AI levert niet automatisch productiviteitswinst

Zo haalt u wél waarde uit AI.

De verwachtingen rondom kunstmatige intelligentie zijn hoog. Organisaties investeren in AI-tools, medewerkers experimenteren met ChatGPT, CoPilot, Claude e.d. en softwareleveranciers voegen in hoog tempo AI-functionaliteiten toe aan bestaande systemen.

De belofte is aantrekkelijk: sneller werken, lagere kosten, betere beslissingen en hogere productiviteit.

Toch blijkt de praktijk weerbarstiger.

Veel organisaties ontdekken dat de introductie van AI niet automatisch leidt tot betere prestaties. Sterker nog, zonder duidelijke doelstellingen, voldoende kennis en goede governance kan AI juist extra werk, nieuwe risico's en teleurstellende resultaten opleveren.

De vraag is daarom niet of AI kansen biedt.

De vraag is hoe u AI zó inzet dat het daadwerkelijk waarde toevoegt aan uw organisatie.

Waarom AI niet vanzelf voor betere resultaten zorgt

Wanneer een nieuwe technologie beschikbaar komt, ontstaat vaak de neiging om eerst te kijken wat technisch mogelijk is.

Dat zien we momenteel ook bij AI.

Medewerkers gebruiken AI voor teksten, analyses, rapportages, samenvattingen en onderzoek. Maar veel organisaties hebben nog onvoldoende zicht op de vraag of deze toepassingen daadwerkelijk bijdragen aan betere resultaten.

Want sneller werken betekent niet automatisch beter werken.

Een rapport kan sneller geschreven zijn, maar bevat het dezelfde kwaliteit? Een analyse kan sneller beschikbaar zijn, maar is de uitkomst ook betrouwbaar? En hoeveel tijd wordt besteed aan het controleren van AI-output voordat deze gebruikt kan worden?

Zonder duidelijke meetpunten blijft het moeilijk om te bepalen of AI werkelijk waarde toevoegt.

Begin niet bij de technologie, maar bij het proces

Een veelgemaakte fout is dat organisaties AI implementeren omdat het beschikbaar is.

Een effectievere aanpak is om eerst te kijken naar de processen.

• Waar ontstaan knelpunten?
• Welke werkzaamheden kosten veel tijd?
• Welke taken zijn repetitief?
• Waar is behoefte aan ondersteuning?

Pas wanneer die vragen zijn beantwoord, ontstaat een duidelijk beeld van waar AI daadwerkelijk kan bijdragen.

AI moet geen doel op zich zijn. Het moet een middel zijn om bestaande processen slimmer, efficiënter of consistenter uit te voeren.

Meet wat AI daadwerkelijk oplevert

Veel organisaties investeren in AI zonder vooraf vast te stellen wat succes betekent.

Daardoor ontstaat een situatie waarin AI wel wordt gebruikt, maar niemand precies weet wat het oplevert.

Om dat te voorkomen is het verstandig om vooraf meetbare doelen vast te stellen.

Denk bijvoorbeeld aan:

• tijdsbesparing per proces
• vermindering van administratieve lasten
• verbetering van kwaliteit
• reductie van fouten
• snellere dienstverlening
• hogere klanttevredenheid

Wanneer deze indicatoren vooraf worden bepaald, ontstaat inzicht in de werkelijke toegevoegde waarde van AI.

Dat voorkomt dat enthousiasme wordt verward met resultaat.

De menselijke factor blijft bepalend

AI kan ondersteunen, maar medewerkers blijven verantwoordelijk voor de uitkomsten.

Dat geldt voor vrijwel iedere toepassing.

Een AI-systeem kan informatie verzamelen, analyseren of genereren. Maar uiteindelijk moet iemand beoordelen of de informatie correct, relevant en bruikbaar is.

Juist daarom zien we dat organisaties die investeren in kennis en bewustwording vaak betere resultaten behalen dan organisaties die uitsluitend investeren in technologie.

Technologie zonder begrip leidt zelden tot duurzame verbetering.

AI-geletterdheid wordt een randvoorwaarde

De Europese AI Act maakt duidelijk dat organisaties verantwoordelijk zijn voor voldoende kennis rondom het gebruik van AI.

Dat betekent niet dat iedere medewerker AI-specialist moet worden.

Wel moeten medewerkers begrijpen:

• wat AI wel en niet kan
• welke risico's bestaan
• wanneer controle noodzakelijk is
• hoe persoonsgegevens beschermd blijven
• welke verantwoordelijkheden zij zelf hebben

AI-geletterdheid wordt daarmee steeds meer een onderdeel van goed werkgeverschap, informatiebeveiliging en compliance.

AI en compliance kunnen niet los van elkaar worden gezien

Veel organisaties zien AI nog vooral als innovatieproject.

Maar AI raakt direct aan bestaande regelgeving.

Afhankelijk van de toepassing kunnen onder andere eisen gelden vanuit:

• de AVG
• de AI Act
• informatiebeveiligingsbeleid
• sectorale regelgeving
• interne governance-richtlijnen

Dat betekent dat organisaties niet alleen moeten kijken naar wat technisch mogelijk is, maar ook naar wat juridisch, ethisch en organisatorisch verantwoord is.

Een AI-toepassing die productiviteit verhoogt maar tegelijkertijd privacyrisico's introduceert, levert uiteindelijk nieuwe problemen op.

Continu monitoren is belangrijker dan eenmalig implementeren

AI is geen project dat na implementatie kan worden afgesloten.

Modellen veranderen.

Software wordt aangepast.

Nieuwe functionaliteiten worden toegevoegd.

Medewerkers ontwikkelen nieuwe manieren van werken.

Dat betekent dat ook de risico's en kansen voortdurend veranderen.

Succesvolle organisaties richten daarom processen in voor:

• periodieke evaluatie
• risicobeoordeling
• kwaliteitscontrole
• compliance-toetsing
• monitoring van gebruik

Zo blijft AI beheersbaar en voorspelbaar.

Investeer niet alleen in technologie, maar ook in begeleiding

De grootste meerwaarde van AI ontstaat wanneer technologie, processen en mensen op elkaar aansluiten.

Dat vraagt om meer dan alleen softwarelicenties.

Het vraagt om:

• duidelijke richtlijnen
• praktische training
• managementbetrokkenheid
• interne afspraken
• periodieke toetsing

Organisaties die deze combinatie realiseren, zijn beter in staat om AI verantwoord en effectief in te zetten.

Van experimenteren naar structurele waarde

De eerste fase van AI-gebruik werd vooral gekenmerkt door experimenteren.

Veel organisaties bevinden zich nu op een kantelpunt.

De vraag verschuift van:

"Wat kunnen we met AI?"

naar:

"Hoe zorgen we dat AI aantoonbaar waarde oplevert?"

Dat vraagt om een meer volwassen aanpak waarin productiviteit, compliance, governance en kennisontwikkeling hand in hand gaan.

De organisaties die nu investeren, bouwen voorsprong op

AI zal de komende jaren een steeds grotere rol spelen binnen organisaties.

Maar technologie alleen creëert geen concurrentievoordeel.

Het verschil wordt gemaakt door organisaties die:

• doelgericht werken
• resultaten meten
• medewerkers opleiden
• risico's beheersen
• en AI structureel monitoren

Daar ontstaat duurzame waarde.

Niet omdat AI wordt gebruikt, maar omdat AI op de juiste manier wordt ingezet.

Hoe staat uw organisatie ervoor?

Gebruikt uw organisatie al AI?

Dan is dit een goed moment om kritisch te kijken naar:

• de doelstellingen
• de resultaten
• de risico's
• de kennis van medewerkers
• en de mate van compliance

Wilt u inzicht krijgen in uw huidige situatie?

Gebruik dan onze risicoanalyse tool en ontdek waar de grootste kansen en risico's liggen.

Wilt u medewerkers voorbereiden op verantwoord AI-gebruik en aantoonbare AI-geletterdheid?

Vraag dan een gratis demo compliance training aan en ontdek hoe u AI structureel, veilig en compliant kunt inzetten binnen uw organisatie.