Marijke Verhavert werkt bij TomorrowLab elke dag met de toekomst. Niet een vage, abstracte toekomst, maar concrete toekomstbeelden die bedrijven en sectoren helpen om vandaag betere beslissingen te nemen. We spraken met haar over ecosystemen, de grenzen van efficiëntie en waarom AI sneller verandert hoe we vooruitkijken dan we beseffen.
Een veelgemaakte fout: mensen denken dat praten over de toekomst vrijblijvend is. Vaag. Abstract. Marijke Verhavert, Director bij TomorrowLab, ziet dat dagelijks. “Een van de problemen is dat als mensen het over de toekomst hebben, ze heel vaag zijn. Dan zie je eigenlijk al snel mensen naast elkaar praten.” Haar antwoord is even eenvoudig als doeltreffend: maak het concreet. Visualiseer. Breng het in kaart.
Toekomstverkenning is voor haar geen oefening in waarzeggerij, maar een methodologie. Die bestaat erin mensen uit verschillende bedrijven samen te brengen rond visuele
toekomstscenario’s die als gemeenschappelijke praatplaat dienen. Mensen die elkaar
normaal niet spreken, beginnen plots over hetzelfde te praten en vormen zo samen een
ecosysteem.
Toekomstverkenning bestaat erin mensen uit verschillende bedrijven samen te brengen rond visuele toekomstscenario's die als gemeenschappelijke praatplaat dienen.
Die methodologie verandert niet. Wat wél verandert, is de snelheid waarmee ze kan worden toegepast. AI speelt daarin een sleutelrol. “AI is eigenlijk mee een partner aan de tafel om die toekomst te creëren.” Die versnelling raakt ook de tijdshorizonten waarop bedrijven plannen. “Waar we vroeger grootse veranderingen op twintig jaar zagen, lijkt tien jaar nu al een zeer lange horizon.”
Een rode draad in het werk van Marijke is het ecosysteem. Niet als buzzword, maar als strategisch concept dat veel bedrijven onvoldoende begrijpen. “Je kunt het sowieso niet alleen. Je kunt niet alle expertise in huis halen. Je moet heel hard op zoek gaan naar welke partners je nodig hebt.”
Ecosystemen zijn ook voortdurend in beweging, en dat is precies wat ze zo complex maakt. “Vandaag is iemand die je klant is, morgen je leverancier en omgekeerd. Tussenpersonen worden uitgeschakeld, enzovoort. Dus je moet als geen ander die ecosysteem-dynamiek proberen te begrijpen.” Toekomstverkenning is daarvoor het ideale instrument: het dwingt organisaties die dynamiek visueel te maken en er samen met partners over na te denken.
Sectoren die op het eerste gezicht niets met elkaar te maken hebben, komen bij toekomstverkenning steeds bij dezelfde uitdagingen uit.
Wat Marijke telkens opvalt: sectoren die op het eerste gezicht niets met elkaar te maken hebben, komen bij toekomstverkenning steeds bij dezelfde uitdagingen uit. Ouderenzorg en e-commerce lijken ver van elkaar. En toch. “Je ziet duidelijk dat we vanuit de ene sector opeens ook bij e-commerce beginnen nadenken over wat de nieuwe winkelstraat van de toekomst wordt.” De winkelstraat verdwijnt, maar de behoefte aan sociale cohesie die ze vervulde, verdwijnt niet. “Die sociale cohesie wordt een heel ecosysteemmodel dat zich op wijken begint te organiseren.” Wie dat niet ziet, mist de essentie van wat er aan het veranderen is.
Die ecosysteemlogica brengt Marijke bij een van de meest uitdagende consequenties voor bedrijven: samenwerken met partijen waar je vroeger nauwelijks contact mee had. Een winkelketen die via een platform werkt, heeft de koerierdienst nodig. Die koerierdienst heeft de winkelketen nodig. Ze hebben elkaar nodig om in het nieuwe model een plaats te vinden.
Ik vind dat men veel te weinig nadenkt over fake news, over privacy, over gezondheidszorg, over onderwijs.
Dat vraagt een mentaliteitsshift, ook op Europees niveau. Voor Marijke is Europa zelf een ecosysteem in wording. “Europa werkt in een scenario waarin we erin slagen die samenwerkingen te realiseren. Als we daar niet in slagen, zullen er sowieso spelers zijn voor wie het wél lukt, omdat zij op mondiale schaal weten door te breken. Maar dat zijn er maar een paar. De meerderheid zal niet meegaan.”
Ze heeft ook een uitgesproken mening over wat Europa vandaag laat liggen. “Ik vind dat men veel te weinig nadenkt over fake news, over privacy, over gezondheidszorg, over onderwijs. Er zijn veel domeinen waarin Europa een veel grotere rol zou kunnen spelen. Ook voor werkgelegenheid zouden masterplannen op Europees niveau op tafel mogen komen.”
Marijke heeft ook bedenkingen bij de obsessie met efficiëntie. Veel bedrijven zijn zo gefocust op het optimaliseren van vandaag, dat ze geen ruimte meer laten voor de onzekerheid van morgen. “Als je enkel efficiënt bent en daar 10 jaar mee bezig bent, dan ben je per definitie niet bezig met wat er de volgende 10 jaar gaat gebeuren.”
Ze pleit voor de 70-20-10-regel als vertrekpunt: 70% van de tijd en middelen gaan naar efficiënt runnen van wat er is, 20% naar innovatie vanuit bestaande activiteiten, de rest naar het ontwikkelen van nieuwe dingen. “Dat wil niet zeggen dat efficiëntie niet relevant is, maar daar mag niet 100% van het budget naartoe gaan.”
70% van de tijd en middelen gaan naar efficiënt runnen van wat er is, 20% naar innovatie vanuit bestaande activiteiten, de rest naar het ontwikkelen van nieuwe dingen.
De sleutel zit in het onderscheid tussen doing things right en doing the right things. “Als je bezig bent met doing the right things, dan moet je kunnen omgaan met onzekerheid. Daar moet je stoppen met heel veel businesscases te vragen.” Organisaties die dat begrijpen, die de ‘seizing‘-capaciteit hebben ontwikkeld – het vermogen om signalen te zien én erop te schalen -, zijn de organisaties die wendbaar zijn. Onderzoek bevestigt het: wie seizing beheerst, heeft ook de capaciteit om met onzekerheid te leven.
AI is misschien wel de grootste testcase voor dit alles. De technologie is er. De toepassingen zijn er. En toch loopt de implementatie in veel bedrijven vast. Niet op technologie, maar op mensen. Marijke verwijst naar recent onderzoek dat aantoont dat de grootste vijand van AI-implementatie de medewerkers zelf zijn, niet omdat ze de tools niet kunnen gebruiken, maar omdat ze er niet van overtuigd zijn. “Je bent eerder tijd aan het besteden om mensen te overtuigen dat het misschien toch wel zinvol is om iets met AI te doen, en alle drempels weg te nemen, in plaats van het gewoon te doen.”
Transformatie lukt alleen als leiders intern ook echt aangeven dat iets moet, erop monitoren en tijdlijnen zetten die kort zijn.
De oplossing? Doortastend leiderschap en kortere beslissingscycli. Ze haalt het 3-3-3-model aan: beslissen binnen drie dagen, concept ontwikkelen binnen drie weken, prototype binnen drie maanden. “Heel veel bedrijven hebben die mindset niet om heel snel te beslissen. Ze werken zes maanden op een businesscase.” Transformatie lukt alleen als leiders intern ook echt aangeven dat iets moet, erop monitoren en tijdlijnen zetten die kort zijn.
Welke competenties zullen mensen morgen nodig hebben? Marijke is voorzichtig met voorspellingen, maar één ding staat voor haar vast: het gaat niet alleen om technische vaardigheden of manuele jobs die machines niet kunnen overnemen. Het gaat om denken. “Verschillende manieren van denken en redeneren: dat zijn de key capabilities die wij als mensen nodig zullen hebben. En daar zie ik vandaag te weinig in veranderen.”
Verschillende manieren van denken en redeneren: dat zijn de key capabilities die wij als mensen nodig zullen hebben.
Ze doet het zelf ook. Ze volgt momenteel een opleiding rond verschillende denkvormen, en is versteld van hoeveel ze er nog uit leert. En van hoe weinig aandacht dit krijgt in traditionele universitaire opleidingen. “Ik vroeg aan de prof of het vandaag wel in die opleidingen gegeven wordt. Het antwoord was nee. Daar schrik ik van.”
De toekomst maak je niet alleen. Maar je maakt ze ook niet zonder goed na te denken over hoe je denkt.
Benieuwd naar meer? Marijke is een keynote speaker op de CHRO Day en CFO Day op 5 mei 2026!
Marijke Verhavert werkt bij TomorrowLab elke dag met de toekomst. Niet een vage, abstracte toekomst, maar concrete toekomstbeelden die bedrijven en sectoren helpen om vandaag betere beslissingen te nemen. We spraken met haar over ecosystemen, de grenzen van efficiëntie en waarom AI sneller verandert hoe we vooruitkijken dan we beseffen.
Leiders pakken vaak elke verandering op dezelfde manier aan – of het nu gaat om het optimaliseren van een proces, het transformeren van een cultuur, of het navigeren door een maatschappelijke transitie. "Elk gezond systeem heeft drie soorten veranderingen parallel nodig: optimalisatie, transformatie en transitie", aldus Daan Sorgeloos, expert in verandermanagement.