AI strategie opstellen? Dit is wat je moet weten in 2025!

AI strategie opstellen? Dit is wat je moet weten in 2025!

Kunstmatige intelligentie (AI) is allang geen futuristische technologie meer; het is een toepassing voor bedrijven om efficiënter te werken, beter beslissingen te nemen en innovatie te versnellen. Toch worstelen veel organisaties met de vraag: hoe zetten we AI strategisch in?

‍

‍

Van AI experimenten naar een AI strategie

Op de werkvloer wordt AI al volop gebruikt. Medewerkers stellen dagelijks vragen aan ChatGPT, marketingteams gebruiken AI voor contentcreatie, developers gebruiken AI bij het coderen en operationele processen worden steeds vaker ondersteund door slimme automatiseringen. Maar ondanks deze losse toepassingen ontbreekt vaak een overkoepelende AI strategie.

Er mist een plan. Het gebruikt van losse tools zonder een duidelijk doel zorgt ervoor dat AI niet optimaal rendeert. Het resultaat? Losstaande AI-oplossingen die niet bijdragen aan de bedrijfsdoelstellingen. Een doordachte AI-strategie draait om een samenhangende aanpak. Het zorgt ervoor dat AI daadwerkelijk bijdraagt aan gezamenlijke doelstellingen en betere besluitvorming.

Lees verder en ontdek hoe je een succesvolle AI-strategie ontwikkelt binnen jouw organisatie.

‍

‍

Denk je dat je klaar bent voor AI?

Vul onze gratis vragenlijst in. Beantwoord 18 simpele meerkeuzevragen en ontvang een geautomatiseerd rapport. In dit rapport staat waarom jouw organisatie nog niet klaar is voor AI. Vul hem hieronder in!

‍

Wat is een AI-strategie?

Een AI-strategie is een plan dat bepaalt hoe en waar AI-technologie wordt ingezet om bedrijfsdoelstellingen te behalen. Het gaat niet alleen om het gebruiken van AI-tools, maar om een structurele aanpak die AI koppelt aan concrete doelen, processen en besluitvorming. Zonder een duidelijke AI-strategie blijft AI een los experiment zonder meetbare impact. Dit zijn enkele voorbeelden van losse experimenten:

• Een AI chatbot voor klantvragen
• Gepersonaliseerde aanbevelingen met AI
• Onderhoud en voorraad voorspellen met AI
• AI gegenereerde content voor marketingdoeleinden
• De ontwikkeling van AI modellen voor automatische beeldherkenning
• De inzet van Machine Learning om tijdrovende taken te automatiseren.

Dit zijn geen slechte initiatieven, integendeel. De hierboven genoemde toepassingen laten zien hoe AI ingezet kan worden in verschillende bedrijven. Maar zonder een overkoepelende AI strategie, blijven dit losse experimenten met beperkte impact. Om écht meer uit AI te halen is het cruciaal om AI structureer en doelgericht in te zetten.

Meer uit AI halen

De hierboven genoemde toepassingen zijn interessant, alleen ze zijn niet concreet genoeg. Je moet jezelf afvragen wat je wilt bereiken, voordat je AI kan inzetten. Voor jouw AI strategie moet je het volgende 4 pijlers goed meenemen:

1. AI-oplossingen te koppelen aan bedrijfsdoelstellingen In plaats van een chatbot te implementeren zonder duidelijk doel, kan AI worden ingezet om klanttevredenheid te verhogen of de doorlooptijd van supportvragen te verkorten.
2. AI te integreren met bestaande systemen Een AI-model voor automatische beeldherkenning kan effectiever zijn wanneer het wordt gekoppeld aan voorraadbeheer of kwaliteitscontrole in de productieketen.
3. Medewerkers actief te betrekken bij AI-gebruik AI kan processen ondersteunen, maar zonder draagvlak binnen de organisatie komt het niet van de grond. Training en duidelijke richtlijnen helpen bij succesvolle implementatie.
4. Resultaten meetbaar te maken Een AI-oplossing is pas echt waardevol als de impact duidelijk is. Stel KPI’s op, meet verbeteringen en optimaliseer continu op basis van data.

Kortom, AI wordt pas écht een interessant als het niet bij een losse tool blijft, maar een strategische pijler binnen de organisatie wordt. In de volgende sectie bespreken we hoe een sterke AI-strategie wordt opgebouwd en welke stappen nodig zijn om AI succesvol te implementeren.

‍

De drie bouwstenen van een AI-strategie

Een AI strategie vraagt om een samenhangende aanpak die AI structureel en meetbaar in de organisatie integreert. Om dit te realiseren zijn er drie cruciale bouwstenen die de basis vormen voor een succesvolle implementatie. Dit is helaas geen checklist die je kunt afvinken of een stappenplan dat je kunt doorlopen. Dit zijn strategische sessies waarin je de scope en doelstellingen bepaald.

‍

1. Visie en strategische doelen

• Visie – Wat is de langetermijnstrategie voor AI binnen de organisatie?
• Strategische doelstellingen – Hoe draagt data en AI bij aan de bedrijfsstrategie en groeiplannen?
• KPI-structuur – Welke meetbare indicatoren helpen om de voortgang en impact te monitoren?

‍

2. Ambitieniveau en volwassenheidsanalyse

• Aspirerende benchmark – Wat is het gewenste niveau van AI- en datavolwassenheid binnen de organisatie?
• Huidige vs. gewenste volwassenheid – Waar staat de organisatie nu, en wat is nodig om de volgende fase te bereiken?

‍

3. Evaluatie van bedrijfscompetenties

• Analyse van bedrijfscompetenties – Welke AI- en datavermogen zijn al aanwezig en welke ontbreken nog?
• Gaps en kansen – Waar zitten de tekortkomingen en welke kansen bieden zich aan om data-gedreven werken te versnellen?
• Definitie van het ideale IT-landschap – Hoe ziet de ideale architectuur eruit om AI en data optimaal te benutten?

Nu we de drie bouwstenen van een AI-strategie hebben besproken, is het tijd om te kijken hoe dit er in de praktijk uitziet. Want hoe vertaal je een visie en strategische doelen, een volwassenheidsanalyse en een evaluatie van bedrijfscompetenties naar een concrete AI-toepassing?        

Advies voor jouw AI strategie?

Vraag een vrijblijvend gesprek aan met een van onze consultants!

Plan een adviesgesprek

Praktijkvoorbeeld AI strategie

Voor een leasemaatschappij is AI voor schadeclaimverwerking een veelbelovende kans. Het is mogelijk om AI-modellen in te zetten voor de automatische beoordeling van schadeclaims. Hiermee kunnen schadeclaims sneller worden verwerkt en de klanttevredenheid stijgen. Dit draagt bij aan de efficiëntie en klanttevredenheid.

‍

‍

1. De KPI’s bepalen

De eerste stap is het bepalen van KPI’s. Wat betekent ‘succes’ in dit geval? Bijvoorbeeld:

• Verkorting van de verwerkingstijd van claims met 30%
• Verhoging van klanttevredenheidsscores met 15%
• Verkleining van het aantal foutieve claim afwijzingen naar 1 op 20

2. Volwassenheidsanalyse

Wanneer de KPI’s helder zijn, moet worden bepaald wat er nodig is om dit niveau te bereiken. De vraag is: Beschikt de leasemaatschappij over de juiste data en processen om AI toe te passen? Uit een analyse kan bijvoorbeeld blijken:

• Schadeclaims worden in verschillende systemen verwerkt, waardoor data gefragmenteerd is
• Beeldmateriaal van schade aan voertuigen wordt niet altijd consistent vastgelegd

Zonder data geen AI. Dit betekent dat de leasemaatschappij niet direct AI kan implementeren, maar eerst moet zorgen voor een gestroomlijnde en uniforme dataverzameling.

‍

3. AI-technologie selecteren

Nu de KPI’s en datafundering op orde zijn, is de volgende stap: welke AI-technologieën passen het beste bij deze toepassing? Niet elke AI-oplossing is geschikt, dus het is belangrijk om te kiezen voor technologieën die aansluiten op het doel: snellere en accuratere schadeafhandeling. Voor schadeclaimverwerking zijn er verschillende AI-technologieën die waarde kunnen toevoegen:

• Machine Learning (ML) – Dit is een AI-techniek die leert van eerdere schadeclaims. Het model bekijkt patronen in eerdere goedgekeurde en afgewezen claims en kan voorspellen of een nieuwe claim direct kan worden goedgekeurd of extra controle nodig heeft.
• Computer Vision – Dit is een AI-model dat schadefoto’s kan ‘bekijken’ en analyseren. Door schadebeelden te vergelijken met eerdere foto’s, kan AI inschatten hoe groot de schade is en wat de herstelkosten zullen zijn.
• Natural Language Processing (NLP) – Dit is AI die geschreven tekst begrijpt, zoals e-mails, schadeformulieren en rapporten. Hierdoor kan AI automatisch de belangrijkste informatie uit documenten halen, zodat medewerkers minder handmatig werk hoeven te doen.
• Robotic Process Automation (RPA) – Dit is geen ‘intelligente’ AI, maar een slimme manier om herhalende administratieve taken te automatiseren. RPA kan bijvoorbeeld automatisch goedgekeurde claims verwerken in het systeem, zonder dat een medewerker dit handmatig hoeft in te voeren.

Om het claimproces, sneller, efficiënter en met minder fouten te laten verlopen zijn er al 4 AI technologieën nodig!Hoewel deze technologieën veel potentie hebben, kun je je dus wel voorstellen dat het opzetten van een AI-gedreven schadeverwerkingsproces veel tijd en investering vergt.

‍

Durf jij AI het AI avontuur aan?

Op de lange termijn levert de investering in AI grote voordelen op. Voor het leasebedrijf hierboven kan AI ervoor zorgen dat de claimafhandeling sneller, efficiënter en minder foutgevoelig wordt. Dit verlaagt de operationele kosten, vermindert de werkdruk en verhoogt de klanttevredenheid.Voordat je hieraan kan beginnen moet data op de juiste manier worden verzameld en geïntegreerd, moeten AI-modellen worden getraind en getest en moeten medewerkers wennen aan een nieuwe manier van werken. Dit vraagt om een gefaseerde aanpak.

‍

Kom erachter of je klaar bent voor AI!

AI kan je bedrijf transformeren, maar het succesvol implementeren ervan vraagt om een doordachte strategie. Zoals je hebt gezien in onze voorbeeldcase, is AI geen kant-en-klare oplossing die je simpelweg ‘aanzet’. Het vereist een duidelijke visie, een solide datafundering en de juiste technologieën.

Is jouw organisatie klaar om AI strategisch in te zetten?

Doe onze gratis AI-readiness test en ontdek waar jouw bedrijf staat. Beantwoord een aantal gerichte vragen en ontvang direct een op maat gemaakt rapport met inzichten en concrete adviezen.

🔹 Weet jij waar jouw grootste kansen liggen?
🔹 Is jouw data-infrastructuur klaar voor AI?
🔹 Welke AI-technologieën passen het beste bij jouw organisatie?