Volgens Gartner, wereldwijd een van de meest gezaghebbende adviseurs op het gebied van IT-beslissingen, wordt meer dan 40 procent van de huidige AI-projecten vóór 2027 voortijdig stopgezet. De oorzaken zijn opvallend consistent: kosten lopen sneller op dan verwacht, de businesscase is niet scherp genoeg en risico’s worden onderschat. In veel gevallen starten organisaties met AI omdat het “moet”, niet omdat het aantoonbaar bijdraagt aan hun doelen. Het resultaat is bekend: flinke investeringen, maar weinig meetbare opbrengst.

De kern van het probleem zit zelden in de technologie zelf. AI werkt vaak prima. De uitdaging zit in de manier waarop AI wordt ingezet om echte bedrijfswaarde te creëren. Zeker voor MKB-ondernemers kan AI daardoor overweldigend aanvoelen. Je wilt groeien en efficiënter werken, maar niet blind achter iedere trend aanlopen. De sleutel is eenvoud: kies AI-toepassingen die je kernprocessen versterken en integreer ze stap voor stap in je bedrijfsstrategie. Wie vandaag investeert in structuur en kennis, merkt vaak sneller resultaat dan gedacht.

Waarom AI-projecten in de praktijk vastlopen

In de praktijk zien we steeds dezelfde patronen terug. AI wordt ingezet als marketinginstrument, terwijl het echte doel ontbreekt. Projecten zijn onvoldoende gekoppeld aan concrete bedrijfsdoelen, waardoor intern draagvlak snel verdwijnt. Tegelijkertijd ligt de focus vaak te veel op techniek en te weinig op de vraag wat het oplevert voor klanten of medewerkers.

Daar komt bij dat AI meer vraagt dan alleen software. Tijd, budget en verandermanagement worden regelmatig onderschat. En tenslotte willen veel organisaties te veel tegelijk. Meerdere AI-initiatieven parallel starten klinkt ambitieus, maar eindigt vaak in half afgemaakte projecten.

Bij thexton armstrong zien we dit ook bij MKB-bedrijven. Ondernemers zijn vakinhoudelijk sterk, maar krijgen er ineens extra rollen bij: strategie bepalen, mensen aansturen en processen structureren. Juist dan helpt een externe mentor om focus aan te brengen en te voorkomen dat alles tegelijk wordt opgepakt.

Begin bij je AI-volwassenheid

Een succesvolle AI-strategie begint met een realistisch beeld van waar je organisatie nu staat. Dat betekent kijken naar meer dan technologie alleen. Factoren zoals beschikbare tijd en budget, de vaardigheden van medewerkers, de mate van strategische sturing, de kwaliteit van data én aandacht voor ethiek en governance bepalen samen je AI-volwassenheid.

Op basis daarvan onderscheiden we grofweg drie niveaus: beginnend, gevorderd en toonaangevend. Pas wanneer je weet op welk niveau je zit, kun je haalbare ambities formuleren en gericht werken aan de grootste knelpunten.

Van experiment naar structuur in vier stappen

Een AI-volwassen organisatie ontstaat niet in één keer. Het begint met nieuwsgierigheid. Door medewerkers te laten experimenteren in kleine pilots of workshops ontstaat begrip en betrokkenheid. Tegelijk is het belangrijk om een veilige omgeving te creëren, met duidelijke richtlijnen en betrouwbare, beveiligde tools.

Daarna volgt investering in AI-geletterdheid. Niet iedereen hoeft specialist te worden, maar per rol moet duidelijk zijn welk kennisniveau nodig is en hoe je dat faciliteert met training of certificering. De laatste stap is het ontwikkelen van een heldere strategie. Dat betekent keuzes maken, middelen toewijzen en de impact van AI-initiatieven daadwerkelijk meten.

Voor MKB-bedrijven komt dit neer op klein beginnen, leren en vervolgens professionaliseren. Dat is ook de aanpak van thexton armstrong: eerst de visie en strategie scherpstellen, daarna een concreet implementatieplan maken en pas dan uitvoeren. Zo voorkom je dat AI-projecten vastlopen.

Hoe je de juiste AI-projecten selecteert

Niet ieder proces is geschikt voor AI. Kansrijke projecten leveren aantoonbare bedrijfswaarde op, sluiten aan bij de langetermijnstrategie en zijn duidelijk afgebakend. Ze maken snelle feedback mogelijk en bouwen waar mogelijk voort op bestaande oplossingen en partners, in plaats van maatwerk vanaf nul.

Voor MKB-ondernemers werkt dit bijzonder goed. Een project dat direct tijd bespaart of kosten verlaagt, met bestaande technologie, zorgt voor snelle leerervaringen. Tijdens de winstlekkage analyse bij thexton armstrong kijken we specifiek naar dit soort kansen: waar gaat onnodig tijd of geld verloren, en hoe kan AI dat verbeteren?

Van idee naar uitvoering met een helder stappenplan

Een effectieve AI-strategie volgt een logisch pad. Je begint met het bepalen van je startpunt en formuleert doelen die passen bij je bedrijfsvisie. Vervolgens identificeer je processen met veel herhaling of complexe beslismomenten. Op basis daarvan selecteer je één of twee projecten met de meeste impact.

Daarna maak je een realistisch stappenplan met duidelijke meetpunten. Je regelt budget, mensen en eventueel externe partners, legt verantwoordelijkheden vast en bepaalt waar menselijk toezicht noodzakelijk blijft. Tot slot start je met een pilot, meet je de resultaten en schaal je alleen op als het werkt.

Belangrijk om te onthouden: je hoeft geen groot datateam te hebben om met AI te beginnen. Focus en discipline zijn belangrijker dan schaal.

Jouw AI-strategie in acht stappen

1. Bepaal je startpunt (AI-volwassenheid).
2. Formuleer heldere doelen die passen bij je visie.
3. Identificeer processen met veel herhaling of beslismomenten.
4. Selecteer projecten op basis van de vijf criteria.
5. Maak een realistisch stappenplan met meetpunten.
6. Regel budget, mensen en eventuele externe partners.
7. Leg verantwoordelijkheden vast en bepaal waar menselijk toezicht nodig is.
8. Start met een pilot, meet resultaten en schaal op.

Wat succesvolle AI-toepassingen gemeen hebben

Succesvolle voorbeelden beginnen bijna altijd met een concreet probleem. Zo gebruikte Bancontact Payconiq Company AI om klantvragen automatisch te categoriseren en antwoorden voor te bereiden. Medewerkers hielden daardoor meer tijd over voor complexe vragen en de responstijd daalde aantoonbaar.

De hardloopapp Start2Run zette AI in voor gepersonaliseerde trainingsschema’s. Dat leidde tot minder blessures en meer motivatie bij beginnende lopers. In beide gevallen werd bestaande data slim benut en werd het effect gemeten.

AI als middel, niet als doel

AI is geen einddoel, maar een hulpmiddel om betere beslissingen te nemen en slimmer te werken. Door eerst kansrijke projecten te selecteren, deze te toetsen op waarde en haalbaarheid en klein te beginnen, vergroot je de kans op succes aanzienlijk.

Zo werkt thexton armstrong ook. Vanuit een winstlekkage analyse werken we toe naar een heldere visie en strategie, gevolgd door een concreet implementatieplan en ondersteuning bij de uitvoering. AI kan in elke fase waarde toevoegen, van scherpere prognoses tot beter toegeruste medewerkers.

Ben je benieuwd welke AI-kansen er in jouw organisatie liggen en hoe je die structureel kunt benutten? Laat het ons weten. We plannen graag een vrijblijvende kennismaking om te kijken hoe AI en onze aanpak jouw bedrijf verder kunnen laten groeien. Neem rechtstreeks contact op met één van onze bedrijfsmentoren bij jou in de buurt voor een vrijblijvend gesprek. Je kunt ook ons contactformulier gebruiken.