De AI-vaardigheden die je carrière toekomstbestendig maken

Lees het transcript:

We proberen onze podcasts te transcriberen met behulp van een softwareprogramma. Vergeef ons eventuele typefouten, want de bot heeft niet altijd 100% gelijk.

Kelsey Alpaio: Hoi! Ik ben Kelsey. En welkom terug bij De Retro op de podcast van The Digital Project Manager—waar we ons verdiepen in lessen uit het verleden, trends voor de toekomst en wat die betekenen voor je carrière. Vandaag duiken we dus in een onderwerp dat op dit moment vrijwel onmogelijk te negeren is, en dat je eigenlijk echt niet zou moeten negeren—hoe AI de toekomst van projectmanagement zal beïnvloeden.

Op dit moment hebben we allemaal gehoord over de verschillende tools, over alle toepassingen van AI die je tijd kunnen besparen en die vervelende taken van je bord kunnen halen. Maar hoeveel heb je nagedacht over de manier waarop AI opnieuw vorm zal geven aan wat het daadwerkelijk betekent om projectmanager te zijn—en welke vaardigheden je nu zou moeten ontwikkelen om ervoor te zorgen dat je in dit vakgebied een lange en succesvolle carrière tegemoet gaat?

Dat is waar we ons vandaag mee bezighouden, en we hebben een geweldige gast die ons daarbij kan helpen—Oliver Yarbrough. Oliver is de oprichter van Not Your Father's AI, dat volledig gericht is op het helpen van mensen bij het toepassen van AI in hun werk en bedrijven. Hij is ook docent bij LinkedIn Learning, met een populaire cursus over kunstmatige intelligentie voor projectmanagers, en hij is al lange tijd trainer in projectmanagement.

Oliver, welkom bij de show!

Oliver Yarbrough: Bedankt. Fijn om hier te zijn.

Kelsey Alpaio: Oliver, vertel ons iets meer over jezelf en het werk dat je doet.

Oliver Yarbrough: Ik ben in de eerste plaats trainer in projectmanagement, en in de afgelopen acht jaar ben ik specifiek gaan praten over kunstmatige intelligentie in relatie tot projectmanagement.

De afgelopen paar jaar ben ik bezig met iets dat Not Your Father's AI heet, waarmee ik mensen help om de praktische toepassingen van kunstmatige intelligentie te begrijpen. Niet alleen voor projectmanagement, maar ook voor andere gebieden. Voor ons gesprek gaat het natuurlijk vooral over projectmanagement.

Kelsey Alpaio: Geweldig. Laten we er meteen induiken en het hebben over de manier waarop AI de rol van projectmanagement al begint te veranderen. Welke grote verschuivingen zie je nu al?

Oliver Yarbrough: Ik zie dat mensen wat ze dagelijks doen op kleine schaal beginnen toe te passen. Natuurlijk zijn er ook mensen die AI op veel grotere schaal gebruiken, en daar zullen we het ook over hebben.

Maar in essentie gaat het erom uit te zoeken wat je doet en vervolgens te bepalen hoe je inefficiënties daaruit kunt halen door hopelijk verschillende aspecten van kunstmatige intelligentie en automatisering toe te passen. Dat zijn enkele van de basisgebieden die ik zie. Daarnaast zie ik dat mensen AI gebruiken om hen te helpen beter te schrijven.

Veel mensen zijn goede schrijvers, maar sommigen van ons willen hun teksten verbeteren of in ieder geval niet met een lege pagina beginnen. Het maakt niet uit of het om een presentatie of een e-mail gaat: je hoeft eigenlijk nooit meer met een lege pagina te beginnen. Dat zijn dus enkele van de basisgebieden die ik zie.

Kelsey Alpaio: En hoe denk je dat AI de komende vijf jaar invloed zal blijven hebben? Hoe zal de rol van de projectmanager er werkelijk uitzien naarmate AI steeds meer zijn stempel op dit beroep drukt?

Oliver Yarbrough: Dat is een heel goede vraag. Vanmorgen had ik letterlijk een gesprek met een ander bedrijf. Waar ik denk dat dit naartoe evolueert, is—anders dan sommige mensen die allerlei angst aanjagen—niet dat de rol van projectmanagement volledig zal verdwijnen.

Wat er zal gebeuren, is dat de mensen die AI omarmen en het echt leren kennen min of meer operators zullen worden. Zij zullen degenen zijn die aansturen, trainen en opnieuw inrichten. En letterlijk—ik heb het niet over volgende week, maar mogelijk in de komende twee, drie, vier of vijf jaar—zullen zij een groep digitale belanghebbenden en/of medewerkers en/of coördinatoren managen.

Veel hiervan betekent dus dat projectmanagers meer operators zullen worden. Dat is wat ik bedoel. Je zult projectmanagement moeten begrijpen, maar ook moeten begrijpen hoe je leidinggeeft. En dit wordt een compleet nieuw vakgebied: leidinggeven aan digitale agenten, net zoals aan mensen.

In sommige omgevingen zal het meer een hybride omgeving worden, waarin menselijke coördinatoren onder een projectmanager of een andere nieuwe functietitel werken. En daarnaast zal er ook een digitale agent zijn. Dat noem ik meer een hybride omgeving.

Kelsey Alpaio: Echt interessant.

Ik wil wat dieper ingaan op de vaardigheden die projectmanagers nu zouden moeten ontwikkelen om zich daarop voor te bereiden. Om te beginnen: hoe zouden projectmanagers dagelijks over AI moeten nadenken? Welke instelling zouden ze moeten hebben ten aanzien van het gebruik van AI in hun huidige rol, zodat ze zich op die toekomst kunnen voorbereiden?

Oliver Yarbrough: Volgens mij komt het uiteindelijk neer op drie kerngebieden. Ik zeg niet dat dit de enige gebieden zijn. We hebben allemaal gehoord over soft skills en al die andere dingen, en die zijn heel belangrijk. In dit nieuwe tijdperk komt het volgens mij echt neer op drie kerngebieden. Nummer één is projectmanagement. Je moet je vak kennen.

Je moet projectmanagement kennen. Het is moeilijk om mensen of agenten te beoordelen als je projectmanagement niet begrijpt. Dat is dus nummer één. Nummer twee is inzicht in kunstmatige intelligentie. Ik zeg niet dat je Python moet leren of moet kunnen programmeren, maar je moet begrijpen hoe deze LLM's denken.

En dat is niet supertechnisch. Nogmaals: ik zeg niet dat je moet leren programmeren, maar begrijp hoe het denkt. En nummer drie, iets dat niet bij veel mensen op de radar staat maar volgens mij net zo belangrijk is, is inzicht in procesoptimalisatie.

Hoe optimaliseer je een proces? Waarom zeg ik dat? Omdat je, om het meeste uit AI te halen, moet uitzoeken hoe je inefficiënties uit je processen haalt. Op een basisniveau betekent dat bijvoorbeeld: stel dat je in een bepaalde week honderd taken uitvoert. Dan moet je bepalen welke van die honderd taken door een mens moeten worden uitgevoerd.

En van de taken die door een mens moeten worden uitgevoerd: welke moet ik zelf doen en welke kan ik delegeren? En van de andere taken die niet door een mens hoeven te worden uitgevoerd: welke kunnen door AI worden gedaan? De derde categorie is natuurlijk: welke taken zouden helemaal niet moeten worden uitgevoerd? De combinatie van die drie—taken elimineren die niet nodig zijn en taken uitbesteden aan AI of aan andere mensen.

Wat er daarna voor mij als projectmanager overblijft, zijn uiteindelijk de taken die ik aan niemand anders en niets anders kan uitbesteden. Daar zou ik mijn aandacht in de toekomst echt op richten.

Kelsey Alpaio: Duidelijk. Kun je iets vertellen over het proces om die vaardigheden nu voor de toekomst te ontwikkelen? Zijn er specifieke AI-vaardigheden waarop projectmanagers zich volledig zouden moeten richten, en welke zaken zullen in de nabije toekomst echte struikelblokken worden als je ze niet beheerst? Gaat het om het schrijven van prompts of om iets anders? Laten we daar wat dieper op ingaan.

Oliver Yarbrough: Oké. We hebben het over wat we doorgaans AI noemen—wat de meeste mensen AI noemen. Ik heb een concept waar ik al lange tijd over praat: projectbelanghebbenden en AI-belanghebbenden. Als we AI behandelen alsof het een belanghebbende is, alsof het iedere andere belanghebbende is, en je bijvoorbeeld over een RACI-diagram praat, dan is AI in feite een belanghebbende op je projecten.

Net als bij iedere andere belanghebbende moet je weten hoe je ermee omgaat en hoe je ermee communiceert. Het gaat er dus om uit te zoeken wat die agent of AI-bot nodig heeft om jou optimale antwoorden te geven. Hoe communiceren we met AI?

Op basisniveau is dat promptengineering. De functietitel promptengineer verdwijnt misschien, maar de behoefte om goede prompts te schrijven verdwijnt niet. Het gaat er in essentie om dat je weet hoe je je bot benadert. Ik zou dus zeggen dat promptengineering heel belangrijk is: min of meer weten hoe je een goede prompt schrijft. En er zijn verschillende niveaus, toch?

Zoals ik eerder zei, moet je weten hoe je een proces optimaliseert. Leer bijvoorbeeld iets over Six Sigma. Volg lessen of cursussen die je helpen een proces te stroomlijnen en allerlei soorten inefficiënties eruit te halen. En als derde niveau zou ik zeker een vorm van soft skills noemen: weten hoe je moet onderhandelen, weten hoe je dingen moet inkopen en allerlei andere zaken die aanvullen wat je AI-agent niet kan doen of misschien niet zo goed kan doen als je zou willen. Alles waarbij menselijke betrokkenheid nodig is. Waarom? Omdat je daarmee aanvult wat AI doet. Je voegt daadwerkelijk op een andere manier waarde toe. Je voegt waarde toe aan wat AI al doet.

Daar zou ik meer tijd aan besteden.

Kelsey Alpaio: Dat is geweldig. Ik wil hier een soort 101-, 201- en 301-indeling maken voor mensen die zich afvragen waar ze moeten beginnen en hoe ze zich verder kunnen ontwikkelen. Op 101-niveau: voor iemand die nog nieuw is met AI of het misschien probeert en denkt: tja, wat is je advies om te beginnen met het ontwikkelen van deze vaardigheden?

Oliver Yarbrough: Dat is een geweldige vraag, omdat zoveel mensen overweldigd raken. Ze beginnen en denken: ik moet projectcharters gaan maken, ik moet sprintplanning gaan doen en nog veel meer. Begin met iets eenvoudigs. Begin met de vraag: hoe kan ik het notuleren van vergaderingen stroomlijnen en automatiseren? Hoe kan ik een presentatie maken die ik vervolgens aan mijn team kan geven?

Waarom zeg ik dat? Omdat je hiermee, ook al zijn dit misschien niet de technische aspecten van projectmanagement, een snelle winst behaalt. Je ervaart meteen tijdsbesparing. In het begin gaat het om tijd besparen. Ik kan hier dus zitten en vergadernotulen maken, of een uur besteden aan het maken van een PowerPointpresentatie, maar ik kan ook een prompt schrijven, een of twee documenten uploaden en binnen vijf minuten of minder een presentatie hebben.

Misschien moet ik die natuurlijk nog wat aanpassen, maar ik begin niet vanaf nul. Ik kan bijvoorbeeld vergadernotulen maken. Vervolgens kan ik die notulen—als ik niet meteen volledige automatisering wil gebruiken—in een chatbot laden en laten samenvatten. Daarna kan ik de samenvatting versturen.

Dat is zonder automatisering. Met automatisering wordt het nog veel beter.

Kelsey Alpaio: Ja, dat voelt inderdaad als een geweldige eerste stap. En op 201-niveau, wanneer je het gevoel hebt dat je het onder de knie hebt, je het al een tijdje dagelijks gebruikt en je een routine hebt gevonden: wat is dan de volgende stap? Welke verrassende toepassing heb je misschien nog niet overwogen?

Hoe kun je je vaardigheden verder ontwikkelen dan de basis en jezelf echt toekomstbestendig maken?

Oliver Yarbrough: Op 201-niveau neem ik het verder vanuit de basis waar ik het net over had. Nu gaan we bijvoorbeeld onze eigen aangepaste GPT bouwen. Daarvoor heb je een betaald account nodig, en elk type LLM heeft zijn eigen versie hiervan.

ChatGPT en Google hebben er een, en andere aanbieders hebben weer andere versies. Wat ik nu wil doen, is in een betaald account—bijvoorbeeld een ChatGPT Teams-account. Dat is standaard inbegrepen, toch? Je hoeft je dan geen zorgen te maken dat je gegevens met de buitenwereld worden gedeeld. Maar als we een normaal account van 20 dollar per maand gebruiken, moet je aangeven dat je gegevens niet gedeeld mogen worden.

Ik zeg dit zodat je je comfortabel voelt bij het uploaden van je persoonlijke informatie. We kunnen een GPT trainen met onze specifieke informatie. En hier hebben veel mensen moeite mee: ze proberen één GPT alles te laten doen. Ze laden er vijftig documenten in en laten hem vervolgens alles doen.

Nee. Wat ik mensen wil aanraden, is om een GPT te trainen voor één specifieke taak en die taak heel goed te laten uitvoeren. Stel bijvoorbeeld dat je wilt dat hij projectcharters maakt. Het enige wat hij doet, is projectcharters maken. Hij doet niet elke afzonderlijke taak. Ik laad hem met voorbeelden van goede projectcharters en andere informatie die ik nodig heb.

Daarna geef ik instructies, bijvoorbeeld: je bent een projectmanager die werkt voor bedrijf X, Y, Z, met vijftien jaar ervaring, plus andere details. De reden dat ik dat in de instructies zet, is dat ik het niet iedere keer opnieuw hoef te typen. Wanneer ik vervolgens een prompt schrijf voor een nieuw charter, hoef ik alleen maar te zeggen: schrijf een charter voor X, Y, Z.

Als het goed is afgestemd, wordt het behoorlijk goed. Dat zou volgens mij de eenvoudigste en waarschijnlijk beste manier zijn om op 201-niveau te beginnen.

Kelsey Alpaio: Dat is geweldig. Ja.

En op 301-niveau—we hebben het dan in feite over deskundige gebruikers—op welke vaardigheden en tools moet je je dan richten? Hoe ziet de ultieme projectmanager die AI gebruikt eruit?

Oliver Yarbrough: Ik zou zeggen dat je nu in automatisering terechtkomt. Op dit niveau ga je aan de slag met intelligente automatisering. Je gebruikt dan niet alleen een chatbot, maar koppelt chatbots aan elkaar en gebruikt software zoals Make.com.

Make.com, Zapier: dit zijn tools die integraties mogelijk maken. Ze zorgen ervoor dat je informatie uit het ene softwareprogramma kunt ophalen en naar een ander programma kunt brengen. Stel bijvoorbeeld dat je projectmanagementsoftware gebruikt, zoals ClickUp.

Je kunt bijvoorbeeld Airtable of een Google Sheet gebruiken als een soort database. Je haalt informatie uit ClickUp naar Airtable. Vervolgens neem je die informatie uit Airtable, laat je die bijvoorbeeld door ChatGPT verwerken, breng je het resultaat terug naar Airtable en zet je het vervolgens om in een dashboard of iets dergelijks.

Hierbij ga ik er natuurlijk wel van uit dat je niet de AI gebruikt die al in verschillende softwareprogramma's is ingebouwd en die veel van deze dingen misschien al kan doen. Een reden om toch een eigen database te gebruiken, is dat je een kopie ervan in je eigen omgeving wilt bewaren en er buiten het beheer van één of twee projecten misschien andere dingen mee wilt doen. Om je vraag kort te beantwoorden: het gaat om intelligente automatisering.

Kelsey Alpaio: Geweldig. Je noemde dit al een beetje bij een aantal van die fasen, maar een uitdaging die ik vaak hoor, is dat projectmanagers zeggen: ik ben heel enthousiast over het gebruik van AI en ik wil het echt vaker inzetten voor mijn werk, maar mijn organisatie is nog niet zover.

Ze zijn er huiverig voor. Ze weten niet zeker wat de gevolgen voor de beveiliging zijn. Welk advies heb je voor iemand in die situatie die deze vaardigheden wil ontwikkelen, maar wordt beperkt door zijn organisatie of door de toegang tot tools?

Oliver Yarbrough: Ik zou mensen aanmoedigen om, wanneer ze weerstand of een uitdaging tegenkomen—ik heb dat ook meegemaakt toen ik in het Amerikaanse bedrijfsleven werkte—te beseffen dat je in elke baan met weerstand te maken krijgt.

Het eerste wat ik mezelf afvraag, is: waarom krijg ik weerstand? Wat is de onderliggende oorzaak? Wat stuurt dit aan? Wat is hier de angstfactor? Zonder te begrijpen wat de angstfactor is of wat dit veroorzaakt, is het moeilijk om met een reden te komen.

Als we er bijvoorbeeld achter komen dat ze vooral een privacyprobleem benoemen, kan ik daarop ingaan. Ik kan uitleggen dat wanneer je bijvoorbeeld Microsoft 365 gebruikt, daar privacy ingebouwd is. De informatie wordt niet gebruikt om een grotere dataset te trainen. Als we Microsoft-producten al gebruiken, is het dus minder moeilijk om mensen te overtuigen. Als we ChatGPT gebruiken, kunnen we een betaald account of een Teams-account nemen.

Als we bijvoorbeeld een Teams-account in ChatGPT gebruiken, is privacy standaard geregeld. Informatie wordt niet gedeeld met de grotere dataset. Als privacy de belangrijkste reden is om AI niet te gebruiken, neemt een deel van die angst daardoor weg. Als het simpelweg de angst is dat AI onze banen zal afpakken, zijn er ook andere manieren om dat aan te pakken.

Zoals ik eerder zei: laat zien hoe mensen tijd kunnen besparen. Laat zien dat AI hun banen niet noodzakelijkerwijs zal afpakken, maar vooral zal versterken wat ze al doen. Na verloop van tijd kunnen we hopelijk die angst en terughoudendheid geleidelijk verminderen en ervoor zorgen dat mensen uiteindelijk vooruitgaan.

Kelsey Alpaio: Ja, dat is geweldig advies. Ik heb inderdaad het gevoel dat die angst—de angst dat AI je baan zal afpakken—een van de uitdagingen is waar sommige mensen tegenaan lopen.

Ik vraag me af of je nog andere veelvoorkomende valkuilen ziet waar projectmanagers in terechtkomen wanneer ze deze vaardigheden beginnen te ontwikkelen. Zijn er vormen van verkeerd of overmatig gebruik, slechte gewoonten of denkwijzen die ze moeten overwinnen? Kunnen we daar iets meer over praten?

Oliver Yarbrough: Ja, ik zou hier dagen over kunnen praten. Een aantal dingen die bij me opkomen, zijn dat mensen te zwaar leunen op de output die ze krijgen. AI is niet perfect. Mensen zijn niet perfect. Als mensen niet perfect zijn, zijn de dingen die we programmeren ook niet perfect. Waarom zeg ik dat?

Misschien heb je de term hallucinaties gehoord. AI heeft soms de neiging te hallucineren, dingen te verzinnen en je een goed gevoel te geven. Het wil je geen slecht gevoel geven. Als het geen antwoord heeft, geeft het je soms gewoon wat het denkt dat je wilt horen. Daarom is het belangrijk om in je prompts toestemming te geven om niet alles goed te hebben.

Zeg letterlijk in je prompt: geef me een antwoord op X, Y, Z. Maar als je het antwoord niet weet, zeg dan dat je het niet weet. Hallucineer niet. Verzin niets. Zeg dat expliciet. Dat is dus iets wat je zeker niet over het hoofd mag zien. Je moet je projectmanagementvaardigheden ook blijven verbeteren.

Ik kan dit niet genoeg benadrukken. Of het nu om traditionele, hybride, agile of welke methodologie dan ook gaat: je moet daarin goed thuis zijn. Dit is vooral belangrijk voor mensen die vanuit een ander gebied overstappen naar projectmanagement of net van de universiteit komen.

Je moet echt een certificering halen en de verschillende aspecten van projectmanagement goed leren. Dat maakt je uiteindelijk tot een betere operator wanneer je later je digitale personeelsbestand gaat opbouwen en beheren.

Kelsey Alpaio: Absoluut. Ik denk dat iets anders waar ik ook in vastloop de angst is: kan ik het wel bijhouden?

AI verandert zo snel en er verschijnen elke week nieuwe tools, terwijl er bijna dagelijks nieuwe versies van bestaande dingen worden uitgebracht. Met zoveel snelle veranderingen: hoe moeten we ervoor zorgen dat we bijblijven met AI en deze vaardigheden, zonder dat het feitelijk je volledige baan wordt? Of zou het juist je volledige baan moeten worden?

Oliver Yarbrough: Ik vind dit een geweldige vraag. Ik geef je een antwoord op 101-niveau en een antwoord op 201-niveau. Het antwoord op 101-niveau is: luister naar podcasts zoals die van jou, kijk naar YouTube-video's zoals die van jou, lees blogs en nieuwsbrieven. Ik heb een e-mailaccount ingericht om alleen nieuwsbrieven, blogposts en dergelijke te ontvangen. Daarin heb ik filters ingesteld—er komt van alles binnen—maar letterlijk.

Dat is dus 101: ga eropuit, lees, luister en verwerk zoveel mogelijk informatie. Volg cursussen en doe al het andere. Op 201-niveau automatiseer je dit. Meld je bijvoorbeeld aan voor deze nieuwsbrieven en blogs en laat ze binnenkomen op een speciaal e-mailadres, bijvoorbeeld een Gmail-account. Stel daar filters in en laat vervolgens een bot de berichten ophalen, samenvatten en de belangrijkste punten eruit halen. Laat die punten elke dag in een dagelijkse herinnering zetten, in opsommingstekens, afkomstig uit meerdere e-mails, nieuwsbrieven en zelfs YouTube-video's.

Je kunt dit allemaal laten samenvatten. Het is dan alsof je een persoonlijke assistent hebt die het voor je samenvat en je één keer per dag opsommingstekens geeft. Het lijkt bijna op je eigen dagelijkse AI-stand-up, die vooraf is samengevat.

Kelsey Alpaio: Ja, dat vind ik geweldig. Een manier om leren onderdeel van je dag te maken, en dan ook AI gebruiken om dat proces eenvoudiger te maken—geweldig. Dat vind ik echt leuk.

Oliver Yarbrough: Ja. En het mooie is dat Gemini al in Gmail is ingebouwd als je Gmail gebruikt. Mm-hmm. Het voordeel van AI die ergens ingebouwd is, is dat je niet meer echt automatisering hoeft te gebruiken. Het is er al. Daardoor kan het de informatie meteen samenvatten.

Kelsey Alpaio: Geweldig. We zijn bijna door onze tijd heen. Om af te sluiten: kun je iedere luisteraar één ding meegeven dat die vandaag kan doen om zijn AI-vaardigheden te verbeteren en zijn carrière als projectmanager toekomstbestendig te maken?

Oliver Yarbrough: Eén ding dat je kunt doen om je carrière toekomstbestendig te maken, is volgens mij—ook al wordt het inmiddels ouderwets en bestaat het al twee of drie jaar—de goede oude promptengineering.

En dan niet alleen de standaardvariant. Zelfs als je een beginner bent, zou je eerlijk gezegd waarschijnlijk moeten beginnen met het leren werken met aangepaste GPT's. Ook al is dat 201-niveau, het basisniveau wordt zo vanzelfsprekend dat het straks net zoiets is als praten over internet in 2025. Wie praat er in 2025 nog over hoe je online komt?

Ik wil je dus aanmoedigen om zo snel mogelijk van 101-niveau naar 201-niveau te gaan. Begin met het leren werken met aangepaste GPT's en, specifieker nog, met het schrijven van prompts daarvoor. Daarmee bedoel ik vooral: leer instructies schrijven. Instructies waarbij je zegt: je bent X, Y, Z en werkt in een bedrijf van deze omvang. Dat wordt in feite je avatar.

Je creëert eigenlijk een digitale avatar waaraan je niet steeds opnieuw dezelfde prompt hoeft te geven. Dat is het eerste niveau. Daarna leer je hoe je de prompt schrijft. Dat is meer een workshop op zich, maar als je er wat tijd aan besteedt, een paar cursussen en video's volgt en het leert, zal het je enorm helpen.

Het wordt een hulpmiddel in je gereedschapskist dat je de komende achttien maanden een superkracht geeft, totdat iedereen ermee aan de slag gaat en het algemene kennis wordt.

Kelsey Alpaio: Ja, geweldig. Oliver, heel erg bedankt dat je vandaag tijd met me hebt doorgebracht. Dit was ontzettend nuttig.

Oliver Yarbrough: Bedankt. Ik waardeer het.

Kelsey Alpaio: Dat was de Retro van vandaag. Volg de show zodat je nooit een aflevering mist. En als je het gesprek wilt voortzetten met een groep van meer dan 1.000 projectmanagementprofessionals die je begrijpen, kom dan bij ons op thedpm.com/membership. Bedankt voor het luisteren!