Hoe ONA je helpt om de juiste bril te kiezen—met meting, onderbouw en bijsturing
In het eerste artikel stelde ik dat het probleem vaak niet je organogram is, maar de bril waarmee je ernaar kijkt. Zeker in een AI-context: execution wordt goedkoper, maar richting, integratie, kwaliteit en accountability worden belangrijker.
Alleen: hoe weet je welke bril je moet opzetten? En hoe vermijd je dat “flattening” of “meer governance” een geloofsovertuiging wordt in plaats van een onderbouwde keuze?
Hier komt ONA (Organizational Network Analysis) binnen: een manier om te meten hoe werk, beslissingen en coördinatie écht door je organisatie stromen—los van reporting lines.
Dit artikel doet twee dingen:
- Legt uit wat ONA is (in mensentaal).
- Toont hoe je ONA per “bril” kan inzetten om beslissingen te onderbouwen én bij te sturen
1) Wat is ONA (Organizational Network Analysis)?
ONA is in essentie: een meetbare kaart van samenwerking.
Waar een organogram zegt “wie rapporteert aan wie”, zegt ONA:
- Wie werkt met wie?
- Wie vraagt advies aan wie?
- Waar gaan beslissingen doorheen?
- Waar ontstaan bottlenecks, overload of silo’s?
- Waar lopen escalaties écht?
- Welke teams zijn (on)terecht geïsoleerd van cruciale kennis?
Je kan ONA zien als de röntgenfoto van samenwerking: niet om individuen te beoordelen, maar om het systeem te begrijpen.
Welke data gebruik je dan?
ONA kan gevoed worden door verschillende bronnen, typisch in twee categorieën:
- Samenwerkingsmetadata (digitaal spoor) Bijvoorbeeld: meeting-netwerken (wie zit vaak samen), communicatievolumes tussen teams, handoffs tussen tickets/requests, responstijden op escalaties. Belangrijk: dit kan vaak met metadata i.p.v. inhoud.
- Gerichte surveys (samenwerkingsvragen) Bijvoorbeeld: “Bij wie ga je te rade voor X?”, “Wie blokkeert jouw werk niet bewust maar onbedoeld?”, “Wie is cruciaal om dingen gedaan te krijgen?”
In de praktijk is een combinatie vaak best: digitale metadata geeft schaal, surveys geven nuance.
Wat maakt ONA nuttig voor org-design?
ONA vertaalt “gevoel” en “anekdotes” naar patronen zoals:
- Brugfiguren (mensen/teams die silo’s verbinden)
- Bottlenecks (waar alles door moet)
- Overload (waar te veel afhankelijkheden op landen)
- Isolatie (teams die te weinig in de flow zitten)
- Fragmentatie (te veel parallelle mini-netwerken)
- Escalatiepaden (waar uitzondering/risico echt naartoe gaat)
Dat is precies de informatie die je nodig hebt om te beslissen: snijden we lagen weg, of bouwen we orkestratie bij? Ontbundelen we jobs, of tekenen we workflows opnieuw?
2) EU/GDPR: hoe doe je ONA realistisch ?
ONA kan in de EU, maar alleen als je het correct framet: organisatie-diagnostiek, geen persoonsmonitoring.
Concrete “realistische” principes:
- Doelbinding: definieer vooraf een duidelijke vraag bv. “Waar lopen incident-escalaties vast?” of “Waar zit coördinatie-overhead in order-to-cash?”
- Dataminimalisatie: gebruik wat je nodig hebt, niet alles wat kan bv. meeting-deelnames per team, handoffs per ticket-flow, interactievolume geaggregeerd.
- Geen content mining: geen analyse van e-mail- of chatinhoud In veel contexten is metadata al voldoende.
- Aggregatie eerst: inzichten op team-/workflow-niveau Geen “ranking van invloedrijkste personen” als output.
- Transparantie: leg uit wat je doet, waarom, en wat je er níét mee doet En betrek waar passend OR/werknemersvertegenwoordiging + DPO.
- Korte retentie: werk met rolling windows (bv. 30–90 dagen) Meet trends zonder permanente “schaduwprofielen” te bouwen.
Als je deze guardrails hanteert, blijft ONA een instrument om te verbeteren, niet om te controleren.
3) ONA als “beslissingshulp” voor de vijf brillen
Hier wordt het praktisch: hoe zet je ONA in per bril om (1) te onderbouwen, (2) te meten of je keuze werkt, en (3) bij te sturen?
Bril 1 — De “Great Flattening”-bril: AI knipt coördinatiewerk weg
Wat je wil weten Is een groot deel van onze management- en coördinatielaag vooral bezig met status, routing en opvolging?
ONA inzetten
- Meet coördinatie-intensiteit per workflow: hoeveel handoffs, hoeveel synchronisatie-meetings, hoeveel “routing” tussen teams?
- Identificeer bottleneck-hubs: waar moet alles door (goed of slecht)?
- Kijk naar span-of-control in de praktijk: hoeveel interacties “landen” op bepaalde rollen/teams?
Beslissingen die je beter kan nemen
- Als coördinatie vooral “status & routing” is: flattening kan werken, maar dan met compensaties (coach/quality).
- Als coördinatie vooral “exception & risk” is: flattening is waarschijnlijk een valkuil.
Bijsturen
- Na een flattening-ingreep: meet of bottlenecks verschuiven naar minder mensen (overload-risico) of juist afnemen.
(Context: Fortune bespreekt flattening en hoe AI org charts verandert, met kanttekeningen rond de rol van middle management.) Bron: Fortune – AI is already changing the corporate org chart en Fortune – Surviving the Great Flattening
Bril 2 — De orchestration-bril: minder uitvoeren, méér sturen (en bewaken)
Wat je wil weten Waar moet je organisatie “mens + agent” samenwerking orchestreren, en waar is governance écht nodig (vs bureaucratie)?
ONA inzetten
- Map escalatiepaden: waar gaan uitzonderingen naartoe?
- Meet cross-silo afhankelijkheden in kritische workflows: waar is integratie fragiel?
- Detecteer risico-clusters: plaatsen waar veel review/approval terugkomt (symptoom van onzekerheid of echte compliance-noden)
Beslissingen
- Waar escalaties frequent zijn: je hebt orchestration nodig (ritmes, roles, guardrails).
- Waar escalaties zeldzaam zijn: governance kan lichter, agent-first kan sneller.
Bijsturen
- Als je orchestration toevoegt: meet of escalaties sneller opgelost raken en of handoffs dalen, zonder dat risico’s stijgen.
Bril 3 — Taak-ontbundeling: jobs verdwijnen niet, ze worden herbouwd
Wat je wil weten Welke functies bestaan uit taken die AI kan overnemen, en welke functies bestaan uit judgement, context en uitzondering?
ONA inzetten
- Kijk naar patronen van terugkoppeling: veel “rework loops” wijzen op review/judgement-werk.
- Kijk naar zoek-/expertiseverkeer: wie wordt gecontacteerd voor context? Dat is vaak niet automatiseerbaar maar wel te ondersteunen.
- Meet shadow work: onverwacht veel micro-coördinatie en ad-hoc afstemming rondom een rol wijst op verborgen takenbundels.
Beslissingen
- Je herbouwt rollen: minder “doen”, meer “review, exception handling, system thinking”.
- Je bepaalt waar agenten “inbouwen” in de workflow i.p.v. in het org chart.
Bijsturen
- Na taak-ontbundeling: meet of expertiseverkeer afneemt door betere self-serve (AI) of juist explodeert (chaos/rolonduidelijkheid).
Bril 4 — De “work chart”-bril: waardecreatie boven reporting lines
Wat je wil weten Hoe stroomt waarde echt? En waar zitten de fricties (handoffs, wachttijden, misverstanden)?
ONA inzetten
- Bouw een netwerk per waardestroom (bv. lead-to-cash, incident-to-resolution).
- Meet handoff density: hoeveel overdrachten per case?
- Meet time-to-respond op knooppunten (geaggregeerd): waar ontstaat wachttijd?
Beslissingen
- Je kan je “work chart” tekenen met bewijs: waar agent stappen kan automatiseren, waar human checkpoints moeten blijven.
- Je kan het verschil tonen tussen “officieel proces” en “werkelijk werk”.
(Inkeep beschrijft expliciet waarom org charts tekortschieten voor agents en waarom work charts nuttiger zijn.) Bron: Inkeep – AI Agents in the org chart… work charts
Bijsturen
- Na hertekenen: meet of handoffs dalen en of doorlooptijd verbetert zonder kwaliteitsverlies.
Bril 5 — De accountability-bril: agents horen niet “in” de hiërarchie
Wat je wil weten Waar ligt verantwoordelijkheid in realiteit, en waar is die diffuus of onbedoeld geconcentreerd?
ONA inzetten
- Map “incident ownership” en “decision ownership” via escalatiedata: bij wie komt het terecht als het misloopt?
- Kijk naar approvals: waar zitten echte decision gates?
- Detecteer “accountability gaps”: plekken waar veel interactie is, maar niemand “owner” lijkt.
Beslissingen
- Ownership definieer je per workflow (en per agent use case): wie is accountable voor outputs, guardrails, audits, updates.
- Je ontwerpt auditability waar het nodig is, niet overal.
(EMA pleit voor workflow-centered ownership en governance rondom agents.) Bron: EMA – AI Agents Revolutionizing Corporate Org Charts
Bijsturen
- Na ownership changes: meet of escalaties minder “zwerven” en sneller bij de juiste owner landen.
4) Hoe je dit als leadership team gebruikt: meten → kiezen → bijsturen
Als je ONA toevoegt aan je C-level gesprek, verandert de vraag van:
- “Moeten we flatter worden?” naar
- “Waar is coördinatie vooral status/routing, en waar is ze risk/exception?”
Een eenvoudige beslislogica (praktisch, niet perfect):
- Veel status/routing verkeer + weinig exceptions → flattening kan
- Veel exception/escalatie + cross-silo integratie → orchestration nodig
- Veel rework loops & expertise-verkeer → taak-ontbundeling + betere “review” architectuur
- Veel handoffs & wachttijd → work chart hertekenen
- Diffuus ownership → accountability lens eerst
ONA maakt dat gesprek meetbaar, herhaalbaar en bijstuurbaar.
5) Slot: ONA is geen “nieuwe waarheid”—het is een kalibratie-instrument
ONA gaat niet over “de perfecte structuur”. Het gaat over sneller leren welke bril klopt voor welk stuk van je organisatie.
Want in een AI-tijdperk is één structureel antwoord zelden juist. Maar één fout blijft universeel: blijven sturen met een verouderde bril.