Starten met AI vóórdat je alles op orde hebt -  van pilot tot uitrol

Veel organisaties zijn inmiddels gestart met AI. Maar hoe zorg je dat AI meer wordt dan een leuke demo? Hoe voorkom je dat medewerkers zelf allerlei tools gaan uitproberen buiten het zicht van IT? En hoe ontdek je waar AI echt waarde toevoegt, terwijl je governance nog niet volledig op orde is?

Gelukkig hoef je niet te wachten tot ieder vraagstuk rondom data, governance en rechtenstructuren volledig is opgelost. Juist door klein te beginnen ontdek je waar AI waarde toevoegt, welke risico's aandacht vragen en hoe je medewerkers meekrijgt.

In deze blog laat ik zien hoe je AI voor kantoorautomatisering echt van de grond krijgt. Van een eerste pilot tot een bredere uitrol en de eerste experimenten met agents.

Twee routes naar een AI-assistent

In de praktijk zie ik twee hoofdroutes naar een succesvolle implementatie van een AI-assistent voor kenniswerkers. De eerste route is de ‘koninklijke weg’: je brengt eerst data, rechtenstructuren, labeling en governance volledig op orde en rolt daarna een AI-assistent uit. Dat geeft veel controle, maar het duurt vaak lang voordat AI echt bruikbaar is voor je medewerkers.

De tweede route is om gecontroleerd te starten terwijl je aan de basis werkt. Bijvoorbeeld met één team of afdeling. Medewerkers doen ervaring op, je ontdekt welke toepassingen waarde opleveren en ondertussen werk je stap voor stap aan governance.

In veel gevallen heeft die tweede route mijn voorkeur. Niet alleen omdat je sneller leert wat werkt, maar ook omdat adoptie onderdeel is van de voorbereiding. Medewerkers leren omgaan met AI terwijl je tegelijkertijd werkt aan de randvoorwaarden voor een bredere uitrol.

Benieuwd hoe je de adoptie van Copilot aanpakt? AI-consultant Maurice Zondag weet raad.

Start met Copilot Chat

Voor adoptie van AI is het belangrijk dat de drempel zo laag mogelijk is. Geef mensen de ruimte om hun nieuwsgierigheid te volgen. Vaak ontstaan de interessantste toepassingen niet tijdens een projectoverleg, maar op een gewone werkdag waarop iemand denkt: kan AI mij hier misschien bij helpen?

Daarom ben ik fan van Copilot Chat. Wil je Copilot gaan uitrollen? Begin dan met de chatfunctie in de browser. Dat is een gecontroleerde omgeving waarin medewerkers veilig ervaring kunnen opdoen zonder dat AI toegang heeft tot bedrijfsdata.

Copilot Chat is daarmee ook een veilige uitlaatklep voor die nieuwsgierigheid. Veel organisaties herkennen het wel: medewerkers zijn nieuwsgierig naar AI en gaan zelf op zoek. Voor je het weet worden documenten gekopieerd naar publieke AI-tools waar je als organisatie weinig zicht op hebt. Met Copilot Chat geef je medewerkers een veilige omgeving om te experimenteren.

Medewerkers leren hoe ze goede prompts schrijven, antwoorden beoordelen en AI inzetten voor dagelijkse werkzaamheden. Daarmee leg je de basis voor een bredere uitrol.

Natuurlijk gaat dat niet vanzelf. De ene collega begint direct met experimenteren, terwijl de ander behoefte heeft aan training en begeleiding. Ook dat leer je al in deze fase.

Een succesvolle AI-pilot

De volgende stap is een pilot. Hoe zorg je ervoor dat die succesvol wordt, terwijl je tegelijkertijd aan governance werkt?

Zie een pilot als een proeftuin. Daarmee ontdek je hoe en waar AI voor jouw organisatie daadwerkelijk waarde toevoegt.

Mijn advies is om klein te beginnen. Kies één afdeling of team, zoals marketing, HR of een servicedesk. Zo houd je de gebruikersgroep overzichtelijk en beperk je de hoeveelheid data die je direct hoeft te beoordelen op beveiliging, rechten en labeling. In het geval van Copilot kun je zelfs afbakenen welke SharePoint-bibliotheken (data) wel en niet gebruikt mogen worden.

Stel vooraf duidelijke use cases op. Waar verwacht je dat AI daadwerkelijk waarde toevoegt? Bij kenniswerk zien we vaak toepassingen rond het terugvinden van informatie, het opstellen van teksten, het maken van samenvattingen en het plannen van werkzaamheden.

Maar goede use cases bedenk je niet allemaal vooraf. Een deel ontdek je juist doordat medewerkers gaan experimenteren. Soms blijkt de use case waar iedereen vooraf enthousiast over was nauwelijks gebruikt te worden. En juist die toepassing waar niemand veel van verwachtte, bespaart ineens uren werk per week.

Door gericht te testen ontdek je snel wat werkt en wat niet. Je ziet welke processen veel handmatig werk vragen, waar medewerkers tijd verliezen en welke toepassingen voldoende waarde opleveren om verder op te schalen.

Een pilot levert bovendien nog iets anders op. Je krijgt inzicht in de AI-volwassenheid van je organisatie. Hoe staat het met je datakwaliteit? Waar zitten governance-uitdagingen? Welke afdelingen zijn al verder dan anderen? Die inzichten helpen je om gericht verder te werken aan het tweede spoor: governance.

In dit verhaal neem ik je mee in AI-volwassenheid en de weg naar AI-first en frontier firm. 

Van pilot naar uitrol

Na een succesvolle pilot kijk je wat deze heeft opgeleverd en hoe je die resultaten kunt opschalen.

Welke use cases leveren daadwerkelijk waarde op? Welke gebruikersgroepen hebben het meeste profijt van een AI-assistent? Welke vragen rondom data, governance en adoptie moeten nog worden opgelost?

Dat is vaak ook het moment waarop de eerste praktijkvoorbeelden zichtbaar worden. Collega's die sneller informatie vinden. Teams die minder tijd kwijt zijn aan terugkerende taken. Medewerkers die AI inmiddels net zo vanzelfsprekend openen als hun mailprogramma.

Gebruik de pilotgroep daarbij als ambassadeurs. Zij hebben ervaring opgedaan, kennen de voordelen én de valkuilen en kunnen collega's helpen om sneller op gang te komen. Deel praktijkvoorbeelden en successen actief binnen de organisatie.

Op basis van die ervaringen kun je AI vervolgens stapsgewijs verder uitrollen. Vaak betekent dat, dat niet dat iedere medewerker dezelfde functionaliteit krijgt. Zo kan het prima logisch zijn om bepaalde kenniswerkers toegang te geven tot M365 Copilot, terwijl andere medewerkers vooral gebruikmaken van Copilot Chat. Zolang je die keuzes goed onderbouwd en duidelijk uitlegt.

Experimenteren met agents

Terwijl je werkt aan de uitrol van een AI-assistent, kun je ook al beginnen met agents. Ook hier geldt: begin klein.

Laat medewerkers in een afgeschermde omgeving experimenteren met eenvoudige agents. Denk aan een offerte-agent, schrijfagent, documentanalyse-agent of kennisagent die werkt met een beperkte set documenten.

Zie een agent daarbij niet als een digitale alleskunner. Succesvolle agents hebben één taak en voeren die consequent uit.

Neem een offerte-agent. Die hoeft niet creatief te zijn. Die hoeft niet alles te weten. Een goede offerte-agent helpt bij één specifiek onderdeel van het offerteproces en doet dat iedere keer op dezelfde manier. Het is geen magische super-AI die alles weet, maar een specialist die snel de juiste informatie weet te vinden binnen zijn eigen werkgebied.

In deze fase verschuift de aandacht langzaam van persoonlijke productiviteit naar processen. Medewerkers leren niet alleen prompts schrijven, maar ook herkennen welke terugkerende taken zich lenen voor automatisering.

Daarbij helpt het om agents zo specifiek mogelijk te houden. Eén taak, één agent. Dat maakt beheer eenvoudiger en dwingt je tegelijkertijd om processen goed in kaart te brengen. Welke stappen zitten er in een proces? Welke informatie is nodig? En wie is waarvoor verantwoordelijk?

Zodra je pilot-groep nuttige agents heeft gemaakt, kun je die agents kopiëren naar Copilot Studio. Daarmee kun je deze agents nog iets beter maken en vervolgens gecontroleerd beschikbaar maken voor de hele organisatie.

Voor de adoptie van agents geldt hetzelfde als voor AI-assistenten: maak successen zichtbaar. Vaak ontstaat enthousiasme doordat iemand een handige oplossing bouwt waar collega's direct iets aan hebben.

AI opschalen: van assistent naar collega

Je hoeft niet te wachten tot alles perfect geregeld is voordat je met AI aan de slag gaat. Met Copilot Chat, een gerichte pilot en gecontroleerde experimenten met agents ontdek je waar AI waarde toevoegt voor jouw organisatie. Ondertussen werk je verder aan governance, datakwaliteit en adoptie.

Zijn je mensen blij met hun AI-assistent en wil je meer? De volgende stap is dat agents daadwerkelijk processen gaan uitvoeren en samenwerken met andere systemen. Maar daar moet je nog wel wat voor doen natuurlijk - dat leg ik in een volgende blog uit.

Wil je weten waar jouw organisatie nu staat? Doe de AI-readiness check en ontdek welke stappen voor jou de meeste impact hebben.