Hoe sluiten strategische doelstellingen aan bij wat er daadwerkelijk op de werkvloer gebeurt? Om deze vraag, en vele soortgelijke vragen, te beantwoorden, heeft Atlassian Strategy Collection ontwikkeld. Tijdens het Team Europe ’26-evenement spraken we met Asha Thurthi, de SVP bij Atlassian die verantwoordelijk is voor Strategy Collection.
Hoe groot is de kloof tussen de raad van bestuur/C-level en de werkvloer? Om dit te illustreren, put Thurthi uit Atlassians eigen ‘State of Strategy’-rapport. Dit rapport, gebaseerd op interviews met meer dan 300 senior bedrijfsleiders, laat zien dat tachtig procent van de leiders zegt hun strategische prioriteiten te kennen. Slechts 11% heeft echter werkzaamheden die aan die prioriteiten zijn gekoppeld in één enkel systeem. Met andere woorden: veel bedrijven lopen het risico dat hun strategie uit de koers raakt.
Strategic drift (zoals dit heet in het Engels) is niet het gevolg van slechte bedoelingen, benadrukt Thurthi. Teams op de werkvloer worden dagelijks geconfronteerd met eisen, zoals nieuwe verzoeken van klanten, veranderende afhankelijkheden en concurrerende prioriteiten. Daardoor wijken ze langzaam af van de strategische koers waarover ze het oorspronkelijk eens waren. Tegen de tijd dat het management dit opmerkt, is de kloof vaak al een heel kwartaal of zelfs een volledige jaarlijkse planningscyclus groter geworden.
Wat is de Strategy Collection van Atlassian?
Strategy Collection is een verzameling van tools die Atlassian ontwikkelt voor leidinggevenden. Het bevindt zich boven de softwareontwikkelingscyclus (tegenwoordig door AI-native SDLC genoemd) als een contextlaag om maximale waarde te creëren voor het bedrijf. Het doel is om één enkel, samenhangend bedrijfsmodel te bieden. Leiders kunnen het gebruiken om hun strategische intentie vast te leggen. Dat wil zeggen: hun prioriteiten, grote financiële investeringen en doelstellingen voor het bedrijf. Ze kunnen ook hun investeringen in mensen, budget en AI-kosten definiëren, en de belangrijkste resultaten vaststellen die ze willen realiseren.
Thurthi beschrijft het als een ‘top floor-to-factory floor ’-visie. Teamleden die in de praktijk het werk uitvoeren, kunnen zien hoe hun werk aansluit bij de strategische prioriteiten. Leidinggevenden kunnen zien waar de uitvoering afwijkt van de strategie. Beide partijen profiteren van hetzelfde geïntegreerde model.
Drie pijlers: intelligentie, kapitaalbeheer en planning
Strategy Collection is opgebouwd rond drie waardeproposities.
Strategische intelligentie
Strategische intelligentie is een levend signaal vanuit een verbonden bedrijfsmodel, vertelt Thurthi ons. Dat klinkt een beetje vaag. Wat ze hiermee echter wil benadrukken, is dat het resultaat van deze pijler van Strategy Collection niet zomaar een dashboard is, maar iets dat veel levendiger is. Dat wil zeggen dat een leidinggevende op elk moment, via het Atlassian-platform of via het Atlassian Model Context Protocol in een willekeurige tool naar keuze, inzichten kan opdoen en antwoorden op vragen kan krijgen. Voorbeelden van dergelijke vragen: Waar ontstaan er knelpunten in mijn investeringen? Welke doelstellingen lopen risico? Waar creëren mijn afhankelijkheden risico’s?
Beheer van menselijk en AI-kapitaal
Naarmate de invoering van AI in een stroomversnelling komt, willen leidinggevenden uiteraard weten of teams sneller presteren. Ze moeten echter ook weten of AI-tokens naar de juiste prioriteiten gaan en ook de juiste resultaten opleveren. Strategy Collection brengt AI-gebruik en -investeringen in lijn met menselijk kapitaal (human capital). Dit geeft leidinggevenden inzicht in de vraag of mensen en agents werken aan de doelen die ertoe doen. Thurthi benadrukt dat dit niet alleen om kosten gaat. Het gaat ook om het voorkomen van burn-out en het waarborgen dat mensen en agents duurzaam samenwerken om resultaten te behalen.
Strategische planning
De derde pijler biedt leidinggevenden een geconsolideerd overzicht van alle strategische prioriteiten naast de totale capaciteit: personeelskosten, kosten voor AI-agents en niet-arbeidskosten. Dit wordt steeds belangrijker naarmate planningscycli korter worden. Thurthi illustreert dit punt aan de hand van een klant die beschreef hoe zijn planningshorizon is gekrompen van jaarlijks naar per kwartaal tot, in feite, een kwestie van dagen. Dit wordt gedreven door de snelheid waarmee AI de ontwikkelingscyclus versnelt. Door te beschikken over een ‘levend’, verbonden bedrijfsmodel kunnen leidinggevenden sturen, zelfs als die cyclus korter wordt.
AI verergert strategic drift
Een terugkerend thema in het gesprek is dat AI strategic drift niet oplost. Sterker nog, het versnelt deze, zegt Thurthi. Wanneer teams met AI sneller werken, wordt de tijdspanne waarin een leidinggevende afwijkingen kan opsporen en corrigeren kleiner. Zoals eerder vermeld, moeten leidinggevenden weten of AI de juiste bedrijfsresultaten oplevert, niet alleen of het sneller werkt.
Volgens Thurthi pakt Strategy Collection dit aan door AI-investeringen zichtbaar te maken binnen dezelfde strategische context als investeringen in mensen. Leiders kunnen zien waar AI-middelen naartoe gaan, welke prioriteiten deze middelen dienen en of de doelen die aan die prioriteiten zijn gekoppeld op schema liggen.
De onderliggende Teamwork Graph
Aan Strategy Collection ligt de Teamwork Graph van Atlassian ten grondslag. Dat is geen verrassing, want die vormt de basis van alles wat Atlassian doet. Het combineert kenniscontext, werkcontext, communicatiecontext, codecontext en de context van mensen en data op één plek. Deze graph bevat data over de strategische koers. Het maakt niet uit of de data zich in PowerPoint-presentaties, Confluence-documenten, Notion-pagina’s, spreadsheets of een tool van een derde partij bevinden: de Teamwork Graph kan die context gebruiken om leidinggevenden te begeleiden naar betere keuzes, stelt Thurthi.
Als we Thurthi vragen naar het soort data dat Atlassian gebruikt om de Teamwork Graph te verbeteren, wijst ze erop dat ze geen geanonimiseerde data van verschillende klanten samenvoegen om inzichten te genereren. De inzichten die uit de Teamwork Graph worden gehaald, zijn volledig gebaseerd op de eigen, gekoppelde context van elke klant. Als een klant benchmarkdata uit zijn branche wil, moet die klant die data zelf aan de Teamwork Graph koppelen.
Gemiddelde time to pivot
Een van de belangrijke concepten waarover we met Thurthi spreken, is de gemiddelde time to pivot. Dit is de tijd die een organisatie nodig heeft om te beseffen dat een strategische koers niet werkt, een besluit te nemen en actie te ondernemen. Zonder een gedegen bedrijfsmodel komt dat besef vaak maanden te laat. Strategy Collection is ontworpen om de gemiddelde tijd tot koerswijziging te verkorten door leidinggevenden een continu beeld te geven in plaats van een momentopname per kwartaal, vertelt ze ons.
De kwaliteit van het leiderschap blijft belangrijk
Voor alle duidelijkheid: Strategy Collection is een hulpmiddel, geen vervanging voor leiderschap, horen we van Thurthi. Ze erkent dat haar belangrijkste gesprekken met zakelijke klanten niet over het product gaan. Ze gaan over iets anders. Wat zijn de grootste gokjes? Hoe ziet succes er eigenlijk uit? Strategy Collection biedt leiders een gemeenschappelijke woordenschat en een taal om op één lijn te komen. Dit is belangrijk, omdat het de voorwaarden schept voor het modelleren van ‘wat-als’-scenario’s en gegevens aan het licht brengt waarmee meningsverschillen op feiten in plaats van op meningen kunnen worden gebaseerd. De strategische intentie moet echter nog steeds van de leiders zelf komen.
Hebben we voorspellende uitkomsten nodig?
Het is allemaal heel interessant om te horen hoe Strategy Collection verschillende onderdelen van organisaties op één lijn wil brengen en strategische afwijkingen wil voorkomen. Maar is er ook enige zekerheid ingebouwd in Strategy Collection? Dat wil zeggen: is er een spectrum aan uitkomsten voordat leidinggevenden een besluit nemen? Strategy Collection biedt vandaag de dag zichtbaarheid en inzicht, en AI-assistenten die werken met de Teamwork Graph kunnen op basis van historische gegevens en de organisatorische context waarschijnlijke trajecten voorstellen. Volledige voorspellende modellering blijft echter nog een uitdaging. Op basis van de antwoorden van Thurthi krijgen we de indruk dat haar productteams hier al wel naar aan het kijken zijn.