Terug naar overzicht

Column-reeks Taigur: A van AI-First

7 maart 2026

In mijn columnreeks TAIGUR, van Target naar Re-use neem ik je vandaag mee in de A van AI-First.

Inleiding: AI‑First is niet “altijd AI”

Na de T van Target komt de A van AI‑First. En meteen de nuance: AI‑First betekent niet dat je per definitie AI inzet, maar dat je vanaf het begin technisch meedenkt over de beste oplossing voor jouw specifieke doel. AI‑First is dus een denkhouding, niet de oplossing die “hip” is.

Omdat je bij de T al gekozen hebt wat je wilt verbeteren, kijk je nu nuchter naar wat lost dit probleem het snelst en het duurzaamst op? Soms is dat AI, een taalmodel, voorspelmodel of slimme assistent. Net zo vaak is het verstandiger om mensen te trainen, systemen te koppelen zodat je niet dubbel invoert, je bestandsopslag logisch te ordenen zodat iedereen dingen makkelijk terugvindt, of je proces anders in te richten.

AI‑First betekent dus niet dat je per definitie AI inzet, maar dat je AI wel als basisgedachte meeneemt als mogelijke oplossing voor het doel wat je wilt bereiken.

Hoe kies je jouw aanpak? Van Target naar Re-use (de ene keer met AI, de andere keer zonder)

Begin met je Target letterlijk terug te lezen: welke uitkomst moet merkbaar verbeteren, in weken, voor klant én medewerkers? Ga dan door de oplossingsopties in volgorde van eenvoud. Kun je stappen schrappen of standaardiseren, zodat ruis en herstelwerk verdwijnen? Kun je met een korte training of een heldere checklist fouten voorkomen? Helpt een simpele koppeling tussen twee systemen om dubbele invoer te stoppen? Is je bestandsstructuur en naamgeving zó logisch dat iedereen binnen dertig seconden het juiste document vindt? Als deze routes jouw Target halen, dan heb je al gewonnen, zonder inzet van AI.

Blijft er na het versimpelen en koppelen nog steeds een gat? Dan pas kijk je naar AI. Is er herhalend kenniswerk dat patronen volgt (classificeren, samenvatten, controleren)? Zijn er teksten of beelden die je consistent wilt genereren of verrijken? Kun je met voorspellen of aanbevelen wachttijd en fouten terugdringen? Beoordeel steeds: is er voldoende en betrouwbare data, zijn privacy en veiligheid op orde, en snapt het team de uitkomst en de grenzen van het systeem? AI hoort in de operatie, niet erbuiten.

Soms is de beste stap om verouderde kernsoftware te vervangen. Een moderner CRM of ERPsysteem met open koppelmogelijkheden (API’s) maakt dubbele invoer overbodig, geeft consistenter procesgedrag en levert beter, sneller inzicht op in je operatie. Zo’n basis versnelt niet alleen je huidige Target, maar maakt ook toekomstige verbeteringen eenvoudiger. In de volgende column (de I van Informatie) gaan we hier dieper op in: datakwaliteit, integraties en hoe je met een modern platform je informatiehuishouding op orde krijgt.

Waar je op moet letten: platform, consistentie en mens

AI‑First vraagt om architectuurkeuzes die rust brengen in plaats van drukte. Een wirwar aan losse AI‑tools lijkt wendbaar, maar werkt vaak tegen je efficiëntie in: iedereen werkt anders, resultaten zijn niet vergelijkbaar, kosten lopen onzichtbaar op en je data dwarrelen over meerdere partijen. Consistentie is cruciaal om samen te kunnen werken. Kies daarom bij voorkeur één AI‑platform dat meerdere taalmodellen kan ondersteunen en waarin je flexibel kunt wisselen als een model beter past. Zo centraliseer je beveiliging, logging, versiebeheer, kostenbewaking en toegangsrechten. Net zo belangrijk: houd je data bij zo weinig mogelijk partijen en borg waar ze staan, wie erbij kan en wat er gelogd wordt. Kies bij vervanging van CRM/ERP voor een platform dat integratie, databeveiliging en portabiliteit borgt, zodat je consistent kunt werken zonder dat je data versnipperd raakt.

Maar zelfs het beste platform levert niets op zonder mensen die ermee kunnen werken. Opleiden is geen “nice to have”, het is voorwaarde. Geef gebruikers basiskennis over je bedrijf, processen en producten, leer ze goed prompten en vooral: leer ze kritisch beoordelen wat AI oplevert. De mens houdt de regie. Maak duidelijk wie beslist bij twijfel, hoe je uitzonderingen afhandelt en wanneer je een AI‑uitkomst niet vertrouwt. Pas dan krijg je snelheid mét kwaliteit.

Valkuilen: toolzooi, dataverspreiding en black‑box-denken

Een veelvoorkomende valkuil is de toolzooi: teams proberen van alles uit, iedereen kiest zijn favoriete app, en binnen een maand heb je vijf manieren om hetzelfde te doen. Je verliest consistentie, herhaalbaarheid en controle over kosten en beveiliging. Een tweede valkuil is dataverspreiding: bestanden en prompts belanden bij verschillende leveranciers, met wisselende voorwaarden. Dat maakt het lastig om te voldoen aan wet- en regelgeving en belemmert hergebruik van wat al werkt. Een derde valkuil is black‑box‑denken: je zet AI in zonder te begrijpen hoe beslissingen tot stand komen, zonder uitlegregels of kwaliteitscontroles. Dan krijg je snelheid zonder zekerheid en dat breekt je vroeg of laat op.

Nog eentje om scherp te houden: AI inzetten terwijl het proces nog rammelt. Als je varianten en uitzonderingen niet eerst hebt teruggebracht, ga je vooral rommel automatiseren. De juiste volgorde blijft: versimpelen, standaardiseren, koppelen waar nodig, en dán AI toepassen als vermenigvuldiger. Ook hier geldt: als niemand begrijpt wat er gebeurt, kom je niet verder dan een proefballon.

Snel aan de slag: 10 praktische tips

1. Herlees je Target en vraag: “Wat is de eenvoudigste niet‑AI oplossing die 80% van het doel haalt binnen 6 weken?” Probeer die eerst.
2. Breng je “koppelkansen” in kaart: waar voeren we dubbel in? Prioriteer twee koppelingen die het meeste handwerk wegnemen.
3. Orden je informatie: spreek één mappenstructuur en naamgevingsconventie af; maak een korte zoekkaart voor iedereen.
4. Kies één AI‑platform met ondersteuning voor meerdere modellen; borg identiteit, rollen, logging en kostenplafonds centraal.
5. Stel AI‑use‑cases scherp: probleem, dataminimum, kwaliteitscriteria, wie keurt uitkomsten goed en wat is de fallback?
6. Begin met een klein, uitlegbaar AI‑prototype dicht op de operatie (samenvatten, labelen, controleren) en meet elke week.
7. Richt opleidingspaden in: basis (proces/product), AI‑geletterdheid, promptvaardigheid, data‑ethiek en privacy.
8. Maak een “toolstoplijst”: welke losse AI‑apps zetten we uit zodra het platform live is? Leg de datum vast.
9. Centraliseer data‑opslag en prompt‑bibliotheek; voorkom dat gevoelige info via omwegen bij derden belandt.
10. Definieer Go/No‑Go‑criteria per stap: wanneer schalen we op, wanneer stoppen we, en wie beslist?

Conclusie

AI‑First is kiezen met je hoofd koel: je laat techniek meedenken vanaf dag één, maar je kiest alleen AI als het aantoonbaar het beste middel is voor je Target. Door eerst te versimpelen, logisch te koppelen en informatie vindbaar te maken, haal je vaak al het grootste deel van de winst. Als AI dan toch de beste route is, kies je één platform, borg je consistentie en beveiliging, leid je mensen op en houd je de mens aan het roer. Zo bouw je snelheid op zonder ruis en vooral: met resultaat dat blijft.

De volgende keer in deze reeks: de I van Information. Hoe je data‑kwaliteit, vindbaarheid en integratie organiseert zodat je verbeteringen schaalbaar en betrouwbaar worden.

Dit artikel is op 7 maart 2026 geplaatst op Taigur