Als nog niet duidelijk is wat AI voor je bedrijf moet betekenen, bepaal dat dan eerst. Is die richting er wel, kies dan een concrete toepassing die je klein kunt testen en geef iemand de tijd om die verder te brengen.
Als de richting nog niet duidelijk is
Begin niet met een toepassing zolang je niet kunt uitleggen wat AI voor je bedrijf mag veranderen. Kan AI je verdienmodel raken? Waar wil je op inzetten? Of wil je AI vooral gebruiken om het bestaande werk beter te doen? Breng die antwoorden eerst voor jezelf in kaart. Dan heb je een richting waar je een concrete toepassing aan kunt toetsen.
Kies wat er beter moet
Als de richting duidelijk is, begint de eerste praktische keuze bij het werk. Waar wil je tijd winnen, waar moet de kwaliteit omhoog en welk terugkerend werk zit mensen vooral in de weg?
De eerste toepassing hoeft niet degene te zijn die de meeste uren bespaart. Soms zit de grootste winst in betere kwaliteit: minder details die verloren gaan, minder herstelwerk en een completer beeld van de klant.
Zo maakten wij laatst in een gesprek met een ondernemer mee dat de grootste winst niet in tijd, maar in beter inzicht zat. Hij leek duidelijk te hebben gekozen welke vervolgstap hij wilde zetten, maar stelde later in hetzelfde gesprek nog twee vragen over dat besluit. Los van elkaar klonken ze als gewone vervolgvragen. Bij het teruglezen van het transcript viel op dat ze samen iets anders lieten zien: de keuze stond waarschijnlijk nog niet zo vast als eerst gedacht.
De twee vragen waren aanleiding voor een extra gesprek. Daar kwam de laatste twijfel boven tafel en kon die worden besproken voordat het proces verderging. De waarde van het transcript zat hier vooral in de signalen die anders makkelijk verloren waren gegaan.
Voor bedrijven met veel klant- of adviesgesprekken kan automatisch transcriberen daarom een logisch begin zijn, mits je die gesprekken verantwoord kunt vastleggen en verwerken. Je houdt meer vast van wat er werkelijk is gezegd. Een automatische samenvatting kan daarnaast tijd schelen bij de uitwerking.
En soms is tijd of kwaliteit niet eens de belangrijkste reden om te beginnen. AI kan het werk ook gewoon leuker maken. Een verkoper die veel tijd kwijt is aan gegevens overnemen, heeft minder tijd voor klanten. Haal je dat terugkerende werk weg, dan ontstaat meer ruimte voor het werk waar iemand goed in is.
Maak de eerste proef klein
Blijven er meerdere goede ideeën over, kijk dan niet alleen naar wat ze kunnen opleveren. Leveren twee ideeën ongeveer evenveel op, kies dan wat je met de minste extra tijd, kennis en geld goed kunt testen.
Dat betekent ook dat je niet meteen het volledige proces automatiseert. Laat AI eerst een afgebakende stap voorbereiden en laat een medewerker de uitkomst beoordelen. Levert de proef langere tijd bruikbare uitkomsten en gebruikt het systeem steeds de actuele bronnen? Dan kun je beoordelen of verder automatiseren verantwoord is. Gaat het om klantteksten, controleer dan ook of ze klinken zoals je bedrijf zelf zou antwoorden. Tijdens de proef blijft menselijke beoordeling nodig als een fout direct bij een klant kan terechtkomen.
Zonder eigenaar gebeurt er weinig
Grote organisaties kunnen voor de uitvoering en begeleiding van zo'n proef een AI-team vrijmaken. In het mkb komt de uitvoering vaak terecht bij iemand die het naast zijn gewone werk moet doen. Dan blijft zelfs een goed idee liggen.
Je hebt geen volledig AI-team nodig, wel iemand die tijd krijgt en de proef van begin tot eind volgt. Die houdt bij wat werkt, welke uitzonderingen terugkomen en wat moet worden aangepast. Die persoon hoeft niet alles zelf te kunnen. Zorg wel dat de kennis tijdens de proef in het bedrijf terechtkomt. Zo kan je organisatie de volgende toepassing vaker zelf oppakken.
Wanneer kun je beginnen?
Heb je een concrete toepassing, is duidelijk welke collega's erbij nodig zijn en kunnen zij daar tijd voor vrijmaken? Is de kennis aanwezig? Dan heb je geen Kansencheck nodig. De keuze is al gemaakt; de uitvoering kan beginnen.
Heb je juist veel ideeën en weet niemand wat eerst moet? Of zie je nog geen concrete toepassing, terwijl je wel verwacht dat AI iets voor je bedrijf kan betekenen? Dan past een AI Kansencheck beter. Daarmee brengen we de ideeën bij elkaar en bepalen we wat voorrang krijgt.