De AI-transformatiekloof dichten: Hoe je jouw bedrijf kunt voorbereiden op agentic AI

Te midden van alle hype rond AI ontbreekt er een belangrijk onderwerp in de discussie: de AI-transformatiekloof. 

Organisaties van alle groottes zijn inmiddels bekend met de belofte van AI om de efficiëntie, productiviteit en inkomsten van bedrijven te revolutioneren. Meer dan driekwart van de respondenten in de laatste McKinsey Global Survey on AI zegt dat hun organisaties AI gebruiken in minstens één bedrijfsfunctie.

Toch zijn er maar weinig projecten die de belofte van AI daadwerkelijk waarmaken — om precies te zijn slechts 5%, volgens een recente studie van het MIT, State of AI in Business 2025. 95% van de generatieve AI-pilots faalt, en dit zijn de eerste vruchten van de AI-implementatie. 

Agentic AI, gedefinieerd als AI-applicaties die taken autonoom uitvoeren, kan veel transformatiever zijn dan generatieve AI. Maar het is ook complexer. Zozeer zelfs dat Gartner® voorspelt dat "tegen 2027 meer dan 40% van de agentische AI-projecten zal worden geannuleerd vanwege stijgende kosten, onduidelijke bedrijfswaarde of ontoereikende risicobeheersing.” (Gartner, "Emerging Tech: Avoid Agentic AI Failure: Build Success Using Right Use Cases”, 15 mei 2025).

Moeten organisaties de handdoek in de ring gooien en accepteren dat AI-transformatie te complex is om effectief door te voeren?

Natuurlijk niet. Gegevens van McKinsey & Company suggereren dat bedrijven met toonaangevende digitale en AI-capaciteiten achterblijvers twee tot zes keer overtreffen in het totale aandeelhoudersrendement. 

Die ROI is te goed om te laten liggen. Maar om die opbrengsten te zien — om de kloof te dichten tussen de belofte van AI en de gerealiseerde waarde van AI — moeten organisaties begrijpen waar AI-initiatieven vastlopen. 

Hier heb ik goed nieuws: AI-transformatie kan ingewikkeld zijn, maar er zijn simpele stappen die je vandaag nog kunt nemen om je bedrijf klaar te maken voor agentic AI.  

Wat is AI-transformatie?

AI-transformatie is een alomvattend en strategisch proces waarbij een organisatie kunstmatige intelligentie (AI) integreert in alle aspecten van haar activiteiten, producten en diensten. De meeste bedrijven zijn van plan AI te gebruiken om taken te automatiseren, de besluitvorming te versnellen, de customer experience te verbeteren en producten of diensten te creëren. 

AI-transformatie gaat verder dan alleen het invoeren van een paar AI-tools; het betekent een fundamentele verschuiving in bedrijfsstrategie, operationele processen en organisatiecultuur. En dat is precies waarom het zo moeilijk is. Om aspecten van het bedrijf aan te passen en te veranderen, moet je ze goed begrijpen, maar de meeste bedrijven doen dat niet. 

Laat me dit toelichten.

Wat zijn de grootste uitdagingen bij AI-transformatie?

De grootste uitdagingen bij AI-transformatie ontstaan bij het integreren van AI in de dagelijkse workflows van de mensen die het moeten gebruiken. 

Om deze uitdaging beter te begrijpen, kunnen we een analogie uit de logistiek gebruiken: het last-mileprobleem. 

Het last mile-probleem verwijst naar de onevenredige moeilijkheden en kosten in het laatste deel van een levering, namelijk het product in handen van de gebruiker krijgen. Bij consumptiegoederen maakt het bijvoorbeeld niet uit hoe efficiënt het distributie- of verpakkingsproces in het magazijn is als de klant zijn pakket nooit ontvangt (of het te laat of beschadigd ontvangt). 

Bij AI-transformatie is die laatste stap cruciaal, maar wordt deze vaak over het hoofd gezien: het integreren van AI in de dagelijkse werkprocessen. Veel organisaties bouwen krachtige AI-modellen of trainen algoritmen op basis van enorme datasets, maar hebben moeite om deze modellen te koppelen aan de mensen die ze gebruiken. Het maakt niet uit hoe krachtig AI is als het niet effectief wordt geïntegreerd in de bedrijfsvoering.

Dat brengt me bij mijn volgende punt: je kunt AI niet effectief integreren in je bedrijfsvoering als die bedrijfsvoering niet duidelijk gedocumenteerd is. 

AI-agenten zijn bedoeld om te communiceren met verschillende bedrijfssystemen en -processen, en ze hebben veel context nodig om effectief te werken. Forrester stelt: "AI-agenten hebben stapsgewijze instructies nodig om taken uit te voeren. Voor de meeste bedrijven vandaag de dag bevindt deze kennis zich in gefragmenteerde workflows, ongedocumenteerde gegevens en niet-officiële processen.” (Forrester-blog, "Autonomy Is The Future, But AI Agents Still Deliver Value Today”, juli 2025).

De meest recente enquête van Lucid bevestigt het gebrek aan bedrijfsdocumentatie:

• 49% van de kenniswerkers zegt dat de huidige operationele workflows van hun organisatie enigszins of nauwelijks goed gedocumenteerd zijn. 
• 60% zegt dat de helft of meer van de workflows van hun team afhankelijk is van informele of persoonsafhankelijke kennis.
• 80% vertrouwt op traditionele of institutionele kennis om het werk te voltooien.

Kortom: de adoptie van AI, vooral agentic AI, zal nooit zijn volledige potentieel bereiken totdat de huidige bedrijfsprocessen, workflow, architecturen, gegevensstromen en samenwerkingspraktijken worden begrepen en gedocumenteerd.

Hoe realiseer je de AI-transformatie tot in de laatste fase

We weten dat de grootste belemmering voor de adoptie van agentische AI wordt veroorzaakt door een gebrek aan documentatie, wat betekent dat de eerste stap om AI door de laatste fase te loodsen schijnbaar eenvoudig is: documentatie creëren. 

Ik vind het nuttig om de laatste fase van AI-transformatie in drie stadia te zien: gereedheid, strategie en uitvoering. Elk stadium vereist andere documentatie om AI effectief in workflows te integreren.

AI-gereedheid

De AI-gereedheidsfase houdt in dat je je huidige workflows, processen en systemen evalueert om te bepalen hoe goed ze zijn uitgerust voor AI-verbetering. 

Zoals Bill Gates zei: 

“Regel één van elke technologie die in een bedrijf wordt gebruikt, is dat automatisering die wordt toegepast op een efficiënte operatie de efficiëntie zal vergroten. Regel twee is dat automatisering die wordt toegepast op een inefficiënte operatie de inefficiëntie zal vergroten.” 

Wat voor soort documentatie is nuttig voor AI-gereedheid? Hier zijn een paar suggesties:

• Bedrijfsproceskaarten
• Gebruikerservaringsstromen
• Cloud-architectuurdiagrammen
• Dataflow-diagrammen

In dit stadium is er veel te documenteren, dus het is het beste om individuen uit de hele organisatie bij het proces te betrekken. Een oplossing zoals Lucid, die eenvoudig te gebruiken is, intelligente functies heeft en realtime samenwerking mogelijk maakt, zou tijd besparen voor alle betrokkenen door automatisch diagrammen te genereren. 

AI-strategie

Een AI-strategie opstellen verloopt op een vergelijkbare manier als productontwikkeling. Leidinggevenden hebben een plek nodig waar zij synchroon of asynchroon kunnen samenwerken om ideeën te genereren, prioriteiten te stellen, planningsessies te coördineren en roadmaps uit te werken waarmee ze daadwerkelijk van start kunnen gaan.

De resultaten van deze inspanningen zijn onder meer:

• Prioriteiten, doelen, risico's en meetgegevens voor AI-pilotprogramma's
• Toekomstige systeem- en proceskaarten 
• Gedetailleerde tijdschema's met duidelijke mijlpalen en taakverantwoordelijken

AI-uitvoering

Natuurlijk geldt: een strategie is zo sterk als de uitvoering ervan. Om samenwerking tussen mensen en AI mogelijk te maken, moet er documentatie zijn die door beiden kan worden geraadpleegd.

Deze documentatie kan het volgende bevatten:

• Een AI-agentenoverzicht dat de mogelijkheden en beperkingen van beschikbare AI-agenten opsomt
• Een RACI-diagram of organigram dat de rollen en verantwoordelijkheden van zowel mensen als AI-agenten verduidelijkt
• Protocollen voor het modelleren van AI-agenten, zoals beslisbomen, human-in-the-loop procesbeschrijvingen, of uitzonderingsbehandeling

De meeste organisaties bevinden zich in de beginfase van AI-adoptie, maar velen hebben al ontdekt dat proces- en protocolbeschrijvingen die in een oplossing zoals Lucid zijn gemaakt, van onschatbare waarde zijn. AI-agenten kunnen bijvoorbeeld in Lucid beslisbomen volgen om meerdere opeenvolgende besluiten te nemen, de besluiten te motiveren en oplossingen aan te bevelen.  

AI-transformatievoorbeeld: Lucid in elke fase van AI-transformatie

Uit het meest recente onderzoek van Lucid blijkt dat de grootste belemmeringen voor het grootschalig vastleggen en documenteren van kennis worden gevormd door een gebrek aan tijd (genoemd door 40% van de respondenten) en een gebrek aan hulpmiddelen (genoemd door 30%). 

Om de AI-kloof te overbruggen, hebben organisaties oplossingen nodig waarmee ze hun bedrijf snel kunnen documenteren. Geen enkel ander product op de markt dan Lucid maakt het eenvoudiger om een proces, systeem, strategie of plan te codificeren. 

Om dit te demonstreren, wil ik graag de stadia van AI-transformatie in Lucid doorlopen.

Laten we beginnen met AI-gereedheid. Zoals ik al eerder zei, is het eerste wat je kunt doen, beginnen met het documenteren van hoe dingen in jouw bedrijf werken. 

In Lucid kun je een vliegende start maken met honderden beschikbare sjablonen, of je kunt een diagram genereren door simpelweg in te typen wat je wilt zien met AI.

Je kunt ook gegevens aan je diagrammen koppelen en vervolgens voorwaardelijke opmaak gebruiken om snel inzichten te krijgen. 

Nogmaals, hoe meer informatie je in je documentatie hebt, hoe beter. Het biedt een rijkere context voor zowel de zakelijke behoeften van vandaag als de externe AI-agenten van de toekomst. Onze Cloud versneller helpt je bijvoorbeeld je cloudarchitectuur en -infrastructuur te visualiseren en biedt een duidelijke beschrijving waarop AI kan navigeren. 

En natuurlijk wil je deze documenten delen met je team, zodat ze aanpassingen kunnen maken en precies kunnen vastleggen hoe jouw bedrijf werkt. 

Sterker nog, je kunt officiële documentatie publiceren in centrale opslagplaatsen via de Procesversneller of de Cloud versneller. Deze opslagplaatsen zijn eenvoudig toegankelijk en doorzoekbaar voor het hele bedrijf. Alle documenten die hierin worden gepubliceerd, gelden als toonaangevende documentatie voor AI – officieel en goedgekeurd.

Lucid kan je ook helpen om direct aan de slag te gaan met je AI-strategie. 

Je kunt beginnen met het verzamelen van de juiste projectdocumenten en de juiste mensen in een Teamhub. Neem het voorbeeld van een AI Center of Excellence binnen je organisatie, waarin je samenwerkt met een aantal bestuurders en functie-overschrijdende leiders. Jullie hebben dan één centrale werkruimte voor dit AI-initiatief. 

Je kunt het initiatief nemen door te brainstormen over AI-mogelijkheden. Misschien kunnen jij en je team beginnen met na te denken over de gebieden waar AI de grootste impact kan hebben. Je kunt dat samen live doen of asynchroon met kaders en paden om teamleden te begeleiden.

Je kunt ook AI in Lucid gebruiken om je brainstorm in thema's te sorteren of belangrijke concepten samen te vatten.

Zodra je hebt gebrainstormd over AI-mogelijkheden, kunnen jij en je team Lucid gebruiken om snel overeenstemming te bereiken over de volgende stappen. Je zou bijvoorbeeld alle ideeën over waar AI kan worden toegepast, kunnen verwerken in een visuele activiteit – een interactieve enquête – en vervolgens elk teamlid zich laten uitspreken over de haalbaarheid en impact.

In plaats van urenlang te overleggen, kun je binnen enkele minuten zien waar consensus is. 

Nu kun je die topideeën over waar je AI kunt toepassen gebruiken en een tijdlijn voor AI-implementatie opstellen.

Bij het plannen van de meest efficiënte manier om AI te implementeren, kun je de Agility versneller gebruiken om verschillende plannen te visualiseren op basis van personeelsbezetting, reikwijdte, capaciteit en deadlines.

Zodra het plan is uitgewerkt, kun je die taken automatisch in Lucid synchroniseren met je projectmanagementsysteem, zoals Jira of Azure DevOps.

Als je bedrijf begint met het implementeren van AI, moet je die activiteiten actief beheren. Lucid kan je helpen om de teams tijdens de implementatie op één lijn te houden en de voortgang, obstakels en succescriteria te bewaken.

Die functieoverschrijdende AI-Teams – de mensen in het veld die AI implementeren – kunnen blijven werken vanuit teamhubs om de activiteiten effectiever te coördineren. 

Je kunt ook airfocus gebruiken om strategische roadmaps te maken met specifieke werkitems. Van daaruit kun je de taken efficiënt plannen, realtime aanpassingen doen en sneller dan ooit resultaten behalen. 

Naarmate AI een steeds grotere rol in je bedrijf speelt, kun je Lucid gebruiken om die nieuwe realiteiten in kaart te brengen. Je kunt bijvoorbeeld je procesdocumentatie bijwerken met zwembanen die de rol van een AI-agent specificeren en lagen gebruiken om die veranderingen nog gemakkelijker te begrijpen.

Naarmate je AI-transformatiepilots vorderen, kun je dashboards bouwen of gegevens over je procesbeschrijvingen heen leggen om de impact van wijzigingen te volgen en je aanpak indien nodig aan te passen. 

Zet de volgende stappen in je AI-transformatietraject

De meeste bedrijven zijn misschien nog niet klaar voor agentische AI, maar door het last mile-probleem aan te pakken en hun bedrijf te documenteren, kunnen ze de nodige eerste stappen zetten op het gebied van AI-transformatie.

Begin met het visualiseren van processen, systemen en data in Lucid, waarbij je de ongedocumenteerde, dagelijkse kennis van medewerkers vastlegt die cruciaal is voor bedrijven om AI-functionaliteit te ontwikkelen. 

Lucid ondersteunt AI-transformatie met:

• 100+ integraties met toonaangevende apps
• Intuïtieve en intelligente samenwerkingsfuncties
• Geavanceerde add-ons om documentatie te stroomlijnen
• Professioneel serviceteam voor oplossingen op maat

Neem contact met ons op om de volgende stappen in jouw AI-transformatietraject te zetten.