Checklist voor de Strategische Implementatie van Vibe Working

Deze checklist is ontworpen om organisaties te helpen 'vibe working' op een doordachte en verantwoorde manier te implementeren. Het balanceert de voordelen van snelheid en innovatie met het beheer van de bijbehorende risico's.

Hoe te gebruiken: Werk systematisch door elke fase heen. Vink items af wanneer ze zijn geïmplementeerd of geadresseerd. Gebruik deze checklist als uitgangspunt voor teamdiscussies en strategische planning sessies.
1
Mindset en Cultuur

De basis voor succesvol vibe working is een cultuur die openstaat voor een nieuwe manier van samenwerken met technologie.

Is er een organisatiebrede, eenduidige definitie van 'vibe working' gecommuniceerd die focust op de technologische mens-AI samenwerking, en niet op de traditionele 'kantoorsfeer'?
Wordt AI intern gepositioneerd als een 'co-creatieve partner' in plaats van een louter uitvoerend instrument?
Moedigen we een cultuur aan van snelle, iteratieve experimentatie en cyclische feedback tussen medewerkers en AI?
Ligt de focus op het versterken van menselijke capaciteiten (augmentatie) in plaats van alleen op het automatiseren van taken?
2
Proces en Methodologie

Het implementeren van de juiste processen zorgt ervoor dat de 'vibe' niet leidt tot chaos.

Is de iteratieve feedbacklus (gebruiker beschrijft visie → AI genereert → gebruiker test en geeft feedback in natuurlijke taal) een standaardonderdeel van het werkproces?
Wordt er onderscheid gemaakt tussen projecten?
Gebruiken we de 'pure vibe' aanpak voor snelle, wegwerp-prototypes?
Schakelen we over naar een 'verantwoord AI-ondersteund' model voor kritieke, onderhoudbare en veilige producten?
Is het voor iedereen duidelijk dat de menselijke professional altijd de eindverantwoordelijkheid draagt voor de kwaliteit, veiligheid en ethische implicaties van de AI-gegenereerde output?
3
Competenties en Training

Vibe working vereist een verschuiving in de vaardigheden van kenniswerkers.

Is er een plan om medewerkers te trainen in de volgende vaardigheden?
Het bepalen welke problemen de moeite waard zijn om op te lossen.
Het kritisch beoordelen van AI-output op correctheid, efficiëntie en veiligheid.
De kunst van het formuleren van duidelijke, contextrijke prompts.
Is er een mechanisme om fundamentele vaardigheden te onderhouden (bv. een 'AI-vrije' dag of project)?
Focust training op het diepgaand begrijpen en evalueren van AI-output, niet alleen op het snel genereren ervan?
4
Risicobeheer

Het proactief beheren van risico's is cruciaal voor duurzaam succes.

Zijn er verplichte peer reviews voor alle kritieke AI-gegenereerde code?
Worden geautomatiseerde security scanning tools (SAST/DAST) ingezet?
Worden er periodiek 'refactoring sprints' ingepland om de codebasis gezond te houden?
Worden workflows zo ontworpen dat ze ook fysieke en mens-mens samenwerking stimuleren?
Worden managers getraind in het herkennen van signalen van isolatie bij teamleden?
Is er een interne standaard vastgesteld voor eerlijke en transparante communicatie over AI-capaciteiten?
Wordt niet-technisch personeel (marketing, sales) getraind in de basisprincipes en beperkingen van AI?
5
Meten en Evalueren

Het meten van de impact gaat verder dan traditionele ROI-metrieken.

Meten we de impact op productiviteit (bv. doorlooptijd, voltooide taken)?
Meten we kostenreductie en foutenreductie?
Evalueren we medewerkerstevredenheid?
Evalueren we verhoogde innovatiecapaciteit?
Evalueren we kwaliteit en complexiteit van de opgeloste problemen (Human AI Augmentation Index)?