1
00:00:02,240 --> 00:00:05,919
Hoi, welkom weer bij een korte aflevering van AIToday Live.
2
00:00:05,919 --> 00:00:08,720
Ik ben Joop Snijder, Head of AI bij Info Support.
3
00:00:08,720 --> 00:00:13,840
En we gaan het vandaag hebben over waar zit nou die waarde van AI.
4
00:00:15,199 --> 00:00:20,640
Stel je een organisatie voor die net honderd Copilot-licenties heeft aangeschaft.
5
00:00:20,640 --> 00:00:23,679
Misschien werk jij wel in zo'n organisatie.
6
00:00:25,440 --> 00:00:29,839
Je ziet dat iedereen een eigen AI-assistent krijgt.
7
00:00:30,079 --> 00:00:34,479
De trainingen staan gepland en de verwachtingen zijn hoog.
8
00:00:34,960 --> 00:00:42,000
Een half jaar later buigt de directie zich over de cijfers en stelt de simpele vraag: wat heeft ons dit eigenlijk opgeleverd?
9
00:00:42,160 --> 00:00:44,800
Dat is een vraag die eigenlijk steeds vaker terugkomt.
10
00:00:44,800 --> 00:00:46,639
Wat levert het nou allemaal op?
11
00:00:46,640 --> 00:00:53,040
En niet omdat AI niet werkt, maar omdat we vaak op de verkeerde plek naar waarde zoeken.
12
00:00:53,040 --> 00:00:55,839
En de basis om dat op te lossen, is simpel.
13
00:00:55,839 --> 00:00:58,959
Je moet het verschil maken in wat je met AI wilt bereiken.
14
00:00:58,960 --> 00:01:03,120
Dus niet elke inzet van AI hetzelfde doel.
15
00:01:03,280 --> 00:01:05,919
En dus meet je ook niet overal hetzelfde succes.
16
00:01:05,920 --> 00:01:09,039
Dat ga ik je uitleggen in deze aflevering.
17
00:01:10,000 --> 00:01:15,039
Veel organisaties richten hun geld en aandacht op AI-adoptie.
18
00:01:15,039 --> 00:01:18,719
Tools aanschaffen, licenties uitdelen, mensen trainen.
19
00:01:18,959 --> 00:01:22,159
De belofte is dan persoonlijke productiviteit.
20
00:01:22,240 --> 00:01:26,079
Werk dat makkelijker gaat, sneller gaat en prettig voelt.
21
00:01:26,080 --> 00:01:32,560
Het vreemde is dat je die productiviteit nauwelijks terugvindt op de balans.
22
00:01:32,560 --> 00:01:35,920
Soms staat hij er zelfs enkel als kostenpost.
23
00:01:36,400 --> 00:01:40,959
En als je het bij deze vorm van adoptie laat, kun je het beste ook zo behandelen.
24
00:01:40,960 --> 00:01:44,000
Je runt de adoptie dan als een cost center.
25
00:01:44,000 --> 00:01:47,359
Een afdeling die geld kost en geen geld oplevert.
26
00:01:47,360 --> 00:01:51,759
Denk aan de koffieautomaat op je kantoor, nodig, fijn om te hebben.
27
00:01:51,760 --> 00:01:53,199
Iedereen gebruikt hem.
28
00:01:53,200 --> 00:01:56,719
Maar niemand verwacht dat die automaat omzet gaat maken.
29
00:01:56,719 --> 00:02:01,359
En zo werkt AI-adoptie op individueel niveau, wat mij betreft ook.
30
00:02:01,359 --> 00:02:06,319
Dus een voorziening voor je mensen en geen verdienmodel voor je organisatie.
31
00:02:06,560 --> 00:02:11,759
Deze vorm van adoptie brengt je op middellange termijn geen concurrentievoordeel.
32
00:02:11,920 --> 00:02:17,680
De meeste bedrijven zetten deze stap en komen ongeveer op gelijk niveau uit met hun concurrenten.
33
00:02:17,919 --> 00:02:19,439
Waarom doe je het dan toch?
34
00:02:19,600 --> 00:02:23,840
Voor je medewerkers, zodat zij hun werk makkelijker of beter kunnen doen.
35
00:02:24,079 --> 00:02:32,400
En wat je dan gaat meten, is wat Gartner onderzoeksbureau Return on Employee noemt.
36
00:02:32,400 --> 00:02:34,720
Dus opbrengsten voor de medewerker.
37
00:02:34,719 --> 00:02:41,520
En daarmee ontwijk je eigenlijk de term waar het uiteindelijk om gaat, namelijk Return on Investment.
38
00:02:43,439 --> 00:02:54,319
Aan de andere kant van het spectrum staat de belofte van agentic AI die complete bedrijfsmodellen verandert en die leidt naar marktleiderschap.
39
00:02:55,120 --> 00:02:59,759
Je ziet de meeste aandacht in de media en op social media gaat daar naartoe.
40
00:03:00,079 --> 00:03:03,759
Maar besef dat dit vooral risico-investeringen zijn.
41
00:03:03,760 --> 00:03:07,440
Daar niks mis mee zolang je de gevolgen en de risico's daarvan aanvaardt.
42
00:03:07,759 --> 00:03:14,879
Ontwikkel je use cases in deze categorie, behandel ze dan als een investeerder in start-ups, een venture capitalist.
43
00:03:16,239 --> 00:03:17,839
Stopt geld in.
44
00:03:17,839 --> 00:03:24,159
Tien, twintig jonge bedrijven, wetend dat er negen of negentien zullen mislukken.
45
00:03:24,159 --> 00:03:31,679
En die ene die wel doorbreekt, brengt dan genoeg op om alle mislukkingen te compenseren en dan nog winst over te houden.
46
00:03:31,680 --> 00:03:35,439
Je verwacht dus niet dat elk experiment slaagt.
47
00:03:35,439 --> 00:03:39,760
Je verwacht dat een succesvolle poging de rest goedmaakt.
48
00:03:39,759 --> 00:03:47,200
En lukt zo'n poging binnen jouw organisatie, dan heb je een echte gamechanger te pakken en kun je misschien wel uitgroeien tot marktleider.
49
00:03:47,199 --> 00:03:52,640
Maar de meeste van deze experimenten mislukken en dat is dan geen falen.
50
00:03:52,879 --> 00:03:55,599
Want dat hoort bij dit soort investeringen.
51
00:03:55,840 --> 00:04:02,240
Wie je instapt zonder dat te accepteren, die wordt vroeg of laat teleurgesteld door zijn eigen verwachtingen.
52
00:04:02,240 --> 00:04:04,959
Niet door de technologie, niet door AI.
53
00:04:05,599 --> 00:04:07,839
Waar zit dan de meeste waarde?
54
00:04:08,079 --> 00:04:13,599
De meeste use cases zitten niet aan een van de beide uiteinden, maar in het midden.
55
00:04:13,599 --> 00:04:21,439
Daar waar AI, namelijk je bestaande business uitbreidt en het wordt ingezet in je processen.
56
00:04:22,079 --> 00:04:31,839
Hetzelfde onderzoek van Gartner gepresenteerd op de Data & Analytics Summit van dit jaar wijst uit dat verreweg het grootste deel van de AI-waarde in bedrijven precies hier ontstaat.
57
00:04:31,840 --> 00:04:37,759
Dus in het uitbreiden van bestaande processen en niet in de uitersten en dat geloof ik ook echt in.
58
00:04:38,079 --> 00:04:40,240
Want het is namelijk ook logisch.
59
00:04:40,240 --> 00:04:49,680
Want dit is wat schaalt, die processen zijn herhaalbaar in tegenstelling tot de persoonlijke productiviteit die per persoon en per taak verschilt.
60
00:04:49,920 --> 00:04:52,959
Een proces werkt voor iedereen op dezelfde manier.
61
00:04:52,959 --> 00:04:55,600
En hier stuur je dan dus ook anders.
62
00:04:55,599 --> 00:04:59,280
Je behandelt dit deel van je AI-portfolio als een profit center.
63
00:04:59,439 --> 00:05:01,159
Te vergelijken.
64
00:05:00,000 --> 00:05:04,039
Met een winkel die zijn eigen omzet moet verdienen.
65
00:05:04,279 --> 00:05:07,800
Het gaat niet meer om de productiviteit van een individu.
66
00:05:07,800 --> 00:05:12,519
Het gaat om groei in marktaandeel bijvoorbeeld of groei in omzet.
67
00:05:12,519 --> 00:05:14,360
Of groei in winst.
68
00:05:14,680 --> 00:05:18,199
Maar niet meer over het woordje productiviteit.
69
00:05:18,199 --> 00:05:22,680
Zet je AI hierin, dan werkt dat door in je winst- en verliesrekening.
70
00:05:22,680 --> 00:05:24,519
Ga je terugzien op je balans.
71
00:05:24,519 --> 00:05:30,280
En hier ben je eindelijk bezig met Return on Investment.
72
00:05:31,079 --> 00:05:35,879
Je merkt dat er steeds vaker getwijfeld wordt over de opbrengsten van AI.
73
00:05:35,879 --> 00:05:41,160
Vaak terecht, want die twijfel gaat meestal namelijk over die investering in die persoonlijke productiviteit.
74
00:05:41,159 --> 00:05:44,599
Waar je dus sowieso geen Return on Investment meet.
75
00:05:44,759 --> 00:05:46,920
Dus de constatering klopt dan gewoon.
76
00:05:46,920 --> 00:05:51,639
Dus mijn tip: zoek naar use cases waar echt een business case voor te maken is.
77
00:05:51,639 --> 00:05:58,680
Die vind je in het optimaliseren van je processen met AI, of nog beter in het herstructureren van je processen.
78
00:05:59,000 --> 00:06:03,879
Beoordeel daarom deze week je eigen AI-initiatieven eens kritisch.
79
00:06:03,879 --> 00:06:07,399
Zit het merendeel in de categorie persoonlijke productiviteit.
80
00:06:07,399 --> 00:06:10,600
Dan weet je nu waarom het lastig te verantwoorden blijft.
81
00:06:10,600 --> 00:06:13,800
Zit het al in je processen, dan sta je er goed voor.
82
00:06:13,800 --> 00:06:22,680
Durf je nog een stap verder te gaan, ga dan het gesprek aan over welke processen je met AI zou kunnen herstructureren in plaats van versnellen.
83
00:06:24,759 --> 00:06:30,119
Wil je niets missen van dit soort inzichten, volg AIToday Live dan in je podcast-app.
84
00:06:30,120 --> 00:06:31,879
Dan mis je geen aflevering.
85
00:06:31,879 --> 00:06:35,239
En het leuke is, we hebben ook een marktonderzoek uitgevoerd.
86
00:06:35,240 --> 00:06:41,639
Da zie je ongeveer dezelfde patronen in onder ruim 400 Nederlandse bedrijven.
87
00:06:41,639 --> 00:06:47,560
En de link staat in de show notes en je kan het onderzoek gewoon gratis lezen.
87
00:06:47,879 --> 00:06:53,480
Je hoeft geen data achter te laten, gewoon lezen, downloaden.
88
00:06:53,800 --> 00:07:01,160
En het allerbelangrijkste natuurlijk is: bedenk AI is niet de oplossing voor elk probleem, maar onmisbaar waar het past.
89
00:07:01,800 --> 00:07:03,319
Tot de volgende keer
