Amsterdam, 31 juli 2025 – Met de opkomst van generatieve AI (GenAI) zoeken de meeste organisaties naar manieren om het te implementeren in hun werkprocessen, maar dat is vaak makkelijker gezegd dan gedaan. Hoewel 98% van de organisaties AI als prioriteit ziet, werkt slechts 26% daadwerkelijk aan een GenAI oplossing. Bovendien gelooft maar 12% dat hun huidige infrastructuur klaar is om dit te ondersteunen. De kloof tussen ambities en realiteit is groot. Maar hoe overbrug je die? Zoals altijd is een goede voorbereiding het halve werk. Daniel Lumkeman, solution architect bij Qlik, deelt vijf stappen om organisaties AI-ready te maken.
1. Start met een helder plan
Een gestructureerde aanpak is nodig om technische uitdagingen te tackelen en te zorgen dat AI daadwerkelijk waarde oplevert. Begin met het formuleren van een duidelijke doelstelling: welk probleem moet AI oplossen? Bepaal welke data nodig is, hoe deze voorbereid moet worden, wie verantwoordelijk is voor de ontwikkeling en monitoring en hoe de oplossing wordt uitgerold en geïntegreerd. Het belangrijkste doel is om te voorkomen dat je de aanpak halverwege het project moet aanpassen.
2. Zorg voor een centrale verantwoordelijkheid
De grootste uitdagingen bij AI-implementatie zijn samenwerking, verwachtingsmanagement en het ontwikkelen van de juiste vaardigheden. Als meerdere afdelingen tegelijk aan het stuur zitten, wordt dat al snel onoverzichtelijk. Door de verantwoordelijkheid voor datamanagement en AI-ontwikkeling bij dezelfde besluitvormer te leggen, houd je meer grip op de voortgang. Drie op de vijf organisaties brengen daarom data- en AI-management onder bij één centrale eindverantwoordelijke: 39% wijst de Chief Information Officer aan, 29% kiest voor de Chief Analytics Officer of de Chief Data Officer. Zo zorg je voor heldere prioriteiten en voorkom je dat teams langs elkaar heen werken.
3. Integreer analytics en data
AI werkt alleen als de onderliggende data op orde is: van goede kwaliteit, veilig opgeslagen en zorgvuldig beheerd. Maar dat is niet voldoende. Data moet geïntegreerd zijn om ermee te kunnen werken. Bijna de helft van de organisaties wil daarom investeren in het automatiseren van hun data-analyse met behulp van AI. Door data-integraties en AI binnen één platform te organiseren, verhoog je de productiviteit en maak je workflows een stuk efficiënter. Zorg er bovendien voor dat zowel gestructureerde (tabellen) als ongestructureerde data (teksten, afbeeldingen, etc.) eenvoudig toegankelijk is, zodat AI optimaal kan functioneren.
4. Bouw AI-functies in applicaties
AI en analytics moeten daar beschikbaar zijn waar gebruikers ze het meest nodig hebben. Daarom zoekt 74% van de organisaties naar systemen die naadloos integreren in de bestaande infrastructuur en workflows. En met succes: bij 94% die AI effectief inzetten zijn analytics al ingebouwd in hun bedrijfsapplicaties. Dat zorgt niet alleen voor slimmer gebruik en een verbeterde gebruikerservaring, maar ook voor meer focus op waardevolle analyses.
5. Stel realistische verwachtingen
Voor een succesvolle AI-implementatie zijn een gefaseerde aanpak en duidelijke verwachtingen nodig. Betrek stakeholders vanaf het begin, definieer per fase de gewenste output en wees transparant over wat AI wel en niet kan. Zo voorkom je misverstanden en houd je de grip op het proces. Dat is hard nodig: hoewel 80% van de organisaties investeert in Agentic AI, heeft slechts 12% vertrouwen dat de huidige infrastructuur dit aankan. Door vooraf in kaart te brengen wat de AI-tool moet kunnen, wordt ook helder welke eisen dat stelt aan de data-infrastructuur.
Meer dan 55% van de organisaties verwacht daarnaast dat GenAI inzichten, trends en voorspellingen kan leveren. Bevat een AI-tool bij lancering (nog) maar een deel van deze functies? Zorg er dan voor dat dit duidelijk is voor alle betrokkenen en werk aan een roadmap om de gewenste features stapsgewijs toe te voegen.
AI-succes begint niet bij de technologie, maar bij de voorbereiding. Organisaties die nu investeren in datakwaliteit, integratie en realistische verwachtingen, leggen de basis voor schaalbare en waardevolle AI-toepassingen. Door deze vijf stappen te volgen, maak je van AI een strategisch voordeel in plaats van een experiment.
