’s, vergadernotities en feedback van belanghebbenden nu bijvoorbeeld snel samenvoegen tot beknopte samenvattingen, in plaats van uren te besteden aan het handmatig voorbereiden van statusrapporten. Hierdoor kunnen leiders en PMO’s meer tijd besteden aan het bespreken van afwegingen, prioriteiten, afhankelijkheden en bedrijfsimpact, in plaats van alleen informatie te verzamelen.
Gesprekken verschuiven van “Wat is de status?” naar “Welke beslissing moeten we nemen en wat zijn de gevolgen verderop in de keten?” Dit heeft de manier waarop gesprekken over de uitvoering plaatsvinden aanzienlijk veranderd.
Gesprekken verschuiven van “Wat is de status?” naar “Welke beslissing moeten we nemen en wat zijn de gevolgen verderop in de keten?”
Een praktijkvoorbeeld van complexiteit in AI
Hier volgt een voorbeeld van de complexiteit die kan ontstaan bij het implementeren van AI op de werkplek. Deze organisatie had grote belangstelling voor AI, maar worstelde, net als veel andere bedrijven, met drie problemen die zich tegelijkertijd voordeden:
- Te veel losgekoppelde ideeën
- Geen consistent model voor intake of prioritering
- Teams die onafhankelijk experimenteerden zonder governance of meetbare resultaten
Dit bracht het risico met zich mee van versnipperde pilots, dubbel werk en toenemende scepsis bij het leiderschap, omdat niemand de waarde duidelijk kon verwoorden. We benaderden dit zowel als een uitdaging op het gebied van uitvoering als van het operationele model, en niet alleen als een technologische oefening.
Eerst ontwikkelden we een lichtgewicht sprintproces voor AI-kansen. We organiseerden gestructureerde werksessies met verschillende functies om knelpunten, repetitieve werkprocessen, knelpunten in rapportages, hiaten in de coördinatie en frictie in de besluitvorming te identificeren. In plaats van te vragen “Waar kunnen we AI gebruiken?”, vroegen we teams:
- Waar verliezen mensen elke week tijd?
- Waar is het werk zeer repetitief?
- Waar worden vertragingen veroorzaakt door handmatige coördinatie of het verzamelen van informatie?
- Waar wachten leiders te lang op inzichten of zichtbaarheid van de status?
Vervolgens creëerden we een gestandaardiseerd intake- en beoordelingsproces om AI-initiatieven samen met niet-AI-initiatieven te evalueren, zodat ze geen afzonderlijke innovatieprojecten zouden worden.
Voor de hulpmiddelen hielden we de inrichting bewust praktisch en lichtgewicht:
- Microsoft Copilot en ChatGPT voor het versnellen van werkprocessen en het samenvoegen van content
- Bestaande samenwerkingstools zoals Microsoft Teams voor werksessies en prioriteringssessies
- Gestructureerde intakeformulieren en beoordelingsbladen
- Eenvoudige dashboards en trackers voor prioritering
- PMO-governancecontrolepunten die werden ingebed in bestaande portfoliobeoordelingen, in plaats van parallelle governancestructuren te creëren
Een belangrijke les was dat de complexiteit niet voortkwam uit de AI-hulpmiddelen zelf, maar uit coördinatie, eigenaarschap, verwachtingen en adoptie.
Een lastig onderdeel van de opdracht was dat veel leiders aanvankelijk de gereedheid voor AI overschatten. Teams wilden geavanceerde automatisering, maar hun onderliggende processen waren nog inconsistent of niet gedocumenteerd. In verschillende gevallen zetten we de gesprekken over AI tijdelijk stop om eerst werkprocessen te stabiliseren, het eigenaarschap te verduidelijken of de datakwaliteit te verbeteren. Dit was een van de belangrijkste succesfactoren. We benaderden gereedheid voor AI als een gesprek over operationele volwassenheid, en niet alleen als een technologische implementatie.
We introduceerden ook een lichtgewicht governance- en toezichtmodel met duidelijke intakecontrolepunten, beslissingsbevoegdheden, escalatieroutes en verantwoordelijkheid per rol. Het doel was om snelheid mogelijk te maken zonder bureaucratie te creëren.
Het aanvankelijke sprint- en prioriteringswerk nam enkele weken in beslag, gevolgd door gefaseerde ondersteuning bij de invoering en adoptie. De grootste inspanning zat niet in de technische configuratie, maar in het op één lijn brengen van belanghebbenden, het faciliteren van verandering en het helpen van teams bij het herontwerpen van de manier waarop het werk verliep.
De resultaten waren betekenisvol:
- Het leiderschap kreeg een veel duidelijker beeld van waar AI in de praktijk waarde kan creëren.
- Teams gingen van willekeurig experimenteren naar gestructureerde uitvoering.
- We identificeerden verschillende toepassingen die met weinig inspanning konden worden gerealiseerd en die de handmatige administratieve inspanningen en rapportagelast verminderden.
- Gesprekken over AI werden gekoppeld aan meetbare bedrijfsresultaten in plaats van aan hype.
- Het PMO ontwikkelde zich tot een functie voor coördinatie, prioritering en governance van AI-ondersteunde uitvoering.
Het interessantst was dat de organisaties die succesvol waren niet per se technisch het verst gevorderd waren. Ze combineerden praktische governance, operationele discipline en sterk veranderkundig leiderschap met AI-ondersteunde uitvoering.
Hoe bouw je een AI-ondersteunde uitvoeringsstack?
Mijn technologiestack voor uitvoering heeft zich de afgelopen 6–12 maanden aanzienlijk ontwikkeld, nu AI is verschoven van experimenteren naar dagelijkse ondersteuning van de uitvoering.
De AI-tools die ik vandaag het meest actief gebruik, zijn onder andere:
- OpenAI ChatGPT voor synthese, communicatie met leidinggevenden, verfijning van workshops, het bedenken van raamwerken, ondersteuning bij prioritering en gestructureerd denken
- Anthropic Claude voor analyses in langere vorm, verfijning van teksten en diepere contextuele redeneringen
- Gamma voor het snel opbouwen van presentatiestructuren, visuele verhalen en concepten die klaar zijn voor leidinggevenden
- Canva voor visuele communicatie, trainingsmateriaal, diagrammen en lichtgewicht contentontwerp
De grootste impact van deze tools zit in snelheid, synthese en het versnellen van eerste concepten. Ze verminderen de administratieve en opmaaklast aanzienlijk, waardoor meer tijd ontstaat voor strategisch denken, het betrekken van belanghebbenden, prioritering en besluitvorming.
Waarom AI moet worden ingebed in de huidige werkstack van een team
Wat momenteel verrassend wordt onderschat, is niet één AI-tool, maar de directe integratie van AI in de dagelijkse werkstack die mensen al gebruiken — vooral binnen het Microsoft-ecosysteem.
Voor veel teams ontstaat tijdwinst in real time door kleine workflowversnellingen die zich de hele dag doorlopend voordoen. Daaronder vallen het samenvatten van Teams-vergaderingen, het opstellen van vervolg-e-mails in Outlook, het extraheren van actiepunten, het genereren van eerste concepten in Word, het maken van presentatie-indelingen in PowerPoint en het organiseren van taken in Planner zonder voortdurend van context te hoeven wisselen.
Afzonderlijk leveren deze handelingen misschien telkens maar een paar minuten tijdwinst op. Maar voor uitvoeringsteams die de hele dag, elke dag, actief zijn, is het cumulatieve effect aanzienlijk. Ik zie dat teams de administratieve overhead verminderen, responstijden verbeteren en meer tijd verschuiven van coördinatiewerk naar daadwerkelijke besluitvorming en uitvoering.
De grootste impact ontstaat ook wanneer organisaties AI niet langer behandelen als een afzonderlijke bestemming, maar deze op natuurlijke wijze integreren in bestaande workflows waar mensen al vertrouwd mee zijn.
Hoe AI-ondersteunde PPM-platforms projectmanagement veranderen
Ik zie dat organisaties afstand nemen van sterk procesgestuurd projectmanagement en overstappen op lichtere, adaptievere uitvoeringssystemen die gericht zijn op zichtbaarheid, prioritering, snellere besluitvorming en AI-ondersteunde uitvoering.
In de praktijk betekent dat minder tijd besteden aan het handmatig samenstellen van rapporten en het najagen van updates, en meer tijd besteden aan het rechtstreeks in real time werken met uitvoeringsgegevens via AI-ondersteunde tools.
Met nieuwere AI-ondersteunde PPM-platforms zoals Celoxis kunnen leidinggevenden bijvoorbeeld nu prompts in natuurlijke taal gebruiken om snel inzichten naar boven te halen waarvoor eerder veel handmatige analyse nodig was. In plaats van dashboards en spreadsheets door te spitten, kan iemand de dag beginnen met de vraag:
- “Over welke drie projecten zou ik me vandaag de meeste zorgen moeten maken?”
- “Welke risico’s veroorzaken vertraging in de planning?”
- “Welke initiatieven hebben een te hoge capaciteitsbelasting?”
- “Welke corrigerende maatregelen zouden we moeten overwegen?”
Binnen enkele minuten kan het platform probleemgebieden identificeren, onderliggende kwesties samenvatten, acties aanbevelen en teams helpen rechtstreeks over te gaan naar besluitvorming en uitvoering.
Die verschuiving verandert projectoplevering van een grotendeels administratieve exercitie in een veel dynamischere, inzichtgedreven en actiegerichte omgeving.
Hoe AI de belangrijkste rituelen rond projectoplevering opnieuw definieert
Ik zie een grote verschuiving in de rituelen rond oplevering: ze draaien nu minder om het ‘creëren van artefacten’ en meer om het versnellen van beslissingen.
Zo bestonden discussies over de scope vroeger uit lange workshops over vereisten, gevolgd door dagen of weken waarin de handmatige documentatie verder werd verfijnd. Nu kan AI discussies snel samenvatten, conceptvereisten genereren, onduidelijkheden aan het licht brengen en zelfs tegenstrijdige aannames vrijwel in realtime identificeren. Daardoor besteden teams minder energie aan het documenteren van wat er is gezegd en meer energie aan de vraag of het werk strategisch gezien zinvol is.
Ook het uitvoeringsmanagement wordt veel meer gebaseerd op gesprekken en inzichten. In plaats van dat projectmanagers handmatig statusinformatie verzamelen vóór een stuurgroepvergadering, communiceren leiders steeds vaker in natuurlijke taal met opleveringssystemen om direct risico’s, afhankelijkheden, vertragingen of knelpunten in de personeelsbezetting te identificeren. Daardoor verandert de rol van leiderschap rond oplevering van ‘informatie verzamelen’ in ‘besluitvorming faciliteren’.
Teams besteden minder energie aan het documenteren van wat er is gezegd en meer energie aan de vraag of het werk strategisch gezien zinvol is…Daardoor verandert de rol van leiderschap rond oplevering van ‘informatie verzamelen’ in ‘besluitvorming faciliteren’.
Ik zie ook dat validatierituelen zich ontwikkelen. Teams valideren niet langer alleen of vereisten zijn voltooid. Ze valideren steeds vaker of door AI gegenereerde resultaten accuraat, onbevooroordeeld, volledig en contextueel passend zijn. Kwaliteitsborging breidt zich uit van systemen naar het oordeel zelf.
De rituelen verdwijnen niet. Ze verschuiven naar een hoger niveau, richting afstemming, prioritering, interpretatie en de kwaliteit van besluitvorming.
Waarom gedeeld AI-beheer chaotische uitvoering voorkomt
Een vraag die ik vaker zou willen horen, is: ‘Hoe voorkomen we dat AI sneller chaos creëert in plaats van tot betere uitvoering te leiden?’
Organisaties moeten veel meer tijd besteden aan het definiëren van beslissingsbevoegdheden, eigenaarschap, prioriteringsregels en succesmetrics voordat ze AI op grote schaal inzetten. Op dit moment zijn veel teams bezig met het optimaliseren van individuele productiviteit zonder voldoende aandacht te besteden aan coördinatie binnen de organisatie.
Als elke afdeling zelfstandig AI gaat inzetten met verschillende workflows, prompts, beheermodellen en prioriteiten, lopen organisaties het risico dat ze gefragmenteerde uitvoering creëren, maar dan op veel hogere snelheid.
De bedrijven die succesvol zijn, zullen waarschijnlijk gedeelde operationele principes opstellen voor de manier waarop ze AI binnen de organisatie introduceren, beheren, meten en integreren, en niet alleen voor de manier waarop afzonderlijke teams tools gebruiken.
Eerlijk gezegd is dit een van de redenen waarom de rol van CAIO (Chief AI Officer) de komende jaren veel algemener kan worden: organisaties hebben iemand nodig die niet alleen verantwoordelijk is voor beslissingen over AI-technologie, maar ook voor organisatiebrede orkestratie, prioritering, governance en adoptie.
Hoe AI de toekomst van PMO’s verandert
Binnen vijf jaar zullen veel PMO’s zich ontwikkelen tot functies voor organisatiebrede AI-transformatie en orkestratie, of irrelevant worden.
AI zal traditioneel projectmanagementwerk, waaronder statusrapportage, handmatige coördinatie, updates, RAID-beheer en administratieve tracking, in hoge mate automatiseren en rechtstreeks integreren in operationele workflows en samenwerkingstools.
De PMO’s die overleven, zullen verschuiven van het beheren van projecten naar het beheren van organisatiebrede prioritering, AI-uitvoering, governance en organisatorische afstemming. Ze helpen AI-kansen identificeren en prioriteren, stimuleren adoptie binnen functies zoals Finance, HR, Legal en Operations, en helpen organisaties de overstap te maken naar AI-gerichte operationele modellen.
Het grootste risico is niet een gebrek aan AI-adoptie. Het is dat organisaties chaos sneller automatiseren dan ze duidelijkheid, leiderschap en besluitvorming verbeteren.
Waarom leiders AI als een operationele verschuiving moeten zien
Beschouw AI niet als een zijproject of een technologie-initiatief dat alleen door IT wordt beheerd. Beschouw het als een operationele en leiderschapsverandering.
Mijn advies is:
- Begin klein, maar begin nu.
- Richt je op praktische knelpunten in werkprocessen, niet op hype.
- Verwerk AI-gewoonten in het dagelijkse werk in plaats van mensen van de ene op de andere dag tot een enorme transformatie te dwingen.
- Versterk beoordelingsvermogen, communicatie, prioritering en leiderschap richting belanghebbenden, want deze vaardigheden worden waardevoller, niet minder waardevol.
- Automatiseer niet blindelings gebrekkige processen.
- Leer genoeg over AI om vol vertrouwen het gesprek te leiden, ook als je niet diepgaand technisch onderlegd bent.
Onderschat vooral niet hoe snel de verwachtingen veranderen. De deliveryleiders die leren hoe ze AI-versnelling kunnen combineren met sterk menselijk leiderschap, hebben de komende jaren een groot voordeel.
Volg hem
Blijf op de hoogte van het werk van Hussain via LinkedIn of abonneer je op The PMO Playbook. Bekijk ook Parwaaz Consulting.
Er volgen nog meer interviews met experts op The Digital Project Manager!
