AI implementeren? Dit is wat je van te voren moet weten!

De opkomst van Artificial Intelligence (AI) biedt veelbelovende mogelijkheden om processen efficiënter, effectiever en toekomstbestendiger te maken. Begrippen als automatisering, voorspellingen en slimme besluitvorming klinken aantrekkelijk. En dat zijn ze ook. Echter, het willen implementeren van AI moet geen doel op zich zijn omdat je ‘mee moet gaan met de tijd’, het moet op het juist moment toegevoegde waarde leveren. Daarom is het essentieel om eerst uit te zoomen, processen te begrijpen, en pas daarna te bepalen waar AI echt als versneller kan werken.

Een oplossing zonder richting: waak ervoor! 

"We willen iets met AI" of “We moeten met de tijd mee” is iets wat we vaak horen. Maar gaat dat je echt verder brengen? In negen van de tien gevallen ligt de échte uitdaging ergens anders. Niet bij de technologie, maar bij de inrichting van processen, procesafspraken of datakwaliteit.

Neem bijvoorbeeld een organisatie met een hoge openstaande debiteurenpost. De eerste gedachte: we gaan met AI voorspellen wie er niet gaat betalen. Klinkt logisch, maar na analyse blijkt het probleem dieper te zitten: er zijn geen duidelijke afspraken over wanneer en hoe klanten worden herinnerd en verschillende afdelingen hanteren elk hun eigen werkwijze. AI inzetten op zo’n rommelig proces zou alleen maar zorgen voor verwarring of zelfs onjuiste voorspellingen. In dit geval is het verbeteren van het proces en het afdwingen van een uniforme werkwijze de eerste stap in de juiste richting.

Technologie kan pas waarde toevoegen als de basis op orde is. AI moet een antwoord zijn op een duidelijke uitdaging. Geen opzichzelfstaande oplossing dat je inzet omdat het “moet” of denkt dat het de oplossing voor alles is. Voordat AI überhaupt wordt ingezet, is het waardevol om je eerst af te vragen:

• Welke processen lopen stroef of kosten te veel tijd?
• Waar ontstaan knelpunten of fouten?
• Is de data compleet, betrouwbaar en actueel?
• Wordt bestaande software optimaal gebruikt?

Zonder antwoord op die vragen is AI een oplossing zonder richting.

Het is essentieel om eerst uit te zoomen, processen te begrijpen, en pas daarna te bepalen waar AI echt als versneller kan werken.

80% van AI-projecten is géén AI

Voortbordurend op bovenstaande zal het je dan ook niet verbazen dat een succesvolle AI-implementatie voor 80% bestaat uit het op orde brengen van processen en data en slechts 20% daadwerkelijk het ontwikkelen of toepassen van het AI-model zelf is. Om tot goede voorspellingen of aanbevelingen te komen, is het noodzakelijk om inzicht in huidige processen en data te krijgen om van daaruit concretere verbeterpunten te signaleren.

Dat zien we ook in onze recente AI projecten rondom het optimaliseren van de salesfunnel en creditmanagement. Het succes van deze projecten ligt niet in het AI model, maar in de processen en de datakwaliteit erachter.

Betrek mensen vanaf het begin

Een ander belangrijk aspect binnen die 80% van een succesvolle AI implementatie is het meenemen van mensen en het creëren van draagvlak. Gebruikers moeten de meerwaarde van AI zélf ervaren. Daarom geloven we in een aanpak waarbij medewerkers in een vroege fase betrokken worden. Niet alleen als eindgebruiker, maar ook als sparringpartner in het ontdekken van de kracht en beperkingen van AI. Zo creëer je een transparant hulpmiddel dat de dagelijkse praktijk ondersteunt en mensen helpt om juist energie en aandacht te besteden aan het leuke werk en ontzorgd worden op repetitief, handmatig werk.

Eerst denken, dan doen

De belofte van AI is groot. De impact ervan staat of valt met een goede voorbereiding. AI is geen wondermiddel. Het is gereedschap om doelen sneller en slimmer te bereiken. En zoals bij ieder gereedschap geldt: het werkt pas echt als je weet waarvoor je het gebruikt. Neem de tijd om je processen, data en mensen goed op orde te brengen. Pas dan kan AI uitgroeien tot een krachtige versneller in jouw organisatie.