Veel organisaties experimenteren met AI, maar blijven steken in pilots. Volgens de Data & AI Monitor, uitgevoerd door AI consultancy-bureau Xebia en Data Expo, zijn de belangrijkste obstakels een gebrek aan datakwaliteit (51 procent), het ontbreken van een data-gedreven cultuur (46 procent) en budgetbeperkingen (30 procent). „Bedrijven willen wel, maar missen vaak een concreet plan om op te schalen, AI structureel in te bedden en waarde te realiseren", zegt Zwegers. Dat geldt zowel voor grote bedrijven als voor het mkb. Ook blijkt dat slechts 28 procent van de bedrijven AI-output net zo betrouwbaar vindt als het oordeel van een collega. „Vertrouwen opbouwen kost tijd en vraagt om transparantie en duidelijke governance", vult Van der Scheer aan.
Lees ook: AI succesvol inzetten én meten of het werkt? Op Data Expo hoor je hoe je dat doet
Komende twaalf maanden zijn cruciaal
Het is te vergelijken met de begintijd van het internet. De partijen die toen als eerste waren, zoals Google en Meta, zijn nu marktleiders. Ook hier geldt: wie wacht, loopt achterstand op die je moeilijk inhaalt. Bedrijven moeten volgens beide heren niet wachten tot alles perfect is. „Kies een proces, start klein en bouw het daarna uit. Denk vanaf het begin na over schaalbaarheid, verantwoordelijkheden en hoe je ervaringen kunt doorvertalen naar andere processen. Wie nu ervaring opdoet, kan straks sneller opschalen en zo een blijvend concurrentievoordeel behalen."
Claim je gratis ticket voor Data Expo
Wil jij data en AI voor je organisatie laten werken? Een volgende stap zetten in jouw datagedreven werkwijze? Vooroplopen, meer impact maken en concurrentievoordeel realiseren? Bezoek gratis Data Expo op 10 en 11 september in Jaarbeurs Utrecht.
AI agents: jouw collega's die 24/7 werken
Een ander opvallend resultaat uit de Data & AI Monitor is dat de meeste bedrijven de gevolgen van de opkomst van AI agents niet overzien. AI agents zijn digitale 'collega's' die zelfstandig redeneren, beslissen en handelen. Ze draaien continu, van klantenservice tot orderverwerking. Neem het automatisch afhandelen van retouren: ontvangt een klant de verkeerde maat, dan stuurt de agent direct een retourlabel en plant een nieuwe levering in.
Ook zijn er voorbeelden waarbij agents productvoorraden voorspellen op basis van weersverwachtingen en historische verkoopdata. Zo kan een bedrijf zijn inkoop optimaliseren en verspilling verminderen. In andere gevallen, zoals bij medicijnleveringen of juridische beslissingen, is een 'human in the loop' van groot belang. Zwegers: „Bepaal welke taken je kunt overlaten aan AI en waar menselijke controle nodig blijft."
Fear of missing out (FOMO)
Deze vragen over rolverdeling tussen mens en machine sluiten naadloos aan bij een bredere trend die Van der Scheer en Zwegers signaleren: de aanvankelijke angst voor AI verschuift langzaam naar een andere angst, namelijk FOMO – fear of missing out. Uit het onderzoek van Xebia en Data Expo blijkt dat 50 procent van de bedrijven denkt dat concurrenten verder zijn met AI-implementatie. „AI is geen verre toekomstmuziek meer. Ondernemers realiseren zich dat ze met slimme inzet van AI sneller en efficiënter kunnen werken."
Ze geven aan dat succesvolle AI-projecten ontstaan als business en IT vanaf het begin samen optrekken. Dat versnelt de adoptie, vergroot de impact en voorkomt dat waardevolle inzichten op de plank blijven liggen. Ook het betrekken van externe expertise kan het verschil maken, zeker voor de kleinere bedrijven die niet alle kennis in huis hebben. Van der Scheer: „Door samen te werken met een specialist kunnen ondernemers sneller en beter begrijpen wat er wel en niet mogelijk is."
Lees ook: Denk je aan datagedreven werken? Dan wil je deze lezing op Data Expo niet missen
Breng een bezoek aan Data Expo
Tijdens de Data Expo op 10 en 11 september in Jaarbeurs Utrecht worden bezoekers invtwee dagen volledig bijgepraat over data en AI. Naast talloze exposanten delen inspirerende sprekers en bedrijven hun ervaringen. Zo vertelt Marloes Pomp (European AI Forum) hoe organisaties minder afhankelijk kunnen worden van Big Tech, legt Maartje Potma (ASML) uit hoe je HR-data strategisch inzet, neemt Roy Lindelauf (Defensie) bezoekers mee in de toepassing van AI in militaire operaties en ethische vraagstukken en bespreekt James Topping (Uber) hoe datakwaliteit klantgerichte groei mogelijk maakt.
Zwegers: „Je gaat naar huis met concrete ideeën, contacten en het vertrouwen dat je niet alleen staat. De vragen waar jij mee worstelt, spelen bij veel meer organisaties. Hier vind je de antwoorden en de mensen die je verder kunnen helpen."
Claim nu je gratis ticket en zet de eerste stap naar datagedreven succes.
Ontvang elke week het beste van BusinessWise in je mailbox. Schrijf je hier nu gratis in:
