De Pragmatische Adoptie van AI in de Enterprise: Start met Experimenteren

november 17, 2025

De discussie rondom AI in de enterprise wordt vaak gedomineerd door grootse visies en de angst om de boot te missen. Veel organisaties worstelen met de vraag hoe ze moeten beginnen. Moeten ze wachten op een perfecte, bedrijfsbrede strategie? Volgens experts zoals John Samuel van CGS is het antwoord 'nee'. De sleutel tot succes ligt niet in eindeloze planning, maar in pragmatisch en gecontroleerd experimenteren. In plaats van te streven naar volledige autonomie, pleit hij voor een aanpak waarbij de mens centraal staat: de 'human-in-the-loop'. Deze benadering positioneert AI als een krachtige assistent die menselijke expertise versterkt, niet vervangt. Door klein te beginnen en de professional de controle te laten behouden, kunnen bedrijven op een veilige en effectieve manier waarde ontsluiten en een duurzame AI-competentie opbouwen.

Luister naar dit artikel:

Het 'human-in-the-loop'-model is fundamenteel voor een verantwoorde implementatie van AI. Hierbij fungeert een menselijke expert als een cruciale validatie- en correctielaag. Vergelijk het met een senior die het werk van een intelligente, maar onervaren stagiair beoordeelt. De AI genereert een concept – een marketingtekst, een samenvatting of een stuk code – waarna de professional dit controleert op feitelijke juistheid, nuance en context. Deze samenwerking minimaliseert de risico's van AI-fouten zoals 'hallucinaties' en creëert tegelijk een waardevolle feedbacklus. Door de AI-outputs te corrigeren, leert het systeem continu bij, wat de kwaliteit van toekomstige resultaten verbetert en het vertrouwen in de technologie binnen de organisatie vergroot. Het is een partnerschap tussen mens en machine.

De vraag is dan niet óf, maar wáár een organisatie moet beginnen met experimenteren. De meest effectieve route is het identificeren van interne, laag-risico use cases met een hoge impact op efficiëntie. Denk aan het automatiseren van het samenvatten van lange vergaderverslagen of het ondersteunen van klantenservicemedewerkers met een AI-tool die direct relevante informatie aanreikt. Ook marketingafdelingen kunnen profiteren door AI in te zetten voor eerste concepten van social media posts. Het primaire doel van deze eerste projecten is vooral het opdoen van leerervaringen: het team leert de technologie kennen, identificeert knelpunten in datakwaliteit en bouwt een fundament van expertise waarop verder kan worden gebouwd. Dit creëert momentum voor complexere, meer waardevolle toepassingen in de toekomst.

advertenties

Het succes van elke AI-toepassing is onlosmakelijk verbonden met de kwaliteit van de onderliggende data. Het principe 'garbage in, garbage out' is relevanter dan ooit. Een kritische evaluatie van data governance is dus onvermijdelijk. De ware transformatieve kracht van enterprise AI ontstaat wanneer generieke LLM's worden gecombineerd met de eigen, bedrijfsspecifieke data. Door een AI-model te 'grounden' met interne documentatie en klantgegevens, creëert men een contextueel intelligente assistent die een daadwerkelijk concurrentievoordeel biedt. De conclusie is helder: een volwassen AI-strategie is geen startpunt, maar het resultaat van een iteratief proces. De weg vooruit is geplaveid met gecontroleerde, door mensen begeleide experimenten die zich richten op het versterken van menselijke capaciteiten, wat leidt tot een robuuste en waardevolle AI-integratie.

Olivia Nolan is redacteur bij MSP2Day, waar zij zich richt op het vertalen van complexe IT- en technologische ontwikkelingen naar toegankelijke en inspirerende artikelen. Met haar ervaring als content manager en social media expert weet zij inhoud niet alleen informatief, maar ook aantrekkelijk en relevant te maken voor een breed publiek.

Druva Versterkt Veerkracht met Uitgebreide Druva Resilience voor Microsoft Azure

FinOps als Groeistrategie: Hoe IT-partners Voldoen aan de Vraag naar Incentives, AI en Groei