Over AI-proof omzet

↓

Agencies en adviesbureaus hebben allebei een variant van hetzelfde probleem:

1. Als iemand alleen advies wil, vraagt zij dat steeds vaker aan AI
2. Als iemand alleen deliverables wil, vraagt zij dat steeds vaker aan AI

Daarom zullen zowel agencies als adviesbureaus na moeten denken over de vraag welke omzet verdedigbaar blijft in de toekomst. Gegeven dat AI-modellen en onze toepassing ervan steeds geavanceerder worden.

Ofwel:

Wanneer is het aantrekkelijker om een bureau in te schakelen dan om het in-house te doen?

Dat is niet zo als je slechts 1 van deze stappen nodig hebt:

Volgens mij schakel je wel graag een bureau in als de volgende 3 factoren in bepaalde mate aanwezig zijn bij je pijnpunt of ambitie:

1. Urgentie: er is interne of externe tijdsdruk.
2. Groot belang: voor een leider of de organisatie als geheel.
3. Onoverzichtelijkheid: oplossen kan op meerdere manieren.

Zo'n pijnpunt of ambitie wordt gevoeld in de directiekamer en vraagt ervaring met alle 7 stappen uit bovenstaande afbeelding.

Individuele stappen in bovenstaand proces worden steeds makkelijker in-house uit te voeren met AI. Dat is het probleem dat zowel agencies als adviesbureaus hebben.

Maar ik geloof niet dat het hele pad van diagnose t/m bestendige oplossing zomaar aan een collega met AI uit te besteden is. Dat heeft te maken met hoe AI werkt, hoe organisaties werken en hoe mensen werken.

Eerst die collega die het zelf gaat doen

Zij heeft twee problemen die een bureau niet heeft: ze zit veel te dicht op de materie en mist daardoor objectiviteit die wel nodig is.

Bovendien mist ze de ervaring van hetzelfde vraagstuk bij tientallen organisaties opgelost te hebben. De intuïtie waarmee je om valkuilen heen navigeert en het beoordelingsvermogen waarmee je verspilling van resources voorkomt.

Dat kan AI toch voor haar doen?

Niet echt.

AI lost problemen op door patronen te herkennen en daaruit oorzaak-gevolg af te leiden. Dat werkt prima in een context waar de regels vastliggen zoals coderen en finance.

In een organisatie is dat niet het geval, om twee redenen:

1. De belangrijkste variabelen staan nergens in de data.
2. De oorzaak-gevolg relaties veranderen zodra je ingrijpt.

De eerste kent iedere ervaren adviseur. De onderstroom bepaalt of een plan succesvol gaat zijn:

• Welke verworven rechten zijn er?
• Wie heeft stiekem een hekel aan wie?
• Wiens positie komt ter discussie te staan?

Die variabelen zitten niet in het marketingplan, de jaarverslagen of een eNPS-meting. De meeste schriftelijke documentatie beschrijft een organisatie zoals ze zich presenteert, niet zoals ze daadwerkelijk werkt. De heilige huisjes uit de boardroom zijn voor AI onzichtbaar.

De tweede reden is wat abstracter.

Stel dat je al die ongeschreven factoren wel boven tafel krijgt, dan nog reageren mensen op het plan zelf. Kondig een verandering aan en het gedrag dat je zo zorgvuldig geanalyseerd hebt verdwijnt ineens grotendeels. Sociale wetenschappers noemen dit reflexiviteit: door in een systeem van mensen in te grijpen, verander je het functioneren van het systeem. Daarom overleeft een plan het eerste contact met de werkelijkheid meestal niet.

Kortom: AI-modellen en de harnassen eromheen kunnen nog zo capabel worden. Maar een organisatie-probleem oplossen of ambitie bereiken is geen analysetaak die eindigt met een document (in tegenstelling tot wat sommige adviseurs nog steeds verkopen, maar dat terzijde).

Het is een analytisch, creatief en vooral ook sociaal proces.

Dingen als aftasten waar de weerstand zit, bijsturen als mensen anders reageren dan verwacht, vertrouwen opbouwen bij degenen die het moeten gaan doen. AI kan hier zeker bij helpen, maar kan dit niet zelf.

Wie wel?

Typische adviesbureaus zijn sterk tot en met het plan en haken af bij de uitvoering. Typische agencies zijn sterk in de uitvoering maar zitten zelden aan tafel als de richting bepaald wordt op het hoogste abstractieniveau.

Oftewel er is een ervaren, externe partij nodig die de hele keten beslaat.

Hierom ben ik ervan overtuigd dat agencies en adviesbureaus naar elkaar toe gaan groeien.

Wat je dan krijgt noem ik een full-scope bureau (in tegenstelling tot full-service). Zo'n bureau kiest een handjevol business problemen of ambities en bouwt de end-to-end capabilities om ze op te lossen of te bereiken.

Het gebeurt al

Full-scope worden kun je op allerlei manieren doen. Je kunt zelf aan de slag gaan, maar je kunt ook capabilities in huis halen d.m.v. een overname.

Een concreet voorbeeld daarvan kwam ik een maand geleden tegen. Adviesbureau Boer & Croon nam Harborn digital over.

Beter had ik het niet kunnen zeggen.

---

Dit is een belangrijke pijler onder mijn visie voor de toekomst van agencies en adviesbureaus. Daarom ben ik heel benieuwd naar jouw gedachten hierover. Een kort antwoord op deze mail zou ik waarderen. Thnx!

Koen Hendrickx Schrijft en adviseert over expertise verkopen in het AI-tijdperk.

Is deze mail naar je doorgestuurd? Hier schrijf je jezelf in.​

Heb je een vraag of opmerking?
Beantwoord deze mail gerust! Antwoord gegarandeerd.