AI als Scrum Master: wat kun je ermee en hoe begin je?

Masha is Scrum Master bij een softwareteam van acht mensen. Op dinsdag belt een collega: “Heb jij die retrospective-formats al klaar? We beginnen over een uur.” Oeps. Ze was het compleet vergeten. In dit artikel bespreken we hoe je als Scrum Master AI kunt inzetten om tijd te besparen, zodat je je kunt focussen op wat belangrijk is.

Masha opent ChatGPT en typt: “Geef me een retroformat voor een team dat moeite heeft met eerlijk feedback geven”. Dertig seconden later kijkt ze naar vier concrete formats, inclusief uitleg over wanneer welke past. De retrospective wordt een van de beste die haar team ooit heeft gehad. Niet omdat AI het werk deed, maar omdat Masha haar voorbereiding niet meer inruilde voor paniek. Dat was zes maanden geleden. Sindsdien gebruikt ze AI niet als vervanging, maar als versnelling. En ze is niet de enige.

AI begrijpt jouw rol niet. Maar dat hoeft ook niet.

We moeten eerlijk zijn: AI is geen Scrum Master. Het voelt niet wanneer een teamlid afhaakt. Het ziet niet hoe iemand zijn armen over elkaar slaat als een bepaald onderwerp ter sprake komt. Het mist de context die jij als Scrum Master wel hebt.

Maar dat is ook niet waarvoor je het gebruikt. Je gebruikt AI voor het repetitieve en het voorbereidende werk, voor de dingen die tijd kosten maar niet per se jouw volle aandacht vragen. Zo houd jij meer tijd over voor aanwezig zijn en luisteren.

Waar het in de praktijk werkt

Retrospectives

Begin met retrospectives. Als je een tool zoals Claude of ChatGPT gebruikt, vraag dan niet alleen “geef me een format”, maar gerichter: “We hebben drie Sprints achter elkaar dezelfde problemen besproken zonder dat er iets verandert. Welke werkvormen helpen een team om dit patroon te doorbreken?” Of: “Ons team bestaat uit mensen die het moeilijk vinden om te spreken in grote groepen. Welke aanpak past daar het beste bij en waarom?” Je krijgt dan geen standaardlijst, maar een onderbouwd format. Soms zelfs een gesprek dat jou scherper laat nadenken over wat jouw team nodig heeft.

Meetings

Daarna zijn er de vergaderingen. Als je werkt met Teams, Zoom of Meet, heb je waarschijnlijk al de mogelijkheid om gesprekken te transcriberen. Kopieer de transcriptie van een Daily Scrum en vraag wie het woord nam, of de toon eerder gesloten of open was, welke impediments werden benoemd en of die al eerder zijn voorbijgekomen. Voor één meeting levert dat beperkt inzicht op. Doe dit zes weken en leg de resultaten naast elkaar, dan zie je patronen die je al aanvoelde maar nooit kon benoemen.

Communicatie

Ook de communicatie naar de rest van de organisatie is belangrijk. AI kan helpen met bijvoorbeeld het (semi)automatiseren van de mails over een impediment naar het management. Andere toepassingen zijn automatische updates over wat het team nodig heeft om verder te komen, of een verzoek aan andere afdelingen of medewerkers.

Bij dit soort werkzaamheden weet je precies wat het probleem is, maar de formulering kost tijd. Je wilt duidelijk zijn zonder dat het klinkt als een klacht. Geef AI de context, het doel en de ontvanger. Vraag vervolgens om een eerste opzet. Je herschrijft die altijd, maar je begint niet meer met een leeg scherm.

Reflecteren op jezelf

De meeste Scrum Masters zullen niet verwachten dat reflecteren op jezelf ook een nuttige toepassing is. Masha transcribeerde een retrospective die ze zelf had geleid en vroeg om feedback op haar aanpak. De analyse liet zien dat ze in 45 minuten acht vragen had gesteld, en daarvan vijf zelf had beantwoord voordat iemand anders de kans had gekregen. Ze wist dit achteraf zelf ook wel. Maar het zwart op wit zien was een andere ervaring.

De valkuil: AI als slimme papegaai

AI is bijzonder goed in het herkennen van patronen en het genereren van taal. Dat maakt het ook bijzonder goed in het produceren van antwoorden die plausibel klinken maar niet kloppen. De kans is groot dat het qua vorm klopt, maar dat de daadwerkelijke inhoudelijke waarde leeg is. Denk aan een retroformat dat generiek is maar goed geformuleerd: Start, Stop, Continue. Met ChatGPT of Claude zal je deze gemakkelijk in andere bewoordingen kunnen genereren, met een mooie intro, maar wat is de daadwerkelijke toegevoegde waarde? De waarde zit hem in het aansluiten van een specifiek probleem op een specifiek format. AI kan dit, maar niet automatisch. Een ander voorbeeld is een analyse die woorden samenvat maar geen echte inzichten biedt, of een stakeholdermail die netjes is maar geen enkel karakter heeft.

De oplossing is om AI als sparringpartner te gebruiken, niet als eindstation. Vraag door. “Dit klinkt te generiek, geef me iets dat echt past bij een team dat al twee jaar samenwerkt.” Of: “Op basis waarvan trek je deze conclusie?” AI reageert goed op kritische vragen, maar jij moet wel degene zijn die ze stelt.

Minder tijd kwijt, meer tijd voor wat telt

De Scrum Masters die ik ken gebruiken AI omdat het hen tijd geeft voor wat er echt toe doet, in plaats van dat het cool is. Dingen die ertoe doen, zoals aanwezig zijn in het team om de signalen op te vangen die AI-tools niet kunnen oppikken. Maar ook bouwen aan vertrouwen waardoor een goede samenwerking mogelijk wordt. Als jij elke week een uur minder kwijt bent aan retrovoorbereiding en impediment-documentatie, heb je een uur meer voor het gesprek dat je al drie weken wilt voeren. Dat lijkt me reden genoeg om het eens te proberen.

Maar hoe start je?

Pak bijvoorbeeld een retrospective. Schrijf in één zin wat er speelt. Vraag AI om drie formats die passen bij die situatie en kies er één. Kijk wat er gebeurt. Als het niets oplevert is dat ook prima, en als je iets ziet dat werkt, dan ga je ermee door. Zo bouw je je AI-gebruik op, één toepassing per keer.

Wil je sparren over hoe jij AI op een zinvolle manier inzet in jouw rol als Scrum Master? Neem contact met ons op via 020 2614 195 of info@agilescrumgroup.nl

Ook interessant:

• Een meeting voorbereiden, hoe doe ik dat? +Checklist
• AI als Product Owner: wat kun je ermee en hoe begin je?
• Wat is faciliteren? Alles over de rol van de facilitator