Droom groot, begin klein – hoe MKB's hun AI-voordeel kunnen benutten

Dit is goed nieuws voor elk bedrijf, maar vooral voor MKB's. AI democratiseert toegang tot technologie die voorheen was voorbehouden aan kapitaalkrachtige multinationals. De opkomst van (generatieve) AI maakt talloze toepassingen bereikbaar – van klantenservice tot productontwerp. Met je huidige team nog meer bereiken, dat is de belofte.

In de komende jaren zullen de manieren waarop bedrijven AI gebruiken hun belangrijkste onderscheidende factor worden, en dat zal vervolgens tot uiting komen in hun product of dienst. Geen enkel bedrijf kan het zich veroorloven om achter te blijven in de AI-race – tijd dus om te kijken wat dit concreet kan betekenen voor het MKB.

Ontsnap aan de AI-keuzestress

De meeste bedrijven bevinden zich nog in de experimentele fase van AI-adoptie. De vraag: “wat kan AI voor mijn bedrijf en mijn mensen doen?” is legitiem. Een betere vraag zou zijn: “waar ligt de grootste waarde, gegeven onze middelen en ambities?”. Veel ondernemers zijn overweldigd door het aanbod aan tools, pilots en beloften. Deze keuzestress wordt versterkt door begrijpelijke terughoudendheid: niemand wil investeren zonder zicht op rendement. Dit geldt helemaal voor kleinere organisaties die niet het budget hebben om zich te committeren aan uitgebreide – en dure – AI-experimenten. Klassieke ROI-modellen, gebaseerd op directe kosten-batenanalyses, doen echter vaak geen recht aan de bredere impact van AI op processen, klanttevredenheid of innovatiekracht. Zoals het oude gezegde luidt, tijd is geld. En AI stelt je in staat om meer te doen in minder tijd. Alleen dit is al een waardevolle return on investment. De ruimte die ontstaat, kan je vervolgens weer benutten om het bedrijf en werknemers nog weer verder te ontwikkelen op het gebied van AI, met alle positieve gevolgen van dien.

AI met een doel: van hypothese naar resultaat

Begin niet met de tool maar met een concreet knelpunt of inefficiënt proces. Dat klinkt vanzelfsprekend, maar veel bedrijven nemen een “schot-in-het-donker” benadering. Experimenteren is waardevol, maar alleen als het gestuurd wordt door een heldere hypothese of bedrijfsdoel. Een 360-graden bedrijfsinzicht helpt om AI tactisch in te zetten: waar zitten repetitieve handelingen, waar zijn bottlenecks, waar ontbreekt schaalbaarheid? Begin daar klein – en schaal pas op na een gevalideerd leereffect.

Bijvoorbeeld: diverse klanten van HP in de Benelux zetten momenteel AI in om hun productontwikkelingsproces te stroomlijnen. Waar het eerder weken duurde om variaties op een ontwerp te maken, kunnen ontwerpers nu met behulp van AI in dagen tientallen iteraties genereren en selecteren. Niet alleen versnelt dit het proces – het verhoogt ook de creativiteit en marktresponsiviteit. Daarmee verkorten ze hun time-to-market, wat in veel sectoren het verschil kan maken tussen marktleider of volger zijn.

Drie bouwstenen voor succesvolle AI-toepassing in het MKB

Succesvolle AI-toepassingen in het MKB beginnen bij drie essentiële bouwstenen: de juiste technologie, de juiste mensen en de juiste data."

1. De juiste technologie

Veel organisaties denken bij hun eerste AI-stappen uitsluitend aan de bekende toepassingen van de grote softwareontwikkelaars uit de Verenigde Staten. En dat is zeker een belangrijk onderdeel van een goede AI-strategie. Tegelijkertijd zien we dat veel MKB’s nog niet bekend zijn met de AI-capaciteiten van (lokale) hardware. Met de opkomst van wat wij bij HP “Next Gen AI-PC’s” noemen – uitgerust met zogeheten Neural Processing Units – is het in veel gevallen mogelijk om AI-modellen lokaal te draaien en data lokaal te verwerken – veiliger, controleerbaarder en met lagere latency. Zeker bij specifieke taken zoals spraakherkenning, vertaling of beeldanalyse kan dat een groot verschil maken.

Dit is waar het hebben van een duidelijke visie van wat je met AI wilt bereiken cruciaal is. Want zodra je weet wat je hoopt te bereiken, kun je vaststellen welke technologie je nodig hebt om deze visie te ondersteunen en de meest kosteneffectieve route vinden om je doelen te bereiken. Cloud blijft relevant, zeker bij grootschalige modellen of integratie met andere systemen, maar is niet altijd kostenefficiënt voor de eerste stappen. Samen met onze kanaalpartners helpen we klanten deze nieuwe balans tussen lokaal en cloud te vinden.

1. De juiste mensen

Een van de interessante aspecten van nieuwe AI-tools is dat je geen datawetenschapper of softwareontwikkelaar hoeft te zijn om ze te gebruiken. De mindset en bereidheid die nodig is om te experimenteren en te leren is belangrijker. AI vereist dus niet per se nieuwe mensen – wel een andere mindset. Voor veel MKB’s is het slimmer om het bestaande team bij te scholen dan nieuwe mensen aan te trekken. Want: domeinkennis is vaak belangrijker dan AI-kennis. Wie begrijpt wat het werk inhoudt, herkent eerder waar AI echt iets kan toevoegen. Als je werknemers uitrust met AI-tools en de kennis om ze te gebruiken, zullen ze talloze manieren vinden om hun eigen werk te stroomlijnen en efficiëntiewinsten te vinden. Volgens HP’s 2024 Work Relationship Index zegt 73% van de kenniswerkers dat AI hun werk vergemakkelijkt. En 69% gebruikt het al om productiever te zijn.

Het adagium “niemand zal worden vervangen door AI – maar wel door iemand die AI gebruikt” is wellicht scherp gesteld, maar raakt wel een kernpunt: vaardigheid met AI wordt een concurrentievoordeel op individueel niveau. Daarom is het cruciaal om een bedrijfscultuur op te bouwen waar experimenteren, verkennen en constant leren een prioriteit is. Daarom is een leercultuur en goede (bij)scholing cruciaal: medewerkers die durven experimenteren, leren, en AI zien als een verlengstuk van hun expertise, zijn goud waard.

1. De juiste data

In 2006 zei de Britse wiskundige Clive Humby: "data is het nieuwe olie." Maar ruwe olie is pas waardevol als ze wordt geraffineerd – hetzelfde geldt voor data. Deze opvatting is vandaag relevanter dan ooit. Grote ondernemingen, met uitgebreide IT-afdelingen, worstelen vaak met legacy-systemen en datasilo’s. Om de waarde van je data te maximaliseren, moet je eerst weten welke data je hebt en van welke kwaliteit. MKB’s hebben hier vaak een voordeel: minder complexiteit en meer overzicht.

Een heldere datastrategie hoeft niet ingewikkeld te zijn: begin met een inventarisatie. Wat heb je? Waar zit het? In welke vorm? Wat is de kwaliteit? Een simpele datakaart brengt vaak al verrassende inzichten. Data hoeft niet per se 'big' te zijn om waardevol te zijn – relevantie en betrouwbaarheid zijn in de meeste gevallen belangrijker dan volume.

Ben je klaar om je AI-voordeel te benutten?

AI verandert de spelregels. Waar grote organisaties vaak worstelen met traagheid en versnippering, kunnen MKB’s wendbaar en doelgericht opereren. Kleinere budgetten en compactere teams blijken in deze context eerder een voordeel dan een nadeel – mits er visie, focus en leergierigheid is. De vraag is niet óf AI een rol moet spelen in je bedrijf. De vraag is: waar begin je – en hoe zorg je dat het bijdraagt aan wat jouw organisatie uniek maakt? Zoals HP-medeoprichter Dave Packard ooit zei: "Het grootste concurrentievoordeel is het juiste doen op het slechtste moment." Het realiseren van de voordelen van AI vereist de bereidheid om gedurfd te handelen en snel aan te passen. AI verkennen begint vandaag. Met de juiste keuzes leg je de basis voor een toekomst waarin technologie jouw visie versterkt.

Door: Rajendra Sitompoel – Chief Technology Officer HP Benelux