AI-strategie zonder illusies: kosten, compliance en de route naar schaal

De meeste bedrijven hebben inmiddels wel een “AI-strategie”, maar eerlijk gezegd is het vaak vooral show. Een chatbot hier, een experiment daar, wat buzzwords in de presentatie voor investeerders. Maar echte strategische implementatie? Die is zeldzaam. En dat is een probleem, want AI wordt niet langzaam mainstream – het gaat exponentieel. Over vijf jaar is de vraag of je AI gebruikt net zo vreemd als vandaag vragen of een bedrijf computers heeft. De vraag is alleen: doe je het slim genoeg om voorop te lopen, of ren je hijgend achter de feiten aan?

Dit artikel gaat niet over hoe AI werkt of waarom het perse zo belangrijk is. Dat weet je inmiddels wel. Het gaat over de strategische keuzes die het verschil maken tussen AI als concurrentievoordeel en AI als kostbare mislukking. Keuzes over economie, over regelgeving, over organisatie. Keuzes die je nu maakt en die over drie jaar bepalen of je nog relevant bent.

De economische realiteit achter AI-projecten

Veel AI-projecten stranden, zo’n 95%. Niet op technische beperkingen, maar op economische realiteit. En die realiteit wordt pas laat zichtbaar omdat mensen in eerste instantie alleen naar ontwikkelkosten kijken. Maar AI-modellen hebben doorlopende operationele kosten, en die kunnen je businesscase compleet onderuit halen.

Operationele kosten die blijven doorlopen

Elke keer dat een gebruiker een vraag stelt, kost dat rekenkracht. Elke keer dat je systeem een document analyseert, kost dat energie en servertijd. Deze kosten schalen lineair met gebruik, en dat kan verrassend snel oplopen tot bedragen die je winstgevendheid bedreigen.

Concrete berekening:  je bouwt een AI-tool die facturen verwerkt. De ontwikkeling kost je vijftigduizend euro. Prima, dat is een eenmalige investering die je kunt verantwoorden. Maar nu de operationele kant: de kosten per API-aanroep zijn twee cent. Je verwacht vijfduizend facturen per dag te verwerken. Dat betekent honderd euro per dag aan operationele kosten, of 36.500 euro per jaar. Binnen twee jaar zijn je operationele kosten hoger dan je initiële ontwikkelkosten. En als je product succesvol is en schaalt naar vijftigduizend facturen per dag? Dan heb je plotseling een serieus probleem.

Dit is geen theoretisch scenario, want dit gebeurt continu in de praktijk. Bedrijven lanceren een AI-tool, die wordt populair, het gebruik stijgt, en plotseling worden de maandelijkse rekeningen onhoudbaar. De tool die je concurrentievoordeel moest opleveren wordt een financiële bloedsteen.

Strategische keuzes in modelgebruik

Slimme ondernemers maken vanaf dag één een economisch model dat ook rekenkosten meeneemt. Dit beïnvloedt strategische keuzes op meerdere niveaus.

Keuzes over modelgrootte bijvoorbeeld: kleinere modellen zijn goedkoper in gebruik. Als een kleiner model negentig procent van wat je nodig hebt kan leveren en een groot model vijfennegentig procent, maar het grote model is tien keer duurder – wat is dan de juiste afweging voor jouw specifieke toepassing? Voor veel praktische gevallen is dat kleinere model meer dan voldoende, en het kostenverschil levert structureel voordeel op.

Dan zijn er keuzes over waar je de berekeningen uitvoert. Voor sommige toepassingen kun je modellen lokaal draaien op randapparatuur in plaats van via cloud-diensten. Dat vergt weliswaar een hogere initiële investering maar resulteert in structureel lagere operationele kosten. Of keuzes over tijdelijke opslag en optimalisatie: veel vragen zijn repetitief. Slimme bufferopslag kan kosten drastisch verlagen zonder dat het de gebruikerservaring beïnvloedt.

Een hybride aanpak werkt vaak het beste: gebruik een goedkoop model voor tachtig procent van de simpele gevallen en een duur model alleen voor complexe uitzonderingssituaties. Je krijgt dan de kwaliteit waar nodig en houdt de kosten beheersbaar waar het kan.

De energiefactor in je berekening

Er is nog een factor die vaak vergeten wordt: energie. Datacenters draaien op elektriciteit en AI-berekeningen zijn energie-intensief. Dit heeft twee implicaties.

Ten eerste zijn je kosten deels gekoppeld aan energieprijzen. Als die stijgen – en de verwachting is dat ze volatiel blijven – stijgen je operationele kosten mee. Bereken je marges met voldoende buffer voor die onzekerheid. Een AI-tool die bij huidige energieprijzen winstgevend is, kan bij twintig procent hogere energiekosten plotseling verliesgevend worden.

Ten tweede komt er toenemende druk op energie-efficiënte AI, gedreven door klanten, regelgeving en operationele economie tegelijk. Als je nu al investeert in efficiënte architecturen, bouw je een duurzaam voordeel op dat over tijd alleen maar belangrijker wordt. Klanten kiezen steeds bewuster voor leveranciers met lage ecologische voetafdruk. Regelgeving gaat energieverbruik van datacenters steeds strikter reguleren. En natuurlijk: lagere energiekosten betekenen hogere winstmarges.

Nog een laatste puntje, je zou het bijna vergeten: Nederlands energienetwerk zit aan z’n max. Net congestion. Er zijn wachtrijen voor bedrijven.

Europese regelgeving als concurrentievoordeel

De meeste ondernemers zien de EU AI Act als vervelende bureaucratie waar je aan moet voldoen. Dat is een wat kortzichtige benadering. Juist voor bedrijven die zich richten op de Europese markt, kan compliance je sterkste onderscheidend vermogen worden.

Amerikaanse en Chinese AI-bedrijven bouwen vaak met een mentaliteit van snel vooruit en fouten accepteren, waarin privacy, transparantie en eerlijkheid onderwerpen zijn die later wel komen. Voor veel Europese organisaties, vooral in gereguleerde sectoren zoals zorg en financiën, is dat fundamenteel onacceptabel. Daar ligt jouw kans.

Bouw AI met naleving, transparantie en verantwoord ontwerp vanaf dag één. Dit is geen extra werk bovenop je eigenlijke product, het ís je onderscheidend vermogen. Als een groot Europees ziekenhuis moet kiezen tussen een Amerikaanse AI-tool en jouw oplossing, en jij kunt concreet aantonen dat je voldoet aan AVG en de AI Act, dan heb je een serieus voordeel. Niet alleen omdat het moet van de compliance-functionaris, maar omdat het ook vertrouwen wekt bij de mensen die het daadwerkelijk moeten gebruiken. Trump’s getwitter  (ik ga het niet anders noemen) maakt mensen regelmatig nerveus, namelijk.

Transparantie en verantwoorde AI

Verantwoorde AI is geen vage marketingterm maar heeft concrete implicaties voor hoe je je systeem bouwt.

Transparantie betekent dat je kunt uitleggen hoe je model tot een beslissing kwam. Voor cruciale toepassingen in de medische, financiële of juridische sector is dit vaak een harde eis, niet een prettige extra. Investeer dus in uitlegbare AI-technieken vanaf het begin, niet als iets dat je er achteraf nog bij probeert te plakken. Een AI-systeem dat beslissingen neemt zonder die te kunnen uitleggen is in veel sectoren gewoon niet implementeerbaar.

Vooringenomenheid (bias) monitoren is een ander element. Train je model op diverse gegevens? Test je systematisch op oneerlijke uitkomsten voor verschillende groepen? Bouw dit in vanaf het ontwerp, want achteraf repareren is exponentieel moeilijker. Een model dat op verkeerde data is getraind ontwikkelt vooroordelen die diep in de architectuur zitten. Die eruit krijgen is als een huis verbouwen waarbij de fundering scheef blijkt te staan. Voorbeeld. Alle huidige ontwikkelaars zijn man tussen de 25 en 45 jaar oud. Dus een nieuwe ontwikkelaar zou volgens die data hetzelfde profiel hebben: geen vrouw van 45+ dus.

Gegevensbeheer vraagt waar je trainingsdata vandaan komen, of je toestemming hebt, en of ze representatief zijn. Dit zijn niet alleen ethische vragen maar juridische vereisten die steeds strenger worden gehandhaafd. En voor risicovolle AI-toepassingen eist regelgeving expliciet menselijke controle – ontwerp je systeem dus met principes van menselijk toezicht, niet als latere toevoeging.

De economische logica van naleving

Voor een enterprise is dit geen vraagstuk, maar ook voor het mkb is de economische logica is helder. Ja, verantwoorde AI kost extra moeite in de ontwikkelingsfase. Maar het bespaart gigantische kosten later: geen dure nalevingsupdates achteraf, geen reputatieschade door AI-fouten, geen juridische gevechten over privacy of vooringenomenheid, en toegang tot markten zoals overheid, zorg en financiële dienstverlening die strikte eisen stellen.

En belangrijker nog: het wordt een positieve verbetercyclus. Klanten kiezen voor jouw oplossing vanwege betrouwbaarheid. Dat geeft meer gebruik, wat betere gegevens oplevert, wat leidt tot een sterker product. Verantwoorde AI is niet alleen ethisch, het is gewoon goed voor de zaak.

Terwijl je Amerikaanse concurrent over twee jaar zijn hele systeem moet herbouwen om aan Europese regelgeving te voldoen, ben jij al klaar. Terwijl zij klanten verliezen omdat hun systeem niet door de compliance-check komt, win jij die klanten binnen. Dat is het concrete voordeel van voorop lopen in plaats van achteraf repareren.

Klein beginnen, breed uitschalen

De meeste AI-projecten falen omdat ze te ambitieus beginnen. Ondernemers kondigen aan dat ze AI gaan implementeren en willen dan alle processen tegelijk transformeren. Dit werkt vrijwel nooit.

Een betere aanpak is om het kleinste, meest specifieke probleem te zoeken waar AI meetbare waarde kan leveren, dat eerst op te lossen, van die ervaring te leren, en dan uit te schalen op basis van wat je hebt geleerd. Concreet en behapbaar, met heldere meetpunten en beperkt risico. En bedenk je ook: gewoon automatiseren is ook gewoon nog een optie. Wanneer een hamer  je enige gereedschap is, zien al je problemen eruit als spijkers.

Welke aanpak kies je?

De verkeerde aanpak klinkt als: “we gaan de hele klantenservice automatiseren met AI.” Dat is geen helder project, maar een bundel van problemen tegelijk. Je krijgt te maken met tientallen uitzonderingen, koppelingen tussen systemen, verandermanagement in het team en hoge verwachtingen bij iedereen. De kans dat dit in één keer goed gaat is klein. Klinkt wel mooi voor de bühne en je AI-whitewashing!

De goede aanpak klinkt als: “we gebruiken AI om facturen automatisch te categoriseren.” Dit is concreet en meetbaar, met beperkt risico en snelle waarde. Werkt het, dan kun je stap voor stap uitbreiden met wat je hebt geleerd en gebouwd. Werkt het niet, dan ontdek je dat zonder je hele organisatie op z’n kop te zetten. Eigen voorbeeld: wij plaatsen sponsored content op een portfolio van 150 sites. Dat zou mooi automatisch kunnen toch? Eerste stap is de webshop orders automatiseren. Dan de grootste klant per mail. Daarna de tweede grootste klant. Het gaat eerst om de aangeleverde tekst en afbeelding automatisch verwerken. Toevoegen van interne links, extra afbeeldingen of video, de juiste categorie, gaat eerst handmatig en pas in een volgende iteratie automatisch. AI is daarbij niet het uitgangspunt: met Python kun je een tekst prima doorgronden en zo de juiste categorie kiezen.

Build small, think big

Er zijn drie praktische redenen waarom klein beginnen werkt:

• Ten eerste leer je hoe AI in de praktijk functioneert. AI is niet kant-en-klaar. Je moet leren hoe je gegevens moet voorbereiden, welke modellen het beste presteren voor jouw toepassing, hoe gebruikers ermee interacteren, waar de uitzonderingssituaties zitten die je niet had voorzien. Die leerervaring opdoen op een klein, beheersbaar project is veel verstandiger dan meteen grootschalig te gaan en te ontdekken dat je aannames niet klopten.
• Ten tweede bouw je vertrouwen op, zowel intern bij je team als extern bij klanten. Je team ziet dat AI daadwerkelijk waarde levert in plaats van alleen een theoretisch idee te blijven. Klanten zien concrete resultaten en worden minder sceptisch. Dat vertrouwen is essentieel als je grotere, complexere projecten wilt aanpakken waar meer op het spel staat.
• Ten derde bewijs je rendement op een manier die niet te ontkennen valt. Met een klein project kun je hard maken: we hebben X geïnvesteerd en Y teruggekregen, hier zijn de cijfers. Financiering krijgen voor je volgende, grotere stap wordt dan exponentieel makkelijker omdat je niet meer vraagt om geloof in een visie maar om investering in een bewezen aanpak.

Per use case

De strategie die dit combineert kun je microscopisch-telescopisch noemen. Je begint met één concreet probleem, één use case, maar je ontwerpt je architectuur alsof je tien gerelateerde problemen gaat oplossen.

Dit betekent modulaire opbouw zodat componenten herbruikbaar zijn, schaalbare infrastructuur die kan groeien met gebruik, gedistribueerde gegevens zonder silo’s maar met gedeelde verwerkingspijplijnen, en een organisatie die leert op een manier die overdraagbaar is naar nieuwe projecten. Je eerste project is klein, maar je tweede, derde en vierde project worden exponentieel sneller en makkelijker omdat je de juiste fundamenten hebt gelegd.

Er is één kritiek punt: automatiseer geen chaos. Als je processen een puinhoop zijn, maakt AI ze alleen maar een snellere puinhoop. Fix eerst je processen, zet je data-infrastructuur goed op, maak ze efficiënt en begrijpelijk, documenteer ze grondig. Pas dan automatiseer je met AI. Anders codeer je verouderde onzin in een modern jasje, en niemand is daar mee geholpen.

Open source versus proprietary: de juiste keuze

Er is een bijna religieus debat in de AI-wereld tussen voorstanders van open source waarmee je zelf bouwt en voorstanders van proprietary oplossingen die je gewoon inkoopt. Dit is het vraagstuk: build or buy (of partner). Beide kampen hebben zowel gelijk als ongelijk, want de vraag is niet welke filosofie beter is maar welke aanpak beter past bij jouw specifieke situatie.

Proprietary modellen zoals die van OpenAI, Anthropic en Google hebben topprestaties, worden constant bijgewerkt zonder dat jij daar iets voor hoeft te doen, vereisen geen infrastructuur aan jouw kant, en zijn snel te implementeren. Maar ze hebben doorlopende kosten per gebruik, creëren afhankelijkheid van één leverancier waar je moeilijk vanaf komt, sturen gegevens naar een derde partij wat voor sommige sectoren onacceptabel is, en geven je minder controle over hoe het systeem precies werkt.

Open source modellen zoals Llama of Mistral hebben geen kosten per gebruik na de initiële opzet, geven je volledige controle over het systeem, houden gegevens intern binnen je eigen infrastructuur, en kunnen draaien op je eigen hardware als je dat wilt. Maar ze lopen typisch zes tot twaalf maanden achter op de geavanceerdste modellen wat prestaties betreft, vereisen technische expertise om te beheren, en vragen een initiële investering in infrastructuur. En energie.

Wanneer kies je voor open source modellen?

Als privacy een kritiek punt is voor je sector, dan is open source vaak (maar zeker niet doorgaans) geen keuze maar een vereiste. Ziekenhuizen, financiële instellingen, defensie-organisaties – zij kunnen vaak geen gevoelige informatie naar externe diensten sturen, hoe veilig die ook claimen te zijn. Zeker als ze op een ander continent zitten. Dan is open source op eigen infrastructuur de enige acceptabele optie.

Als je volume hoog genoeg is dat de operationele kosten van externe diensten gigantisch worden, kan zelf-hosten met open source economisch veel aantrekkelijker zijn. Bij miljoenen aanroepen per maand kan eigen infrastructuur met open source goedkoper uitpakken, zelfs met de kosten van eigen servers en personeel. De omslagpunt ligt typisch tussen de vijf- en tienduizend euro per maand aan externe kosten, afhankelijk van je specifieke situatie.

Als je zeer specifieke aanpassingen wilt aan het model of de architectuur, heb je open source nodig. Met open source kun je fijnstellen, optimaliseren voor jouw hardware, of fundamentele dingen veranderen. Met een externe dienst kun je alleen gebruiken wat ze aanbieden. Voor gespecialiseerde toepassingen met unieke eisen is die flexibiliteit vaak onmisbaar.

En als langetermijncontrole essentieel is, wil je niet afhankelijk zijn van externe partijen. Leveranciersafhankelijkheid is een reëel risico. Als jouw hele product draait op één externe dienst en zij verhogen de prijzen met een factor tien, ben je overgeleverd aan hun beslissing. Met open source heb je die afhankelijkheid niet.

Wanneer kies je voor proprietary?

Als je snel moet bewegen in een competitieve markt, zijn externe diensten vaak de slimste keuze. Ze zijn kant-en-klaar. Open source vereist opzet, onderhoud, en expertise. Als marktintroductietijd cruciaal is, betaal je graag voor die snelheid. Een maand eerder live betekent vaak een maand meer marktaandeel en leertijd.

Als prestaties het verschil maken tussen succes en falen, zijn geavanceerde proprietary modellen simpelweg beter. En als die paar procent extra kwaliteit bepalend zijn voor jouw toepassing, is de meerprijs het waard. Voor medische diagnoses, juridische analyses, of complexe financiële modellen kan dat kwaliteitsverschil letterlijk levensbepalend zijn.

Als je bedrijf klein is, moet je geen serverbeheer gaan doen. Een startup met twee ontwikkelaars moet geen GPU-clusters gaan beheren – dat is geen slimme besteding van schaarse middelen. Gebruik een externe dienst, focus op je product, overweeg later een migratie naar eigen infrastructuur als de economie dat rechtvaardigt.

En als je aan het experimenteren bent en nog niet precies weet wat je nodig hebt, laten externe diensten je snel verschillende modellen testen zonder verplichtingen. Investeren in eigen infrastructuur is prematuur als je nog niet weet of je toepassing überhaupt werkt.

De hybride realiteit

Slimme ondernemers kiezen niet voor één kant maar combineren het beste van beide werelden. Ze gebruiken proprietary voor prototyping en uitzonderingssituaties waar prestaties kritiek zijn. Ze gebruiken open source voor grootschalige standaardvragen waar gegevensprivacy en kosten belangrijker zijn dan marginale kwaliteitsverschillen.

De strategie wordt dan: begin met proprietary om snel te bewegen en te leren wat werkt, en als je product tractie heeft en je je toepassingen grondig begrijpt, migreer dan selectief naar open source waar het economisch en strategisch zinvol is. Je houdt flexibiliteit, beperkt risico, en optimaliseert voor elk type vraag afzonderlijk.

 AI-geletterdheid door je hele organisatie

Er bestaat een gevaarlijke misvatting dat AI zo complex is dat je alleen met specialisten succesvol kunt zijn. Dat klopt niet. Maar het tegenovergestelde – AI werkt toch vanzelf, dus we hoeven niks te leren – is even gevaarlijk. De waarheid ligt genuanceerder: je hebt geen gepromoveerden in machinaal leren nodig, maar je hele team moet wel AI-geletterd worden.

AI-geletterdheid gaat niet over wiskunde of programmeren. Het gaat om drie praktische vaardigheden die iedereen kan leren.

Wat AI-geletterdheid betekent

Ten eerste moeten mensen begrijpen wat AI wel en niet kan. Te veel mensen denken dat het magisch is of dat het niets kan, en beide percepties zijn fout. Je team moet snappen dat AI statistiek op steroïden is – geen magie, geen bewustzijn, maar krachtige patroonherkenning.

Dat het fantastisch is in het vinden van patronen maar minder goed in logisch redeneren over nieuwe situaties. Dat het hallucinateert en dingen kan verzinnen met verrassende overtuiging. Dat het vooringenomenheid repliceert uit trainingsdata en dus geen neutrale waarheid produceert. Met dit begrip maken mensen realistische verwachtingen en slimme keuzes over wanneer ze AI wel en niet moeten vertrouwen.

Ten tweede moeten mensen effectief kunnen werken met AI-tools. Leren hoe je duidelijke instructies geeft aan een AI klinkt ingewikkeld maar is in wezen gewoon een vaardigheid zoals Excel gebruiken of effectief zoeken. Iedereen kan het leren met wat oefening. En het verschil in resultaten is enorm: iemand die goed is in AI-instructies krijgen krijgt tien keer betere output uit hetzelfde AI-systeem als iemand die er slordig mee omgaat. Dat verschil in kwaliteit vertaalt zich direct naar zakelijke waarde.

Ten derde moeten mensen kritisch kunnen nadenken over AI-output. AI’s maken fouten. Ze verzinnen cijfers, bedenken bronnen, maken logische denkfouten, en doen dat allemaal met dezelfde zekerheid als wanneer ze gelijk hebben. Mensen moeten leren om AI-output te verifiëren, niet blind te vertrouwen. Dit is fundamenteel: AI is een hulpmiddel dat menselijk oordeel kan versterken, niet vervangen.

Praktische implementatie

De investering die hier nodig is hoeft geen fortuin te kosten maar vraagt wel structurele aandacht. Train je team niet in één workshop die snel vergeten wordt, maar structureel. Laat mensen experimenteren met AI-tools in situaties met laag risico waar fouten geen grote consequenties hebben. Deel beste praktijken binnen het team. Leer expliciet van fouten in plaats van ze te verhullen.

Veel AI-tools hebben gratis versies waarmee je kunt oefenen. Online cursussen zijn goedkoop of zelfs gratis. De investering is vooral tijd, maar het rendement is gigantisch. Een team dat comfortabel is met AI vindt vanzelf nieuwe toepassingen die niemand had bedacht, optimaliseert bestaande processen op manieren die niet voor de hand lagen, en bouwt aan een cultuur van innovatie die verder reikt dan alleen AI.

Een team dat AI niet begrijpt blijft afhankelijk van dure externe consultants en mist kansen die voor het oprapen lagen. Het verschil tussen die twee scenario’s bepaalt vaak of een bedrijf succesvol transformeert of achterop raakt.

AI-geletterdheid is niet alleen technisch maar ook cultureel. Het vraagt een mindset van experimenteren, leren, en accepteren dat falen onderdeel is van het proces. Veel bedrijven hebben een cultuur van “we doen wat we altijd hebben gedaan” en dat werkt niet meer in een wereld die zo snel verandert. Moedig mensen aan om te experimenteren met nieuwe hulpmiddelen. Geef ze ruimte om dingen te proberen zonder directe rendementsdruk. Deel zowel successen als mislukkingen openlijk. Bouw een lerende organisatie in plaats van een organisatie die denkt dat ze het al allemaal weet.

Autonome agents: de volgende golf

De AI-systemen die we nu gebruiken zijn reactief. Je geeft invoer, ze geven uitvoer, en daarmee is de interactie klaar. Maar de volgende golf die eraan komt is fundamenteel anders: autonome agents die zelfstandig taken kunnen uitvoeren zonder dat jij elke actie moet specificeren.

Het verschil is substantieel. Vandaag vraag je ChatGPT om iets en krijg je een antwoord. Morgen geef je een AI-agent een taak zoals “monitor mijn inbox, prioriteer belangrijke emails, stel antwoorden op voor routinevragen, en escaleer complexe zaken naar mij” en het systeem doet dat autonoom. Het maakt eigen keuzes, gebruikt verschillende hulpmiddelen, past strategieën aan op basis van wat wel en niet werkt, en leert van de resultaten. Althans, dat is de belofte. Dit is geen sciencefiction, allerlei versies van autonome AI bestaan al. Ze zijn nog fragiel en maken fouten (dus volledig uit handen geven is het niet), maar de richting is duidelijk. En de implicaties zijn gigantisch, positief zowel als negatief.

Een uitdaging is bijvoorbeeld ‘deskilling’. Wanneer je steeds vaker AI inzet voor software-ontwikkeling of tekstschrijven, dan zet je niet meer je eigen vaardigheden in. En die werken als een spier: use it or lose it. Als tekstschrijver heb ik zo geleerd dat AI prima is voor matige teksten, maar een echt goede tekst schrijf je zelf. Ideation, vraagstukken, herschrijven en polijsten daar helpt AI wel weer prima bij, maar ik schrijf de tekst.

Voorbereiding op autonome systemen

Ondernemers moeten dit nu al begrijpen om voor te kunnen blijven. Ten eerste moet je identificeren welke processen geschikt zijn voor autonome agents. Niet alles kan of moet geautomatiseerd worden, maar veel repetitief werk wel. Begin nu met inventariseren: waar betalen we mensen voor taken die in principe een agent zou kunnen doen? Dit is geen kwestie van mensen vervangen maar van hen te bevrijden van saaie taken zodat ze zich kunnen richten op werk waar menselijke creativiteit en oordeel essentieel zijn.

Ten tweede moet je nieuwe systemen ontwerpen met agent-compatibiliteit in gedachten. Als je nu werkstromen bouwt, maak ze dan gestructureerd en regelgebaseerd genoeg dat een toekomstige AI-agent ze kan navigeren. Documenteer processen expliciet, maak ze transparant, codificeer bedrijfslogica op een manier die zowel mensen als machines kunnen interpreteren. Dit is investering in toekomstbestendigheid.

Ten derde moet je je voorbereiden op nieuwe concurrentiedynamiek. Als jouw concurrent over twee jaar AI-agents inzet die 24/7 werken zonder loonkosten, zonder vakantie, zonder ziek zijn, en jij draait nog steeds volledig op menselijke arbeid, dan krijg je een probleem. Dit betekent niet dat mensen overbodig worden – integendeel, de mensen die effectief kunnen samenwerken met AI-agents worden juist waardevoller. Maar het betekent wel dat je moet nadenken over hoe je organisatie eruitziet in die nieuwe realiteit.

De grens bepalen

Niet alles moet of kan geautomatiseerd worden, en dat is een belangrijk nuancepunt. Kritische beslissingen met grote consequenties, complex belanghebbendenbeheer waar empathie en menselijk inzicht cruciaal zijn, creatief strategisch denken dat verder gaat dan patronen uit het verleden – dit blijft menselijk domein. De kunst is om te bepalen waar de lijn ligt tussen wat je delegeert aan agents en waar menselijke controle niet alleen zinvol maar noodzakelijk blijft.

De praktische voorbereiding begint met gedeeltelijke automatisering. Laat AI delen van een proces uitvoeren, maar met menselijke controlepunten op kritieke momenten. Leer waar het goed gaat en waar interventie nodig is. Bouw expertise op in je organisatie voordat volledig autonome agents mainstream worden.

Investeer in monitoring en controlesystemen – als AI-agents zelfstandig handelen, moet je kunnen zien wat ze doen en kunnen ingrijpen als het misgaat. Dit is infrastructuur die je nu al kunt bouwen. En vooral: train je mensen voor deze toekomst. De toekomst is niet “AI vervangt mensen” maar “mensen die effectief met AI werken vervangen mensen die dat niet kunnen.” Zorg dat jouw team aan de goede kant van die vergelijking staat.

Van theater naar strategie

AI is allang geen hype meer en ook geen toekomstmuziek. Het is realiteit, nu, vandaag. De ondernemers die serieus zijn over de toekomst van hun bedrijf moeten even serieus zijn over AI. Maar serieus zijn betekent niet meegaan in theater of een “AI-strategie” op PowerPoint zonder echte uitvoering. Het betekent ook niet simpelweg een chatbot bouwen en jezelf AI-first noemen.

Serieus zijn betekent de fundamenten begrijpen. Dat kwalitatieve data essentieel is. Dat specialisatie voor schaalbare groei komt. Dat strategie voor tooling zoals AI komt. Dat naleving een concurrentievoordeel is in plaats van een hindernis. Dat je klein en concreet begint, maar met een grote visie in gedachten.

Over vijf jaar is AI zo verweven in normale bedrijfsvoering dat de vraag “gebruiken jullie AI?” net zo vreemd zal klinken als vandaag vragen of een bedrijf computers gebruikt. Het is geen optie die je afweegt maar een voorwaarde om relevant of efficiënt te blijven. De vraag is niet óf je AI gaat gebruiken maar of je het slim genoeg doet om daadwerkelijk concurrentievoordeel te creëren, of dat je alleen maar kosten maakt om bij te blijven.

Die keuze maak je nu, met elke beslissing over gegevens, over focus, over technologie, over mensen. Kleine keuzes vandaag bepalen of je over vijf jaar leidt of volgt. En in een AI-gedreven wereld betekent volgen een achterstand die je nooit meer inhaalt. Het verschil tussen vooroplopen en achterblijven wordt groter, niet kleiner.

Dus stop met AI-theater en begin met strategie.