This article is only available in Dutch 🇳🇱
Veel bedrijven stappen op de AI-trein zonder duidelijke richting, in de veronderstelling dat het simpelweg implementeren van AI hun problemen zal oplossen en – in sommige gevallen – zal helpen de nieuwste normen voor organisatie-innovatie te behalen. En dat is niet zo gek. De afgelopen jaren is AI omgeven door een enorme hoeveelheid ophef, aangewakkerd door het succes van generatieve modellen, chatbots en automatiseringstools. AI revolutioneert bedrijven en transformeert industrieën. Meer dan ooit horen we mensen volmondig ‘ja’ zeggen als hen wordt gevraagd of ze AI gebruiken voor werk of privézaken. Als jouw idee van een AI-strategie niet verder gaat dan chatbots, dan mis je het grotere geheel, en is deze blog voor jou.
Van hype naar strategie: een zinvolle AI-aanpak vormgeven
AI is veel meer dan het automatiseren van eenvoudige taken. Het heeft de potentie om de manier waarop je zaken doet en met klanten omgaat te hervormen. Een goed idee hebben van wat je met AI wilt doen voor je bedrijf, is niet genoeg om het gewenste succes te behalen. Je hebt een goede strategie nodig. Tussen de AI-sceptici die het beu zijn door de hype en de AI-maximalisten die geloven dat letterlijk alles oplosbaar is met AI, zijn er ook agencies zoals wij, met een meer pragmatische aanpak. Wij geloven dat een goede AI-strategie niet alleen gaat over het versterken van mensen en het verbeteren van klantervaringen, maar ook over het realiseren van efficiëntieverbeteringen die direct leiden tot meer resultaatgedrevenheid.
AI ondersteunt niet alleen mensen, maar verbetert ook processen, waardoor je sneller, efficiënter en met een duidelijkere focus concrete resultaten behaalt. Een succesvolle AI-strategie begint bij de kern van je bedrijf. AI is geen tovermiddel, maar een krachtig hulpmiddel dat, wanneer het strategisch wordt ingezet, kan helpen om organisatiedoelen te realiseren door zowel efficiëntie te verhogen als prestaties te optimaliseren. Een goede AI-strategie begint bij de kern van het bedrijf. Dat klinkt misschien heel logisch, maar onthoud dit: AI is geen tovermiddel dat je helpt je organisatiedoelen te bereiken. Je moet het zien als een hulpmiddel.
Benieuwd hoe je voorbij de hype komt en een strategie ontwikkelt die écht werkt voor jouw bedrijf? In deze blog vind je vijf stappen voor het creëren van een goede en zinvolle AI-strategie die verder gaat dan oppervlakkige oplossingen.
Stap 1: Stem AI af op bedrijfsdoelen
De eerste stap is begrijpen dat AI een middel is en geen doel op zich. Een goede AI-strategie sluit nauw aan bij de doelstellingen van je bedrijf. Bepaal eerst welk doel je wilt bereiken: wil je de klantervaring verbeteren, interne processen optimaliseren, of innovatie in productontwikkeling stimuleren? Zodra je de belangrijkste gebieden hebt geïdentificeerd die passen bij je strategische doelen, kun je onderzoeken hoe AI hierbij kan helpen. Wil je bijvoorbeeld klantverloop verminderen, dan kunnen machine learning-modellen de kans op verloop voorspellen en aanbevelingen doen voor retentiestrategieën. Echter, de combinatie van menselijke expertise en AI blijft cruciaal voor het creëren van de meest effectieve oplossingen. Bij het verbeteren van operationele efficiëntie kan AI-gebaseerde procesautomatisering repetitieve taken overnemen, waardoor medewerkers zich kunnen richten op meer strategisch en waardevol werk. Maatwerk zorgt ervoor dat AI-oplossingen optimaal aansluiten op de unieke behoeften en uitdagingen van jouw organisatie.
Sommige van onze partners hebben als doel om het grote aantal klantenservicetelefoontjes over parkeerreserveringen te verminderen. Ondanks het feit dat er vooraf reserveringsopties beschikbaar zijn via de website of app, bellen klanten nog steeds vaak met vragen over boekingsdetails, wijzigingen of annuleringen. Hoe kan AI daarbij helpen?
In dit geval zou een AI-aangedreven virtuele assistent kunnen worden geïntegreerd in de website en app om veelvoorkomende vragen over parkeren af te handelen, maar met een focus op gepersonaliseerde hulp. In plaats van algemene antwoorden te geven, zou de assistent in staat moeten zijn om uitspraken te doen over specifieke reserveringen van ingelogde gebruikers in de juiste context. Zo kan de assistent in real-time antwoorden geven op vragen over het bevestigen van boekingsdetails, stapsgewijze begeleiding bieden bij wijzigingen en annuleringen automatisch verwerken, allemaal aangepast aan de individuele klant. Bovendien zou een machine learning-model piektijden kunnen voorspellen waarop klanten waarschijnlijk bellen, zodat het systeem proactief herinneringsmeldingen, bevestigingen of updates naar de telefoon of e-mail van de klant kan sturen. Deze door AI-aangedreven oplossing zou het proces stroomlijnen, klantfrustraties verminderen en klantenservicemedewerkers vrijmaken om complexere vragen af te handelen. Het resultaat is niet alleen een verbeterde operationele efficiëntie, maar ook een betere en gepersonaliseerde klantervaring.
Stap 2: Begrijp het volledige spectrum van AI-mogelijkheden
AI gaat niet alleen over het automatiseren van repetitieve taken. Veel bedrijven geloven ten onrechte dat AI uitsluitend bedoeld is voor automatisering en het vervangen van menselijke arbeid. Hoewel automatisering waardevol is, is het slechts een onderdeel van het geheel. Overweeg hoe AI menselijke besluitvorming kan aanvullen of verbeteren, in plaats van AI te zien als een manier om mensen uit processen te verwijderen. AI-systemen in de gezondheidszorg kunnen bijvoorbeeld snel medische beelden analyseren, waardoor artsen zich kunnen concentreren op diagnose en behandeling. In dit scenario verwerkt AI de repetitieve, data-intensieve taken, terwijl mensen context en kritisch denkvermogen toevoegen. Deze collaboratieve benadering, waarin AI naast mensen werkt in plaats van hen te vervangen, is cruciaal om langdurig succes te garanderen.
Het bereiken van duurzame resultaten met AI vraagt om een integratie die efficiëntie en besluitvorming verbetert, zonder het menselijke aspect te verwaarlozen in gebieden zoals creativiteit, empathie of complexe probleemoplossing. AI is juist goed in het vellen van oordelen, mits het gebaseerd is op modellen die zoveel mogelijk bias-vrij zijn. In dat geval kan AI een veel breder perspectief op de zaak bieden door grote hoeveelheden data objectief te analyseren en patronen te ontdekken die voor mensen wellicht onzichtbaar blijven.
Echter, als bedrijven uitsluitend op AI vertrouwen zonder menselijke samenwerking, lopen ze het risico waardevolle menselijke inzichten te verliezen, weerstand van medewerkers te ervaren en klanten te frustreren door een gebrek aan gepersonaliseerde service. Hoewel AI krachtige inzichten kan bieden, blijft menselijke interpretatie essentieel, vooral in situaties die nuances en empathie vereisen. De combinatie van AI en menselijke oordeelsvorming is daarom cruciaal.
Stap 3: Betrek domeinexperts
AI-oplossingen moeten niet alleen worden overgelaten aan IT-afdelingen. Hoewel het een technische discipline is, komen de meest waardevolle toepassingen van degenen die de business door en door kennen: je domeinexperts. Dit zijn de mensen die het dichtst bij je klanten, processen en producten staan. Zij kunnen het best de hiaten identificeren waar AI de meeste waarde kan toevoegen, maar spelen ook een cruciale rol in het succes van de implementatie.
Echter, er schuilt een risico dat deze experts weerstand kunnen bieden tegen AI, omdat ze mogelijk vrezen dat delen van hun expertise en activiteiten door de technologie worden overgenomen. Daarom is het van groot belang om hen niet alleen te betrekken bij de ontwikkeling van AI-oplossingen, maar ze ook ownership te geven in het eindresultaat. Door hen mede-eigenaar te maken van de AI-oplossing en te laten inzien dat AI geen bedreiging vormt, maar juist een hulpmiddel is dat hun werk kan versterken, kun je die weerstand ombuigen in betrokkenheid. Dit vraagt om een transparante dialoog waarin je uitlegt dat AI hen niet vervangt, maar ondersteunt in hun taken, waarin je focus legt op hoe het kan bijdragen aan meer efficiëntie en waarde in hun werk.
Door domeinexperts mee te nemen in het AI-verhaal, voelen zij zich niet alleen gehoord, maar ook verantwoordelijk voor het uiteindelijke succes van de implementatie. Deze aanpak vergroot de kans op acceptatie en adoptie van de technologie binnen de organisatie, en zorgt ervoor dat AI-oplossingen optimaal worden benut.
Stap 4: Optimaliseer AI door iteratie en transparantie
AI is gebaseerd op waarschijnlijkheden, wat betekent dat het werkt op basis van patronen en voorspellingen, en dus altijd een zekere mate van onzekerheid heeft. Dit is geen fout, maar een kenmerk van AI dat moet worden omarmd. Geen enkel model zal 100% nauwkeurig zijn en sommige AI-projecten zullen aanpassingen vereisen voordat ze echte waarde leveren. Toch is een nauwkeurigheid van 95% in veel gevallen meer dan voldoende. Denk bijvoorbeeld aan AI-modellen die routinetaken uitvoeren zoals het voorspellen van klantgedrag of het automatiseren van eenvoudige administratieve processen. In dergelijke gevallen is een foutmarge acceptabel, omdat de kosten van een verkeerde voorspelling relatief laag zijn.
Wat echter een groter aandachtspunt is dan alleen eerder genoemde nauwkeurigheid, is het gebrek aan traceability in AI. AI kan met een antwoord komen, maar het is vaak onduidelijk hoe dat antwoord precies tot stand is gekomen. Zeker wanneer AI wordt ingezet om advies te geven, zoals bij het aanbevelen van een productkeuze, is het lastig om te begrijpen waarom AI bepaalde beslissingen heeft genomen. De AI kan bijvoorbeeld aanbevelen dat Pakket A van verzekering X het beste is voor een klant, maar niemand weet precies waarom. Dit kan leiden tot wantrouwen in de uitkomst, vooral wanneer de beslissing impactvol is.
Daarom is het opbouwen van vertrouwen in AI binnen de organisatie essentieel. Het is niet alleen belangrijk om de resultaten van AI te meten, maar ook om foutieve uitkomsten te analyseren en te gebruiken om de modellen te verbeteren. Een goede AI-strategie moet gericht zijn op continue verbetering: elke foutieve uitkomst biedt een kans om het model te hertrainen en nauwkeuriger te maken. Dit creëert een feedbackloop waarin AI steeds beter wordt, terwijl de organisatie leert om AI-beslissingen beter te interpreteren en erop te vertrouwen. Kortom, het gaat niet alleen om het omarmen van de probabilistische aard van AI, maar vooral om het creëren van transparantie en vertrouwen in de uitkomsten, zodat AI een waardevolle en betrouwbare bijdrage kan leveren aan de besluitvorming binnen de organisatie.
Stap 5: Begin klein en schaal geleidelijk op
Een van de meest uitdagende aspecten van het omarmen van AI is niet alleen de techniek, maar vooral de acceptatie ervan binnen de organisatie. Hoewel AI-technologie op zichzelf snel ontwikkeld en toegepast kan worden, is het de organisatie zelf die vaak het grootste obstakel vormt. Het implementeren van AI betekent namelijk niet alleen het toevoegen van nieuwe tools, maar ook het aanpassen van bedrijfsprocessen, het opbouwen van vertrouwen en het veranderen van de manier waarop mensen werken.
Waarom is dit zo? Omdat AI werkt op basis van waarschijnlijkheden en voorspellende modellen, wat altijd een zekere mate van onzekerheid met zich meebrengt. Dit vereist een cultuur waarin men deze onzekerheid accepteert en begrijpt dat AI een ondersteunend hulpmiddel is, geen magische oplossing die altijd foutloos is.
Het opbouwen van vertrouwen in AI kost tijd. Medewerkers moeten leren vertrouwen op de uitkomsten van AI, zelfs als de besluitvorming complex lijkt en niet altijd volledig traceerbaar is. Dit kan uitdagend zijn, vooral wanneer AI beslissingen neemt die voorheen door mensen werden gemaakt. Hierin schuilt vaak de angst dat AI menselijke expertise overbodig maakt, wat weerstand kan oproepen. Om deze weerstand te overwinnen, moeten organisaties duidelijk maken dat AI bedoeld is om medewerkers te ondersteunen, niet te vervangen. Het proces moet transparant zijn, waarbij AI-beslissingen verklaarbaar en meetbaar zijn, zodat medewerkers het gevoel hebben dat ze grip houden op de resultaten.
Daarnaast moet de organisatie zelf tijd krijgen om zich aan te passen aan AI-gedreven processen. Bedrijfsprocessen moeten worden herzien om optimaal te profiteren van de technologie, en dit kost tijd. Als het puur om techniek zou gaan, zou de implementatie snel kunnen verlopen, maar de techniek is hier niet de bottleneck. Het is de acceptatie van deze technologie door de organisatie die de snelheid van de adoptie bepaalt.
Daarom is het cruciaal om klein te beginnen en stapsgewijs te schalen. Richt je in eerste instantie op gebieden waar AI de grootste impact kan maken en waar snelle successen behaald kunnen worden. Dit helpt om vertrouwen op te bouwen, zowel bij medewerkers als bij besluitvormers, en legt een solide basis voor verdere uitrol. Naarmate de organisatie groeit in haar vertrouwen en begrip van AI, kunnen meer geavanceerde toepassingen worden geïmplementeerd.
Conclusie
Het opbouwen van een goede en zinvolle AI-strategie is geen magie. AI is een hulpmiddel dat, wanneer strategisch toegepast, bedrijven kan helpen echte, meetbare resultaten te behalen. Door AI af te stemmen op je bedrijfsdoelen, de volledige reikwijdte van de mogelijkheden te begrijpen, domeinexperts te betrekken en de iteratieve aard te omarmen, kun je verdergaan dan de hype en een zinvolle AI-strategie creëren die op de lange termijn waarde oplevert voor je organisatie.
Belangrijke inzichten voor organisaties
- Welke bedrijfsproblemen kan AI voor ons oplossen? Stel bedrijfsuitdagingen vast.
- Hoe kunnen we AI inzetten om menselijke capaciteiten te versterken in plaats van ze te vervangen? Denk verder dan automatisering en onderzoek hoe AI kan samenwerken met medewerkers.
- Zijn we klaar om te itereren en de juiste mensen te betrekken? Erken dat AI-projecten mogelijk aanpassingen vereisen en dat het belangrijk is om een cultuur te creëren waarin leren en itereren centraal staan voor langdurig succes.
Nóg meer weten? Talitha vertelt je er graag meer over. Je vindt haar gegevens onderaan deze pagina.
Meld je aan
Laat hieronder je gegevens achter en ontvang als eerste het Nederlandse Mobile App Trends Report in je inbox.
Beyond the latest trends
ADA-compliance: Digitale Toegankelijkheid in Aviation
Bij Move hebben we jarenlange ervaring in het ontwikkelen van digitale ‘passenger journeys’. Lees hier meer over onze aanpak rondom de ADA, WCAG en hoe je er als Amerikaanse luchthaven voor zorgt dat je toegankelijke digitale oplossingen ontwikkelt.
ADA-compliance: Digitale Toegankelijkheid in Aviation
Cross-platform bij Move
Onze CTO Jan Gerard Gerrits over de inzet van cross-platform-technologie.
Cross-platform bij Move
Partou x EDAY: Leon Koppenol’s belangrijkste takeaways
Leon Koppenol is de Chief Digital Information Officer (CDIO) van Partou. Tijdens Emerce EDAY '24 betrad hij het podium om te vertellen over de digitale transformatie van Partou en het strategische partnerschap met Move. In dit artikel lees je de belangrijkste takeaways uit zijn talk.
