In onze eerdere blog Werkdruk verlagen en meer strategisch inzicht verkrijgen, beschreven we hoe AI kan bijdragen aan de ontwikkeling van medewerkers van uitvoerend naar controlerend en uiteindelijk naar waarde toevoegend. In deze blog gaan we, samen met gastblogger Taco van het Reve, managing director van CIMT (experts in data management en -governance), verder in op de impact van AI op jouw organisatie en de voorwaarden om succesvol met AI te starten.

AI verandert de spelregels

AI verandert de werkwijze van organisaties in rap tempo, of het nu gaat om grote multinationals of het mkb. De technologie biedt kansen om processen te optimaliseren, sneller te beslissen en nieuwe businessmodellen te creëren. Maar AI raakt meer dan alleen technologie en automatisering: het beïnvloedt ook de cultuur, samenwerking en besluitvorming binnen je organisatie. Hoe kun je hier het beste mee starten, en welke stappen en minimale voorwaarden zijn nodig om AI effectief te implementeren?

De impact van AI op cultuur, mensen en processen

De introductie van AI brengt vaak een flinke verandering in de bedrijfscultuur en de rol van medewerkers met zich mee. Taken die voorheen handmatig en repetitief waren, kunnen met AI worden geautomatiseerd. Hierdoor ontstaat ruimte voor functies waarin creativiteit, probleemoplossend vermogen en strategisch denken centraal staan. Dat betekent ook dat medewerkers nieuwe vaardigheden moeten ontwikkelen, bijvoorbeeld op het gebied van datagebruik en digitale tools. In sommige gevallen vraagt dit om een compleet andere mindset: van uitvoerend naar proactief en toekomstgericht.

Daarnaast kan de implementatie van AI nieuwe eisen stellen aan teams, zoals expertise in data-analyse, machine learning en data-engineering. Bedrijven kunnen ervoor kiezen deze kennis intern op te bouwen of te werken met externe specialisten.

Samenwerking en processen

AI verandert niet alleen individuele rollen binnen een organisatie, maar ook de manier waarop teams samenwerken. Veel taken en beslissingen worden steeds vaker door algoritmes ondersteund. Dit vraagt om duidelijke afspraken over processen en vertrouwen in technologie, zodat medewerkers begrijpen hoe en waarom beslissingen tot stand komen.

Een goed georganiseerde basis is hierbij essentieel. Dit begint met een helder overzicht van de huidige processen (IST-situatie) en een duidelijke visie op hoe je wilt dat deze processen in de toekomst verlopen (SOLL-situatie). Door dit in kaart te brengen, kun je bepalen welke processen geschikt zijn voor automatisering en waar AI het meeste impactkan hebben. Met andere woorden: zorg dat je de fundamenten van je organisatie op orde hebt voordat je AI implementeert. Dit voorkomt misverstanden en zorgt voor een soepele integratie van AI in de dagelijkse praktijk.

De eerste stappen: van businessbehoefte naar data

1. Businessbehoefte

De eerste stap bij het implementeren van AI is het helder formuleren van de businessdoelen: welke problemen wil je oplossen, en wat moet AI concreet opleveren? Door deze vragen vanuit de business te benaderen, blijf je gefocust op het creëren van waarde in plaats van alleen de technologie centraal te stellen.

Wanneer je de IST-situatie (de huidige processen) goed in kaart hebt gebracht, kun je bepalen waar AI het meeste impact heeft en prioriteiten stellen. Dit helpt om gericht stappen te zetten. Denk bijvoorbeeld aan het automatiseren van repetitieve handmatige taken, zoals het verwerken van financiële gegevens. Maar AI kan ook ingezet worden voor processen waarbij snelheid en voorspellend vermogen belangrijk zijn, zoals inkoopplanning, verkoopprognoses, of het analyseren van seizoenspatronen in relatie tot voorraadbeheer en productieplanning. Deze aanpak zorgt ervoor dat je gericht begint met het inzetten van AI waar het echt verschil maakt.

2. Programmatuur

Kies AI-programmatuur die aansluit bij de doelen en behoeften van jouw organisatie. Er zijn sectorspecifieke tools, zoals AI voor marketing, productontwikkeling of voorraadbeheer, maar ook bredere toepassingen. Daarnaast kun je kiezen tussen kant-en-klare oplossingen of maatwerkoplossingen. Kant-en-klare tools maken een snelle start mogelijk zonder dat je veel technische kennis nodig hebt. Voor organisaties met complexe of unieke processen kan maatwerk echter beter passen, omdat het nauwkeuriger inspeelt op specifieke behoeften.

Een schaalbare IT-infrastructuur is hierbij essentieel, zeker als je grote hoeveelheden data wilt verwerken of complexe berekeningen wilt uitvoeren. Cloudplatforms bieden de flexibiliteit om AI-oplossingen eenvoudig te schalen en te beheren. In sommige gevallen vraagt AI om aanzienlijke rekenkracht, zoals bij machine learning of deep learning-algoritmen. Hiervoor kunnen cloud computing of gespecialiseerde hardware, zoals GPU’s, een uitkomst bieden.

De implementatie van AI is het meest effectief wanneer experts uit verschillende disciplines, zoals IT, finance, marketing en operations, nauw samenwerken. Deze samenwerking zorgt ervoor dat AI goed wordt geïntegreerd in de bedrijfsprocessen en praktisch toepasbaar blijft.

3. Data

AI werkt alleen goed als het wordt gevoed met kwalitatief hoogwaardige data. Deze data kan zowel gestructureerd zijn, zoals een Excel-lijst met klantgegevens, als ongestructureerd, bijvoorbeeld klantfeedback in e-mails of berichten. Een solide data-infrastructuur is essentieel om data toegankelijk en bruikbaar te maken. Dit betekent dat je moet investeren in systemen en processen waarmee je data goed kunt organiseren, opslaan en beheren.

Heldere richtlijnen voor databeheer (data governance) spelen hierin een belangrijke rol. Ze zorgen ervoor dat data betrouwbaar, veilig en consistent blijft en dat je voldoet aan privacywetgeving zoals de AVG. Dit begint vaak al met simpele werkinstructies, maar kan uitgroeien tot een uitgebreid beleid dat het gebruik van data in je organisatie structureert.

Daarnaast is de kwaliteit van de data waarmee AI wordt getraind van groot belang. AI-modellen presteren alleen goed als de data schoon, representatief en relevant is voor de specifieke doeleinden van je organisatie. Door ervoor te zorgen dat data voldoet aan deze eisen, haal je het maximale uit de AI-toepassingen en voorkom je onjuiste of onvolledige resultaten.

Een praktijkvoorbeeld hiervan vind je in een casestudie over de impact van digitalisering en procesoptimalisatie in de maakindustrie. Deze kun je hier bekijken.

Conclusie: begin klein, denk groot

Een succesvolle AI-implementatie begint met een strategische aanpak die focust op jouw businessdoelen en een helder overzicht van processen, data en benodigde training voor medewerkers. Het is belangrijk om stap voor stap te werk te gaan. Start bijvoorbeeld met een pilotproject of met de optimalisatie van één specifiek proces. Dit helpt je niet alleen om ervaring op te doen, maar ook om te begrijpen welke impact AI heeft op jouw organisatie.

Door klein te beginnen kun je eventuele knelpunten identificeren en aanpakken voordat je opschaalt. Zodra de basis op orde is en je organisatie voldoende kennis heeft opgedaan, kun je AI breder integreren in je bedrijfsprocessen. Denk hierbij aan het koppelen van meerdere systemen, het uitbreiden van AI-toepassingen naar andere afdelingen of het introduceren van meer geavanceerde technologieën.

Met de juiste data, passende technologie en een goed gestructureerd implementatieproces leg je een stevige basis voor duurzame groei en innovatie. Door deze aanpak kun je AI niet alleen effectief inzetten, maar ook het maximale halen uit de mogelijkheden die het biedt.

Over de auteurs 

Deze blog is geschreven door Ivo van der Smissen, partner bij Allium, in samenwerking met Taco van het Reve, managing director van CIMT. Bij Allium helpen we organisaties om technologie en data optimaal in te zetten voor duurzame groei. CIMT isgespecialiseerd in data management en -governance en ondersteunt bedrijven bij het bouwen van een solide basis voor datagedreven werken.

Wil je meer weten over hoe AI jouw organisatie kan helpen? Neem gerust contact op. We denken graag met je mee!