Het raamwerk van Brice Challamel
Waar sta jij in de reis van AI-adoptie?
Er is een vraag die ik de laatste tijd steeds vaker stel — aan mezelf, aan mensen met wie ik over AI praat, aan de bedrijven die ik observeer. De vraag is eenvoudig, maar de eerlijkheid die ze vraagt is dat minder.
Waar sta jij eigenlijk?
Niet als organisatie in een strategisch document. Niet als functie in een transformatieplan. Maar als mens. In je verhouding tot AI. In de manier waarop je het gebruikt, vermijdt, omhelst of wegkijkt.
De meeste gesprekken over AI-adoptie gaan over tools, over tempo, over kosten en kansen. Ze gaan over het wat en het hoe. Zelden gaan ze over de binnenste laag: de psychologie van de verandering zelf. Over wat er werkelijk gebeurt in een mens — en in een organisatie — als een technologie opduikt die fundamenteel verandert wat werk is.
Brice Challamel, Chief AI Officer bij Moderna, heeft een raamwerk ontwikkeld dat precies die binnenste laag blootlegt. Het is een goed denkinstrument om te begrijpen waar iemand staat in de reis van AI-adoptie — praktisch, onderbouwd vanuit de praktijk van een van de meest geavanceerde AI-organisaties ter wereld, en makkelijk uit te leggen. Het is de lens geworden waarmee ik naar mensen en organisaties kijk. In deze blog zet ik hem volledig uiteen.
Moderna als bewijs
Voordat ik het raamwerk uitleg, even de context.
Moderna is een farmaceutisch bedrijf met vijf- tot zesduizend medewerkers. Ze worden door Challamel omschreven als een techbedrijf dat biologie doet. mRNA is in hun ogen de software van het menselijk lichaam — en AI is de motor die die software genereert. Dat is geen metafoor voor de bühne. Dat is hoe ze het bedrijf daadwerkelijk hebben ingericht.
Het resultaat: meer dan een miljoen AI-conversaties per maand, bij honderd procent adoptie onder kenniswerkers. Geen pilot. Geen uitzonderingen. Geen medewerkers die "nog niet zover zijn."
Hoe? Niet met dwang. Niet met een roadmap van twaalf kwartalen. Maar door een fundamenteel ander vertrekpunt te kiezen dan de meeste organisaties. En dat vertrekpunt begint bij de individuele mens.
Deel 1: De individuele reis — vijf stappen van angst naar meesterschap
Challamel beschrijft AI-adoptie niet als een technisch implementatieproject. Hij beschrijft het als een psychologische evolutie. Een reis die iedere mens individueel maakt — en die niet overgeslagen kan worden.
Die reis heeft vijf stappen. Ze zijn sequentieel. Je kunt geen stap overslaan. En de meeste organisaties begrijpen dat niet — waardoor ze beginnen bij stap drie terwijl hun mensen nog op stap één staan.
Stap 1: Bewustwording — begrijpen wat de tool ís
De eerste stap is conceptueel. Ze gaat niet over gebruiken, maar over begrijpen.
AI is geen rekenmachine. Een rekenmachine is deterministisch: je geeft input, je krijgt een exact voorspelbaar resultaat. AI is probabilistisch: het systeem voorspelt op basis van patronen wat het meest waarschijnlijke volgende woord, antwoord of idee is. Het "weet" niets. Het schat. Dat klinkt als een nadeel — en in sommige contexten is het dat. Maar het maakt AI ook fundamenteel anders bruikbaar: het kan redeneren, associëren, schrijven, samenvatten, brainstormen. Precies de dingen die een rekenmachine niet kan.
De shift die stap één vraagt: van "AI is eng of magisch" naar "AI is een voorspellingsmachine met enorme breedte." Wie die shift heeft gemaakt, staat anders tegenover de tool. De angst verdwijnt niet volledig, maar ze krijgt een rationele basis.
De meeste mensen die beweren dat ze AI "niet begrijpen" hebben deze eerste stap nog niet gezet. Ze opereren vanuit een verkeerd mentaal model. Niet uit onwil, maar omdat niemand ze dit ooit heeft uitgelegd.
Stap 2: Exploratie — spelen zonder druk
De tweede stap is de zandbak. En die zandbak is niet optioneel.
Mensen leren door spelen. Alle zoogdieren doen dat. Kinderen leren taal niet door grammaticaboeken maar door eindeloos te experimenteren — fouten te maken, te kijken wat werkt, opnieuw te proberen. Zo werkt het ook met AI. Wie AI leert in een omgeving van productiedruk — waar elke fout zichtbaar is en elke minuut geteld wordt — leert het niet echt. Hij leert het net genoeg om het te gebruiken. Dat is niet hetzelfde.
Moderna creëerde een interne, beveiligde omgeving — mChat — waar medewerkers konden spelen zonder ROI-druk. Ze organiseerden een "Prompt-a-thon": een interne wedstrijd waarbij de populairste ideeën wonnen, niet de meest rendabele. Het resultaat: 180 onverwachte use-cases die niemand vooraf had bedacht. Het bos creëert de bomen. Je kunt de boom niet van bovenaf ontwerpen; je creëert de omgeving en kijkt wat er groeit.
Wie de exploratiefase overslaat en meteen naar efficiëntie springt, installeert een tool. Wie hem doorloopt, ontwikkelt een vaardigheid. Dat verschil is enorm.
Stap 3: Efficiëntie — de low-hanging fruit
De derde stap is waar de meeste organisaties beginnen én stoppen.
Hier gebruikt de mens AI om hetzelfde werk sneller te doen. E-mails samenvatten. Notulen maken. Rapporten opstellen. Presentaties redigeren. Het is reëel, het is zichtbaar, het levert directe tijdwinst op. Challamel noemt dit het "Darwiniaanse voordeel" van menselijke efficiëntie — onze biologische neiging om energie te besparen, nu versterkt door een tool die dat faciliteert.
Het probleem is niet dat dit niks waard is. Het probleem is dat de meeste bedrijven hier stoppen — en daarmee de diepere transformatie mislopen. Efficiëntie is de derde stap van vijf. Wie hier halt houdt, heeft een sneller paard gefokt, maar nog geen auto ontworpen.
Stap drie is noodzakelijk. Maar hij is het begin, niet het doel.
Stap 4: Augmentatie — van held naar superheld
De vierde stap is de meest veelzeggende. Hier beginnen mensen dingen te doen die ze gisteren nog niet konden.
Een fabrieksmedewerker zonder muzikale achtergrond die een viraal veiligheidslied schrijft. Een wetenschapper die zonder programmeerkennis Python-scripts schrijft voor dataanalyse. Een jurist die biomedische literatuur synthetiseert. Een marketeer die in een middag een volledig campagneconcept ontwikkelt dat voorheen een bureau van drie weken vroeg.
Dit is wat Challamel het "Bat-suit"-moment noemt. De mens blijft de drager. De identiteit, het oordeel, de missie — dat blijft menselijk. Maar de technologie fungeert als een versterkend harnas dat vermogens geeft die voorheen onbereikbaar waren. De held wordt een superheld.
Het verschil met stap drie is fundamenteel. Bij efficiëntie doe je hetzelfde maar sneller. Bij augmentatie doe je iets nieuws — iets wat je capaciteiten overstijgt. De grens van wat jij als mens kunt reiken, verschuift.
Stap 5: Transformatie — het herontwerp van de rol zelf
De vijfde stap is de meest radicale, en ook de langzaamste.
Hier gaat het niet meer over hoe je AI gebruikt binnen je bestaande rol. Hier gaat het over de vraag: wat is mijn rol eigenlijk, als de beperkingen van tijd en kennis grotendeels wegvallen?
Een executive assistant die altijd kalenders beheerde en vergaderingen plantte, wordt een Chief of Staff die strategische research uitvoert via AI-agenten. Een HR-medewerker die jaarlijkse beoordelingsgesprekken voorbereidde, faciliteert nu continue, AI-gestuurde coaching die real-time feedback geeft op werkgedrag.
De transformatiestap vraagt het grootste lef — van zowel de medewerker als de organisatie. Want hier zijn de taken niet meer de definitie van de rol. De rol wordt gedefinieerd door doelen, niet door handelingen. Dat is een fundamenteel ander zelfbegrip.
Deel 2: Het 'Team van Vijf' — de dood van de individual contributor
Als mensen stap vier en vijf bereiken, verandert er iets fundamenteels in hoe ze werken. En Challamel heeft daarvoor een model dat goed werkt — overzichtelijk, herkenbaar, en direct toepasbaar.
De "individual contributor" is dood.
Niet als persoon. Niet als mens. Maar als werkmodel. De gedachte dat één mens, alleen, zijn bijdrage levert door zijn specifieke taak uit te voeren — dat model past niet meer bij de wereld van vandaag. Wat ervoor in de plaats komt, is dit: elke medewerker is nu de manager van een eigen team van vijf.
Dat team bestaat uit de mens zelf als leider, en vier AI-rollen die hij orkestreert.
De mens als leider. De mens bepaalt het waarom. De ethische afweging, de strategische richting, de definitie van wat succes is. Dit is wat AI structureel niet kan: een missie hebben. Intentie dragen. Verantwoordelijkheid nemen. De mens blijft in het centrum — niet als uitvoerder, maar als dirigent.
De Assistent. Neemt de repetitieve en administratieve last weg. Notulen, planning, e-mailbeheer, documentatie. Het offloaden van het werk dat energie kost maar weinig oplevert. Tijdwinst als grondstof voor de hogere lagen.
De Expert. Geeft directe toegang tot kennis die voorheen alleen via specialisten of uren research bereikbaar was. De wetenschapper die real-time klinische literatuur synthetiseert. De manager die juridische implicaties van een besluit in minuten doorgrondt in plaats van dagen. Uploading: de mens laadt kennis in en de Expert geeft diepgang terug.
De Coach. De meest onderschatte rol. De Coach geeft oordeelvrije feedback op gedrag en blinde vlekken. Niet op het werk — maar op de mens die het werk doet. Challamel beschrijft hoe hij na een oudergesprek op school aan zijn AI vroeg: "Stelde ik de juiste vragen als vader?" Dat is de Coach: een spiegel die reflecteert zonder het sociale filter van menselijke relaties.
De Creatieve Partner. De tegenhanger van tunnelvisie. De Creatieve Partner is de sparringpartner voor brainstorms — niet om antwoorden te geven, maar om het associatieve denken op te rekken. Divergent denken als dienst. Ideeën genereren die de mens zelf niet zou hebben gehad, en die hij vervolgens beoordeelt en selecteert.
Dit model doorbreekt de silo's van expertise op een manier die voorheen structureel onmogelijk was. Een wetenschapper kan nu coderen. Een jurist kan medische data synthetiseren. Een medewerker zonder muzikale achtergrond kan een lied schrijven. De grens van wat jij kunt bereiken, is niet meer de grens van jouw opleiding of specialisme. Ze is de grens van jouw vermogen om te orkestreren.
En dat is precies waar de nieuwe schaarste ligt: niet in kennis, niet in executie, maar in het vermogen om dit team effectief aan te sturen. Om de juiste vragen te stellen. Om de output te beoordelen en te richting te geven. Dat is menselijk werk. Dat blijft menselijk werk.
Deel 3: Waarom boven Hoe — de meest onderschatte verschuiving
Er is een principe in Challamels denken dat ik scherper vind dan alles wat ik erover in managementliteratuur heb gelezen. Het gaat over de bron van weerstand tegen AI — en over hoe je die weerstand fundamenteel oplost.
De meeste interventies bij AI-adoptie richten zich op het hoe. Betere training. Meer tools. Duidelijkere instructies. Overtuigender businesscases. En al die interventies missen de kern.
Weerstand tegen AI ontstaat wanneer mensen hun identiteit ontlenen aan het hoe.
De consultant die zichzelf definieert als "de persoon die analyses maakt" — voor hem is een AI die analyses maakt een existentiële bedreiging. Zijn identiteit staat op het spel. De developer die zichzelf definieert als "iemand die code schrijft" — voor hem is een AI die code genereert een aanval op zijn bestaansrecht.
Maar de consultant die zichzelf definieert als "iemand die organisaties helpt betere beslissingen te nemen" — voor hem is AI een instrument dat hem krachtiger maakt in zijn missie. De developer die zichzelf definieert als "iemand die digitale systemen bouwt die waarde creëren" — voor hem is AI-gegenereerde code een versneller, geen vervanger.
Hetzelfde werk. Andere definitie van wie je bent. Volledig verschillende verhouding tot AI.
Challamel formuleert het zo, en ik citeer hem hier graag letterlijk: "In tijden van verandering zullen je hoe's je verraden, maar je waarom zal je verheffen."
De tools veranderen constant. Het hoe van vandaag is het verouderde van morgen. Wie zijn identiteit bouwt op het hoe, bouwt op drijfzand. Wie bouwt op het waarom — op de missie, de waarde die hij wil creëren, het probleem dat hij wil oplossen — bouwt op iets wat AI niet wegneemt maar juist versterkt.
Dit heeft praktische implicaties voor hoe je als leider AI introduceert. Niet: "We gaan AI implementeren om efficiënter te worden." Maar: "Wat zou ervoor zorgen dat jij over een jaar zegt dat we boven alle verwachtingen hebben gepresteerd? En hoe kan AI jou helpen om dat te bereiken?"
Dat is de gouden vraag. Ze verplaatst de focus van bezetting naar succes — van "hoe doe ik mijn taken" naar "wat wil ik bereiken." En precies die verschuiving maakt van AI een bondgenoot in plaats van een bedreiging.
Deel 4: De organisatie — vier ronden die je niet kunt overslaan
De individuele reis is één kant. De organisatie is de andere. En ook hier geldt: je kunt stappen niet overslaan.
Challamel beschrijft de organisatorische transformatie in vier ronden. Ze zijn sequentieel. Wie ronde twee probeert terwijl ronde één niet af is, bouwt op los zand. Wie ronde drie probeert terwijl ronde twee ontbreekt, installeert tools in een omgeving die er niet klaar voor is.
Ronde 1: Readiness — luisteren vóór je denkt. De eerste ronde is niet over technologie. Ze is over luisteren. Wat is de werkelijke toestand van de organisatie? Wat zijn de zorgen, de weerstanden, de blinde vlekken? Challamel stelt dat sceptici hier de meest waardevolle gesprekspartners zijn. Sceptici zijn vaak de meest betrokken medewerkers — ze zien de risico's die de enthousiastelingen missen. Wie hen negeert of overtuigt voordat hij heeft geluisterd, snijdt het vroege waarschuwingssysteem van de organisatie weg.
Ronde 2: Foundations — de elektriciteit moet werken. Voordat je AI-tools introduceert, moet de digitale infrastructuur op orde zijn. Datastrategie, beveiliging, cloudarchitectuur. Dit is de elektriciteit. Zonder elektriciteit werkt de lamp niet, hoe goed die lamp ook is. Moderna introduceerde mChat met een strikt Zero Data Retention-beleid — geen opslag van bedrijfsdata buiten de eigen omgeving. Die infrastructurele keuze was de psychologische drempelverlagaar voor adoptie in een sterk gereguleerde industrie. De technische beslissing had een menselijk effect.
Ronde 3: Adoptie — democratiseer de tools. Iedereen krijgt de krachtigste modellen. Niet een selecte groep. Niet een pilotteam. Iedereen. Moderna gaf ChatGPT Enterprise aan alle medewerkers. De redenering is simpel en radicaal: je onthoudt je medewerkers ook geen e-mail. AI is de vierde nutsvoorziening — net als elektriciteit, hardware en internet. Een organisatie die haar mensen AI ontzegt, is niet voorzichtig. Ze is strategisch roekeloos.
Ronde 4: Ways of Working — van hiërarchie naar netwerk. De vierde ronde is de meest ingrijpende voor de organisatiestructuur. AI maakt de klassieke rol van middenmanagement als informatierelay — het louter doorgeven van informatie omhoog en omlaag — structureel overbodig. Informatie is nu onmiddellijk en universeel toegankelijk. Wat overblijft is de behoefte aan snelheid, wendbaarheid en besluitvorming dicht bij de kennis.
Challamel noemt het "Hives" — autonome, cross-functionele teams die werken als knooppunten in een mesh-netwerk. Niet een starre piramide maar een dynamisch web. Beslissingen worden genomen waar de kennis zit, niet waar de rang het hoogst is.
Deel 5: Governance — innovatie zonder roekeloosheid
Een veelgehoord argument tegen snelle AI-adoptie is het risicoargument. En dat argument is niet onterecht — AI brengt reële risico's met zich mee. Maar de manier waarop de meeste organisaties dat risico beheren, doodt de innovatie die ze juist nodig hebben.
Challamel's antwoord is de 3x3 Incident Matrix.
Het idee is elegant. Plot elke AI-toepassing op twee assen: bereik (individu, team of bedrijf) en impact bij falen (hinderlijk, gemiddeld of catastrofaal). Wat in de groene zone valt — laag bereik, lage impact — krijgt maximale vrijheid. Medewerkers mogen experimenteren, falen, leren. Geen bureaucratische drempel.
Wat in de rode zone valt — groot bereik, hoge impact — krijgt strikte eisen. Verplichte back-up eigenaren. Maandelijkse monitoring. Cybersecurity reviews bij elke externe datakoppeling. Niet als bureaucratisch obstakel, maar als architectonische zorgvuldigheid.
De filosofie erachter is die van de architect, niet die van de politieagent. Een architect ontwerpt een gebouw zo dat mensen er vrij in kunnen bewegen — maar ook zo dat het niet instort. Hij maakt vrijheid mogelijk door structuur. Governance die innovatie mogelijk maakt door te definiëren waar de grens is, niet door overal de rem op te zetten.
Deel 6: Cultuur — "Wees geen Fred"
Raamwerken zijn waardeloos als de cultuur ze weerstaat. En cultuurweerstand bij AI heeft een specifiek gezicht.
Challamel noemt het "Fred-gedrag." Fred is de manager die vastzit aan handmatige inefficiëntie. Die e-mails uitprint. Die data handmatig invoert. Die klaagt over werkdruk maar de tools negeert die die werkdruk zouden verminderen. Fred is niet dom. Fred is bang. En zijn angst heeft een naam: hij heeft zijn identiteit gebouwd op zijn hoe.
De "Don't be a Fred" campagne bij Moderna was een culturele correctie via humor. Maar achter de humor zit een scherpe reframing: het negeren van AI is niet ambachtelijk of voorzichtig. Het is nalatig. Net als een arts die weigert een röntgenfoto te maken omdat hij altijd op gevoel diagnosticeerde.
De "Chicken Dare" is een ander voorbeeld. Toen Moderna AI-agenten introduceerde voor performance reviews, stond de adoptie op 85%. Niet slecht — maar ook niet goed genoeg. De interventie: maak zichtbaar wie er niet meedoet. De adoptie steeg in één week naar 100%. Niemand wilde de enige zijn met een kwalitatief minderwaardig, handmatig geschreven rapport.
Sociale druk als adoptie-mechanisme. Niet als straf, maar als spiegel.
De vraag waarmee ik begon
Ik begon met een eenvoudige vraag: waar sta jij?
Challamels raamwerk maakt die vraag beantwoordbaar. Niet abstract, niet vaag — maar concreet en eerlijk.
Ben je bij stap één? Dan is het eerste werk conceptueel: begrijpen wat AI werkelijk is. Geen magie, geen bedreiging, maar een probabilistische motor met enorme breedte.
Ben je bij stap twee? Dan is de zandbak je beste investering. Niet meer tools, niet meer instructies — maar een veilige ruimte om te experimenteren zonder productiedruk.
Ben je bij stap drie? Dan heb je iets waardevols bereikt. Maar weet dat het niet het eindpunt is. De diepere transformatie begint pas.
Ben je bij stap vier of vijf? Dan weet je al dat de vraag niet meer is of AI je werk verandert — maar hoe jij jouw rol definieert in een wereld waar executie goedkoop is geworden en oordeel schaars.
En voor de organisatie geldt hetzelfde. Welke ronde loop je? Heb je ronde één afgerond — werkelijk geluisterd naar de weerstand en de zorgen? Is de infrastructuur van ronde twee op orde? Of probeer je adoptie te forceren in een organisatie die er technisch of cultureel nog niet klaar voor is?
Wat ik het meest waardeer aan Challamels denken is de combinatie van eerlijkheid en optimisme. Hij romantiseert de transformatie niet. Hij erkent dat angst reëel is, dat weerstand begrijpelijk is, dat de reis tijd kost en stappen heeft die je niet kunt comprimeren. Maar hij gelooft ook — op basis van bewijs, niet op basis van geloof — dat mensen en organisaties die reis kunnen maken.
Zijn conclusie bij Moderna is simpel en krachtig: "Trust the people. They are the solution, not the problem."
Dat is geen slogan. Het is een architectuurkeuze. Wie zijn mensen vertrouwt als de platform-eigenaren van hun eigen toekomst, bouwt een andere organisatie dan wie AI implementeert als controlemechanisme of kostenoptimalisatietool.
Wat me treft in Challamels aanpak is dat hij — net als ik — begint bij de fundamentele laag. Niet bij de tool, niet bij het systeem, maar bij de mens. Zijn vijf stappen beginnen bij bewustwording: het mentale model van de persoon zelf. Zijn Team van Vijf begint bij de mens als leider. Zijn "waarom boven hoe" begint bij identiteit. Telkens dezelfde volgorde: eerst de mens, dan het systeem, dan het product.
Dat is precies de redenering die ik uitwerk in het Vermogen-Systeem-Product Model. Vermogen — de menselijke capaciteit om te denken, te oordelen en te orkestreren — is de grondstof van alles wat daarna komt. Systemen zijn de hefboom waarmee dat vermogen wordt omgezet in schaal. Producten zijn de uitkomst. Wie bij het product begint — of bij het systeem — en de vermogenslaag overslaat, bouwt op los zand. Challamel laat zien hoe dat er in de praktijk van AI-adoptie uitziet: een organisatie die tools uitrolt zonder de mensen klaar te maken, installeert systemen zonder fundament.
De reis is dezelfde voor iedereen. De vraag is alleen: op welke stap sta jij vandaag? En wat heb je nodig voor de volgende?
Bronnen en inspiratie: Brice Challamel, Chief AI Officer Moderna — AI-Transformatie Blauwdruk (2024/2025) · Mijn eerdere blogs: 'De Mens als Orkestrator' (13 maart 2026), 'De Kloof' (15 maart 2026), 'Exponentiële Groei' (17 maart 2026) en 'Twee Vleugels' (18 maart 2026)
Co-creatie: Dit stuk is georkestreerd samen met Claude (Anthropic), versie Sonnet 4.6. De gedachten, posities en interpretaties zijn van mij. Claude heeft geholpen bij het structureren, het aanscherpen van argumenten en het schrijven van de tekst — als bewust voorbeeld van de orkestratie die ik hier beschrijf. Visualisaties gemaakt met NotebookLM.