Vanochtend, 29 september, publiceerde de Britse zakenbank Close Brothers Group haar jaarresultaten. Tussen de financiële cijfers staat een organisatieverandering die wat mij betreft interessanter is dan de besparing zelf: de bank wil ondersteunende functies verder centraliseren en het gebruik van AI versnellen.
Ongeveer £36 miljoen aan jaarlijkse kostenbesparingen in het afgelopen boekjaar
De omvang is aanzienlijk. Close Brothers realiseerde in het afgelopen boekjaar ongeveer £36 miljoen aan jaarlijkse kostenbesparingen, tegenover een oorspronkelijke doelstelling van £25 miljoen. Voor het komende boekjaar verwacht de groep meer dan £60 miljoen aan jaarlijkse besparingen. Eerder kondigde de bank al aan circa 600 van de 2.600 banen te schrappen — bijna een kwart van het personeelsbestand — onder meer door outsourcing, offshoring, minder kantoorruimte en verdere automatisering. Vandaag benadrukte de bank dat daar bovenop geen extra banenreductie is aangekondigd.
Operationeel verlies door nasleep Britse affaire rond provisies bij autofinancieringen
Dat de organisatie haar kostenbasis aanpakt, is begrijpelijk. Close Brothers rapporteerde over het boekjaar een operationeel verlies vóór belastingen van £60,3 miljoen. Een belangrijke oorzaak daarvan is de nasleep van de Britse affaire rond provisies bij autofinancieringen: dit jaar werd nog eens £164,7 miljoen gereserveerd, waarmee de totale voorziening rond £320 miljoen ligt.
Niet alleen mensen en kosten verminderen, maar het organisatiemodel veranderen
Maar één onderdeel van de reorganisatie valt me op. De bank wil niet alleen mensen en kosten verminderen. Zij wil haar organisatiemodel zelf veranderen.
Close Brothers bestaat uit meer dan 25 gespecialiseerde kredietbedrijven, met lokale activiteiten, relatief veel handmatige processen en een versnipperd IT-landschap. De eerder gepresenteerde veranderagenda voorziet daarom in minder managementlagen, meer shared services, standaardisering van gemeenschappelijke processen en meer automatisering en AI. Tegelijkertijd wil de bank aan de voorkant juist haar specialistische klantbenadering behouden.
AI kan werk vervangen, maar dat is iets anders dan organisatieverbetering
Daar ontstaat een interessante spanning. Want AI kan werk uit een organisatie halen. Maar werk verwijderen is iets anders dan een organisatie verbeteren. Wanneer ondersteunende functies worden gecentraliseerd, managementlagen verdwijnen en processen worden geautomatiseerd, verdwijnen namelijk niet alleen kosten.
Er kan ook kennis van medewerkers verdwijnen, specialisten die patronen vooraf herkennen of manager die organisatieonderdelen verbinden
Er kan ook kennis verdwijnen: medewerkers die weten waarom een uitzondering bestaat, managers die informatie tussen twee bedrijfsonderdelen verbinden, of specialisten die een probleem herkennen voordat het zichtbaar wordt in een dashboard. Dat betekent niet dat organisaties hun bestaande structuren moeten beschermen. Integendeel. Veel processen kunnen waarschijnlijk eenvoudiger en veel administratief werk kan met technologie efficiënter worden uitgevoerd. Juist bij een organisatie met veel afzonderlijke bedrijfsonderdelen en handmatige processen kan standaardisering aanzienlijke voordelen opleveren.
De vraag is welke organisatorische capaciteit na die automatisering moet overblijven.
De vraag is niet hoeveel werk AI kan overnemen. Dat is een wezenlijk ander vertrekpunt voor organisatieverandering.
Het eerste: ontwerp niet vanuit functies, maar vanuit capabilities
Een traditionele reorganisatie begint gemakkelijk met het organogram. Welke functies verdwijnen? Welke teams worden samengevoegd? Hoeveel managementlagen kunnen eruit? Een AI-gedreven reorganisatie zou eigenlijk een stap eerder moeten beginnen. Welke dingen moet deze organisatie over drie jaar uitzonderlijk goed kunnen? Waarvoor is menselijke expertise essentieel? Welke besluiten kunnen worden geautomatiseerd? En waar moet juist voldoende menselijke kennis aanwezig blijven om de uitkomst van een systeem te kunnen beoordelen? Pas daarna ontstaat de vraag hoeveel mensen en welke structuur daarbij horen.
Het tweede: centraliseren en standaardiseren zijn niet hetzelfde als alles uniform maken.
Dat zie je juist bij Close Brothers. De bank wil gemeenschappelijke operationele processen standaardiseren, maar zegt tegelijkertijd haar onderscheidende klantpropositie te willen behouden: specialistische expertise, snelheid van dienstverlening en langdurige klantrelaties. Dat onderscheid is belangrijk. Je kunt de achterkant van een organisatie sterk standaardiseren terwijl je aan de voorkant ruimte houdt voor specialisme.
- Finance kan centraal.
- Data kan centraal.
- Een deel van underwriting kan geautomatiseerd.
Maar de kennis waarom een bepaalde klant, markt of situatie afwijkt van de standaard hoeft daarmee niet te verdwijnen. Misschien wordt dat wel een van de belangrijkste organisatievraagstukken rond AI. We praten veel over welke banen verdwijnen. Maar voor leiders die organisaties opnieuw ontwerpen, is een andere vraag minstens zo belangrijk:
Welke kennis mag absoluut niet verdwijnen wanneer het werk verdwijnt?
Want een organisatie die 20 procent goedkoper wordt maar ook 20 procent minder goed begrijpt waarom haar eigen processen werken, heeft misschien kosten bespaard zonder daadwerkelijk beter te worden. De interessante KPI van een AI-transformatie is daarom uiteindelijk niet alleen productiviteit. Het is ook: welke capabilities zijn sterker geworden nadat de organisatie kleiner en eenvoudiger is geworden?
Als u morgen 20 procent van het werk in uw organisatie zou kunnen automatiseren: welke kennis of capability zou u dan als eerste expliciet beschermen?
Meer artikelen lezen over automatisering en AI in het nieuws?