Data & AI zijn geen dure hobby van de IT-afdeling. Voor organisaties is data soms een verzameling systemen, Excels en losse inzichten. Terwijl het ook de motor kan zijn die mensen, processen en systemen soepel laat samenwerken. Als directielid of ondernemer zet jij de koers: kies een concreet punt op de horizon (bijvoorbeeld 12 maanden) en begin vandaag maar start klein.
In deze blog leg ik uit wat ik bedoel met data en AI, welke bouwstenen een strategie nodig heeft en hoe je met praktische stappen snel onbenutte waarde realiseert, zonder grote consultancy-teams of onnodige complexiteit.
Wat bedoel ik met data en met AI?
-
- Data: historische en realtime informatie – (on)gestructureerde data uit CRM, ERP, logs, sensoren, spreadsheets, externe bronnen, e-mails, klachtformulieren of foto’s. Het gaat erom waar feiten vandaan komen en hoe betrouwbaar ze zijn.
-
- AI: automatisering, voorspelling en ingebouwde (business) kennis/logica die besluitvorming ondersteunt of taken overneemt. Van eenvoudige regels tot automatiseertools, machine learning-modellen of AI agents.
Belangrijk: AI is geen magische oplossing. Het versnelt en schaalt beslissingen maar alleen als je datafundament en processen ook op orde zijn.
De zes bouwstenen van jouw data- & AI-strategie
Hierin verwerk ik wat jij en ik belangrijk vinden. Praktisch, verantwoordelijk en met aandacht voor mensen.
1. Visie & doelen: zet een punt op de horizon
Formuleer wat jouw organisatie nodig heeft en wat je wilt bereiken met data en AI (bijv. minder verspilling, betere klantbediening, meer omzet, hogere efficiëntie). Wees niet gefixeerd op een enkele KPI. Excellentie is contextafhankelijk dus als je op 5 factoren 10% verbetering realiseert dan kan dat beter zijn dan enkel je omzet-KPI met 25% te laten stijgen. Stel een realistisch horizonpunt (bijv. 12 maanden). Als dat punt eerder gehaald wordt is dat winst; het punt moet elk jaar bijgesteld worden want een visie verandert constant door veranderingen in de markt, technologie en de mens.
2. Datafundament: bronnen, kwaliteit en service
Breng alle databronnen in kaart: backoffice, CRM, ERP, logs, sensoren, externe feeds. Check datakwaliteit: duplicaten, ontbrekende records en foutieve datacategorieen (strings vs arrays 🥴). Allemaal heel belangrijk om op te lossen maar geen reden om niet te starten met je visie. Start parallel een project op met een focus op data opschoning & verbetering. Heb je een datawarehouse of datalake? Hoe wordt die geserviced en met welk doel? Maak één ‘source of truth’ en zorg dat toegang en eigenaarschap duidelijk zijn. Houd in gedachte dat het niet te complex wordt.
3. Processen & besluitvorming: eigenaarschap is cruciaal
Wie bepaalt processen en wie neemt operationele beslissingen? Trage, logge besluitvorming in het MT is vaak de echte killer. De dooddoener die door druppelt naar de werkvloer. Breng frictie in kaart: waar ontstaat verspilling (wachten, fouten, overproductie)? Vaak zitten de grootste verbeteringen in het vereenvoudigen van wie beslist en hoe, niet per se in technologie.
4. Mensen & verandering: draagvlak en coaching
Welk talent is er al (data-engineers, analisten, product owners)? Wie wil leren? Soms zijn de mensen die de meeste weerstand bieden óók de schatkamers van kennis; betrek ze vroeg, coach ze en ondersteun ze met digitalisering, om hun werk makkelijker te maken, zodat ze begrijpen dat AI hen ondersteunt in plaats van vervangt. Kleine successen op de werkvloer werken beter dan grootschalige, abstracte projecten die door zuid-as consultants met goedgevulde adviesrapporten worden geleverd.
5. Technologie & integraties: pragmatisch kiezen
Kijk naar integratie-opties (API’s, datadumps, actieve verbindingen). Begin met oplossingen die makkelijk zijn te koppelen aan bestaande systemen. MLOps en monitoring zijn belangrijk zodra modellen in productie draaien, maar die bouw je stap voor stap.
6. Governance & risico: eenvoudig en proportioneel
AVG en sectorregels zijn verplicht, maar maak governance overzichtelijk: prioriteer welke data je gebruikt en hoe je informatie deelt. Wijs per datadomein een data-eigenaar aan en zorg dat dit geen vervelend extra ‘moe-tje’ wordt maar maak het onderdeel van de rol of regel extra capaciteit om hier aandacht aan te besteden.
Quick wins: waar je direct mee kunt starten
-
- Handmatige beslissingen die geautomatiseerd kunnen: matchen van facturen, routing van leads, logistieke optimalisaties, inzet van AI low-code of no-code applicaties, automatische (Power BI) rapportages en doorzetten van klachten of systeemmeldingen.
- Betrouwbaarheidsscan van je belangrijkste datasets: onderzoek welke datasets of API’s jouw organisatie het meeste gebruikt, of het meeste baat bij heeft. Prioriteer daarin en optimaliseer je belangrijkste datasets en rapportages. Ontsluit deze informatie in bijvoorbeeld een datalake of datawarehouse.
- Pilot één zichtbare AI-toepassing op de werkvloer: iets dat medewerkers direct helpt (bijv. een commerciele licentie op OpenAI / ChatGPT / Claude / Mistral.ai / n8n voor het vergroten van AI-prompting en automatisering). Kleine successen vergroten draagvlak.
- Scenario-analyse: wat gebeurt er bij een 20% omzetstijging of een leveringsstoring? Simuleer en documenteer beslisruimte en ondersteun jouw cruciale bedrijfsprocessen.
Hoe Spects jou helpt om van data je bedrijfsmotor te maken:
-
- Kennismaking & koffie: We starten graag met een goed gesprek. Er is genoeg te doen in de wereld van Data & AI, maar niet ieder traject is hetzelfde. Daarom kijken we eerst: passen wij bij jullie organisatie? Zo ja: top, we gaan verder! Zo nee: dan zijn we liever eerlijk en gaan we niet verder want zonder match geen succesvolle samenwerking op de lange termijn.
- Kickoff & visie: De directie wijst een eindverantwoordelijke aan. Samen vertalen we jullie bedrijfsdoelen naar een duidelijke visie met een stip op de horizon (meestal 12 maanden vooruit). Zo krijgt data een plek in de strategie in plaats van een los project.
- Data- & AI plan (1–4 weken): We brengen de beschikbare databronnen in kaart, maken een concreet plan van aanpak en geven een kosteninschatting. Dit wordt jullie routekaart voor de eerste stappen richting datagedreven werken.
- Pilot (2–3 maanden): We starten klein en tastbaar. Denk aan:
– een datawarehouse opzetten,
– een self-service Power BI omgeving ontwikkelen,
– of starten met een interim data engineer die processen automatiseert.
Het doel: direct resultaat laten zien én draagvlak creëren in de organisatie. - Validatie & opschaling: Bevalt de samenwerking en zien we de eerste successen? Dan is het tijd voor de volgende stap. We kunnen opschalen met een groter team en projecten zoals:
– een machine learning traject
– Databricks implementatie
– of het samenstellen van een projectteam met een Data Analist, Product Owner en Data Engineer.
Zo bouwen we stap voor stap aan een volwassen datastrategie. Wij bouwen namelijk graag met jouw organisatie mee. Wij zijn expert in het data-domein en zorgen ervoor dat je flexibel en snel een DataPartner hebt om mee te bouwen aan jouw ambities.
-
- Doorlopend bijstellen: De wereld verandert snel. Daarom is het slim om elke 1–2 jaar de visie en strategie opnieuw tegen het licht te houden. Belangrijkste uitgangspunt: laat data, digitalisering en AI een business enabler zijn, geen technische speeltuin.
Belangrijk: maak pilots lichtgewicht. Veel organisaties mislukken hierin omdat ze het te groot maken. Echte verandering komt door anders te werken, niet door het enkel laten maken van een adviesrapport.
Checklist: waar kun je vandaag mee starten?
❏ Is er één duidelijk onderwerp waar data & AI waarde mag leveren?
❏ Is er een toegewezen verantwoordelijke in de directie?
❏ Zijn de belangrijkste databronnen in kaart gebracht?
❏ Is er ruimte voor een kleine, zichtbare pilot op de werkvloer?
❏ Is er commitment om 12 maanden op het horizonpunt te sturen?
Wil je hulp bij de eerste stap?
Ik help organisaties met circa 20+ medewerkers als Data Strateeg en Data Lead met praktische en resultaatgerichte oplossingen: van data-visies, data insights, ML pilots, invulling van je data-team tot opschaling en change-coaching. Wil je dat ik een korte scan maak van jouw huidige data-landschap en twee concrete pilots voorstel?
