Hoe je met AI waarde creëert voor jouw organisatie

Artificial Intelligence is allang geen modewoord meer – het is een kerncompetentie die bepaalt hoe succesvol organisaties in de toekomst zullen zijn. Toch is de grootste uitdaging voor veel bedrijven niet het adopteren van AI, maar het daadwerkelijk realiseren van meetbare waarde.

Bij Cadran Analytics zien we dagelijks hoe organisaties met een sterke ERP-basis, zoals JD Edwards of NetSuite uitstekend gepositioneerd zijn om te profiteren van AI. Mits ze weten waar ze moeten beginnen. Tijdens onze recente presentatie op de JD Edwards Nordics Conference in Zweden hebben we laten zien hoe AI een concrete drijver van bedrijfswaarde wordt, mits je een gestructureerde en pragmatische aanpak hanteert. 

De waarde van AI: van hype naar resultaat 

AI is overal – op conferenties, in bestuurskamers en op elke LinkedIn-tijdlijn. Maar achter de hype schuilt een echte businesscase. Onderzoek toont keer op keer aan dat organisaties die verder zijn in hun AI-volwassenheid beter presteren dan hun concurrenten. Ze realiseren meer omzetgroei, een hoger rendement op investeringen en een sterkere marktwaardering. 

AI creëert waarde via drie hoofdmechanismen: 

1. Automatisering en optimalisatie – Het stroomlijnen van repetitieve taken, zodat medewerkers zich kunnen richten op taken met hogere waarde. 

2. Nieuwe producten en businessmodellen – Het ontwikkelen van nieuwe diensten, prijsmodellen of proposities met behulp van voorspellende inzichten. 

3. Nieuwe inzichten uit data – Het ontdekken van patronen en kansen die voorheen verborgen bleven. 

In de praktijk betekent dat bijvoorbeeld: productiestoringen voorspellen vóórdat machines uitvallen, berekenen welke klanten waarschijnlijk opnieuw bestellen, of inzicht krijgen in welke van je 100.000 producten écht winstgevend zijn. Dit zijn geen toekomstscenario’s – ze zijn vandaag al haalbaar, mits de basis op orde is. 

De uitdaging: waarom veel AI-initiatieven falen 

Ondanks alle beloften bereikt slechts een klein deel van de AI-projecten de productiefase. Volgens Gartner en McKinsey haalt slechts de helft van de modellen implementatie – en minder dan 30% levert aantoonbare businesswaarde op. De belangrijkste reden? Gebrek aan structuur. 

Te vaak “experimenteren” organisaties met AI zonder duidelijke doelen, use cases of een technische basis die succes mogelijk maakt. Ze beginnen vanuit enthousiasme, niet vanuit een concreet waardehypothese. Daarom hebben wij bij Cadran Analytics een gedisciplineerd raamwerk ontwikkeld dat de kloof overbrugt tussen ambitie en uitvoering. 

Onze 4-stappenaanpak 

Zakelijke waarde creëren met AI gebeurt niet toevallig. Het vereist een duidelijke routekaart die helpt om van verkenning naar resultaat te komen.  

Onze vierstappenaanpak helpt organisaties precies dat te doen: 

1. Check de voorwaarden: Is je organisatie AI-ready? 

2. Bepaal de juiste startpositie: Waar ligt de grootste waarde? 

3. Ontwikkel iteratief: Bouw, test en verfijn je use cases. 

4. Schaal en borg: Maak van de eerste successen blijvende impact. 

Laten we elke stap kort toelichten. 

Stap 1: Check de voorwaarden — is jouw organisatie AI-ready? 

Voordat je aan modellen en machine learning begint, moet de basis kloppen. AI-ready zijn betekent niet dat je meegaat in de hype; het gaat om data, systemen en mensen. 

Er zijn vier essentiële bouwstenen: 

1. AI-ready data: Schone, goed gekoppelde en veilige datastructuren. Denk aan het omzetten van je ERP-data van “Julian” naar leesbare datums – letterlijk. 

2. Infrastructuur: Een dataplatform dat ERP-, IoT- en externe data kan combineren. Wij gebruiken hiervoor vaak Azure Databricks, vanwege de schaalbaarheid en beveiliging. 

3. Business intelligence tools: BI-tools zoals Power BI of Tableau om inzichten te visualiseren en prioriteiten te bepalen. 

4. Een AI-ambassadeur: Iemand binnen de organisatie met de energie én invloed om AI echt verder te brengen. 

Bij Cadran Analytics versnellen we deze stap vaak met Analytics4JDE – onze kant-en-klare datamodellen en integratielaag. Deze aanpak bespaart meer dan 250 ontwikkeldagen en brengt je sneller van ruwe data naar AI-ready inzichten. 

Stap 2: Bepaal waar je begint — de Benefit Assessment 

Zodra je weet dat je klaar bent voor AI, komt de volgende vraag: waar begin je? 

In plaats van te starten met de luidste stem in de kamer, gebruiken wij een gestructureerde aanpak die we de Benefit Assessment noemen. Hiermee breng je bedrijfsuitdagingen – zoals verstoringen in de supply chain, personeelstekorten of werkkapitaalproblemen – in kaart op basis van twee factoren: 

• Potentiële waarde: Wat levert het op als we dit oplossen? 
• Moeilijkheidsgraad: Hoe eenvoudig is het om te implementeren? 

Door deze factoren te visualiseren, wordt direct zichtbaar welke kansen in de “rechterbovenhoek” liggen – daar waar waarde en haalbaarheid elkaar ontmoeten. 

Deze aanpak is niet alleen analytisch, maar ook verbindend. Het brengt IT, data en business samen rond gezamenlijke prioriteiten. Voor onze klanten verandert dit vaak een vage “we moeten iets met AI”-gedachte in een concreet actieplan. 

Stap 3: Ontwikkel iteratief — van idee naar use case 

Heb je een kansrijk thema gekozen, dan is het tijd om van concept naar uitvoering te gaan. De sleutel: klein beginnen, snel leren. Ontwerp samen met je AI-ambassadeur en data-experts je eerste use case op papier. Vertaal het naar een businesscase, controleer of de benodigde data beschikbaar is, en ga dan pas bouwen. Multidisciplinaire teams – waarin businesskennis en data science samenkomen – zorgen ervoor dat elk model niet alleen technisch klopt, maar ook praktisch toepasbaar is. 

Een voorbeeld: in de maakindustrie kan een predictive maintenance use case data uit machines (temperatuur, trillingen, oliedruk) combineren met ERP-data (orders, onderdelenvoorraad). Het model voorspelt wanneer een onderdeel uitvalt en genereert automatisch een werkorder in JD Edwards. Deze iteratieve cyclus – ontwerpen, testen, leren – vergroot de kans op echte impact bij de eerste use case. 

Stap 4: Schaal en borg — van experiment naar organisatiebrede waarde 

Succes met één use case is pas het begin. De volgende stap is om wat je hebt geleerd te verankeren en op te schalen. 

Drie elementen zijn daarbij cruciaal: 

1. Blijf monitoren. Data verandert, mensen veranderen – je model moet meebewegen. 

2. Leg leerpunten vast. Documenteer de inzichten uit het eerste project; die vormen de basis voor toekomstige trajecten. 

3. Bouw governance ná succes, niet ervoor. Te veel organisaties beginnen met beleid in plaats van praktijk. Eerst resultaat, dan regels. 

Terwijl je groeit, herhaal je de Benefit Assessment. Gebruik wat je geleerd hebt om nieuwe, waardevolle gebieden te ontdekken en bouw geleidelijk aan een AI-werkmodel. Op termijn zal AI ook invloed hebben op je organisatie: de vaardigheden die je nodig hebt, de tools die je gebruikt en zelfs hoe beslissingen worden genomen. 

Hoe Cadran Analytics helpt 

Voor organisaties die verder willen met AI biedt Cadran Analytics drie routes, afgestemd op waar je nu staat: 

1. AI Readiness Assessment – Voor bedrijven die willen weten waar ze moeten beginnen. 
   In één dag beoordelen we je infrastructuur, strategie en datalandschap. Je ontvangt een duidelijk stappenplan om AI-ready te worden. 

2. Configuring the Basics – Voor organisaties die al weten wat er ontbreekt. 
   Wij helpen bij het opzetten van AI-ready data (via Analytics4JDE), de BI-omgeving of cloudinfrastructuur met Databricks op Azure. 

3. Proof of Concept – Voor teams die willen experimenteren. 
   Samen organiseren we ideatieworkshops, definiëren use cases en bouwen testbare AI-modellen die snel waarde aantonen. 

Welke route je ook kiest, ons doel blijft hetzelfde: jouw organisatie helpen om meetbare waarde uit data te halen en AI te benutten als motor voor groei. 

Tot slot 

De toekomst van AI draait niet om technologie, maar om waarde. Om teams die sneller, slimmer en met meer vertrouwen beslissingen kunnen nemen. AI vervangt mensen niet – het versterkt hun impact. Maar het werkt alleen als je het met een helder doel, discipline en de juiste basis toepast. 

Vraag je je af waar je moet beginnen, of hoe je eerste experimenten kunt omzetten in resultaat? Wij helpen je graag verder.