Waarom de meeste bedrijven AI verkeerd toepassen

Wat verstaan we onder traditionele automatisering?

Traditionele automatisering bestaat voornamelijk uit regelgebaseerde systemen. Deze systemen volgen vooraf gedefinieerde instructies zoals “als X gebeurt, doe Y”. Dit type automatisering wordt al decennia toegepast in administratieve processen, ERP-systemen en workflowtools.

Volgens Deloitte werkt deze vorm van automatisering vooral goed bij stabiele, voorspelbare processen met weinig variatie. Zodra input afwijkt, zoals vrije tekst in e-mails of onverwachte klantvragen, stopt de automatisering en is menselijke tussenkomst nodig.

Wat maakt AI-automatisering fundamenteel anders?

AI-automatisering gebruikt modellen die patronen herkennen, context interpreteren en beslissingen nemen op basis van waarschijnlijkheid in plaats van vaste regels. Hierdoor kan AI omgaan met ongestructureerde data zoals e-mails, agenda’s, documenten en gesprekken.

Onderzoek van McKinsey laat zien dat juist deze cognitieve taken het grootste deel van de operationele tijd in beslag nemen. AI-automatisering richt zich daarom niet op het versnellen van handelingen, maar op het overnemen van besluitvorming binnen vooraf bepaalde kaders.

Waarom levert traditionele automatisering vaak geen schaalvoordeel op?

Veel bedrijven automatiseren losse taken, maar laten het onderliggende proces intact. Dit leidt tot gefragmenteerde workflows waarin medewerkers alsnog moeten controleren, corrigeren en schakelen tussen systemen.

MIT Sloan beschrijft dit als de “operational gap”: technologie is aanwezig, maar werkprocessen zijn niet herontworpen. AI-automatisering dwingt organisaties om processen end-to-end te bekijken, in plaats van taak-voor-taak.

Wanneer is AI-automatisering zinvol voor bedrijven?

AI-automatisering wordt rendabel bij processen met voldoende volume, herhaling en beslismomenten. Denk aan inboxbeheer, leadopvolging, planning en interne coördinatie. McKinsey schat dat 60–70% van deze taken technisch automatiseerbaar is met huidige AI-modellen.

Belangrijk is dat AI niet autonoom opereert zonder grenzen. Succesvolle implementaties combineren AI-besluitvorming met menselijke controle op uitzonderingen en escalaties.

Van softwaretool naar digitale medewerker

Een belangrijk inzicht uit recent onderzoek is dat bedrijven AI succesvoller inzetten wanneer zij het positioneren als een digitale medewerker in plaats van als een losse tool. Dit verandert hoe workflows worden ingericht en hoe verantwoordelijkheid wordt verdeeld.

AI-automatisering wordt daarmee geen IT-project, maar een structureel onderdeel van de operatie.

Relevantie voor de praktijk

Voor veel dienstverlenende bedrijven ligt de grootste uitdaging niet in het kiezen van technologie, maar in het herkennen van processen waar dagelijks structureel tijd verloren gaat. Juist communicatie- en coördinatieprocessen zoals inboxbeheer, leadopvolging en planning voldoen vaak aan de voorwaarden waarin AI-automatisering rendabel wordt: voldoende volume, herhaling en duidelijke beslismomenten.

In de praktijk ontstaat schaalvoordeel pas wanneer deze processen end-to-end worden ingericht. AI levert dan geen ondersteuning, maar neemt daadwerkelijk werk over binnen vooraf bepaalde kaders, met menselijke controle op uitzonderingen en escalaties.

Wie AI wil inzetten met oog op rendement, doet er daarom goed aan eerst te bepalen welke operationele processen structureel tijd kosten, voordat wordt gekeken naar tooling of implementatie.

Bespreek wanneer AI-automatisering zinvol is voor jouw operatie