AI experimenten zijn meestal eenvoudig te lanceren en leveren vaak veelbelovende resultaten op in gecontroleerde omgevingen. Maar het vertalen van deze successen naar een geschaalde, ondernemingsbrede impact kan veel moeilijker zijn.
Als voorzitter en CEO van Deloitte Consulting LLP heb ik veel senior leiders geadviseerd over de implementatie van AI, en dit is een terugkerend thema geworden in mijn gesprekken met klanten. Velen van hen wenden zich tot ons om hen te helpen verder te gaan dan wat ik ‘pilotenmoeheid’ zou noemen. Onze nieuwste Staat van AI in de onderneming onderzoek wijst op dezelfde trend: bedrijven lanceren talloze pilots, maar schalen minder dan 30% daarvan op.
Het tempo van AI-innovatie is buitengewoon. Bijna wekelijks komen er nieuwe modellen, tools en mogelijkheden bij. Het is gemakkelijk om je te concentreren op de nieuwste doorbraak en ervan uit te gaan dat daar de vooruitgang vandaan zal komen.
Maar in de meeste organisaties is de technologie niet de beperkende factor. Het is de basis eromheen: data-architectuur. Integratie via API’s. Bestuur. Proces herontwerp. Prestatie. Dit zijn niet de krantenkoppen op het gebied van AI, maar essentieel voor het opschalen van AI binnen een bedrijf. Zonder hen kunnen zelfs de meest geavanceerde modellen geïsoleerde experimenten blijven.
En AI-transformatie is niet alleen technisch. Het verandert de manier waarop mensen samenwerken en hoe beslissingen worden genomen. Oordeel, creativiteit en verantwoordelijkheid blijven menselijke verantwoordelijkheden. Dat betekent dat leiders net zo zorgvuldig moeten nadenken over bedrijfsmodellen, ethiek en personeelsontwerp als over modelselectie.
Organisaties die daarin slagen, benaderen AI vaak vanuit dit bredere perspectief. Ze zien het als een verandering in de manier waarop de onderneming werkt, en niet alleen als een nieuwe set tools.
Zeven principes om verder te gaan dan piloten
Het opbouwen van een organisatie rond AI is geen enkel initiatief. Het is een reeks opzettelijke verschuivingen.
Een paar principes kunnen leiders vooruit helpen.
1. Begin met het werk, niet met de technologie
Het toevoegen van AI aan een bestaand proces kan het sneller maken. Maar echte waarde komt voort uit het opnieuw ontwerpen van het proces zelf. Leiders moeten beginnen met de vraag welk resultaat de organisatie probeert te bereiken, en niet hoe een huidige workflow kan worden geautomatiseerd.
2. Laat data de beslissingen sturen
Als AI-investeringen bedoeld zijn om een organisatie meer datagedreven te maken, dan moeten de keuzes over waar en hoe AI ingezet wordt dezelfde discipline volgen.
3. Breng vroegtijdig bestuur tot stand
AI-mogelijkheden evolueren snel. Het bestuur kan niet volgen. Het moet vooraf worden ontworpen en geïntegreerd in de bestaande risico- en toezichtstructuren, zodat de verantwoordelijkheid door de hele organisatie wordt gedeeld.
4. Bouw een uniforme strategie zonder één enkele toolset op te dringen.
Een onderneming kan een duidelijke AI-richting hebben en tegelijkertijd verschillende technologieën toepassen waar deze zinvol zijn. Op sommige gebieden zullen geavanceerde agentische systemen verandering teweegbrengen. In andere gevallen kunnen traditionele machine learning- of automatiseringstools het betere antwoord zijn.
5. Luister naar de mensen die het dichtst bij het werk staan.
De adoptie van AI slaagt zelden alleen via mandaten. Frontlineteams zien vaak als eerste kansen. Leiders moeten trajecten creëren om deze inzichten op te schalen, met duidelijke sponsoring en een gedeelde strategie die bepaalt welke ideeën verder gaan.
6. Focus op echte bedrijfsproblemen.
Algemene tools hebben hun plek, maar blijvend voordeel komt voort uit oplossingen die zijn afgestemd op de branche, activiteiten en klanten van een organisatie.
7. Denk holistisch.
Technologie alleen transformeert een onderneming niet. Vooruitgang komt wanneer mensen, processen, bestuur en technologie samen bewegen.
Dit is niet incrementeel
Om de kloof tussen pilot en productie te overbruggen is meer nodig dan het versnellen van experimenten. Het vereist leiderschap dat bereid is tot de basis te komen en opnieuw na te denken over de manier waarop de organisatie functioneert.
Als ik met klanten om de tafel zit, worden gesprekken over AI steeds complexer: Waar kan AI binnen ons bedrijf de meeste waarde genereren, en hoe kunnen we dit opschalen? Het is een betekenisvolle verschuiving ten opzichte van de vragen van een jaar geleden over de waarde van AI en waar te beginnen, maar zelfs deze complexere formulering kan AI nog steeds behandelen als iets dat grenst aan de onderneming, in plaats van dat het daarin is ingebed.
In werkelijkheid zijn de organisaties die gepositioneerd zijn om te slagen degenen die AI integreren in de manier waarop ze werken. Veel van de organisaties die de economie van morgen zullen leiden, zullen bekende namen dragen. Maar hun structuren, capaciteiten en zelfs hun missies kunnen er heel anders uitzien. Die leiders zullen degenen zijn die een duidelijk pad uitstippelen om verder te gaan dan pilots en het zwaardere werk van bedrijfstransformatie op zich te nemen. En dat werk moet nu beginnen.
