Agencies en adviesbureaus hebben allebei een variant van hetzelfde probleem:
Als iemand alleen advies wil, vraagt zij dat steeds vaker aan AI
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:
De anatomie van een organisatie transformatie
Volgens mij schakel je wel graag een bureau in als de volgende 3 factoren in bepaalde mate aanwezig zijn bij je pijnpunt of ambitie:
Urgentie: er is interne of externe tijdsdruk.
Groot belang: voor een leider of de organisatie als geheel.
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:
De belangrijkste variabelen staan nergens in de data.
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.
Het domein van typische adviesbureaus en agencies
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.
Jaap Heeringa , CEO Boer & Croon: "Digitalisering en AI staan bij vrijwel al onze klanten bovenaan de agenda. Met de komst van Harborn kunnen we de stap maken van strategisch advies naar tastbare technologische executie."
Jeroen Soeterbroek, Directeur Harborn: "Door ons aan te sluiten bij Boer & Croon kunnen we onze digitale slagkracht en de nieuwe AI Hub direct inzetten binnen de complexe transformaties waar zij om bekend staan. Samen borgen we de verandering van strategie tot op de broncode."
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.
Een simpel marketingplan dat wel resultaat oplevert ↓ 90% van de agencies en adviesbureaus heeft hetzelfde plan voor new business: Op onze website vertellen we waar we de beste in zijn. Dat onderbouwen we met wat cases. Diezelfde cases publiceren we op de socials, aangevuld met onze uitjes, vacatures en de jaarlijkse winst van een FD Gazelle. Dan wachten we tot de prospects naar ons toe komen via referenties. Als dat niet snel genoeg gaat pushen we dat met een ebook, landingpage en wat paid...
Over mislukte investeringen (en het vermijden ervan) ↓ Elke paar jaar kom je als bureauleider voor een grote investering te staan. Iets dat je reguliere kosten fors overstijgt, en daarom meer risico meebrengt. Maar als het goed uitpakt lost die investering een of meerdere problemen op waar je al tijden mee zit. Voorbeelden: Een pand kopen Eigen software bouwen Ervaren sales mensen aannemen Een adviestak opzetten Een overname doen In mijn werk met bureaus kom ik dit soort investeringen aan de...
Weerstand tegen verandering bij teamleden ↓ AI dwingt de meeste bureaus om vroeg of laat hun marktpositie te heroverwegen. Welke route je daarin ook kiest, de kans is groot dat dit stevige impact gaat hebben op je team. Het is geen geheim dat ik denk dat je minder, beter moet gaan doen. Oftewel een handjevol pijnlijke problemen kiezen, en deze gaan oplossen van diagnose t/m inbedding in de organisatie. Small en diep in plaats van breed en oppervlakkig. Full-scope in plaats van full-service....