In de zorg wordt capaciteitsplanning vaak benaderd als een kwestie van voorspellen, verdelen en vullen. Ook de podcast met Michiel de Leeuw van het ETZ over de inzet van AI bij capaciteitsmanagement met laat terecht zien hoe belangrijk het is om vraag en aanbod slim op elkaar af te stemmen. Wie alleen naar cijfers kijkt, mist een cruciale realiteit: medewerkers zijn zelf ook schaars, en hun voorkeuren, afkeuren en beperkingen bepalen mede of een planning in de praktijk werkt. De schaarste aan medewerkers maakt hun perspectief - hun ervaringen, oplossingsrichtingen en ook emoties - onmisbaar. Michiel - van het Centraal Bureau voor Capaciteits-en Personeelsplanning van ETZ - gaat daar in zijn podcast ook op in (bij minuut 25 bijvoorbeeld).
Blinde vlekken zien en oplossen
Zorg in Dialoog helpt beleidsmakers om de blinde vlekken te onthullen: wat gaat onder het wateroppervlak schuil aan wat medewerkers ervaren, zien en bedoelen? Hoe kunnen zij het vraagstuk - in deze blog capaciteitsplanning - voeden maar ook … omarmen? Door de kracht van open vragen en deze gericht te stellen aan de gehele doelgroep - niet een paar - leer je nauwkeurig wat er speelt. Door deze interventies breng je bovendien hun denken in beweging en maak je mensen bewust van de lastigheid van planning. Hierdoor wordt je zelfs als planner nauwkeuriger en realistischer gevoed, in de richting van een betere integrale capaciteitsplanning, op team- en afdelingsniveau, op korte en langere termijn.
Zorg in Dialoog zet complexe algoritmes (AI) in om hen heel doelgericht, gezamenlijk van elkaar te laten leren en daarop voort te bouwen. Zo krijgen beleidsmaker nauwkeurig inzicht en een veel hogere betrokkenheid van de mensen zelf. Waar je zelf aan mee hebt gewerkt, is immers dan ook een stukje van jou. Een ander belangrijk punt is dat je vaker deze volledige doelgroep betrekt bij veranderingen die onherroepelijk optreden. Planning wordt adaptiever, gebaseerd op nieuwe patronen uit data die specifiek zijn voor de situaties in de realiteit, namelijk die van de OK’s, IC’s en mensen zelf.
Wij adviseren in deze situaties om wat we hierboven zetten, je niet alleen te baseren op inzichten van vertegenwoordigers of vertegenwoordigende organen (zoals een VAR, VSB, PAR, etc) om:
o te voorkomen dat je inzichten of ervaringen over het hoofd ziet,
o mensen onbedoeld buiten beleidsontwikkeling en planning sluit en
o om te voorkomen dat het merendeel van de medewerkers naderhand in de weerstand gaat.
Capaciteitsplanning wordt in de literatuur beschreven als het afstemmen van zorgvraag op beschikbare capaciteit op strategisch, tactisch en operationeel niveau. Daarbij gaat het niet alleen om bezetting, maar ook om de inzet van mensen, middelen, technologie en kennis over meerdere tijdshorizonnen. De nadruk ligt dus terecht op data: hoeveel zorg wordt verwacht, hoeveel bedden zijn er, welke competenties zijn nodig, en welke apparatuur is beschikbaar. Toch blijkt uit verschillende bronnen dat goede planning pas echt werkt als ook werkdruk, voorspelbaarheid, behoud van medewerkers en teamdynamiek worden meegenomen, naast andere data zoals klinische data (waar PacMed stappen in zet). Daar kan het immers gebeuren dat je details mist en verbinding met de mensen en de werksituatie daar niet begrijpt.
Daar zit de blinde vlek waar veel organisaties nog op vastlopen. Een rooster kan technisch kloppen en toch falen, omdat het geen rekening houdt met wat medewerkers willen, wat ze vermijden en wat voor hen essentieel is om duurzaam inzetbaar te blijven. In een krappe arbeidsmarkt is dat niet langer een zachte factor, maar een harde randvoorwaarde. Wie de voorkeuren van medewerkers niet kent, loopt het risico dat planning leidt tot onvrede, meer uitval, minder behoud en uiteindelijk opnieuw tekorten omdat planningen niet (kunnen) worden nagekomen. De tevredenheid van medewerkers wordt in belangrijke mate beïnvloed door hoe roosterwensen worden onderkend en gehonoreerd.
Voorbeelden van vragen die je kunt stellen:
Als je het idee voor deze planning zo ziet, voor de komende maanden, wat valt jou direct op waarvan je denkt dat dat helemaal niet gaat werken?
Je werkt nu een aantal weken met de nieuwe planning. Wat werkt echt beter dan eerst, zowel voor de patiënten als voor jou en jullie team?
Welke ene verbetering is volgens jou een echte ‘moeten we doen’, wat gaat dat helpen volgens jou?
Hoe kunnen we zorgen dat ____ beter in de afdeling landt dan nu het geval is? Wat zien we over het hoofd bijvoorbeeld?
Waar zie je collega’s wel eens mee worstelen als het gaat om _______?
Wat is die ene frustratie op een werkdag die doorwerkt in samenwerking en kwaliteit van zorg?
Wat is er veranderd, langzaam of sneller, sinds we de laatste wijzigingen voor ____ doorvoerden?
Wat zien we volgens jou over het hoofd bij het (nog) slimmer omgaan met de bezetting van de IC?
Je ziet aan deze vragen al waarom het belangrijk is om voorkeuren en afkeuren van medewerkers systematisch op te halen en beschikbaar te houden in het planningsproces. Niet alleen om een rooster “mooier” te maken, of mensen het “gevoel” te geven betrokken te worden, maar om slimmer data-gedreven te voorspellen wat wel en niet haalbaar is. Een medewerker die geen nachtdiensten wil draaien, een combinatie van zorgtaken heeft, of juist ruimte zoekt voor ontwikkeling, kan op papier beschikbaar en competent lijken maar in de praktijk toch uitvallen voor bepaalde diensten. Als planners dat niet weten, wordt de planning kwetsbaar en ontstaat er alsnog gedoe op de werkvloer en … voor de patiënt.
Hier ligt de kracht van Zorg in Dialoog**.** Als tool kan het de menselijke intelligentie ophalen die in teams aanwezig is: voorkeuren, afkeuren, werkbare oplossingen en de onderliggende redenen daarvan. Precies om geen blinde vlek te laten ontstaan. De signalen die medewerkers concreet uitschrijven, gaan ze van elkaar lezen, begrijpen en waarderen. Hierdoor krijg je de signalen zichtbaar die volgens hen het belangrijkste zijn, en niet slechts ‘vaak genoemd’. Dat laatste leidt immers tot frequency-bias, waar enquêtes onder lijden (en jouw planning niet onder moet lijden).
Vermijd voor het verkrijgen van sociale data het voeren van gesprekken in een zaaltje, want als je je mensen bijeen brengt gaan andere biases een rol spelen. Zoals groupthink - het sociaal-wenselijk op elkaar reageren - of zelfs het geheel niet uitspreken. Lees eventueel verder hierover op de CircleLytics website (de onderliggende technologie van Zorg in Dialoog).
Die informatie kan niet alleen worden gebruikt bij het maken van roosters, maar ook bij wijzigingen en ad-hoc situaties, zodat planners kunnen checken hoe medewerkers de situatie zelf zien. Daarmee ontstaat een aanvulling op harde data zoals bedbezetting, competenties, kennis, apparatuur en verwachte zorgvraag. Het resultaat is geen “zacht” alternatief voor data, maar een rijkere vorm van capaciteitsplanning waarin mens en systeem elkaar versterken.
Waarom dit ertoe doet
De zorg heeft niet alleen te maken met schaarste aan geld, ruimte en materialen, maar vooral ook met schaarste aan mensen. Onderzoek en praktijkvoorbeelden laten zien dat goede personeelsplanning daarom rekening moet houden met voorspelbaarheid, werkdruk, competenties en medewerkerstevredenheid. Wanneer medewerkers zich gezien voelen in hun voorkeuren en grenzen, vergroot dat de kans op behoud en op bereidheid om extra te bewegen als het nodig is. Dat vereist ook afstemming tussen capaciteitsmanagement en HR aangezien HR zich bekommerd om het behoud, werkgeluk en werkdruk van medewerkers en strategische personeelsplanning.
Dat betekent niet dat alle wensen altijd gehonoreerd kunnen worden. Wel betekent het dat een organisatie eerlijker en slimmer kan sturen als zij weet welke wensen essentieel zijn en welke ruimte er nog is voor onderlinge afstemming. Het gesprek daarover maakt keuzes begrijpelijker, vermindert frictie en helpt om schaarste collectief te dragen in plaats van individueel af te wentelen. In die zin is capaciteitsplanning niet alleen een analytisch proces, maar ook een sociaal proces, waar draagvlak nodig is en begrip. Door die mensenkant heb je een regelmatige dialoog nodig om te blijven luisteren. Er verandert te veel, te vaak om verandering in wat er gebeurt te negeren.
Van data naar dialoog
De beste capaciteitsplanning combineert harde en zachte informatie. Harde data geven inzicht in zorgvraag, bezetting, middelen en productie, terwijl dialoog zichtbaar maakt wat medewerkers nodig hebben om duurzaam inzetbaar te blijven. Zonder die dialoog ontstaat schijnzekerheid: de planning lijkt sluitend, maar blijkt kwetsbaar zodra iemand uitvalt, een dienst wijzigt of de werkdruk oploopt. Planning is dan minder een modellering van de realiteit, maar benadert deze realiteit.
Wie medewerkersvoorkeuren en afkeuren meeneemt, vergroot niet alleen de kwaliteit van het rooster, maar ook de kans dat het rooster in de praktijk overeind blijft. Het zijn uiteindelijk zorgverleners die in het contact met patiënten een belangrijke bijdrage leveren aan de door patiënten ervaren kwaliteit van de zorgverlening, en dan wil je dat de zorgverlener er staat en daar heb je haar of hem hard voor nodig.
Neem gerust eens contact met ons op als onze online werkvorm jou aanspreekt en je een demonstratie wil. Zo leer je hoe dit AI-versterkte instrument in jouw werk ingezet kan worden, door jouzelf.
