6 veelgemaakte fouten bij AI implementatie in MKB bedrijven (en hoe je ze voorkomt)

Waarom AI projecten bij MKB bedrijven vaak stranden

Steeds meer organisaties ontdekken de mogelijkheden van AI oplossingen voor MKB, zoals procesautomatisering in klantenservice, planning, personeelsadministratie en communicatie. AI wordt vaak verkocht als wondermiddel: goedkoop, slim en binnen een paar dagen inzetbaar. In de praktijk blijkt dat beeld zelden te kloppen, zeker niet voor MKB bedrijven met bestaande processen en beperkte tijd bij medewerkers.

Veel AI trajecten stranden voordat ze echt resultaat opleveren. De oorzaak ligt zelden bij de technologie zelf, maar bij de manier waarop deze wordt geïmplementeerd. Zonder goed doel, plan, draagvlak bij medewerkers en integratie in bestaande processen levert AI eerder frustratie dan verlichting op. Een doordachte AI strategie is cruciaal voor succesvolle AI adoptie.

1. Denken dat AI een kant-en-klare oplossing is

AI die niet goed aansluit op hoe er binnen een bedrijf gewerkt wordt, wordt simpelweg niet gebruikt. Toch beginnen veel organisaties bij de oplossing, vaak aangewakkerd door veelbelovende advertenties van standaard no-code of low-code tools.

Op papier zien die no-code of low-code tools er fantastisch uit. In de praktijk blijken ze lastiger in te passen dan gedacht. Denk aan een standaard AI tool voor de verwerking van inkoopfacturen. De tool herkent de factuur prima en zet de data netjes in een spreadsheet. Dit is 'plug & play' en lijkt snel. Maar:

• De tool plaatst de factuur in een apart, nieuw systeem, terwijl je gewend bent om met Exact of AFAS te werken.
• Hij kent jullie specifieke kostenplaatsen of projectcodes niet, waardoor een medewerker alles handmatig moet corrigeren.
• Hij kan geen uitzonderingen afhandelen (bijvoorbeeld als een project over twee budgetten verdeeld moet worden).

Gevolg: De medewerker moet eerst de factuur in de nieuwe tool corrigeren, vervolgens de data kopiëren naar het bekende ERP-pakket, en zo levert de 'snelle oplossing' uiteindelijk méér handwerk en frustratie op dan de oude methode.

2. Geen goed plan van aanpak

Veel AI trajecten lopen spaak omdat er geen duidelijke doelstelling of procesanalyse is. Er wordt gestart met een tool, maar niet met een heldere vraag. Daardoor worden oplossingen geïmplementeerd die niet aansluiten bij de bestaande problemen.

Een goed plan vormt de basis van een sterke AI strategie. Dat begint met het in kaart brengen van processen die tijd kosten en/of frustratie opleveren. Juist daar kan AI het verschil maken. En die plekken ontdek je niet in een vergaderkamer: daarvoor moet je met medewerkers praten. Zij weten precies welke taken repetitief, inefficiënt of gewoon irritant zijn. Een sterk plan van aanpak:

• Begint met wat beter kan, niet met welke tool je gebruikt.
• Richt zich op processen die tijd roven en frustratie veroorzaken.
• Wordt samen met medewerkers opgesteld, niet voor hen.

3. Medewerkers niet meenemen in het proces

Veel bedrijven betrekken medewerkers pas laat of helemaal niet bij AI projecten. Dat gebeurt vaak omdat beslissingen al zijn genomen op basis van een aantrekkelijke demo of advertentie. Maar een AI oplossing die medewerkers niet willen gebruiken is waardeloos, hoe goed hij technisch ook is. Wanneer medewerkers geen eigenaarschap voelen, is het moeilijk om ze mee te krijgen. De tool wordt dan halfslachtig gebruikt of verdwijnt snel naar de achtergrond.

Door medewerkers actief te betrekken bij de keuze van processen krijg je niet alleen betere input, maar ook enthousiasme. Bovendien worden knelpunten duidelijk die je niet in spreadsheets terugziet.

Volgens onderzoek verhoogt medewerkerbetrokkenheid de adoptie van nieuwe technologieën aanzienlijk (Mikalsen et al., 2018) ¹.

4. AI oplossingen die te veel eisen stellen aan medewerkers

Zelfs als medewerkers betrokken zijn bij de keuze, kan een AI traject alsnog mislukken als de oplossing te veel gedragsverandering vraagt.

Uit de Nationale Enquête Arbeidsomstandigheden van het CBS blijkt dat tussen 2014 en 2019 zo'n 39 % van alle werknemers vaak of altijd meer werkdruk voelde dan zij aankonden (CBS, 2023) ². In 2023 ervoeren ca. 20% van alle werknemers burn-out klachten (RIVM, 2023) ³. In die situatie voelt het leren van een nieuwe tool al snel als een zware extra belasting, zelfs als het op termijn tijd zou besparen.

Veel standaard no-code oplossingen werken goed voor eenvoudige processen, maar vereisen dat medewerkers anders gaan werken om echt waarde te leveren. Daardoor sneuvelen ze vaak bij opschaling met AI.

5. AI die niet leert van medewerkers

Veel AI toepassingen hebben menselijke correctie nodig. Zoals bijvoorbeeld de een AI tool die een concept email klaarzet. Denk ook aan chatbots, email assistenten of analysetools. Het verschil tussen een matige en een sterke implementatie zit in hoe er met die correcties wordt omgegaan.

• Een AI die niet leert blijft afhankelijk van controle en leidt tot frustratie.
• Een AI die wel zelf leert van, onder andere, menselijk input wordt steeds slimmer, zelfstandiger en waardevoller.

De kracht van lerende AI

• Lagere werkdruk op de lange termijn.
• Unieke bedrijfswaarde, omdat de AI kennis opbouwt die alleen bij jullie aanwezig is.
• Hogere kwaliteit en betrouwbaarheid naarmate het systeem meer leert.

Een chatbot die leert van medewerkers kan op termijn klantvragen steeds beter zelfstandig afhandelen. Niet alleen bespaart dit tijd, maar de chatbot ontwikkelt ook kennis die uniek is voor jouw organisatie, iets wat standaard no-code bots niet doen.

6. Compliance en privacy niet vanaf de start integreren

Privacy is een kritische succesfactor bij AI implementatie. Veel no-code/low-code AI tools verwerken data buiten de EU, en als je daar geen maatregelen voor treft, overtreed je waarschijnlijk de AVG. Daarmee lopen bedrijven niet alleen het risico op AVG overtredingen, maar ook op vertraging, juridische complicaties en verlies van klantvertrouwen.

Veel organisaties ontdekken dit pas nádat ze tijd en geld hebben geïnvesteerd in een oplossing die uiteindelijk niet gebruikt mag worden.

Een goed AI traject begint daarom altijd met een duidelijke privacystrategie:

• Waar wordt data verwerkt en opgeslagen?
• Welke persoonsgegevens gaan het systeem in?
• Wie heeft er toegang tot die data?
• En voldoet de oplossing aan de AVG/GDPR?

Door deze vragen vanaf de start mee te nemen in je AI strategie, voorkom je dure aanpassingen of stillegging later in het traject. Bovendien versterk je hiermee het vertrouwen van medewerkers én klanten in de nieuwe technologie.

Slot: Slim implementeren is belangrijker dan snelle technologie

Standaard no-code oplossingen zijn vaak snel, goedkoop en makkelijk te verkopen. Maar wat in een demo goed lijkt te werken, blijkt in de praktijk vaak lastig op te schalen of echt in te passen in jouw processen. Maatwerk op de juiste plekken levert veel meer op en zorgt ervoor dat medewerkers de oplossing écht gebruiken.

Wie slim implementeert:

• Start met een goed plan gebaseerd op de praktijk.
• Betrekt medewerkers actief.
• Zorgt dat oplossingen weinig gedragsverandering vereisen.
• Bouwt systemen die leren en meegroeiend waarde creëren.