Verdwaald in de AI-jungle: over wonderdoktertjes en ontbrekende wegen
Team Resilience
LinkedIn staat er vol mee: succesverhalen over AI-transformaties. Bedrijven die razendsnel innoveren. Teams die met AI magische resultaten boeken.
Maar als je doorvraagt naar de details, kom je vaak uit bij lokaal draaiende versies van ChatGPT of met vibe-code gemaakte productiviteitstools. Leuk voor jezelf, maar het zorgt niet voor de grootschalige zakelijke impact waar Linkedin het over heeft.
Er zit nog steeds een gigantische kloof tussen "AI slim inzetten" en "er daadwerkelijk waarde uit halen."
Je kunt de beste AI-agent ter wereld hebben, maar als die niet de waarde toevoegt die je verwacht, dan heb je een duur speeltje in plaats van een business tool. Tijd om daar verandering in te brengen.
De twee obstakels die AI-projecten laten mislukken
Bij het integreren van AI in organisaties zie ik 2 obstakels telkens weer terug. Dit zijn ze:
Obstakel 1: verdwalen in de AI-jungle
Misschien herken je het wel. Je stimuleert je medewerkers om op zoek te gaan naar goede AI-tools, want je moet toch écht mee met de tijd. Zij duiken vol enthousiasme de AI-jungle in. Maar wat ze daar allemaal vinden? Geen idee.
Je verliest het overzicht, sluit het ene na het andere abonnement af en voor je het weet bestaat je organisatie uit allemaal slimme wonder-doktertjes die op hun eigen plek in de jungle leven. Zonder dat er wegen tussen lopen en zonder dat iemand de kaart heeft.
Obstakel 2: AI niet in je processen geïntegreerd krijgen
Stel dat een van je AI-experimenten slaagt. Je hebt een super sterke AI-agent gebouwd die echt goed werkt. Die goede output levert en waar iedereen mee kan werken. Dan ben je er toch?
Nou, nog niet helemaal. Want nu begint het echte werk: hoe krijg je die output verwerkt in je bestaande proces? Hoe zorg je dat die agent ook praat met de rest van de systemen? Dat als hij een taak uitvoert, dit ook doorspeelt aan je je CRM, je ERP, je ordermanagement?
Dit is de plek waar bijna alle bedrijven vastlopen. Die AI-agent kan nog zo slim zijn, als je de output niet kunt verzilveren in je bedrijfsproces, ben je gewoon aan het geld verbranden.
Hoe je de waarde van AI wél verzilvert
Hier is de kern van het probleem: de meeste bedrijven behandelen AI als een losstaand project. Een apart team, aparte tools, aparte budgetten. En dan wordt iedereen verrast dat het niet naadloos integreert met de bedrijfsprocessen. Gelukkig kan het ook anders.
OutSystems draait het namelijk helemaal om. AI is geen apart project, maar gewoon een nieuwe mogelijkheid binnen het platform dat je al gebruikt.
AI bouwen in de wereld die je al kent
In Agentic Workbench van OutSystems kan je direct AI-agents (laten) bouwen in dezelfde slimme tool die je al kent van je low-code projecten. Je bepaalt wat de agent moet kunnen, welke data en bronnen hij nodig heeft en hoe hij moet reageren.
Omdat je agent en je applicaties in hetzelfde platform leven, is koppelen geen project meer. Het is gewoon een volgende stap in je ontwikkelproces. In plaats van dat je in een AI-jungle leeft waarin niemand de weg kan vinden, bouw je een krachtig netwerk aan wegen die duidelijk met elkaar verbonden zijn.
Werk gewoon met je bestaande experts
Een extra voordeel is dat je met deze aanpak geen extra AI-consultants hoeft in te schakelen. OutSystems developers kunnen ook prima AI-agents bouwen. Een halve dag training bleek genoeg voor onze collega’s, omdat het past in hun vertrouwde omgeving. Je kunt dus gewoon samenwerken met de vertrouwde mensen die jouw bedrijf precies begrijpen.
In OutSystems zetten we AI-agents in recordsnelheid neer
Wat betekent dit in de praktijk? Bij onze klanten bouwen en implementeren we nu AI-agents in weken in plaats van maanden.
Neem een concreet voorbeeld: een AI-agent die inkooporders controleert op afwijkingen. Traditioneel zou je eerst een data science team moeten samenstellen, een apart AI-platform moeten inkopen, API's moeten bouwen om data uit je ERP te halen, en vervolgens weer API's maken om de uitkomsten terug te schrijven. Maanden werk.
In Agent Workbench koppel je het juiste language model, voer je de juiste bedrijfsregels en historische data in, test je hem binnen het proces en zet je hem live. Eén sprint in plaats van een kwartaalproject.
De winst is groot, en dit geldt nog maar voor 1 optimalisatie. Laat staan als je dit tien keer doet, dan wordt de winst nog vele malen groter.
Klaar voor AI die werkt?
Heb je je bedrijfsprocessen al in OutSystems draaien? Of overweeg je om die kant op te gaan? Dan is dit hét moment om te kijken hoe je AI niet als losstaand experiment, maar als geïntegreerd onderdeel van je processen inzet.
Want alleen daarmee hoor jij straks bij het hele kleine taartpuntje die het wel voor elkaar krijgt.
Wil je weten hoe dit er voor jouw situatie uit zou kunnen zien? Laten we sparren over de mogelijkheden.
