Waar je anderen mee helpt, moet je eerst zelf heel goed doorgronden. Dat is onze overtuiging bij P5COM. Daarom implementeerden we twee jaar geleden AI in onze organisatie.
Inmiddels hebben we ook andere organisaties succesvol geholpen om hun processen te verbeteren met AI. Bijvoorbeeld op het gebied van capaciteitsmanagement, adviseren en contracteren, en complexe dossiervorming. Dat doen we door gebruik te maken van bestaande functionaliteiten (zoals Copilot) en door samen specifieke AI-tooling te bouwen. In dit whitepaper delen we de vier belangrijkste lessen.
Wat opvalt, is dat veel organisaties nog geen helder beeld hebben van wat kunstmatige intelligentie precies voor hen zou kunnen betekenen. Soms komen klanten bij ons met: we willen ‘iets’ met AI. Ze voelen urgentie, zijn bang de boot te missen, maar hebben vaak geen inhoudelijke vraag. Of de verwachtingen zijn veel te hoog. Zoals: we willen met AI het personeelstekort oplossen. AI kan veel, maar lost het arbeidsmarktprobleem niet zelfstandig op.
Duurzaam beter presteren vraagt om een grondiger aanpak. Die begint altijd met de vraag: welk doel wil je bereiken of welk probleem wil je oplossen? Zodra je dat weet, kun je inzoomen. Je identificeert wat wij noemen: het onbenut potentieel. Wij doen dat door met organisaties hun huidige proces én het ideale proces in kaart te brengen. De verschillen tussen die twee vormen het onbenut potentieel.
Het eerlijke verhaal is dat veel van die verschillen beter zónder dan met AI opgelost kunnen worden. Vaak hebben ze namelijk te maken met onduidelijke afspraken, versnippering van informatie of iets anders menselijks. Dat moet je eerst uit de weg ruimen, anders maakt AI het alleen maar erger.
Doelen met AI kunnen praktisch zijn. Bijvoorbeeld: we willen tijd besparen bij de ondersteunende dienst, we willen efficiënter roosteren, of we willen minder fouten maken met contracten. Bij P5COM hadden we een meer conceptueel doel: wij willen meer tijd en mentale ruimte maken voor ons echte werk: op het hoogste niveau adviseren en ondersteunen van onze klanten. Én we willen dat al het andere werk net zo goed, of zelfs beter gedaan wordt met AI.
Als je weet wat je wilt bereiken met AI, is de volgende vraag wat dat mag kosten en wat het concreet moet opleveren. AI is niet gratis. Je maakt kosten voor het product zelf, de implementatie én het gebruik ervan heeft een flinke ecologische voetafdruk. Belangrijk dus om de potentiële opbrengst ook goed te kwantificeren.
Het is zaak om hier een businesscase voor te maken, inclusief nulmeting. Dat biedt direct een goede basis voor een marktverkenning. Er zijn buitengewoon veel partijen en modellen. En we hebben in de afgelopen twee jaar gezien dat lang niet al die aanbieders zo betrouwbaar zijn als ze lijken. Juist met een helder doel en een goede businesscase ben je een volwaardige gesprekspartner voor hen, en voorkom je dat je voor kortetermijnwinst gaat.
De eisen voor het model dat we bij P5COM zochten waren glashelder: we wilden een model dat op Europese servers draait en dat goed aansloot bij de software die we al gebruikten. Copilot bleek het beste. Dit model was twee jaar geleden nog lang zo goed niet als nu. En ook lang niet zo goed als de belangrijkste concurrent: ChatGPT van OpenAI. Maar onze focus lag op de langere termijn. En het lag voor de hand dat Copilot de achterstand zou inhalen, en dat er dan juist méér functionaliteit en betrouwbaarheid zou zijn. Copilot bleek voor onze situatie de beste keuze.
Na de selectie begint het echte werk, namelijk zorgen dat medewerkers AI daadwerkelijk toepassen in hun werk. En het goede nieuws is: dat hebben we nu bij verschillende organisaties succesvol gerealiseerd. Zo implementeerden we bestaande functionaliteiten zoals Copilot én zelfgebouwde specifieke AI-tooling voor complexe dossiervorming.
Dat vraagt een grondige aanpak, merkten we ook in ons eigen bedrijf. Daarom hebben we bij P5COM allereerst acht AI-leerdoelen voor medewerkers geformuleerd. Denk aan ‘ik weet hoe ik een goede prompt moet schrijven’, ‘ik kan Copilot als sparringpartner gebruiken’ en ‘ik weet hoe ik met AI Excelformules kan maken.’
Daarna hebben we een verandertraject uitgevoerd, zoals we dat normaal bij onze klanten doen. We formeerden een team met AI-captains die naast onze collega’s gingen zitten, en mét hen in AI doken. De AI-captains hielpen doelen te halen, en gingen in gesprek als het niet lukte: hoe kan het dat je AI hier en hier voor nog niet gebruikt? Wat heb je nodig om dat alsnog te doen?
Wat helpt bij het ontwerpen van een implementatietraject is vooraf een AI-readinesscan uitvoeren. Met deze scan maak je inzichtelijk hoe het met de AI-vaardigheden van je medewerkers is, of jouw dataverwerking en opslag aansluiten bij de inzet van een AI-model en hoe jouw processen en manieren van samenwerken nu al passen bij het gebruik van AI. Op basis van de uitkomsten kun je effectief en efficiënt implementeren.
De wereld van AI is continu in ontwikkeling. Dat betekent ook dat werken met AI eigenlijk nooit ‘af’ is. Bij P5COM houden de AI-captains continu in de gaten welke nieuwe functionaliteiten er uitkomen, en of die van meerwaarde zijn voor de organisatie. Is dat het geval? Dan delen ze die (én hoe je ze gebruikt) in een speciale AI-groepsapp. Of ze houden een AI-pizza-avond of lunch, om een spade dieper te steken.
Werken met AI levert bovendien nieuwe situaties op, die ook weer tot nieuwe vragen kunnen leiden. Zo is het ons bij P5COM gelukt om meer tijd vrij te maken voor ons eigenlijke werk én om de kwaliteit van het andere werk (bijvoorbeeld schrijfwerk) te verhogen. Maar het leidt tot minder mentale ruimte dan we hadden gehoopt. We verwerken nu samen met AI zulke grote hoeveelheden informatie, dat het ook extra breincapaciteit vráágt. De komende tijd kijken we met elkaar wat we hiervan vinden, of we dit willen veranderen en hoe we dat gaan doen. Zodat we AI steeds op de beste manier blijven inzetten. Én we de inzichten weer kunnen gebruiken om onze klanten duurzaam verder te helpen.
Managing Consultant
Project Director
