Voordat we daarop ingaan, wensen we jullie namens Scrumble de beste wensen voor 2026. We zijn het jaar gestart met veel energie om organisaties verder te ondersteunen in hun transitie naar de ‘agentic enterprise’.

In deze blog zoomen we in op de organisatiekant van AI. Want één ding is inmiddels wel duidelijk geworden: AI is geen magische toverstaf. Als we onze manier van werken er niet op aanpassen, zetten we de technologie niet in haar kracht en blijft impact uit.

In 2023 lanceerde IKEA ‘Billie’ om klantvragen via e-mail en chat automatisch te beantwoorden. Binnen 24 maanden verwerkten ze 47% van de tickets met AI, terwijl de klanttevredenheid op een ‘all time high’ bleef.

Waarom lukt het wel bij IKEA, terwijl het bij 95% van de organisaties flopt?

Omdat het niet gaat om toegang tot technologie, maar om hoe je processen herontwerpt en mensen traint. Succesvolle bedrijven zetten niet in op een ‘hit or miss’. Ze:

• trainen hun mensen om met AI te werken,
• creëren ruimte om te experimenteren,
• en meten continu wat het oplevert.

Wij zien in de praktijk wat Howard Yu, hoogleraar strategie en innovatie, beschrijft in de ‘Winning with AI’ paper van de Zwitserse business school IMD: succes met AI is geen IT-vraagstuk, maar een organisatievraagstuk.

1. Leer werken met AI (niet alleen erover praten)

Veel MT’s huren een expert in die ze uitlegt wat AI is. De theorie wordt dan duidelijk, maar de voeten eindigen niet in de klei. In de rest van de organisatie krijgt slechts een enkeling een licentie om met Copilot te testen. ‘Learning by doing’ ontbreekt en er is weinig opvolging, enkel mooie ideeën. Ja, die zijn er vaak meer dan genoeg. 

De AI-reis begint bij het betrekken van de organisatie. Het narratief naar medewerkers is dat ze de tools krijgen om hun werk beter te doen. En dat zelfs met AI, menselijke expertise essentieel zal blijven.

Er moet vervolgens gewerkt worden aan AI-geletterdheid. Als mensen de basis begrijpen, kun je laagdrempelig starten om taakjes te automatiseren door middel van prompts, agents en workflows. Tip: laat hen beginnen met nummers 1 en 2 van deze ‘81 courses’ lijst.

2. Een goed idee moet de ‘sandbox in

Bureaucratie is de killer van innovatie. Om ideeën in de praktijk te toetsen, moeten we een werkgroep losmaken van regeltjes die ze vertragen. Het team moet kunnen testen met realistische data en processen, en moet zich geen zorgen maken over applicaties die omvallen of over wetgeving zoals de AVG. Dat heet een ‘sandbox’ omgeving. 

Dit is een mooi voorbeeld. Vanuit de Topsector Logistiek doen wij mee met een reeks AI workshops. Een van de projecten daar is van Mepal. Zij konden door het opzetten van een sandbox (hun ‘AI-lab’) snel een tool testen voor het dynamisch toewijzen van picklocaties, en een algoritme voor het slim bundelen van pickopdrachten.

3. Meet structureel wat het oplevert

Veel AI-projecten stranden in pilots zonder follow-up. Dat komt vaak doordat de onderliggende business case en het uiteindelijke resultaat niet duidelijk zijn. Teams meten zelden of AI iets verbetert aan belangrijke KPI’s zoals doorlooptijd, foutmarge of klanttevredenheid.

Wat werkt beter:

• Start met een 0-meting op kritische output (zoals verwerkingstijd per order)
• Leg van tevoren vast wat succes betekent (wij gebruiken dit KPI framework)
• Meet de KPI’s door en evalueer ze maandelijks

Hiermee voorkom je ad-hoc pilots die niets opleveren, maar bouw je aan een structuur waarmee je op lange termijn ofwel kennis opdoet, ofwel ROI behaalt.

Conclusie

Een transitie naar de ‘agentic enterprise’ vergt structureel tijd, aandacht en passie. Quick wins zijn er, maar zelden is het zo makkelijk als een abonnementje aanschaffen op het internet. Neem daarom de tijd. Rome is ook niet in een dag gebouwd.