Regelmatig organiseren we bij elgentos een webinar waarin we samen met experts actuele thema’s bespreken. Dit keer gingen we in gesprek met Jantine Doornbos van AIBlueprint. Het onderwerp van deze sessie: AI-readiness.
Veel organisaties voelen dat ze iets met AI moeten. Er wordt geëxperimenteerd met tools zoals ChatGPT, er worden interne pilots gestart en er ontstaan ideeën over automatisering. Maar vaak ontbreekt de strategische basis. Wat betekent het nu echt om AI-ready te zijn? En welke stappen moet je zetten om AI succesvol én verantwoord te implementeren?
Waarom AI-readiness belangrijk is
AI-readiness gaat over de mate waarin jouw organisatie voorbereid is op het inzetten van AI. Dat betekent niet alleen dat je toegang hebt tot tooling, maar vooral dat je processen, data en visie op orde zijn. In de praktijk zien we dat bedrijven wel ambitie hebben, maar niet altijd weten waar ze moeten beginnen. AI is namelijk veel meer dan een slimme chatbot; het raakt je datafundament, je kernprocessen en zelfs je governance.
Tijdens het webinar deelde AIBlueprint vijf stappen die organisaties helpen om AI-readiness te bereiken.
- Alles begint bij het probleem. AI is geen doel op zich, maar een middel. De vraag is dus: welk concreet probleem wil je oplossen? Dit kan variëren van kleine procesverbeteringen tot grotere strategische vraagstukken. Zonder een helder gedefinieerd probleem blijft AI een experiment zonder duidelijke richting.
- Data vormt het fundament van iedere AI-toepassing. Toch blijkt dat bij veel organisaties data versnipperd is opgeslagen, niet goed gestructureerd is of onvoldoende beveiligd wordt. Voor een succesvolle implementatie moet data inzichtelijk, genormaliseerd en veilig toegankelijk zijn. Pas dan kan AI daadwerkelijk waarde toevoegen.
- Een belangrijke stap is het nemen van ethische verantwoordelijkheid. Welke data gebruik je? Mag je deze data inzetten voor AI? Is de dataset schoon en vrij van vooroordelen? Organisaties moeten hier bewust keuzes in maken. AI-readiness betekent ook dat je nadenkt over privacy, bias en transparantie.
- De technologiekeuze speelt een belangrijke rol. Veel bedrijven grijpen direct naar bekende AI-platformen, maar staan niet altijd stil bij de strategische en juridische implicaties. Voor Europese organisaties is het belangrijk om bewust te kiezen voor tooling die past binnen de wetgeving en duurzaam inzetbaar is op de lange termijn. Technologie moet ondersteunend zijn aan je strategie, niet andersom.
- Een duidelijke visie op AI-beleid essentieel. Wat wil je als organisatie bereiken met AI in de komende zes tot twaalf maanden? Waar mag AI zelfstandig beslissingen nemen en waar niet? Door hier vooraf kaders voor te bepalen, voorkom je versnipperde initiatieven en creëer je draagvlak binnen teams.
Wat gaat er vaak mis?
Een veelvoorkomende valkuil is dat organisaties starten bij de tool in plaats van bij de strategie. Er wordt geëxperimenteerd in de hoop dat het automatisch winst oplevert. In werkelijkheid vraagt AI om een stevig datafundament en een duidelijke koppeling met het kernproces.
Een andere valkuil is dat AI wordt ingezet voor losse toepassingen met een hoog gimmick-gehalte, maar zonder structurele impact. Denk aan een automatisch gegenereerde afbeelding voor een blog, terwijl het echte optimalisatiepotentieel ligt in productdata, pricing of procesautomatisering. Wanneer AI niet gekoppeld is aan het kernproces, blijft adoptie beperkt en blijft de impact klein.
Wat doet AI – en wat niet?
AI is bijzonder krachtig in het optimaliseren van bestaande processen. Het versnelt herhaalbaar denkwerk, ondersteunt bij analyses en automatiseert terugkerende taken. Wat AI minder goed doet, is volledig nieuwe bedrijfsmodellen creëren zonder menselijke sturing. Wanneer je AI inzet voor compleet nieuwe processen, ben je eigenlijk je productaanbod aan het verbreden in plaats van te optimaliseren.
De grootste winst zit vaak in het slimmer en efficiënter maken van wat je al doet.
De Elgentos-aanpak voor e-commerce AI-readiness
Bij Elgentos kijken we specifiek naar e-commerceorganisaties. Ook wij hanteren vijf belangrijke stappen om AI succesvol te implementeren.
We starten met strategische positionering. Waar in jouw organisatie mag AI-beslissingen ondersteunen of nemen? Bij bedrijf kritische of juridische processen blijft menselijke controle essentieel. AI werkt altijd naast de mens, niet ter vervanging.
Daarna focussen we op datakwaliteit en toegang. Zonder specifieke bedrijfsdata is AI in feite een generiek model dat gokt op basis van waarschijnlijkheid. Door AI te voeden met jouw eigen, gestructureerde data, wordt de output relevanter en consistenter.
Vervolgens kijken we naar processelectie. Waar in de organisatie zit herhaalbaar denkwerk binnen duidelijke kaders? Als de controle van de output minder tijd kost dan het uitvoeren van de taak zelf, is AI vaak een geschikte oplossing.
Human in the loop is daarbij onmisbaar. Zeker bij belangrijke bedrijfsprocessen blijft verificatie noodzakelijk. AI kan ondersteunen, maar eindverantwoordelijkheid blijft bij mensen.
Tot slot is continue evaluatie cruciaal. AI-modellen moeten gemonitord en bijgestuurd worden. Kleine afwijkingen in output kunnen grote gevolgen hebben, bijvoorbeeld bij productinformatie of prijslogica. Daarom is structurele controle onderdeel van een volwassen AI-strategie.
Is jouw organisatie AI-ready?
AI-readiness vraagt om bewuste keuzes. Over data. Over processen. Over technologie. En over governance. Het begint bij inzicht in je huidige situatie en eindigt bij een strategische, duurzame implementatie waarbij mens en technologie samenwerken.
Benieuwd waar jouw organisatie staat op het gebied van AI-readiness? We gaan graag in gesprek om samen te ontdekken hoe we jouw e-commerceorganisatie AI-ready kunnen maken.