Succesvolle AI begint zelden bij nieuwe software

AI staat bij veel organisaties hoog op de agenda. Niet als experiment, maar als serieuze manier om productiviteit te verhogen, kwaliteit te verbeteren en teams te ontlasten. Toch zien we in de praktijk dat veel AI-initiatieven vastlopen. Niet door gebrek aan technologie, maar door de keuzes die aan het begin worden gemaakt.

De meest voorkomende reflex? Op zoek gaan naar een nieuwe AI-tool.

Dat voelt logisch. AI is nieuw, dus je zoekt iets nieuws. Maar juist die aanname zorgt ervoor dat organisaties kansen laten liggen die al binnen handbereik zijn.

De echte vraag die te weinig wordt gesteld

In plaats van “welke AI-tool moeten we kopen?” zou de eerste vraag moeten zijn:

Welke AI-mogelijkheden hebben we al in huis, en hoe benutten we die optimaal?

Vrijwel elke middelgrote of grote organisatie werkt vandaag met platforms waarin AI al standaard beschikbaar is. Alleen worden die mogelijkheden vaak versnipperd gebruikt, of helemaal niet. Niet omdat ze niet krachtig zijn, maar omdat er geen duidelijke strategie achter zit.

Onze gefaseerde aanpak voor AI-implementatie

Bij Corefocus.ai hanteren we bewust een vaste volgorde. Niet omdat dat voorzichtig is, maar omdat het aantoonbaar sneller en effectiever werkt.

1. Begin bij bestaande tooling

De eerste stap is altijd het bestaande landschap analyseren.
Welke tools worden al gebruikt? Waar zit data? Welke processen zijn repetitief, foutgevoelig of tijdrovend?

Juist in deze fase blijkt vaak dat AI al beschikbaar is, maar nog niet wordt benut. Denk aan automatische classificatie, samenvatten, besluitondersteuning of workflow-automatisering.

2. Vul aan met bewezen markttools waar nodig

Als bestaande tooling de use case niet volledig dekt, kijken we pas naar wat er in de markt beschikbaar is. Niet experimenteel, maar bewezen oplossingen die goed integreren met het huidige landschap.

Belangrijk hierbij is dat nieuwe tooling ondersteunend blijft aan bestaande processen, en niet leidt tot extra complexiteit voor teams.

3. Pas als laatste: custom bouwen

Zelf iets bouwen is soms de juiste keuze. Maar alleen als:
• de use case strategisch belangrijk is,
• bestaande tools het niet (nu of binnenkort) kunnen,
• en er geen volwassen marktoptie beschikbaar is.

Custom bouwen is daarmee een bewuste beslissing, geen startpunt.

Low-code platformen: onderschatte AI-versnellers

In veel organisaties ligt de grootste AI-winst al klaar binnen low-code platformen. Deze tools combineren snelheid, integratie en governance, en zijn daardoor ideaal om AI praktisch in te zetten.

Wij hebben ervaring met het ontwerpen en implementeren van AI-oplossingen binnen onder andere:
• Microsoft Copilot Studio en Power Platform: Voor het bouwen van AI-agents, copilots en geautomatiseerde workflows bovenop de Microsoft-stack.
• Google Gemini: Voor AI-toepassingen direct geïntegreerd in Workspace en data-omgevingen.
• UiPath: Voor intelligente automatisering van repetitieve en procesgedreven werkzaamheden.
• Salesforce Einstein: Voor AI-gedreven inzichten en acties binnen CRM-processen.

Omdat deze platformen al onderdeel zijn van het dagelijkse werk, ontstaat er minder weerstand en meer adoptie. Teams hoeven niet “iets nieuws te leren”, maar werken slimmer met wat ze al kennen.

Waarom deze aanpak sneller waarde oplevert

Organisaties die AI bouwen binnen hun bestaande landschap zien vaak:
• snellere implementatie
• hogere adoptie door teams
• minder change-management
• beter grip op data en governance
• meetbare impact binnen weken in plaats van maanden

AI wordt daarmee geen los project, maar een natuurlijke uitbreiding van hoe mensen al werken.

AI als strategische keuze, niet als losse tool

De kern is simpel: succesvolle AI draait niet om technologie, maar om beslissingen. Wie start bij het bestaande landschap, bouwt voort op vertrouwen, kennis en infrastructuur die er al is.

Dat is zelden spectaculair. Maar wel effectief.

De vraag is dus niet of je AI moet inzetten, maar waar je vandaag al kunt beginnen.