In mijn vorige artikel schreef ik over hoe AI van belofte naar praktijk kan groeien. Dat artikel leverde mooie reacties op. Maar daarna kwam meteen de meest terechte vraag:

“Oké, maar hoe pakken we dit concreet aan?”

AI-implementatie hoeft geen mysterieus of experimenteel traject te zijn. Sterker nog: het lijkt verrassend veel op elke andere digitale transformatie — mits je het gestructureerd aanpakt.

Hieronder deel ik het praktische stappenplan dat ik in de praktijk zie werken bij organisaties die AI niet alleen willen testen, maar daadwerkelijk willen implementeren.

1. Definieer één helder doel

De eerste stap is meteen de belangrijkste.

Niet beginnen met tools. Niet beginnen met use cases. Maar met één simpele vraag:

Welk concreet probleem willen we oplossen?

Formuleer dat zo scherp mogelijk:

• We willen 30% minder tijd kwijt zijn aan rapportages.
• We willen foutpercentages in proces X halveren.
• We willen binnen 24 uur klantvragen kunnen beantwoorden.

Zolang het doel vaag blijft, wordt AI een speeltuin. Met een scherp doel wordt AI een oplossing.

2. Kies één use case met impact

AI-projecten stranden vaak omdat ze te groot beginnen.

Mijn advies: start klein, maar betekenisvol.

Kies een use case die:

• duidelijk afgebakend is
• meetbare waarde heeft
• relatief weinig afhankelijkheden kent
• snel resultaat kan laten zien

Succes creëert draagvlak. Draagvlak creëert momentum.

Eén goede case is meer waard dan tien halve pilots.

3. Regel eerst de basis: data

Voordat je iets gaat bouwen, moet één vraag positief beantwoord worden:

Is onze data op orde voor deze use case?

Dat betekent:

• weten welke data nodig is
• begrijpen waar die staat
• controleren of die betrouwbaar is
• duidelijke afspraken maken over eigenaarschap

Veel AI-initiatieven falen niet door gebrek aan intelligentie, maar door gebrek aan fundament.

AI versterkt wat er al is. Goede data wordt beter. Slechte data wordt sneller zichtbaar.

4. Richt governance in vanaf dag één

AI zonder kaders wordt snel onoverzichtelijk.

Zorg daarom vroeg in het traject voor:

• een duidelijke eigenaar van de oplossing
• afspraken over gebruik en kwaliteitscontrole
• richtlijnen rondom privacy en security
• een helder en werkbaar besluitvormingsproces

Dit hoeft geen zware bureaucratie te zijn. Maar wél duidelijkheid.

Zonder governance wordt AI een verzameling losse initiatieven. Met governance wordt het een capability.

5. Bouw samen met de eindgebruikers

Dit is misschien wel de meest onderschatte stap.

AI-implementatie is geen IT-feestje. Het is een samenwerking tussen business, IT, data — en vooral de mensen die ermee moeten werken.

Betrek eindgebruikers vanaf het begin. Laat ze meedenken, testen en feedback geven.

Als zij het omarmen, volgt de rest vanzelf.

6. Integreer in plaats van toevoegen

Een losse AI-tool naast het werk heeft weinig waarde.

Echte impact ontstaat pas wanneer AI:

• onderdeel wordt van bestaande processen
• geïntegreerd is in systemen
• logisch past in de dagelijkse workflow

Hoe minder extra handelingen voor gebruikers, hoe groter het succes.

AI moet voelen als een natuurlijke uitbreiding van het werk — niet als een extra taak.

7. Meet wat er echt toe doet

Definieer vooraf hoe succes eruitziet.

Niet in technische termen, maar in bedrijfsresultaten:

• tijdsbesparing
• kwaliteitsverbetering
• kortere doorlooptijden
• hogere klanttevredenheid

Zonder meetbare KPI’s blijft AI een gevoel. Met KPI’s wordt het een investering.

8. Schaal pas na bewezen succes

Pas als de eerste use case aantoonbaar waarde oplevert, ga je verder.

Dan kun je:

• nieuwe processen toevoegen
• meer teams aansluiten
• complexere toepassingen verkennen

AI groeit het best organisch. Stap voor stap, op basis van bewezen resultaat.

De rode draad

Als ik dit stappenplan moet terugbrengen tot één zin, dan is het deze:

AI-implementatie is 20% technologie en 80% organisatie.

Wie dat begrijpt, maakt van AI geen hype, maar een structureel onderdeel van de bedrijfsvoering.

Mijn advies aan organisaties

Begin morgen met drie dingen:

• Kies één concreet probleem
• Richt een klein, multidisciplinair team in
• Lever binnen 8–12 weken een tastbaar resultaat

Succes is verslavend — óók bij AI.

AI implementeren vraagt geen magie, maar structuur, leiderschap en focus op echte waarde.

Ik help organisaties graag om van eerste idee tot meetbare impact te komen — met een aanpak die past bij hoe mensen daadwerkelijk werken.

Benieuwd hoe dit stappenplan er in jullie organisatie uit kan zien? Laten we eens sparren.