De discussie over generatieve AI in het mkb klinkt ambitieus: sneller, slimmer, goedkoper. Maar onder de glanzende demo’s schuilt een hardere realiteit. De meeste kleine en middelgrote organisaties botsen niet op modelkeuze, maar op structuur: processen, datahygiëne en governance. Zonder die fundamenten wordt AI geen hefboom, maar ruis die kosten en risico’s vergroot.
De belofte: productiviteit en schaal
AI-tools beloven tijdwinst in klantenservice, factuurverwerking en marketing. Ze kunnen repetitieve taken comprimeren tot minutenwerk en kennis toegankelijker maken. In theorie leidt dat tot lagere kosten per transactie en betere responstijden.
Productiviteitsclaims versus meetbare winst
De praktijk blijft achter omdat bespaarde minuten zelden herverdeeld worden naar waardevolle output. Teams blijven dezelfde workflows volgen, alleen iets sneller. Zonder herontwerp van processen (bijvoorbeeld taken bundelen, wachttijden schrappen, beslisrechten verschuiven) verdamt de beloofde winst in frictie.
Waar het misgaat in KPI’s
Organisaties meten vaak output (aantal gegenereerde teksten) in plaats van uitkomsten (conversie, first-contact-resolution, DSO). Het gevolg: lokale optimalisatie en globale stilstand. AI voelt druk bezig, maar schuift de bottleneck slechts op.
De praktijk: integratie, data en schaduw-IT
De integratielaag is de spelbreker. Excel, verouderde ERP’s en losse SaaS-eilandjes leveren inconsistente data. Promptkunst lost dat niet op. Zonder gestandaardiseerde data en API-gedreven processen ontstaat schaduw-IT: losse automatiseringen, niet gedocumenteerd, afhankelijk van één enthousiaste collega.
Datagovernance als voorwaarde, niet als rem
Heldere datastromen, eigenaarschap per dataset en simpele kwaliteitschecks (validatie, deduplicatie, lineage) verhogen de bruikbaarheid van AI-output drastisch. Het is geen bureaucratie; het is het verschil tussen betrouwbare automatisering en brandjes blussen.
Risico’s en naleving
Gevoelige informatie in prompts, onduidelijke modelbronnen en ontbrekende audit trails creëren juridische exposure. Minimale maatregelen zijn noodzakelijk: afscherming van persoonsgegevens, logging op taakniveau, en een beleid voor modelselectie (open, closed, on-prem) per use-case.
Wat wel werkt: klein, toetsbaar, iteratief
Begin met één proces waar latency kostbaar is en de inputdata redelijk schoon zijn, bijvoorbeeld terugkerende klantmails of crediteurenverwerking. Definieer een uitkomst-KPI (doorlooptijd, foutpercentage, cashflow-impact), automatiseer de saaie 70%, en forceer een beslisboom voor de resterende uitzonderingen. Documenteer prompts, versieer workflows, en train teams op foutdetectie in plaats van blind vertrouwen.
Architectuur boven tooljacht
Kies een dunne orkestratielaag die meerdere modellen kan aansturen, en maak datastromen expliciet. Tools wisselen; de architectuur blijft. Elke nieuwe pilot moet aantonen hoe ze de bottleneck verplaatst of oplost. Geen bewijs, geen uitrol.
De harde les: AI rendeert pas zodra processen meetbaar zijn en data betrouwbaar stroomt. Niet de grootste taalmodellen winnen hier, maar de simpelste keuzes die consequent worden uitgevoerd. Wie AI behandelt als procesdiscipline in plaats van magie, oogst echte tijdwinst en verlaagt risico’s tegelijk.
