Zorgorganisaties moeten ook investeren in nieuwe vaardigheden, andere werkwijzen en ruimte om te experimenteren. Volberda, hoogleraar Strategy & Innovation, en De Mast, hoogleraar Business Analytics, schreven het artikel samen met Henk Marquering van Amsterdam UMC en ARCHEM-directeur Annamarike Seller-Boersma. Zij leggen uit waarom een beperkte productiviteitsgroei niet noodzakelijk betekent dat het potentieel van AI is uitgeput.

Meer dan bestaande processen verbeteren

De auteurs maken onderscheid tussen incrementele en radicale innovatie. Incrementele innovatie verbetert bestaande zorgprocessen stap voor stap. Radicale innovatie maakt geheel nieuwe werkwijzen mogelijk. De grootste bijdrage van AI ligt daarom mogelijk in een andere organisatie van de zorg, in plaats van alleen het versnellen van bestaande taken.

Het op afstand monitoren van patiënten illustreert dit verschil. Aanvankelijk bood dit patiënten de mogelijkheid om thuis metingen te doen in plaats van naar het ziekenhuis te gaan. Gaandeweg werd ook een andere aanpak van de zorg mogelijk: continue monitoring, waarbij zorgverleners ingrijpen wanneer dat medisch noodzakelijk is, in plaats van uit te gaan van geplande controles.

Om zulke mogelijkheden te ontdekken, is leren door te doen nodig. Organisaties, zorgprofessionals en patiënten moeten onderzoeken welke nieuwe processen werken en hoe ze die effectief kunnen inzetten.

Waarom productiviteitswinst tijd kost

Nieuwe technologie leidt niet meteen tot een hogere productiviteit. Dit staat bekend als de productiviteitsparadox. Volgens de auteurs ontstaat waarde wanneer technologische vooruitgang samengaat met investeringen in vaardigheden, anders ingerichte processen, een betere data-infrastructuur en nieuwe vormen van samenwerking.

Deze veranderingen kosten aanvankelijk tijd en capaciteit. Medewerkers moeten leren werken met nieuwe systemen. Tegelijkertijd experimenteren organisaties met toepassingen waarvan de voordelen nog onzeker zijn. Daardoor kan de gemeten productiviteit eerst dalen voordat ze stijgt. De auteurs noemen dit patroon de productiviteits-J-curve.

Ruimte om veilig te experimenteren

Kosteneffectiviteit blijft het doel, benadrukken de auteurs. Maar als elke AI-toepassing in een vroeg stadium uitsluitend wordt beoordeeld op bewezen kosteneffectiviteit, bestaat het risico dat veelbelovende innovaties worden stopgezet voordat ze hun waarde kunnen aantonen.

Volgens de auteurs maakt het Nederlandse zorgstelsel onvoldoende onderscheid tussen geleidelijke verbeteringen en radicale innovatie. Zorgbestuurders moeten daarom naast hun investeringen in technologie ook veilige ruimte creëren om te experimenteren, te leren en werkwijzen aan te passen. De grootste productiviteitswinst kan voortkomen uit het ontdekken van fundamenteel andere manieren om zorg te verlenen.