Procesoptimalisatie met AI: wat werkt écht, en wat niet?
AI wordt vaak gepresenteerd als een wondermiddel voor procesoptimalisatie: sneller, goedkoper en slimmer werken met minder mensen. Maar achter die belofte schuilt een complex samenspel van infrastructuur, afhankelijkheid, governance en menselijke factoren. Veel organisaties ontdekken pas ná implementatie dat de weg naar "efficiëntie" minder lineair is dan gehoopt.
Volgens Capgemini verwacht 40% van organisaties binnen 1–3 jaar positieve ROI te realiseren met AI-implementaties, maar slechts een minderheid behaalt die belofte daadwerkelijk in de praktijk (Capgemini, 2025) 1. Gartner voorspelt dat meer dan 40% van agentic AI-projecten tegen 2027 wordt stopgezet door gebrek aan alignment en governance (Reuters, 2025) 2. OECD signaleert dat juist onduidelijke ROI en onvoldoende datamaturiteit grote obstakels vormen bij brede adoptie (OECD, 2025) 3.
Key takeaway: procesoptimalisatie met AI is geen toolkeuze, het is een strategische architectuurbeslissing die diep ingrijpt op infrastructuur, strategie en werkcultuur.
Waarom veel AI-procesoptimalisatie faalt in de praktijk
Onderzoek van Capgemini, Gartner, OECD en McKinsey laat zien dat AI-initiatieven vaak stranden op dezelfde knelpunten. Slechts minder dan een derde van organisaties past effectief de benodigde opschalingspraktijken toe (McKinsey, 2025) 4.
Typische oorzaken:
- Vendor lock-in: afhankelijkheid van één platform of leverancier.
- Slechte procesdefinitie: AI wordt ingezet op inefficiënte processen.
- Vaardigheidsverlies: medewerkers raken afhankelijk en verliezen inzicht.
- Datakwaliteit en infrastructuurproblemen.
- Gebrek aan strategisch kader: technologie vóór proceslogica.
Volgens Index.dev noemt 37% van organisaties vendor lock-in en 47% schaalbaarheidsproblemen als de grootste obstakels bij low-/no-code AI-implementaties (Index.dev, 2025) 5.
Key takeaway: falen ontstaat niet door gebrek aan AI-capaciteit, maar door onvoldoende strategisch procesontwerp en governance.
Vendor lock-in: efficiëntie nu, afhankelijkheid later?
Eén van de grootste blinde vlekken bij AI-implementaties is vendor lock-in. Veel AI-oplossingen draaien op gesloten ecosystemen, denk aan API's van grote taalmodellen, closed-source workflow builders of cloudplatforms. Dit versnelt adoptie op korte termijn, maar beperkt wendbaarheid op de lange termijn.
Risico's van vendor lock-in:
- Moeilijk migreren naar alternatieven.
- Onvoorspelbare kostenstijgingen (API/compute).
- Afname van innovatiecapaciteit.
- Beperkte controle over data en integraties.
Intel/IDC benadrukt dat open standaarden en interoperabiliteit lock-in structureel kunnen verminderen (Intel/IDC, 2025) 6.
Key takeaway: vendor lock-in is geen technisch detail, maar een strategisch risico dat de waarde van AI-optimalisatie fundamenteel kan beperken.
De menselijke kant: skill erosion en innovatiekracht
Gartner waarschuwt dat organisaties die de risico's van skill erosion en AI-lock-in negeren, minder wendbaar worden en moeilijker kunnen herstructureren bij technologische verschuivingen (Gartner, 2025) 7.
Effecten van skill erosion:
- Minder diep begrip van processen onder medewerkers.
- Grotere afhankelijkheid van externe tools.
- Minder vermogen om uitzonderingen zelfstandig op te lossen.
- Lagere innovatiekracht.
Thoughtful.ai en andere studies signaleren dat dit effect vooral zichtbaar is bij repetitieve processen, precies waar AI vaak als eerste wordt ingezet.
Employee involvement als tegengif tegen skill erosion
Onderzoek toont aan dat het actief betrekken van medewerkers deze effecten drastisch kan beperken:
- Haipeter (2024) 8: participatie versterkt acceptatie én behoud van proceskennis.
- Zhang et al. (2025) 9: self-efficacy en participatie verhogen innovatiegedrag.
Lees ook: Wat medewerkers écht denken over AI
Key takeaway: procesoptimalisatie met AI moet werkplezier, autonomie en vaardigheden versterken, en dat bereik je door medewerkers actief te betrekken bij ontwerp en implementatie.
Strategie en proceslogica vóór technologie
Capgemini (2025) 1 benadrukt dat succesvolle procesoptimalisatie begint vóór de toolkeuze. Veel organisaties doen het omgekeerde: ze starten met een tool of model, en passen hun proces erop aan. Dat leidt tot lock-in en inefficiëntie.
OECD (2025) 3 signaleert dat onduidelijke ROI en gebrekkige datamaturiteit de belangrijkste belemmeringen vormen voor opschaling.
Stappen:
- Procesinventarisatie, begrijpen wat er nu écht gebeurt.
- Waardeanalyse, bepalen welke processen baat hebben bij AI.
- Governance & exit-planning.
- Pas dan toolingselectie.
Key takeaway: procesoptimalisatie is geen techproject, maar een strategisch veranderproces.
Data en infrastructuur: AI werkt niet zonder procesintelligentie
Zoals Wil van der Aalst stelt: "No AI without PI", zonder procesintelligentie is AI niet effectief (Van der Aalst et al., 2025) 10.
Typische struikelblokken:
- Gefragmenteerde data.
- Geen end-to-end inzicht.
- Legacy-systemen zonder API's.
- Gebrekkige metadata en governance.
Rathenau Instituut bevestigt dat generatieve AI digitale risico's versterkt wanneer de onderliggende infrastructuur zwak is (Rathenau, 2024) 11.
Open standaarden en interoperabiliteit als strategie
Intel/IDC (2025) 6 en BuzzClan tonen aan dat organisaties die kiezen voor open ecosystemen:
- sneller kunnen overstappen,
- meer controle behouden,
- innovatiekracht vergroten.
Key takeaway: interoperabiliteit kost minder dan afhankelijkheid.
Mini-framework: "Strategisch AI Proceskompas"
| Fase | Vraag | Kernactie | Risico bij overslaan |
|---|---|---|---|
| 1. Procesintelligentie | Wat doen we nu écht? | Mapping, mining, analyse | Slechte probleemdefinitie |
| 2. Waarde | Wat levert AI hier op? | Impact & ROI inschatting | Over-automatisering |
| 3. Architectuur | Hoe voorkomen we lock-in? | Open standaarden, modulariteit | Strategische afhankelijkheid |
| 4. Human factor | Hoe behouden we skills & autonomie? | Co-creatie, training, participatie | Skill erosion |
| 5. Governance | Wie beslist, wie bezit? | Governance framework | Wendbaarheid verdwijnt |
Conclusie: AI is geen shortcut naar efficiëntie
AI kan processen versnellen, verbeteren en schaalbaar maken, maar alleen als de fundering klopt.
- Vendor lock-in beperkt innovatiecapaciteit.
- Skill erosion maakt organisaties kwetsbaar.
- Slechte infrastructuur saboteert prestaties.
- Open ecosystemen en strategisch procesontwerp geven juist wendbaarheid.
- Participatie van medewerkers versterkt autonomie en innovatiekracht.
AI kan alleen slim zijn als je processen dat ook zijn.
Wil je sparren over hoe AI processen kan vereenvoudigen en mensen kan ontlasten in jouw organisatie?
Lees gerust verder op onze andere blogs, stel je vragen aan onze chatbot of plan een verkennend gesprek in via ons contactformulier. We denken graag met je mee over praktische mogelijkheden die passen bij jouw specifieke context, van eerste stappen tot strategische implementatie.
Referenties
- Capgemini, 2025. Over 40% of agentic AI projects will be scrapped by 2027, Gartner says. https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2025/07/30062025-Digital-AI-in-Business-Operation-CRI_V6.pdf
- Reuters, 2025. Over 40% of agentic AI projects will be scrapped by 2027, Gartner says. https://www.reuters.com/business/over-40-agentic-ai-projects-will-be-scrapped-by-2027-gartner-says-2025-06-25/
- OECD, 2025. The Adoption of Artificial Intelligence in Firms. https://www.oecd.org/en/publications/the-adoption-of-artificial-intelligence-in-firms_f9ef33c3-en.html
- McKinsey, 2025. The state of AI: How organizations are rewiring to capture value. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
- Index.dev, 2025. 50+ No-Code and Low-Code Statistics for 2025. https://www.index.dev/blog/no-code-low-code-statistics
- Intel/IDC, 2025. EDGE AI: Paving the Way for Intelligent, Resilient Deployments with a Systems Mindset. https://cdrdv2-public.intel.com/867305/IDC%20Edge%20AI%20white%20paper.pdf
- Gartner, 2025. AI's Double-Edged Sword: Skill Erosion and the Trap of AI Lock-In. https://www.gartner.com/en/articles/ai-lock-in
- Haipeter et al., 2024. Human-centered AI through employee participation. https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2024.1272102/full
- Zhang et al., 2025. The Impact of AI Usage on Innovation Behavior at Work: The Moderating Role of Openness and Job Complexity. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12024388/
- Van der Aalst et al., 2025. No AI Without PI! Object-Centric Process Mining as the Enabler for Generative, Predictive, and Prescriptive Artificial Intelligence. https://arxiv.org/abs/2508.00116
- Rathenau Instituut, 2024. Generative AI. https://www.rathenau.nl/en/digitalisation/generative-ai