Vijf tips om AI stevig in je organisatie te verankeren
Kunstmatige intelligentie (AI) ontwikkelt zich in razend tempo. Tegelijk blijkt het voor veel organisaties lastig om tastbare resultaten te realiseren die bijdragen aan de bedrijfsdoelstellingen. Koko Visser, Head of AI bij Valcon, benadrukt dat échte innovatie vraagt om het centraal stellen van AI binnen het bedrijfsmodel en het fundamenteel herontwerpen van processen. Hij deelt vijf tips die hierbij helpen.
De wetenschappelijke basis voor AI bestaat al bijna zeventig jaar. Toch heeft de rekenkracht van de technologie pas recent echte grote sprongen gemaakt, met name door ontwikkelingen in de Verenigde Staten en Azië. Dankzij cloudtechnologie is die rekenkracht nu vrijwel onbeperkt en voor iedereen binnen handbereik.
De ongekende snelheid waarmee AI zich ontwikkelt, heeft velen verrast. Consumenten, wetenschappers en bedrijven hebben in korte tijd een golf aan toepassingen zien ontstaan. Organisaties die erin slagen deze mogelijkheden te benutten, plukken daar nu al de vruchten van – denk aan een hogere productiviteit, lagere kosten en een betere concurrentiepositie.
Dat succes boeken met AI vooral is voorbehouden aan Amerikaanse of Aziatische bedrijven, klopt niet. Het zijn juist de hoge standaarden van Europese organisaties – hun zorgvuldige, efficiënte en kwaliteitsgerichte manier van werken – die hen in staat stellen om de AI-adoptie te gaan leiden.
Hoe realiseer je waarde met AI?
Veel Europese organisaties worstelen met de vraag hoe ze daadwerkelijk waarde uit AI moeten halen. Eén ding is inmiddels wél duidelijk: de technologie haar vrije loop laten gaan binnen een organisatie is niet bepaald een sleutel tot succes – zonder een doordacht plan en menselijk toezicht, lopen organisaties namelijk allerlei risico’s, bijvoorbeeld op het gebied van privacy.
De continue veranderende regelgeving en economische omstandigheden maken het voor organisaties ook lastig om snel waarde te realiseren met AI. Wat vroeger onmogelijk was, kan nu moeiteloos door AI worden gedaan. Tegelijkertijd vragen de taken die de technologie nog niet aankan om nieuwe vormen van samenwerking tussen mens en machine.
Twee manieren waarop organisaties AI inzetten
In de praktijk gebruiken organisaties AI op grofweg twee manieren.
De meest laagdrempelige toepassing is als persoonlijke assistent; denk aan het schrijven van e-mails, samenvatten van documenten of beantwoorden van vragen. Tools als Microsoft Copilot, Google Gemini en ChatGPT kunnen snel worden geïnstalleerd en leveren direct ondersteuning aan medewerkers. Met behulp van dergelijke tools werken ze efficiënter, terwijl hun AI-expertise groeit.
Toch blijft de beloofde, grootschalige productiviteitswinst zo vaak uit. Gen AI-tools verbeteren vooral individuele prestaties, maar transformeren zelden complete bedrijfsprocessen. Hierdoor wordt de echte AI-belofte niet ingelost.
Dat neemt niet weg dat het gebruik van generatieve AI-tools wel kostenefficiënt is – zeker bij West-Europese kennisbedrijven waar salarissen relatief hoog liggen en een paar procent productiviteitswinst al heel wat geld oplevert.
Een andere, ambitieuzere manier waarop organisaties AI inzetten, is door de technologie centraal te stellen binnen hun bedrijfsmodel en door processen fundamenteel te herontwerpen.
Veel organisaties zijn hier wel enigszins mee bezig, bijvoorbeeld via pilots. Maar vaak blijft het daar ook bij: de pilots leveren snel zichtbare resultaten op, maar verbeteren meestal slechts een klein onderdeel van complexe procesketens. De totale impact blijft daardoor beperkt.
Tijdens de pilots komen vaak uitdagingen aan het licht, zoals het waarborgen van de datakwaliteit en het beheersen van risico’s. Als er geen serieuze aandacht wordt besteed aan het verhelpen van dit soort obstakels, stranden de pilots voordat ze opgeschaald kunnen worden. Hierdoor neemt het enthousiasme af en blijven grootschalige implementaties uit, terwijl het potentieel onbenut blijft.
Dat veel pilots hierop uitdraaien, is dus verklaarbaar: wie slechts minimaal investeert en onvoldoende realistisch is, moet niet rekenen op bovenmaatse resultaten.
Een ander struikelblok is dat veel AI-toepassingen nog draaien om ‘prompting’: het handmatig invoeren van opdrachten in een AI-tool. Logischerwijs is dat niet zo efficiënt.
Agentic AI-systemen brengen daar verandering in. Deze systemen genereren zelfstandig de juiste prompts en sturen meerdere taakgerichte agents aan (via vooraf geprogrammeerde modules) die volledige processen kunnen uitvoeren – althans, onder menselijk toezicht.
Waar agentic AI tot voor kort nog onbekend terrein was, is de technologie intussen vliegensvlug aan het uitgroeien tot een belangrijk instrument voor grootschalige procesoptimalisatie.
AI inbedden vraagt om een nieuw bedrijfsmodel
Succesvol AI integreren gaat verder dan het installeren van standaardtools of het uitvoeren van wat pilots. Het vraagt om een nieuw operationeel model, een nieuwe visie, strategische keuzes en de bereidheid om processen fundamenteel te herontwerpen.
Organisaties die AI weten te integreren in hun kernprocessen – van strategie tot de dagelijkse operatie – bouwen een blijvend concurrentievoordeel op. Dat is echter gemakkelijker gezegd dan gedaan, maar wie nu begint, bepaalt straks het tempo.
Vijf tips
1: Identificeer processen met hoog potentieel
Organisaties met complexe operaties en veel digitale overdrachtsmomenten hebben het meeste te winnen met AI. Een intrinsieke drive om substantiële efficiëntieverbeteringen te realiseren is hierbij cruciaal.
2: Stel duidelijke doelen en eisen
Zonder ambitieuze maar realistische doelstellingen blijven echte doorbraken uit. Onderbouw de doelen met bewijs, een helder plan en een kritische blik op het hoe, wanneer en waarmee. Laat je niet te snel afschrikken door een ‘nee, dat kan niet’.
3: Wees realistisch over het tijdsbestek
Een echte transformatie vraagt om meerjarige investeringen. De eerste resultaten kunnen snel zichtbaar zijn, mits de hele organisatie AI omarmt, maar het kan soms wat langer duren. Het is daarom belangrijk om medewerkers actief te betrekken bij de verandering, zodat ze begrijpen waartoe de verandering moet leiden. Heldere communicatie en verwachtingsmanagement zijn hierbij essentieel.
4: Verhoog AI-expertise op alle niveaus
Medewerkers, managers en bestuurders hoeven geen AI-specialisten te worden, maar moeten wel begrijpen hoe AI hun werk verandert. En dat kost tijd: een nieuwe, vreemde taal heb je ook niet van de ene op de andere dag onder de knie – houd rekening met twaalf tot achttien maanden.
5: Bouw de juiste expertise en capaciteit op
Stel teams samen die de transformatie kunnen realiseren. Let bij het samenstellen op verschillende aspecten zoals domeinkennis, operationele expertise, technische vaardigheden en verandercapaciteit. Ervaring is hierbij onmisbaar.
Structurele verandering
De boodschap is helder: AI verandert je organisatie niet vanzelf, en zeker niet binnen een handomdraai. Een gefragmenteerde aanpak met losse pilotprojecten levert nuttige inzichten op, maar geen structurele verandering.
Met visie, toewijding en de juiste mensen kunnen organisaties echter flinke stappen maken. En daarmee kunnen ze niet alleen hun productiviteit en efficiëntie verbeteren, maar ook hun concurrentiepositie voor de lange termijn veiligstellen.
Een artikel van Koko Visser, partner en Head of AI bij Valcon.
