Irma Doze over People Analytics en AI: ‘Geef data een stevige stem aan tafel. Het laatste woord blijft bij de mens’
Waarom de volgende stap in People Analytics niet draait om méér inzichten, maar om betere beslissingen en ruimte om data en AI ter discussie te blijven stellen.
HR beschikt over steeds meer data, dashboards en voorspellende modellen. Maar meer inzicht betekent nog niet automatisch meer impact. De volgende stap in People Analytics en AI draait daarom niet alleen om wat technologie mogelijk maakt, maar ook om de vraag hoe data en AI onderdeel worden van beslissingen zonder dat professionals hun eigen oordeel en verantwoordelijkheid uit handen geven.
Irma Doze, People Analytics expert en dagvoorzitter van People Analytics & AI 2026, ziet daarin twee kanten van dezelfde ontwikkeling. Ze helpt organisaties al jaren waarde te creëren met HR-data, maar onderzoekt in haar nieuwe managementroman Tegenkracht ook wat er gebeurt wanneer systemen zó goed adviseren dat het steeds moeilijker wordt om ervan af te wijken. Haar uitgangspunt blijft praktisch: begin bij de beslissing die je beter wilt maken, niet bij de hoeveelheid data die je kunt verzamelen.
“Een dashboard verandert op zichzelf namelijk helemaal niets.” – Irma Doze, People Analytics expert
Begin bij de beslissing, niet bij de data
Veel organisaties zijn inmiddels behoorlijk goed geworden in het verzamelen en presenteren van HR-data. Er zijn dashboards, KPI’s en steeds vaker voorspellende modellen. Maar tussen inzicht en impact zit nog een flinke kloof, stelt Doze. “Een dashboard verandert op zichzelf namelijk helemaal niets.”
Organisaties die echt impact maken, beginnen daarom niet bij de data, maar bij de beslissing die genomen moet worden. “Wat willen we anders doen? Welke keuze ligt er voor? En welke informatie hebben we nodig om die keuze beter te maken?” Ook is vooraf duidelijk wie verantwoordelijk is voor de beslissing en wat er na de analyse gebeurt. Bij organisaties die minder ver zijn, stopt People Analytics vaak bij het opleveren van een inzicht.
De data wezen naar een ander probleem
Een analyse van de genderbalans in hogere functies die Doze voor een organisatie uitvoerde, laat zien wat er verandert wanneer je verder kijkt dan het eerste cijfer. “De eerste reflex was, zoals bij veel organisaties: we moeten meer vrouwen aannemen.”
Door niet alleen naar de bezetting te kijken, maar ook naar instroom, doorstroom en uitstroom, ontstond een ander beeld. “De instroom was redelijk evenwichtig, maar vrouwen op bepaalde niveaus vertrokken vaker en stroomden minder vaak door. Dan helpt een algemeen recruitmentdoel onvoldoende. De aandacht ging vervolgens naar behoud, loopbaanmogelijkheden, performance management en de manier waarop promotiebeslissingen werden genomen.”
Data hoeven overigens niet altijd tot een andere beslissing te leiden. “Een analyse kan een voorgenomen besluit ook bekrachtigen, en dat maakt de data niet minder waardevol. Wel kan een goede analyse tot nieuwe inzichten leiden of zogenoemde ghost stories ophelderen: hardnekkige verhalen die iedereen gelooft, maar die niemand ooit heeft getoetst.”
Van inzicht naar échte impact in HR
Irma Doze verzorgt voor HR Academy tijdens People Analytics & AI 2026 een eendaags programma voor HR-professionals die data en AI daadwerkelijk willen inzetten in de dagelijkse besluitvorming — van recruitment tot ontwikkeling en behoud van talent.
Bekijk het programma | Meld je direct aan
Wanneer data een hardnekkig verhaal ontkrachten
Zo’n ghost story kwam Doze tegen toen zij bij TomTom werkte. De beloning van country managers hing af van het aantal verkochte TomTom-devices in hun land. Daarover ontstonden regelmatig discussies. De Nederlandse country manager klaagde bijvoorbeeld dat zijn snelgroeiende klant bol.com een distributiecentrum in Duitsland had, waardoor de Duitse country manager steeds meer commissie ontving.
Door verzendgegevens uit het eigen distributiecentrum van TomTom te koppelen aan registraties in TomTom HOME, werd zichtbaar naar welke landen devices gingen en uit welke landen klanten kwamen die hun device aanmeldden. Daaruit bleek dat Nederland meer naar andere landen exporteerde dan het importeerde. “Per saldo ging de Nederlandse country manager er dus juist op vooruit. Zo werd een flinke discussie met data beslecht.”
“De werkelijke vraag is hoeveel ruimte mensen nog ervaren om een advies ter discussie te stellen.”
Als een goed advies ongemerkt de standaard wordt
De kracht van data en AI roept tegelijkertijd een nieuwe vraag op. In HR-analytics: Waarde creëren met data en AI laat Doze samen met Toine Al zien hoe organisaties data en AI kunnen gebruiken om betere beslissingen te nemen. In Tegenkracht stelt ze de vervolgvraag: wat gebeurt er als die technologie steeds beter wordt en meestal verstandige adviezen geeft?
“In de managementroman werkt het AI-systeem niet slecht. Integendeel. Het brengt rust, maakt patronen zichtbaar en helpt de organisatie betere resultaten te behalen. Juist daardoor wordt het steeds lastiger om een advies naast je neer te leggen. Want waarom zou je afwijken van een systeem dat aantoonbaar vaker gelijk heeft dan jij?”
Voor Doze ligt de grens daarom niet simpelweg tussen beslissingen die wel of niet door AI worden genomen. “De werkelijke vraag is hoeveel ruimte mensen nog ervaren om een advies ter discussie te stellen. Begrijpen zij waarop het is gebaseerd? Kunnen zij andere informatie inbrengen? Mogen ze ervan afwijken zonder zich uitgebreid te moeten verantwoorden of zachtjes te worden bijgestuurd? En voelen ze zich nog verantwoordelijk voor de uiteindelijke beslissing?”
Zodra een advies ongemerkt de standaard wordt en afwijken als onverstandig of verdacht wordt gezien, verandert ondersteuning in sturing. “Formeel beslist de mens dan misschien nog steeds. In de praktijk is de keuze al gemaakt.”
Als mensen het systeem steeds makkelijker gaan volgen
Dat spanningsveld is niet uitsluitend fictie. Doze ziet in organisaties al subtielere voorbeelden: algoritmen die bepalen welke sollicitanten als eerste worden bekeken, systemen die medewerkers een risicoscore geven of dashboards waarop managers voortdurend met elkaar worden vergeleken.
Dat hoeft volgens haar niet verkeerd te zijn. Het wordt problematisch wanneer mensen niet meer weten hoe zo’n oordeel tot stand komt, of wanneer een aanbeveling automatisch wordt overgenomen omdat het systeem nu eenmaal objectiever zou zijn. Ook ziet ze dat mensen hun gedrag aanpassen aan wat er wordt gemeten. “Dan verbeteren soms vooral de cijfers, zonder dat het onderliggende probleem werkelijk is opgelost.”
Het begin van wat ze in Tegenkracht beschrijft, ziet Doze dan ook al: “Niet in een AI die de macht grijpt, maar in mensen die het steeds gemakkelijker vinden om het systeem te volgen.”
Geef data een stevige stem, maar niet het laatste woord
Voor HR-leiders die data en AI meer onderdeel willen maken van dagelijkse besluitvorming, adviseert Doze heel praktisch te beginnen. “Kies een terugkerende HR-beslissing die ertoe doet, bijvoorbeeld wie doorgroeit, waar extra capaciteit nodig is of welke groep medewerkers extra aandacht krijgt. Kijk vervolgens welke data daarbij kunnen helpen.”
Vaak is er al meer beschikbaar dan gedacht, zoals gegevens over persoonskenmerken, loopbaan, rol en team, verzuim of tevredenheid. Door die te combineren, worden patronen zichtbaar die anders worden gemist en kunnen keuzes beter worden onderbouwd.
“Verwerk de uitkomsten vervolgens zoveel mogelijk in de systemen waarmee mensen al werken, bijvoorbeeld als voorspelling of inschatting van wie aan een volgende stap toe is, of hoe goed iemand matcht met een interne vacature. Zo worden data echt onderdeel van de dagelijkse beslissing, in plaats van een steeds grotere verzameling interessante inzichten.”
Dat moet wel verantwoord gebeuren. Daarbij moet vooraf duidelijk zijn welke rol data in de beslissing spelen, wie de uitkomst kan controleren en wie uiteindelijk verantwoordelijk blijft. Ook moet worden stilgestaan bij de vraag wie de gevolgen ondervindt als een model ernaast zit.
Hier hoort ook transparantie bij, niet alleen over welke data worden gebruikt, maar ook over het doel. “Medewerkers hoeven niet ieder technisch detail van een model te begrijpen. Ze moeten wel kunnen begrijpen hoe een uitkomst over hen tot stand komt, welke gevolgen die heeft en wat zij kunnen doen als die uitkomst niet klopt.”
Voor Doze staat daarbij één uitgangspunt voorop: “Geef data dus gerust een stevige stem aan tafel. Het laatste woord blijft bij de mens.”
Waarom Tegenkracht een roman moest worden
Dozes belangstelling voor menselijke tegenkracht groeide geleidelijk, mede door haar dagelijkse gebruik van generatieve AI zoals ChatGPT en Claude. “Ik werk er dagelijks mee en merk hoe mijn vertrouwen erin verandert, en daarmee ook mijn gedrag. Daarnaast werk ik al jaren met systemen die beloven dat we mensen beter kunnen begrijpen, beslissingen kunnen verbeteren en organisaties slimmer kunnen inrichten. Daar geloof ik ook in.”
In gesprekken met CHRO’s en People Analytics-managers filosofeert ze regelmatig over hoe die verschuiving in vertrouwen en gedrag eruitziet op het niveau van een hele organisatie. “In die gesprekken gaat het juist minder over wat technisch mogelijk is en veel meer over wat er met mensen gebeurt wanneer zo’n systeem onderdeel wordt van hun dagelijkse werk.”
Ze had daar een managementboek over kunnen schrijven, met uitgangspunten, voorbeelden en een checklist. “Maar die verschijnen momenteel in hoog tempo. Lezers zouden waarschijnlijk instemmend knikken en vervolgens doorgaan met hun dag.”
Fictie maakte iets anders mogelijk. “In een verhaal kun je laten voelen hoe aantrekkelijk het is om een systeem te volgen. Je bevindt je even in een organisatie waarin alles beter lijkt te werken. Pas geleidelijk merk je wat er verdwijnt.”
Het schrijven veranderde ook haar eigen blik. Ze maakt zich minder zorgen over AI die opzichtig faalt. “Dat zien we meestal wel. Ik vind het interessanter, en misschien ook gevaarlijker, wanneer AI goed werkt en wij daardoor steeds minder vaak zelf nadenken, twijfelen of verantwoordelijkheid nemen.”
Tegenkracht betekent voor haar dan ook niet dat je tegen technologie bent. Het betekent dat mensen en organisaties het vermogen houden om vragen te stellen, af te wijken en soms bewust niet voor de optimale oplossing te kiezen.
Lees meer over de managementroman Tegenkracht
Wanneer wordt datagedreven HR té datagedreven?
De grens laat zich uiteindelijk niet bepalen door het aantal dashboards, modellen of AI-toepassingen dat een organisatie gebruikt. Voor Doze gaat het om wat er met het professionele gesprek en de ruimte voor menselijk oordeel gebeurt.
“Datagedreven HR wordt té datagedreven wanneer cijfers niet langer het gesprek voeden, maar het gesprek vervangen. Wanneer een uitzondering alleen nog als ruis wordt gezien. Wanneer professionals uitleggen waarom ze van een model afwijken, maar die uitleg geen gewicht heeft en hun besluit alsnog wordt teruggedraaid. En wanneer medewerkers wel worden beoordeeld door een systeem, maar dat systeem zelf niet meer ter discussie kunnen stellen.”
Haar conclusie is even compact als scherp: “Dan werken we niet langer datagedreven. Dan worden we door de data gedreven.”
Van inzicht naar échte impact in HR
Irma Doze verzorgt voor HR Academy tijdens People Analytics & AI 2026 een eendaags programma voor HR-professionals die data en AI daadwerkelijk willen inzetten in de dagelijkse besluitvorming — van recruitment tot ontwikkeling en behoud van talent.
Bekijk het programma | Meld je direct aan
Maak kennis met Irma Doze
Irma Doze is People Analytics expert. Haar werk draait om het creëren van waarde met HR-data en het begeleiden van organisaties in de transitie van traditionele naar datagedreven HR-processen. Ze is oprichter van AnalitiQs, inmiddels onderdeel van Highberg, en mede-auteur van HR-analytics: Waarde creëren met data en AI en Strategische Personeelsplanning. Daarnaast schreef ze de managementroman Tegenkracht, waarin ze onderzoekt wat er gebeurt wanneer een AI-systeem steeds beter adviseert en menselijke tegenkracht daardoor juist belangrijker wordt.
Lees meer over haar expertise en programma’s