AI als excuus — of legt het eindelijk iets bloot?

Maar er is ook een andere lezing mogelijk. Misschien zelfs een eerlijkere.

Niet dat AI de wereld van banken fundamenteel op zijn kop zet , maar dat AI zichtbaar maakt wat al jaren speelt. Dat de echte vraag niet is wat AI gaat veranderen, maar waarom bepaalde dingen überhaupt nog niet veranderd zijn.

En dan wordt het ongemakkelijk.

De lange schaduw van legacy

Banken zijn geen technologiebedrijven die toevallig financiële diensten leveren. Ze zijn eerder historische constructies waarin technologie zich laag voor laag heeft opgestapeld. Elke fusie, elke regulatory push, elke nieuwe productlijn heeft zijn eigen systeemlaag toegevoegd. Wat ontstaat is geen geïntegreerd geheel, maar een complex ecosysteem van afhankelijkheden.

Ook bij ABN AMRO is dat ongetwijfeld niet anders. Als gebruiker van diensten van ABN AMRO heb ik mij vaak verbaasd over de stroperigheid van hun bedrijfsvoering.

Onder de motorkap zitten:

• core banking systemen die decennia oud zijn
• datastromen die via omwegen lopen
• controles die handmatig zijn ingebouwd om systeemzwaktes te compenseren
• afdelingen die elk hun eigen waarheid hanteren

Dit is geen uitzondering. Dit is de norm in de bancaire sector.

En precies dat maakt de huidige AI-discussie interessant. Want AI veronderstelt iets wat deze realiteit simpelweg niet biedt: consistente, toegankelijke en betrouwbare data.

AI op een fundament dat nooit is afgemaakt

De verleiding om AI als oplossing te positioneren is groot. Het is het verhaal dat aandeelhouders willen horen, dat klanten begrijpen en dat intern energie losmaakt. Maar technologie werkt niet in een vacuüm.

Je kunt geen intelligentie bouwen op een fundament dat zelf nog niet op orde is.

Wat je dan ziet gebeuren, is subtiel maar wezenlijk:

AI wordt niet ingezet om processen fundamenteel te herontwerpen, maar om bestaande inefficiënties iets minder zichtbaar te maken. Een extra laag bovenop een systeem dat al complex was. Nog een tool, nog een dashboard, nog een interpretatielaag.

En daarmee verschuift de aandacht van de echte vraag:

Waarom zijn deze processen überhaupt nog zo ingericht?

Van beheersing naar beweging: een cultuurprobleem

Wat banken sterk heeft gemaakt, is precies wat ze nu vertraagt.

Decennialang draaide alles om beheersing. Risico’s moesten worden ingedamd, processen moesten reproduceerbaar zijn, afwijkingen moesten worden verklaard. Dat leidde tot organisaties die uitzonderlijk goed zijn in controle.

Maar controle is niet hetzelfde als wendbaarheid.

AI vraagt iets anders. Niet alleen technologie, maar een andere manier van kijken:

• minder nadruk op vooraf gedefinieerde stappen
• meer ruimte voor data gedreven inzichten
• sneller kunnen bijsturen op basis van wat je ziet

Dat schuurt met een cultuur die is gebouwd op zekerheid en voorspelbaarheid.

En dat los je niet op met een AI-strategie.

De zichtbare symptomen van een onzichtbaar probleem

Waarom voelt AI nu als zo’n grote verandering? Omdat het de zwakke plekken blootlegt die jarenlang onder de radar zijn gebleven.

Inefficiënties die voorheen werden opgevangen door mensen, worden ineens zichtbaar als bottleneck. Handmatige controles die ooit logisch waren, blijken niet schaalbaar. Data die “beschikbaar” was, blijkt in de praktijk versnipperd en moeilijk bruikbaar.

AI vergroot deze effecten niet , het maakt ze zichtbaar.

En dat is precies waarom de boodschap van ABN AMRO resoneert. Niet omdat AI op zichzelf zo disruptief is, maar omdat het confronteert met een realiteit die al langer bestaat.

De reflex: versnellen zonder te herontwerpen

In veel organisaties zie je vervolgens een herkenbare reflex ontstaan. Er wordt geïnvesteerd in AI, pilots worden gestart, use cases worden benoemd. Het voelt als vooruitgang.

Maar onder de oppervlakte verandert er weinig.

• Processen blijven hetzelfde.
• Besluitvorming blijft hiërarchisch.
• Data blijft gefilterd voordat het iemand bereikt.

AI wordt daarmee geen katalysator voor verandering, maar een versneller van bestaande structuren.

En dat is precies waar het risico zit. Want versnellen zonder te herontwerpen betekent dat je inefficiëntie opschaalt.

De ongemakkelijke conclusie

Als je de waarschuwing van ABN AMRO door deze lens bekijkt, verschuift de betekenis. Het gaat dan niet meer primair over de impact van AI.

Het gaat over de vraag waarom een sector die al jaren spreekt over digitalisering, nog steeds worstelt met de basisvoorwaarden om technologie echt effectief in te zetten.

• Waarom data nog steeds niet vrij stroomt.
• Waarom processen nog steeds fragmentarisch zijn.
• Waarom besluitvorming nog steeds afhankelijk is van tussenlagen en interpretaties.

AI maakt dat zichtbaar en dat is ongemakkelijker dan de technologie zelf.

Wat dit betekent voor de toekomst van banken

De echte uitdaging voor banken ligt dan ook niet in het implementeren van AI, maar in het opnieuw ontwerpen van hun fundament.

Niet:

• nog een model
• nog een tool
• nog een dashboard

Maar:

• vereenvoudigen van processen
• centraliseren en structureren van data
• loslaten van historische complexiteit waar die geen waarde meer toevoegt

Dat is minder sexy dan AI, maar wel noodzakelijk.

En misschien is dat wel de reden waarom AI zo’n aantrekkelijke kapstok is. Het biedt een verhaal van vooruitgang, zonder direct de confrontatie aan te hoeven gaan met het verleden.

De waarschuwing

De waarschuwing voor AI bij ABN AMRO is dus terecht , maar niet om de reden die op het eerste gezicht wordt gesuggereerd. Niet omdat AI een externe kracht is die banken dwingt te veranderen.

Maar omdat AI een spiegel is die laat zien hoe ver organisaties nog verwijderd zijn van een echt datagedreven manier van werken.

En misschien is dat wel de meest relevante conclusie:

AI is geen excuus.

Maar het wordt er wel één als we niet eerlijk durven kijken naar wat er al jaren speelt.