‘De reden dat veel AI-initiatieven in organisaties stranden, is niet door technologie, maar het nog onvoldoende hebben van inzicht in de mogelijkheden van en randvoorwaarden voor succesvolle AI adoptie.’
In gesprekken over AI adoptie met CFO’s zie ik vaak hetzelfde patroon. Met het Finance team wordt een brainstorm georganiseerd om te bedenken wat AI voor het Finance team (of de organisatie) zou kunnen betekenen. Maar AI is geen technologie die zich vanzelf laat vertalen naar praktische toepassingen:
Situatie 1: gebrek aan inzicht in AI adoptie
Zonder ervaring met de mogelijkheden en beperkingen van AI blijven ideeën over AI adoptie vaak hangen op een abstract niveau. “AI voor klantservice”, “AI voor rapportages” of “AI voor efficiëntere processen”. Interessant, maar nog te ver verwijderd van een inspirerende voorstelling van een concrete toepassing die waarde oplevert.
Situatie 2: onnodige complexiteit
Soms gebeurt het tegenovergestelde: er ontstaan hele concrete ideeën die technisch onnodig complex zijn, of die op dit moment nog helemaal niet realistisch zijn. Een voorbeeld hiervan is behoefte aan een op AI gebaseerd forecasting-model. Hierbij kan er best een inspirerend beeld zijn van hoe dit er uit zou moeten zien, maar goed is het om daarbij te realiseren dat een kwalitatief goed voorspellend model een vergevorderd stadium van ervaring met AI adoptie vraagt.
Realistisch zijn aan de start is cruciaal voor succes en dat het net zoals schaatsen is: ook de olympische winnaars zijn eerst begonnen met krabbelen achter een stoel op de vijver.
CFO’s die verantwoordelijk zijn voor het investeren in technologie staan dus voor een grote uitdaging: AI kan enorme impact hebben op productiviteit, kostenstructuren en besluitvorming, maar heeft alleen effect als de toepassing scherp is gekaderd en organisatorisch goed wordt ingebed.
Herkenbaar?
De gouden combinatie is dat we de wereld van Business en de wereld van AI bij elkaar brengen:
Hierdoor verandert de kwaliteit van het gesprek direct. Brainstorms worden concreter. Ideeën worden sneller vertaald naar realistische toepassingen. En er ontstaat ook inzicht in wat er organisatorisch nodig is: van data-architectuur en governance tot ontwikkelstappen en adoptie in de business.
Met ons AI-team begeleiden we organisaties precies in dat proces. Niet met abstracte AI-presentaties, maar met praktische workshops waarin we organisaties kennis laten maken met de praktische mogelijkheden van AI en leren hoe je vanuit je eigen processen tot waardevolle toepassingen komt.
In die sessies combineren we drie dingen:
- Inspiratie over wat AI is en wat er vandaag mogelijk is,
- Begeleiding van het creatieve proces om relevante use-cases te identificeren,
- Inzicht in de technische en organisatorische randvoorwaarden die nodig zijn om AI adoptie succesvol in een organisatie te laten groeien.
Dat laatste wordt vaak onderschat (en is de reden van veel uitglijders!). Een goed idee is pas het begin van operationele verbetering van het Finance team. Bestendige ontwikkeling van AI vraagt ook om organisatorisch inrichting: helder eigenaarschap / sponsorschap, change management en governance om onvoorziene ellende te voorkomen.
Veel CFO’s voelen dat AI relevant is voor hun organisatie, maar worstelen met de vraag waar te beginnen met AI adoptie. Dat is precies het moment waarop het inzetten van de juiste expertise het verschil maakt.
Ben jij benieuwd waar in je organisatie de eerste echte AI-kansen liggen, wat er nodig is om die succesvol te realiseren en hoe AI plek krijgt in je organisatie? Neem dan gerust contact met mij op. In een kort gesprek praat ik je bij over onze varianten van workshops die organisaties helpen om van een eerste kennismaking met AI al snel naar concrete, haalbare toepassingen te komen.
Ernst Berkhout
Lead Consultant AI-ERP, Agium
