90% van je personeel maakt gebruik van AI, alleen niet die waarvoor je hebt betaald
Ontdek waarom de implementatie van AI binnen bedrijven vanuit bedrijfsstrategisch oogpunt tekortschiet en hoe flexibele AI-oplossingen een hoger rendement op de investering en meer veiligheid opleveren.
Scroll nog even niet verder. Ik beloof je dat dit hooguit drie minuten leestijd kost. Als je aan het einde komt en het er niet mee eens bent, nou ja, dan heb je in ieder geval een ander perspectief gekregen en dat is altijd de moeite waard.
Luister, op papier voldoet de AI-strategie van je bedrijf aan alle criteria. Je hebt de bedrijfslicenties aangeschaft en de gegevens zien er uitstekend uit. Je bent niet de enige die er zo over denkt. Uit het rapport ‘State of AI in Business’ van MIT NANDA blijkt dat ongeveer 40% van de organisaties LLM-abonnementen voor bedrijven heeft afgesloten. De transformatie van de AI-strategie is dus een feit, toch? Niet helemaal.
Uit datzelfde rapport blijkt dat meer dan 90% van de werknemers regelmatig persoonlijke AI-tools gebruikt voor hun werk. De meesten van hen maken geen gebruik van het starre bedrijfsplatform waarvoor u hebt betaald. In plaats daarvan maken ze stilletjes gebruik van persoonlijke accounts en niet-gecontroleerde tools om hun werk gedaan te krijgen. Dit gebeurt niet omdat uw werknemers rebels willen zijn, maar omdat ze efficiënt willen werken. Welkom in de schaduw-AI-economie.
De "one size fits all"-benadering
De grootste fout die we momenteel zien, is het opleggen van één standaard AI-tool aan de hele organisatie, zonder rekening te houden met hoe verschillende teams daadwerkelijk werken. Een HR-manager, een backend-ontwikkelaar en een creatief ontwerper hebben bijvoorbeeld totaal verschillende rollen, verantwoordelijkheden en taken. Toch geven leidinggevenden hen vaak precies dezelfde bedrijfsbrede LLM-interface en verwachten ze dat die voor iedereen even goed werkt. Als een AI-tool niet flexibel genoeg is om zich aan te passen aan een specifieke workflow, is het geen oplossing. Starre bedrijfsopstellingen sluiten cases de praktijk zelden aan bij cases . Wanneer je een starre tool opdringt aan een team met zeer gespecialiseerde behoeften, keldert de acceptatie en gaan mensen al snel op zoek naar iets anders dat wel werkt, buiten je tech stack om.
Een realiteitscheck in de praktijk
Bij Gen25 hebben we onlangs samengewerkt met een grote zakelijke klant die met succes een omvangrijke bedrijfstool heeft geïmplementeerd. Hun ontwerp- en creatieve teams hadden echter meer nodig. Het ontwerpteam had behoefte aan beeldproductie van uiterst hoge kwaliteit. De door het bedrijf opgelegde tool voldeed niet aan die behoefte. In plaats van die tool op te dringen, zijn we met hen om de tafel gaan zitten, hebben we geluisterd en hebben we twee tot drie gespecialiseerde AI-beeldtools gevonden die samen een „trifecta“ vormden voor hun workflow. We hebben geen concessies gedaan op het gebied van beveiliging: we hebben die tools aan precies dezelfde strenge bedrijfsbeoordeling onderworpen als het hoofdplatform. Door te accepteren dat de bedrijfstool niet alles kon, hebben we het probleem opgelost, zijn we gestopt met het verspillen van budget en hebben we de teams gegeven wat ze nodig hadden.
Hoe we dit overwinnen: de kracht van ontdekking
Er bestaat geen pasklare oplossing voor AI. Elk bedrijf is uniek, en elke afdeling binnen dat bedrijf is uniek. Wat voor HR werkt, voldoet niet aan dezelfde behoeften van een ontwerpteam. Zo komen we uit de implementatievalkuil:
- Begin met onderzoek: voordat we een tool verplicht stellen, leggen we de basis om inzicht te krijgen in de zeer uiteenlopende behoeften binnen de hele organisatie. Leer van het verborgen AI-gebruik.
- Flexibiliteit bij de implementatie: We richten ons op het inzetten van tools die uitgebreide aanpassingsmogelijkheden en flexibiliteit bieden. Platforms zoals DevRev zijn succesvol omdat ze teams in staat stellen hun eigen, doelgerichte agents te bouwen en de tool aan te passen aan de workflow, en niet andersom.
- Beoordeel de alternatieven: als een tool niet aan de behoeften van een team voldoet, dwing het gebruik ervan dan niet af. Help het team de juiste tool te vinden, onderwierp deze aan de vereiste beveiligingscontroles voor de organisatie en maak het gebruik ervan officieel.
Uiteindelijk staat een licentie niet gelijk aan acceptatie. Als je echt rendement wilt behalen, moet je niet langer naar de technologie kijken, maar naar de behoeften van je medewerkers. Je medewerkers zijn al aan de slag met hun eigen AI-tool – kun jij die achterstand nog inhalen? Geef je medewerkers tools die zich aan hen aanpassen. Hoe zorgt jouw organisatie voor een evenwicht tussen bedrijfsbeveiliging en de daadwerkelijke workflowbehoeften van verschillende teams? Laten we eens bespreken hoe we flexibele, veilige AI-ecosystemen kunnen opbouwen.
