Eerste ministeries publiceren TopThemaMonitor

Buiten de thema's zou meer aandacht moeten komen voor Verandermanagement.
De traditionele Outputgerichte Organisatie moet evolueren. De traditionele functionele hierarchie kenmerkt zich door structuur en focus, met vaste silo's en functietitels, gericht op het leveren van outputs, zoals documenten, vergaderingen en rapportages, maar met vaak rigide processen die meer gilde dan guide rail zijn.
Daardoor is te veel afhankelijkheid van vergaderingen om beslissingen te nemen. (niet voor niets ontsloeg ASML 1600 vergadertijgers en liet ze weer professional zijn)Documentatie en procesbeschrijvingen spelen een centrale rol, maar met welke versie en varianten? Resultaten worden gemeten aan de hand van vooraf vastgestelde deliverables, maar hoe ga je dan om met combinatorische effecten?
De maatschappelijke realiteit is de doorbraak van AI persona's die je als agents elkaar kunt laten versterken. Dus data als grondstof en niet als ondersteunend product 'van iemand' (wie gaat er over?) Geen reactieve analyses gericht op historische data meer. Stoppen met het automatiseren van bestaande processen . Stoppen met innovatie als apart traject buiten de standaardprocessen te zien. Nu kun je zomaar een projectteam hebben dat maanden werkt aan een uitgebreide strategiedocumentatie, waarbij successen worden gemeten op basis van het opleveren van het document, ongeacht of het daadwerkelijk implementeerbaar of effectief is, laat staan gelezen wordt.
Als met AI agents/persona's (narrow AI's) meer Outcome gericht gewerkt gaat worden, gaat het draaien om structuur en focus, met flexibele, outcome-gedreven teams zonder rigide functietitels. Met rollen en verantwoordelijkheden die dynamisch worden aangepast aan de context en doelen en met persona's (digitale representaties van expertise) die samenwerking en besluitvorming waanzinnig versnellen. Real-time en gebaseerd op contextverificatie en data-analyse. Zonder of in elk geval met veel minder vergaderingen met AI ondersteunde communicatie en besluitvorming. Data staat dan centraal en wordt continu geanalyseerd voor contextuele inzichten. Data spaces (zoals semantische interoperabiliteit) zorgen voor naadloze samenwerking tussen systemen en teams, onder real-time monitoring en predictive analytics die processen dynamisch bijsturen, onder continu experimenteren en snelle aanpassing aan veranderende omstandigheden. Innovatie wordt dan geïntegreerd in dagelijkse processen, ondersteund door AI en data-analyse. Een team gebruikt dan AI-gedreven persona's om real-time inzichten te genereren over klantgedrag. Beslissingen over strategie worden direct aangepast op basis van live data, waarbij experimenten in korte cycli resultaten valideren. Het succes wordt gemeten op basis van concrete business outcomes, zoals verhoogde klanttevredenheid of omzetgroei. Dat levert enorme tijdverdichting en risicominimalisatie en Outcome optimalisatie op, zodat je met minder mensen, meer kunt doen, in kortere tijd, tegen lagere kosten, met hogere opbrengsten, aantoonbare compliance, lagere afbreukkosten, minder snijverlies etc … en dat OVER organisatie-, taal-, cultuur-. Legal grenzen heen: data contextuele multi domein samenwerking. Met deze aanpak kunnen organisaties de kloof overbruggen van traditionele, outputgerichte methoden naar een toekomstbestendige, outcome-gedreven werkwijze. Dit stelt hen in staat om sneller op veranderingen te reageren en concurrentievoordeel te behalen.
Kan nu al en gebeurt al her en der. Het is al later en de stip op de horizon is gisteren al gepasseerd.