AI-strategie die uitvoerbaar is

Waarom de meeste AI-strategieën stranden

Tien procent van een AI-transformatie is het model. De overige negentig procent is werk waarvoor zelden budget is vrijgemaakt: data op orde brengen, processen herontwerpen, mensen meenemen, beheer inrichten. Strategieën die alleen over het eerste stuk gaan, sterven geruisloos in de uitvoering.

Wij schrijven daarom geen strategie die eindigt bij een aanbeveling. Ons traject eindigt bij een roadmap waarin per initiatief staat wie het doet, wat ervoor nodig is en waar het misgaat als u iets overslaat.

Wat het traject inhoudt

Een AI-strategietraject duurt doorgaans tien weken.

1. Verkenning. We brengen uw processen, datalandschap en systemen in kaart en spreken met de mensen die het werk dagelijks doen. Daar zit de informatie die niet in een procesbeschrijving staat.
2. Kansidentificatie. We inventariseren waar AI daadwerkelijk waarde toevoegt, en waar bestaande automatisering of simpelweg een procesaanpassing goedkoper en beter is.
3. Toetsing. Elke kans krijgt een inschatting van verwachte opbrengst, benodigde inspanning, datavereisten en risico, inclusief privacy- en compliancevraagstukken.
4. Prioritering en roadmap. We rangschikken op de kortste weg naar zichtbaar resultaat en leggen de volgorde, het eigenaarschap en de randvoorwaarden vast.

Bij een Australisch engineeringbureau leverde dit traject een roadmap op met kansen voor dertig procent snellere offertes en vijfentwintig procent hogere engineering-efficiëntie.

Ons framework

We werken volgens een eigen framework dat is geïnspireerd op onderzoek van MIT. De kern ervan is dat adoptie geen sluitstuk is maar een ontwerpvariabele: we bouwen samen met uw teams, niet voor uw teams. Dat verlengt de doorlooptijd aan het begin en verkort die aanzienlijk aan het eind.