Webinar terugkijken: AI in de praktijk – waarom het in de demo werkt en in jouw organisatie niet

Kunstmatige intelligentie staat hoog op de agenda van vrijwel elke organisatie. De toepassingen van AI lijken eindeloos: van het automatiseren van repetitieve taken tot voorspellende analyses, van beeldherkenning in de productie tot AI-agents die zelfstandig beslissingen nemen in bedrijfsprocessen. AI-tools zoals ChatGPT, Google Gemini en Microsoft Copilot zijn inmiddels bij veel organisaties bekend terrein.

En toch klinkt op de werkvloer steeds hetzelfde geluid:

“Het werkt perfect in de demo, maar zodra we het op onze eigen data loslaten, valt het stil.”
“AI adviseert van alles, maar voert niets uit. We missen de koppeling met onze processen.”
“We hebben geen overzicht en geen controle. Het voelt als bouwen op drijfzand.”

Herken je dit? Dan ligt het probleem waarschijnlijk niet bij de AI-systemen zelf.

Van theorie naar praktijk: waar het vastloopt

De ontwikkeling van AI gaat razendsnel. Machine learning en deep learning maken het mogelijk dat algoritmen patronen herkennen die voor mensen onzichtbaar zijn. Organisaties die AI op een verantwoorde manier weten te implementeren, boeken meetbare resultaten in hun bedrijfsprocessen. De vraag is niet meer óf je kunstmatige intelligentie kunt inzetten in jouw organisatie maar waar te beginnen en wat er nodig is om het te laten werken.

Veel bedrijven beginnen met de tools. Ze schaffen een AI-systeem aan, experimenteren met AI-toepassingen op basis van beschikbare software, en merken al snel dat het gebruik van AI stuit op een fundamenteler vraagstuk: de data klopt niet.

Als voorraadcijfers in je ERP niet overeenkomen met de werkelijkheid, trekt een algoritme verkeerde conclusies. Als klantdata verspreid staat over CRM, e-mail en een spreadsheet, mist het systeem de context om goede adviezen te geven. En als processen handmatig worden bijgesteld en “even bellen” nog steeds onderdeel is van de workflow, dan versnelt AI niet maar vergroot het de chaos.

Organisaties die hier tegenaan lopen, hebben niet een AI-probleem. Ze hebben een integratie-uitdaging.

Verantwoord AI implementeren: meer dan een tool kiezen

Bij de toepassing van AI in bedrijven spelen ook ethische en juridische vraagstukken een rol waar je rekening mee moet houden. Persoonsgegevens die AI-systemen voeden, vallen onder wetgeving. Algoritmen die beslissingen ondersteunen, moeten uitlegbaar zijn voor medewerkers, klanten en toezichthouders. Ethische richtlijnen en transparantie zijn geen bijzaak, maar randvoorwaarden voor een verantwoorde manier van implementeren.

De Europese Commissie stelt via de AI Act concrete vereisten aan de inzet van AI-systemen, met name wanneer die digitale diensten of mensen direct raken. Juridisch voorbereid zijn en ethische principes vastleggen vóórdat je AI breed uitrolt, voorkomt kostbare correcties achteraf.

Dit zijn vraagstukken die in elke organisatie spelen en die je niet oplost door een betere tool te kiezen.

Wat AI wél kan, als het fundament klopt

Wanneer systemen verbonden zijn, data consistent stroomt en processen gestandaardiseerd zijn, verandert het beeld volledig. Dan kunnen AI-repetitieve taken volledig automatiseren zonder menselijke tussenkomst. Dan daalt overtollige voorraad meetbaar. Dan stijgt leverbetrouwbaarheid van 68% naar 96% en behoort het “bel-het-magazijn-proces” definitief tot het verleden.

Dat klinkt groot. Maar het begint klein: bij één verbinding, één proces, één stap hoger op de ladder van procesvolwassenheid.

Hoe die ladder eruitziet, hoe je bepaalt waar jouw organisatie nu staat en welke stap als eerste rendeert, dat is precies wat we behandelen in het webinar.

Wat je leert in het webinar

In dit webinar neemt Tom Mathijssen (Client Manager bij Axians) je mee door de praktijk van AI-implementatie in logistieke en productieorganisaties.

Je ziet:

• Waarom 90–95% van de AI-initiatieven vastloopt en wat de werkelijke oorzaak is
• Hoe het Process Maturity Ladder-model werkt: van handmatige processen naar AI die zelfstandig beslissingen neemt
• Wat er concreet mogelijk is zodra processen en data op orde zijn

In 40 minuten krijg je een helder model om te bepalen waar jouw organisatie staat en welke stap als eerste rendeert.