Praktische AI voor het mkb: zo realiseer je meetbare businesswaarde

AI is overal en tegelijk heel ver weg. Het is als het internet 30 jaar geleden. Ondernemers in het mkb overzien de impact ervan nog maar moeizaam. Voor het mkb lijkt AI vooralsnog een speeltje van techreuzen. Toch liggen de praktische kansen van AI juist bij het mkb. Het mkb heeft bij uitstek de schaal om voorop te lopen met de adoptie van AI en zo markten op hun kop te zetten.

Bij Sigli ontwikkelen we vooral technologie (met en zonder AI) voor mkb-bedrijven. Een bewuste keuze, want juist deze bedrijven hebben de schaal om snel te wenden en te adopteren. Om AI praktisch te laten renderen, zijn geen duizelingwekkende bedragen nodig. Alleen de wil, een plan en de juiste expertise.

Thin slice-principe

Juist omdat AI in de ogen van veel ondernemers iets groots en ongrijpbaar is, neigen projecten met AI ook daarheen. Groots en ambitieus. Dan komen er risico’s in beeld en ook onduidelijkheden over de deliverables. Een allesomvattende AI-strategie, met dashboards en roadmaps voor de komende vijf jaar, klinkt indrukwekkend, maar levert zelden resultaat op de korte termijn. Daar begint een verstandige ondernemer niet aan.

Wat wel werkt, is wat wij het thin slice-principe noemen. Kies één concreet proces, bepaal één meetbare KPI, en bouw binnen een concrete periode aan een werkende oplossing. Daarna komt het belangrijkste moment: meten of die oplossing daadwerkelijk effect heeft. Zo ja, dan is dat het moment om te schalen. Zo nee, dan zijn er hopelijk wijze lessen geleerd en vooral: niet onnodig resources verspild. Evenmin zijn er te grote verwachtingen gewekt.

De erkenning dat AI-innovatie deels onbekend terrein is en dus wel eens een doodlopende weg inslaat, is niet per se bemoedigend. Maar wel noodzakelijk om tot innovatie te komen. Bovendien is deze aanpak wel degelijk krachtig: deze haalt AI uit de sfeer van hype en consultancy-PowerPoints en operationaliseert het tot een proces waarvan je je de meerwaarde kunt voorstellen en ook kunt uitleggen aan directie of aandeelhouders.

De hype concretiseren

Een terechte vervolgvraag is dan: wat levert die AI-gedreven innovatie een mkb-bedrijf dan concreet op? Een rekruteringsbureau dat normaal vier weken nodig had om een shortlist te maken, wist die tijd met AI terug te brengen naar enkele dagen. Een mobiliteitsbedrijf met honderden telefoontjes per dag halveerde de wachttijden door een meertalige voicebot met stressdetectie. Een grote consultant met een bibliotheek vol PowerPoints halveerde de gemiddelde tijd om een slidedeck te bouwen terwijl het aantal gewonnen opdrachten met 15 procent toenam.

Dit soort oplossingen hebben wij niet op de plank liggen. Ze zijn, in die vorm, ook nog nergens anders toegepast. Maar dat wil niet zeggen dat het spannende of spectaculaire moonshot-projecten zijn. Integendeel, het zijn ideeën die het mkb qua schaal op het lijf geschreven zijn. Praktische oplossingen voor concrete en goed afgebakende casussen. Met resultaten die evident hun waarde bewijzen. Noodzaak van AI-beleid in organisaties Volgens Eurostat heeft een kleine 30 procent van de Nederlandse bedrijven AI al op enige formele wijze in processen geïntegreerd. Het gaat hierbij dan om zaken als het schrijven van teksten of maken van afbeeldingen. Hier gaat het dan vooral om gebruik van de kant-en-klare oplossingen die al zijn ontwikkeld. Het aandeel bedrijven met eigen AI-tools ligt beduidend lager, maar groeit eveneens snel. Hierbij is het belangrijk te realiseren dat het vaak om tools gaat die processen tot honderden procenten efficiënter maken. Dit soort ontwikkelingen bieden al gauw een cruciaal voordeel in een competitieve markt.

Los van doelbewuste innovatie en ontwikkeling, is concreet beleid op het vlak van AI acute noodzaak. Niet alleen vanwege collega’s die, met of zonder medeweten van hun leidinggevenden, al AI tools gebruiken (met alle risico’s van dien). Ook niet louter vanwege klanten, leveranciers of andere stakeholders die AI mogelijk verwerken in processen waar jij mee te maken hebt. Maar direct omdat instanties hierop vooruitlopen. Zo is er de EU AI Act: vanaf 2025 moeten bedrijven aantonen dat ze grip hebben op hun AI-gebruik. Hiervan is een zekere transparantie over AI gebruik het meest directe gevolg.

Subsidie als katalysator

Terug naar innovatie, want dat bied je als ondernemer de grootste kansen. Kansen die soms verloren gaan omdat dit soort innovatie nog spannend gevonden wordt. Het open einde en het gebrek aan soortgelijke bestaande oplossingen schrikt af en wakkert de vrees aan voor onbeheersbare kosten. Oók bij scherpe kaders en een goede projectorganisatie. Dan kan een klein steuntje in de rug helpen. Voor AI-ontwikkelingen bij het mkb is ondersteuning beschikbaar, zoals Digital Europe, AiNed of de EDIH-hubs die mkb-bedrijven begeleiden bij pilots. Daarnaast kunnen ondernemers met de subsidiecheck digitalisering nagaan of ze in aanmerking komen voor subsidies voor digitale en AI-projecten.

Toch is geld vaak niet de grootste bottleneck. De échte drempel zit in besluitvorming. Bedrijven die blijven wachten op de perfecte businesscase, lopen het risico ingehaald te worden door concurrenten die durven te experimenteren en het risico op falen (of beter: een paar keer vallen en opstaan) op de koop toe nemen. Maar ook als je dat risico wel accepteert, is elke ondersteuning mooi meegenomen.

Validatie door adoptie

Nieuwe technologie wordt de norm daar waar mensen er niet meer omheen kunnen. Twijfel over nieuwe technologie verdwijnt vanzelf als de meerwaarde ervan zonneklaar is. Wie het zich kon veroorloven, verkoos direct de auto boven paard en wagen. Zo is het ook met AI. Een voicebot die klanten sneller helpt, scheelt operators stress. Een slimme zoekfunctie bespaart consultants eindeloos geploeter in SharePoint. Een algoritme dat recruiters betere kandidaten voorschotelt, geeft hen meer tijd om kandidaten kwalitatief te screenen.

Technologie wint pas als mensen het omarmen. En mensen omarmen AI pas als het hun leven merkbaar beter maakt. Maak dat het uitgangspunt, begin klein, stel duidelijke kaders en accepteer onzekerheid met mate. Voor inspirerende voorbeelden van hoe bedrijven AI praktisch toepassen, luister naar de Innovantage Podcast. Maar vooral: doe het. Want iemand gaat het doen. De enige vraag is of jij de eerste bent.

Over de auteur:Roman Rimsha is Managing Director bij Sigli