Ai-paradox: 3 strategieën om investeringen om te zetten in meetbaar resultaat
In dit artikel:
Veel bedrijven steken geld in kunstmatige intelligentie, maar zien daar nog te weinig tastbare winst van terug. Volgens het stuk komt dat vooral doordat AI vaak blijft steken in losse proefprojecten zonder duidelijke strategie, meetbare doelen of stevige bestuurlijke regie. Daardoor ontstaan wel experimenten, maar weinig structurele verbeteringen in omzet, kosten of processen.
De auteur stelt dat organisaties AI pas echt waarde laten leveren als ze kiezen voor toepassingen die direct bijdragen aan hun concurrentiekracht. Drie gebieden springen eruit: klantenservice, interne productiviteit en IT-beheer of security.
Bij klantenservice kunnen AI-agents en semantische zoektechnologie medewerkers helpen om sneller de juiste informatie te vinden en klantvragen consistenter af te handelen. Dat verkort de responstijd en kan het aantal ondersteuningsverzoeken terugdringen, terwijl klanten ook meer zelf antwoorden kunnen vinden.
Intern kunnen generatieve AI-tools helpen om versnipperde data en kennis uit verschillende systemen beter toegankelijk te maken. In veel organisaties zitten informatiebronnen verspreid over afdelingen, wat leidt tot datasilo’s, dubbele werkzaamheden en tijdverlies. AI kan dat zoekwerk verlichten, waardoor medewerkers sneller de juiste gegevens vinden en meer tijd overhouden voor werk met meer toegevoegde waarde.
Ook in cybersecurity ziet de auteur duidelijke kansen. Door de groei van SaaS-toepassingen en de opkomst van AI-gedreven dreigingen wordt het voor securityteams moeilijker om alle signalen en risico’s handmatig te volgen. AI-agents kunnen analisten ondersteunen bij threat intelligence, incidentonderzoek en respons, zodat bedreigingen sneller worden beoordeeld en teams beter voorbereid zijn op nieuwe risico’s.
De Oranjezomer: Guido den Aantrekker over Frans Timmermans als Minister van Staat: 'Wat heeft hij gepresteerd?!'