Wachten kost meer dan beginnen,
want het meeste werk zit in je eigen bedrijf
Zoveel efficiëntie verwachten klanten nu al bij contractverlenging.
Wachten tot de techniek af is levert niets op. Het meeste werk zit in je eigen bedrijf: processen opnieuw ontwerpen en vastleggen hoe je werkt. Dat kun je nu al doen, en het blijft waardevol als er een beter model uitkomt.
IT voert uit, maar beslist niet waar AI wordt ingezet. 02Ze kiezen twee of drie processen
Die ontwerpen ze opnieuw. De rest blijft voorlopig liggen. 03Ze beginnen nu
en passen aan zodra de techniek verandert.
Het mkb is in het voordeel. Een directie die het proces zelf kent, beslist sneller dan een concern met stuurgroepen.
Kies twee of drie processen
waar het werk tussen systemen zit
Gegevens uit het ERP halen, de voorraad in Excel controleren, een vage mail van een leverancier beoordelen. AI-agents lezen al die bronnen en maken de taak af binnen grenzen die jij afspreekt.
Deel van de taken dat AI-agents kunnen overnemen
Zet tien processen op een rij die veel uren kosten. Stel per proces twee vragen: bepaalt dit of we over vijf jaar nog concurreren, en kunnen we de uitkomst controleren? Kies de twee of drie met twee keer ja.
Discover. We lopen met je team de processen langs, wegen de kansen op opbrengst en haalbaarheid en kiezen samen twee of drie kandidaten.
Leg vast hoe je bedrijf werkt
AI is zo goed als de kennis die het krijgt. De calculator weet welke klant altijd meerwerk vraagt, de planner welke leverancier te laat levert. Zolang dat nergens staat, kan geen model ermee werken.
Laat de meest ervaren collega van het gekozen proces twee weken lang elke uitzondering noteren: wat er gebeurde en wat hij of zij besloot.
We leggen de werkwijze vast met de mensen die het werk doen, inclusief de uitzonderingen. Dat is het fundament van elke toepassing die we daarna bouwen.
Houd regie over je data en je modelkeuze
Microsoft en Palantir noemen AI-modellen uitwisselbaar. De waarde zit in de laag eromheen: kennis over je bedrijf, koppelingen met je systemen en wie wat mag. Wie die laag zelf in handen heeft, wisselt van model zonder opnieuw te bouwen. Die laag bepaalt ook hoe betrouwbaar een proces is: kleine fouten per stap stapelen zich op.
Kans dat een proces van 34 stappen foutloos doorloopt, bij 99% en 97% goed per stap.
Hoe betrouwbaar is één stap in jouw proces?
Maak een lijst van alle AI-tools en agents die nu in je bedrijf draaien. Noteer per tool de eigenaar, welke data erin gaat en wat hij mag. Wat niemand bezit, zet je uit of wijs je toe.
ARCC, het beveiligde AI-contextplatform, staat tussen je organisatie en de AI-modellen, zodat jij bepaalt welke data waarheen gaat en welk model je gebruikt.
Herontwerp het proces en begin bij de
mensen die het werk doen
Een AI-tool toevoegen aan een bestaand proces levert weinig op. Koplopers ontwerpen het proces opnieuw, alsof ze vandaag zouden beginnen.
Teken het gekozen proces met de mensen die het doen op één vel: eerst zoals het nu loopt, daarna alsof je vandaag zou beginnen. Markeer elke stap waar iemand alleen gegevens overzet.
AI-implementatie en procesautomatisering. We ontwerpen het nieuwe proces met je team, bouwen de toepassing en koppelen die aan je bestaande systemen, zoals AFAS, Exact, Business Central en HubSpot.
Meet per proces en laat het proces
zichzelf verbeteren
Na de eerste hoge AI-rekening volgen bijna altijd limieten per medewerker. Dat remt juist het gebruik dat je wilt. Stuur daarom per proces, niet per persoon.
Laat het proces van zijn fouten leren
Koplopers leggen bij elke uitgevoerde taak vast wat goed en fout ging en voeren dat terug in het proces. Een werkwijze die elke maand beter wordt op basis van je eigen data, kan een concurrent moeilijk namaken.
De volgende taak gaat beter
Leg voor je eerste proces de huidige kosten per taak, doorlooptijd en het aantal correcties vast. Spreek af wie ze elke maand rapporteert.
We spreken per proces vooraf af wat we meten en blijven na de livegang betrokken om het proces op basis van die metingen te verbeteren.
Zo kunnen de
eerste 90 dagen eruitzien
Kiezen en vastleggen
Herontwerpen en bouwen
Live en meten
Wil je ze met ons doorlopen? Neem contact op met
Download de whitepaper, de handout of de infographic
Handig om te bewaren of door te sturen.
Bronnen: Bain & Company, Technology Report 2026 (bedragen in dollars, schattingen) · Acemoglu, Autor & Johnson (MIT), Building Pro-Worker Artificial Intelligence, Hamilton Project/Brookings, februari 2026 · MIT FutureTech, Crashing Waves vs. Rising Tides, april 2026.