Zoek
Sluit dit zoekvak.

Voor bedrijven die op Microsoft365 draaien

Hoe te starten met AI?

Ontdek de echte potentie van AI, voorbij de tools zoals ChatGPT, Gemini, Midjourney, Adobe Firefly

Kunstmatige intelligentie (AI) is niet langer sciencefiction, maar realiteit. Steeds meer bedrijven integreren AI in hun systemen en processen voor meer efficiëntie en innovatie. Maar hoe begin je met AI als je bedrijf die in de basis draait op het eco systeem Microsoft?

In dit artikel nemen we je stap voor stap mee in het AI-traject specifiek voor Microsoft 365 gebruikers. We leggen uit welke AI-tools je kunt inzetten, wat de verschillende soorten AI inhouden, hoe je je data veilig houdt en geven een concreet stappenplan om AI in je bedrijf te implementeren.

Of je nu een groot bedrijf bent of een kleine onderneming, met deze gids helpen we je op weg met AI binnen het Microsoft 365 ecosysteem. We beginnen met de basiskennis en tools en werken toe naar geavanceerde toepassingen. Zo haal je het maximale uit de AI-mogelijkheden van Microsoft.

Lees snel verder voor alles wat je moet weten om aan de slag te gaan met AI voor Microsoft 365!

Wil je starten met de AI revolutie? 
Ga dan naar onze dienst Tech Partner


Of

Je kan ook beginnen met je kennis op te schalen. 
Boek gelijk de training voor Directie en Management. Wij komen dan bij jullie op locatie om alle kennis te verstrekken die jullie nodig hebben

1 AI tools

Voordat we gaan beginnen met de echte potentie van AI, wil ik het eerste hebben over AI tools. Je hebt vast al wel gehoord van ChatGPT of Midjourney. Er zijn op dit moment duizenden en elke dag komen er nieuwe tools bij. Tools zullen belangrijk zijn om functies te verbeteren en mag ook zeker niet ontbreken. Ik geef hier dan ook maar even kort de aandacht aan. De echte potentie komt na dit hoofdstuk aan bod. 

Taalmodellen Zoals ChatGPT, Copilot, Gemini en Claude. Deze begrijpen en genereren menselijke taal. Ze kunnen real-time suggesties geven voor teksten zoals e-mails en documenten. OpenAI (dus ChatGPT) en Claude hebben goede integraties in het Microsoft ecosysteem

Adobe Firefly Deze toolkit gebruikt AI om sneller en makkelijker marketingcontent te maken, zoals banners, flyers en social media posts. Firefly kan bijvoorbeeld automatisch afbeeldingen genereren of tekstsuggesties doen op basis van een paar trefwoorden. Ideaal voor marketingteams die visuele content op grote schaal moeten produceren.

Microsoft 365 Copilot Deze AI-assistent integreert rechtstreeks met Office apps zoals Excel. In plaats van zelf formules opstellen, kun je in simpele mensentaal uitleggen wat je wilt berekenen. Copilot doet dan de rest en genereert de juiste formules voor jou.

Text-to-image generators Deze vorm van AI kan op basis van tekstuele beschrijvingen afbeeldingen en kunstwerken genereren. Leuk voor het maken van visuele content voor sociale media en presentaties. Output is vaak te integreren met PowerPoint.

2 AI technieken

Vertaald in normale mensen taal

Het doel is om uiteindelijk je processen te gaan automatiseren met combinatie van meerdere AI technieken. Er zijn tal van AI-technieken die ingezet kunnen worden voor uiteenlopende toepassingen. Deze zijn belangrijk om door te nemen, want hier komen we later op terug. We lichten er hier een aantal belangrijke uit:

Taalmodellen

Taalmodellen zoals Claude en ChatGPT kunnen menselijke taal begrijpen, genereren en vertalen. Ze lezen en interpreten geschreven tekst en kunnen zelf unieke content creëren, zoals artikelen, e-mails en rapporten. Handig voor automatiseren van tekstgebaseerde workflows.

Machine learning:

In gewone mensentaal uitgelegd, machine learning stelt computers in staat om te leren van data en patronen te identificeren zonder expliciet geprogrammeerd te worden voor specifieke taken. Het is als een vorm van kunstmatige intelligentie waarbij systemen “leren” van ervaringen en verbeteren naarmate er meer data beschikbaar komt.

Machine learning-algoritmen kunnen worden onderverdeeld in verschillende categorieën, waaronder:

  • Supervised learning: Hierbij worden algoritmen getraind op gelabelde data, waarbij het doel is om een voorspellend model te creëren dat kan worden toegepast op nieuwe, niet-gelabelde data. Een voorbeeld hiervan is het trainen van een model om e-mails te classificeren als spam of niet-spam op basis van historische gegevens.

  • Unsupervised learning: Bij dit type leren gebruiken algoritmen ongelabelde data om patronen en structuren te ontdekken. Dit kan bijvoorbeeld worden toegepast in clustering, waarbij gelijkaardige items worden gegroepeerd op basis van hun eigenschappen zonder voorafgaande kennis van classificatie.

  • Reinforcement learning: Hier leert een algoritme door interactie met zijn omgeving, waarbij het positieve acties beloont en negatieve acties bestraft. Dit wordt vaak gebruikt in situaties waarin het systeem moet leren om een reeks acties uit te voeren om een bepaald doel te bereiken, zoals bij het trainen van een computerprogramma om een spel te spelen.

Machine learning wordt breed toegepast binnen Microsoft 365 om taken te automatiseren, inzichten te genereren uit gegevens en gepersonaliseerde ervaringen te bieden aan gebruikers. Van het voorspellen van klantgedrag tot het optimaliseren van bedrijfsprocessen, machine learning speelt een cruciale rol in het ontsluiten van de volledige potentie van AI binnen het Microsoft-ecosysteem.

Afbeeldingsgeneratie

Deze vorm van AI kan realistische afbeeldingen en designs maken op basis van tekstuele beschrijvingen. Bijvoorbeeld een foto van een interieur genereren aan de hand van enkele trefwoorden. Ideaal voor marketeers en designers.

Videogeneratie

Vergelijkbaar met afbeeldingsgeneratie, maar dan video. Beschrijf in woorden wat voor soort video je wilt zien en AI genereert deze vanaf nul. Inclusief animaties en audio. Handig voor bijvoorbeeld marketing video’s.

Computer Vision

Deze vorm van AI kan afbeeldingen, documenten en video interpreteren en objecten, personen, tekst en meer herkennen. Handig voor als je een foto databank heb met tienduizende foto’s je kan ze dan automatisch laten taggen met de inhoud en vervolgens op inhoud zoeken. Deze techniek zal ook worden gebruikt door winkels om het winkelend publiek te tracken, dat is dan weer een puntje waar we eens goed over na moeten gaa ndenken.

Document Intelligence

Deze technologie kan context en betekenis halen uit pdf’s, scans, afbeeldingen en complexere documenten door geavanceerde NLP en computer vision. Handig voor automatiseren van document-gebaseerde workflows.

AI Search

Met Azure Cognitive Search kan AI gebruikt worden om grote hoeveelheden data en content doorzoekbaar te maken, zowel intern voor medewerkers als extern gericht op klanten. AI genereert automatisch metadata en maakt content vindbaar. 

Normaliter echt een pain in the ass. Je moet een foto van een bonnetje vinden, in het systeem zijn er honderduizend bonnetjes, de benaming is door het ERP systeem gemaakt. Zoiets kan uren duren, maar nu gewoon zoeken in een zoekbalk wat in het bonnetje moet staan en binnen seconden heb je gevonden wat je moet hebben.

Speech

AI Speech biedt uitgebreide mogelijkheden voor spraaktechnologie. Van spraakherkenning en -verificatie tot real-time vertalingen en text-to-speech met natuurlijk klinkende stemmen. Geschikt voor o.a. spraakgestuurde apps. 

We hebben al een bedrijf gezien die dit gebruikt om te communiceren met klanten uit andere landen. Beide praten gewoon in hun eigen taal en het systeem vertaald met iets vertraging de gesproken tekst

Muziekcreatie

AI kan “originele” muziekcomposities maken in verschillende genres en stijlen. Van pianoballades tot dance tracks. Specificeer als gebruiker wat voor soort muziek je wilt en laat AI de rest doen. Dit kan gebruikt worden in reclame’s, irritant wachtmuziekje of waarvoor dan ook. Het is “rechten vrij”, alleen ben ik benieuwd of hier nog wetten voor komen. Het wordt immers ontwikkeld door bestaande muziek. 

3 Security en compliance

Wanneer je AI-technologie implementeert in je bedrijf, zelfs met Microsoft tools, moet je een aantal veiligheids- en compliance kwesties in acht nemen:

Data governance

Het is cruciaal om goed te sturen wie binnen en buiten de organisatie toegang heeft tot data die wordt gebruikt voor het trainen en operationeel gebruiken van AI modellen. Brede toegang vergroot het risico op misbruik of datalekken. Daarom moeten solide data governance principes worden toegepast om de vertrouwelijkheid en security van zowel trainingsdata als output van AI systemen te kunnen waarborgen.

Technische beveiliging 

Het is essentieel om je volledige AI infrastructuur goed te beveiligen tegen cyberaanvallen. Denk aan DDoS protectie, encryptie van data, sterke verificatiemechanismen zoals multi-factor authenticatie. Ook continu monitoren op verdachte activiteiten is nodig. Onbevoegde toegang tot je AI modellen of trainingsdata kan catastrofale gevolgen hebben voor je IP en bedrijfsgevoelige informatie.

Model monitoring 

AI modellen en algorithms moeten continu gemonitord worden tijdens opertioneel gebruik om te valideren dat ze zich nog steeds correct en verwacht blijven gedragen, gebaseerd op de oorspronkelijke trainingsdata. Model monitoring detecteert automatisch afwijkingen, biases of foutieve voorspellingen. Zo kan je AI modellen tijdig bijsturen, stopzetten of vervangen indien nodig.

Privacy risks 

Omdat AI modellen extreem veel leren over een organisatie en haar klanten op basis van real-world data, is het extra belangrijk om de privacy van alle betrokkenen consequent te beschermen. Door een combinatie van organisatorische maatregelen (beleid, processen, awareness) en privacy-versterkende technologieën zoals differentiële privacy en federated learning.

4 Voorbeeld van AI proces automatisering

Om het je tastbaar te maken heb ik hieronder een voorbeeld uitgewerkt van een proces die geautomatiseerd is met behulp van AI. Normaliter heeft dit nog veel aftakkingen tussen door, maar voor de beeldvorming heb ik dit op deze manier in 1 lijn vormgegeven.

Proces van Sales – Ontwikkeling – Beheer: 

Accountmanager maakt het nieuwe bedrijf aan -> Voert alleen de bedrijfsnaam en KVK nummer in -> Het systeem zoekt vult de informatie aan vanuit de KVK database, gepubliceerde jaarcijfers en zoekt op het web naar de website en eventuele extra informatie, zoals nieuwsberichten -> AI verwerkt al deze data in het CRM systeem -> AI geeft een lijst aan actuele punten die ze kunnen bespreken -> Account manager belt methet bedrijf -> Telefonie gaat via VoIP, zoals via Microsoft Teams -> Alles wat besproken wordt, wordt automatisch omgezet in tekst en gestructureerd onder de persoon die het zegt -> De transcriptie wordt in het CRM gevoegd -> Samenvatting word bij het gesprek log gemaakt -> besproken actiepunten worden gelijk in een overzicht gemaakt -> accountmanager kan de actiepunten gelijk met 1 druk op de knop uitzetten naar de benodigde afdelingen -> Account manager moet een offerte maken -> Zegt tegen het AI systeem om dit te doen op basis van alle gesprekken en afspraken die ze gemaakt hebben -> AI ontwikkeld de offerte -> Accountmanager controlleert de offerte -> Bij akkoord wordt deze in de digitale signing tool gevoegd en de offerte met begeleidende mail wordt verstuurd naar de klant -> Klant ondertekend digitaal de offerte -> De mail van ondertekening wordt automatisch herkend en verwerkt in het systeem -> AI zoekt naar alle informatie die is afgesproken en stelt een projectplan op -> De betreffende afdelingen en medewerkers krijgen een uitnodiging voor de meeting -> Het projectplan wordt automatisch toegevoegd in de project management tool -> Iedere meeting wordt gevolgd door AI en verwerkt alles van spraak naar tekst -> AI controleerd de voortgang van het project en heeft toegang tot de deliverables -> AI identificeerd struikelblokken en kan advies geven om van koers te veranderen -> Project medewerkers kunnen tijdens het project snel zoeken in wat er gezegd is en wat er afgesproken is -> Het project is afgerond -> Documentatie voor de klant wordt automatisch gegenereerd -> Controle door een medewerker -> AI ontwikkeld de presentatie voor het opleveren -> Controle door een medewerker -> Oplevering van het project -> Overdracht aan de afdeling die het onderhoud regelt -> Documentatie voor deze afdeling wordt ontwikkeld -> Er wordt een meeting ingeschoten door AI -> Beheer neemt het over -> Klant heeft een vraag -> AI ondersteund in een mogelijk antwoord -> Onderhoudsmedewerker lost het op -> Bij vragen wordt AI geraadpleegd 

Nog een aantal praktijk voorbeelden

Chatbot voor klantenservice

Een groot telecombedrijf wilde zijn klantenservice efficiënter en klantvriendelijker maken. Ze bouwden een AI-chatbot die eenvoudige vragen van klanten 24/7 kan beantwoorden.

Het bedrijf integreerde bestaande klantgegevens, bedrijfs/product data en FAQ’s in een conversational AI-model. Dit werd getraind met tienduizenden eerdere chat- en e-mailinteracties om de juiste antwoorden te leren herkennen.

De chatbot ging live op de website en lost nu 40% van alle binnenkomende vragen zelfstandig op. Dit scheelt honderden uren per week aan handmatig werk voor agents. En klanten krijgen nu altijd direct antwoord, vaak binnen enkele seconden.

Zowel efficiëntie als klanttevredenheid steeg significant. Het telecombedrijf breidt de chatbot nu uit naar meer kanalen en processen, zoals bestellingen en facturatie.

Een producent van consumentenelektronica worstelde met de verwerking van inkomende facturen. Het handmatig controleren, coderen en doorsturen naar de juiste afdeling was enorm tijdrovend voor de financiële administratie.

Door gebruik te maken van AI voor document processing werden inkomende facturen nu automatisch geclassificeerd, gecontroleerd en doorgezet naar workflows.

Het bedrijf integreerde zijn ERP-systeem met AI-diensten in Microsoft Azure. Facturen worden automatisch ingelezen en metadata zoals bedrijfsnaam, factuurnummer, ordernummer etc worden geëxtraheerd met behulp van NLP en computer vision modellen.

Op basis van rules en trainingdata worden facturen automatisch goedgekeurd, gecodeerd en doorgestuurd naar de juiste afdeling voor verdere verwerking en betaling.

Dit bespaart het bedrijf 60-70% op de verwerkingstijd per factuur. De finance afdeling kan zich nu richten op meer waarde-toevoegende taken. En door continues monitoring blijft de nauwkeurigheid verbeteren.

Zo is ook facturatie een proces dat vaak significante efficiency winst en kostenbesparing kan behalen met AI.

Een grote fabrikant van landbouwmachines worstelde met onverwachte downtime van tractoren en oogstmachines bij boeren. Stilstand kostte klanten duizenden euro’s per dag misgelopen oogst.

Met sensoren en AI voor predictive maintenance werden defecten nu tot 2 weken vooruit voorspeld. Door data van motortoerental, oliedruk, temperatuur etc. te combineren met machine learning algoritmes zagen ze afwijkingen die duiden op naderend defect.

Het bedrijf bouwde een monitoring platform die bij afwijkingen automatisch een seintje geeft aan dealers. Onderdelen worden proactief vervangen nog voordat uitval optreedt.

Dit voorkomt 80% van de gevallen van onverwachte stilstand bij klanten. En door vroegtijdige actie dalen de reparatiekosten met 60%.

Zo kan predictive maintenance op basis van AI een enorme impact hebben op operationele efficiency en klanttevredenheid. Het vooruit voorspellen van defecten is hierin cruciaal.

Een groot bedrijf moest maandelijks honderden tot duizenden contracten en policies handmatig controleren op correctheid, compliantie met regels en accuraatheid van data. Dit kostte tonnen per jaar.

Door AI in te zetten voor automatische contractanalyse worden nu 95% van deze contracten autonoom gecontroleerd. Het bedrijf trainde NLP-modellen om uit contractteksten automatisch relevante data te extraheren zoals premiebedragen, dekkingen, voorwaarden, looptijden etc.

De uitgelezen informatie verrijkt gestructureerde systemen zoals het polisadministratiesysteem. Ook worden contractsdata vergeleken met interne voorschriften voor naleving van procedures. Afwijkingen worden direct gerapporteerd.

Dit bespaart duizenden uren aan handmatige controle. Compliance risico’s dalen sterk door minder menselijke fouten. En door continue training blijven de AI-modellen verbeteren in accuraatheid.

Zo creëert automatische contractanalyse enorme efficiency voor organisaties met grote contract handling terwijl risico’s omlaag gaan. AI toont hier enorme meerwaarde.

Een grote app wilde klantverloop (churn) en upsell kansen beter voorspellen. Handmatig analyseren van het enorme klantbestand was niet te doen.

Door een churn voorspelmodel te bouwen op basis van historische churn data en klantkenmerken, werden risicoaccounts nu automatisch geïdentificeerd. Factoren als gebruik, payment falens, support tickets etc werden meegewogen.

Ook upsell kansen werden voorspeld door aankooppatronen en gedrag te analyseren met machine learning. Klanten die klaar zijn voor een duurder abonnement worden hierdoor zichtbaar.

Accounts met churn risico’s krijgen selectief speciale loyalty kortingen aangeboden. En klanten die open staan voor upsell worden proactief benaderd.

Dit verhoogde retentie met 12% en verdubbelde het aantal succesvolle upsells. account managers kunnen nu veel gerichter opereren. En de app houdt miljoenen extra MRR over.

Zo biedt AI enorm potentieel voor het optimaliseren van churn, retentie, upsell en customer lifetime value in elke subscription business.

Een winkel worstelde met het accuraat voorspellen van verkoop per product, waardoor voorraden niet optimaal waren. Sommige items waren constant uitverkocht, andere bleven liggen.

Door verkoopdata, seizoenspatronen en productkenmerken te analyseren met een machine learning model, werden nauwkeurige verkoopprognoses per artikel gegenereerd.

Op basis hiervan werd automatisch de ideale hoeveelheid per product ingekocht, rekening houdende met levertijden. Pushberichten waarschuwen als artikelen onder voorraad minimums duiken voor tijdige bijbestelling.

Hierdoor zijn winkelschappen altijd gevuld met de populairste producten. En door optimale voorraad daalde uitverkocht situaties met 60%. Ook werd overschot en derving sterk gereduceerd.

Zo kan ook een MKB’er enorme voordelen behalen uit AI zonder grote investeringen. Intelligente voorspellingen optimaliseren de hele supply chain. En bieden financieel voordeel.

Een administratiekantoor dat MKB-ers ondersteunt met boekhouding en financiën, draaide vrijwel al hun werk handmatig. Alle facturen, bonnen en rekeningen werden print en handmatig ingevoerd in het boekhoudprogramma.

Via Robotic Process Automation, OCR en Natural Language Processing worden nu 80% van deze administratieve taken geautomatiseerd. Invoerfacturen worden automatisch ingelezen, gecontroleerd en verwerkt door AI. Journalen en de financiële administratie draaien geheel zelfstandig.

Dit bespaard het administratiekantoor 60% op de verwerkingstijd per klant. Hierdoor kan de dienstverlening tegen lagere prijzen worden aangeboden. Of capaciteit worden ingezet op advieswerk met meer toegevoegde waarde voor klanten.

Zo zien we dat ook administratiekantoren volop kunnen profiteren van AI, waaronder process automation, computer vision en NLP om zowel efficiency als klantenervaring te verbeteren. En het MKB hiervan kan meeprofiteren.

Een MKB metaalbewerkingsbedrijf worstelde met onverwachte uitval van CNC-machines en draaibanken. Ongeplande stilstand kostte al snel duizenden euro’s per dag.

Via sensordata en AI voor predictive maintenance werden aankomende defecten nu betrouwbaar tot 14 dagen vooruit voorspeld. Door trillingen, slijtage, temperatuur en meer te monitoren werden afwijkingen vroegtijdig gedetecteerd.

Onderhoudstechnici worden proactief gealerteerd zodat reparatie of onderdeelvervanging kan plaatsvinden vóór daadwerkelijke uitval. Hiermee daalt ongeplande stilstand met ~80%.

Dus ook voor het MKB in de maakindustrie kan AI enorm waarde leveren. Door kostbare productie-assets optimaal te laten presteren met minimale uitval. En onderhoudskosten terug te dringen.

Een groothandel worstelde met het efficiënt beheren van de inkoop en voorraden. Het handmatig bepalen van bestelhoeveelheden en -momenten was lastig.

Door AI en machine learning te implementeren worden inkopen en voorraden nu volledig geautomatiseerd op basis van historische verkoopdata, seizoenspatronen en voorspelde markttrends.

Het systeem berekent automatisch wanneer welke producten besteld moeten worden bij leveranciers, in welke hoeveelheden, rekening houdend met lead times en opslagcapaciteit.

Hierdoor is de beschikbaarheid van courante producten maximaal terwijl voorraadwaarde en derving sterk dalen. En door inzicht in voorspelde trends kan de inkoop functie veel strategischer en proactiever opereren.

Dus ook typische uitdagingen zoals voorraad- en inkoopoptimalisatie zijn uitstekend te automatiseren met AI. Zelfs zonder enorm IT-budget.

5 Stappenplan

Dus je wilt nu gaan beginnen met AI te implementeren, Ik heb hieronder de stappen in grote lijnen uitgewerkt. Afhankelijk van je situatie komen er nog stappen bij, maar over het algemeen kan je dit als basis aanhouden. Wij adviseren altijd dat je op voorhand al technisch sterk bent en volledige controle en regie hebt over de technologie die draait. 

Stap 1: Inventariseer wat je hebt

Het startpunt voor succesvolle AI-adoptie is inzicht krijgen in je huidige IT-landschap en bedrijfsprocessen. Breng alles gedetailleerd in kaart:

  • Data – Documenteer alle data die je organisatie bezit en genereert. Denk aan klantgegevens, productdata, transactionele data, e-mails, documenten, website content, sensor data van machines, you name it. Categoriseer en prioriteer de data.
  • IT systemen – Inventariseer alle technologieën en software systemen binnen het bedrijf. Denk aan je ERP en CRM pakketten, databases, business intelligence tools, legacy systemen, websites, APIs, IoT platformen enzovoort. Breng de connectiviteit tussen systemen in kaart.
  • Processen – Gedocumenteerde proces flows zijn goud waard. Kaart alle relevante bedrijfsprocessen, afdelingsworkflows en beslissingstrajecten zo gedetailleerd mogelijk. Analyseer welke activiteiten het meeste waarde en potentieel hebben voor AI-toepassing.


Deze uitgebreide inventarisatie legt de basis voor AI-implementatie binnen het unieke landschap van jouw organisatie. Elk bedrijf is anders – dit inzicht stelt je in staat om AI toe te snijden op de specifieke behoefte. Zo behaal je optimale automatiserings- en innovatieresultaten.

Stap 2: Data koppelen en verwerken 

Essentieel voor het bouwen van effectieve AI-modellen is al je relevante data samenbrengen in één centraal en toegankelijk platform. Microsoft biedt hiervoor Microsoft Fabric; een data estate waarin alle bedrijfsdata wordt geïntegreerd, opgeschoond en voorbereid voor analytische en AI workloads. Hier begint het technisch te worden en hoogstwaarschijnlijk heb je hiervoor een specialist nodig!

Het doorlopen van de volgende stappen is daarbij raadzaam:

  • Data integratie – Integreer data uit verschillende bronsystemen zoals je ERP, CRM, documentmanagementsystemen en databases en breng deze samen in de centrale data estate. Microsoft hulpmiddelen zoals Azure Data Factory vereenvoudigen connectiviteit.
  • Data cleaning – Corrigeer fouten, filter ruis en standaardiseer data om consistentie te garanderen. Cruciaal voor betrouwbare AI.
  • Data labeling – Label en categoriseer datatsets zodat de semantische betekenis geschikt is voor training van AI-modellen.
  • Standaardisatie – Bepaal vaste data schema’s, modellen en woordenboeken zodat alle data consistent en interoperabel is binnen het Microsoft Fabric platform.

Het resultaat is een solide, betrouwbare en AI-ready data asset voor jouw organisatie. Data die klaar is om in te zetten voor trainen van AI-modellen, driving analytics en ondersteunen van bedrijfsbeslissingen.

Stap 3: Implementeer Microsoft365 Copilot

Microsoft 365 Copilot is een AI-assistent die medewerkers ondersteunt bij dagelijkse taken zoals het schrijven van documenten, maken van presentaties en analyseren van data. Volg deze best practices voor succesvolle adoptie:

Technische vereisten

  • Microsoft 365 licentie – minimaal Business Premium (niet beschikbaar voor Basic)
  • Werkplekken draaien op Windows 10 versie 21H2 of hoger
  • Minimaal 8GB werkgeheugen en 3GHz processorkernen op Copilot devices
  • Microsoft 365 apps up-to-date en automatische updates ingeschakeld
  • Single-sign-on goed geconfigureerd zodat Copilot kan communiceren met Azure backend
  • Voldoende bandbreedte en lage latency om real-time AI inferencing mogelijk te maken

Roladoptie stimuleren

Identificeer afdelingen en rollen die het meeste profijt kunnen halen uit Copilot. Denk aan marketeers, HR, service teams, financiële analisten etc. Stel power users aan die als ambassadeur kunnen fungeren.

Identificeer welke teams het meeste baat hebben bij Copilot en benoem ambassadeurs:

  • Marketing – ondersteuning bij content creatie in Word, PowerPoint
  • Sales – hulp bij CRM data analyseren in Excel, opzetten van offertes, ondersteunend schrijven met een specifiek doel, zoals onderhandelen naar een specifieke prijs.
  • HR – formulieren, contracten opstellen met Copilot
  • Service – FAQ chatbots, knowledge mining tools met Copilot

Train de trainers

Zorg voor goede instructies, opleiding en demomateriaal zodat beoogde gebruikers zich Copilot eigen kunnen maken. Help hen de meerwaarde in hun specifieke context te zien via concrete use cases.

  • Demo sessies met praktijkvoorbeelden hoe Copilot under 5 min kan helpen bij specifieke taken
  • Train key users op meest relevante capabilities zoals formulieren invullen, analyseren van tables, mailsuggesties etc.
  • Verspreid getting started tutorials, gebruikershandleidingen
  • Richt community platform in voor tips, tricks en Q&A rondom Copilot adoptie

Monitoring en feedback

Monitor actief gebruik en feedback van Copilot. Let daarbij op nuttigheid, accuraatheid en verbeterpunten. Pas indien nodig aanvullende modeltraining toe op basis van eigen data.

Door adoptie, monitoring en voortdurende optimalisatie van Microsoft 365 Copilot kan de AI-assistent snel veel dagelijkse werkzaamheden verlichten en de productiviteit verhogen.

Stap 4: Evalueer processen voor automatisering

Nadat inzicht is verkregen in alle bedrijfsprocessen en workflows, is de volgende stap het identificeren van de meest kansrijke doelen voor AI-automatisering. Hierbij zijn een aantal overwegingen belangrijk:

Repetitief en regelgebaseerd

Processen die vaak voorkomen en bestaan uit vaste te volgen stappen, beslisregels of data verwerking lenen zich goed, zoals: financiële administratie, data invoer, klantenservice eerstelijnshandling, productconfiguraties, claim afhandeling.

Tijdrovend

Bij foutgevoelige processen zoals productieplanning, voorraadbeheer, risicobeoordelingen blijft uiteindelijk een menseilijke eindcontrole nodig. Maar foutmarges verkleinen fors met AI.

Foutgevoelig

Processen die veel fouten kennen bij handmatige uitvoer, zoals productieplanning, audits en risicobeoordelingen, zijn goede automatiseringsdoelen voor AI.

Cost-benefit analyse

Maak per proces een businesscase met: huidige duur van processen (baseline meting), verwachte efficiency winst bij automatisering, inschatting van ontwikkel- en implementatiekosten. Zo kun je een terugverdientijd berekenen van je AI investering.

Prioriteitenlijst

Baseer de rangschikking op zowel potentieel als haalbaarheid per proces. Maar kijk ook naar verwachte kosten, baten, werknemerstevredenheid en gebruik dit voor een optimale fasering in je aanpak.

Op deze manier maximaliseer je de ROI van jouw AI-investering door de juiste processen te adresseren.

stap 5 – daadwerkelijke AI process automation:

Start met een pilot Kies één goed gedefinieerd proces om te automatiseren, bijvoorbeeld factuurverwerking. Bouw en test hier een AI workflow voor alvorens bedrijfsbreed uit te rollen. Start klein, leer lessen en breid dan uit.

Bouw workflows met low-code/no-code

Met platforms zoals Microsoft Power Automate en UiPath kun je ook als niet-programmeur visueel AI-workflows modelleren. Sleep logische blokken aan elkaar, configueer gedrag, train het model en deployed dit naar productieomgeving. Het doel is dat er uiteindelijk iemand intern in je organisatie dit kan doen. Over het algemeen is het snel aan te leren voor een redelijk technisch persoon. We hebben ontwikkelingen gezien van personen die dit in 2 weken tijd zelfstandig konden uitvoeren, uiteraard konden ze wel beroep doen op een externe hulplijn.

Monitoring implementeren

Zorg voor real-time monitoring van uitkomsten zodat je tijdig fouten of data drif detecteert. Bouw dashboards voor inzicht in KPI’s als verwerkingssnelheid, capaciteit en accuracy. En bouw processen voor live bijsturing.

Changemanagement

Werknemers moeten emotioneel “meegenomen” worden in de transitie. Leg uit waarom de verandering goed is voor hun werk. Bied (om)scholing voor nieuwe rol. En behandel privacy zorgvuldig.

Tips voor succes

  • Valideer ethische overwegingen
  • Documenteer keuzes en aannames in model
  • Implementeer uitlegbare AI waar relevant
  • Houd altijd menselijke eindcontrole
  • Monitor feedback loops en socialiseer issues

stap 6 – Het ontwikkelen van custom AI applicaties

Naast de adoptie van bestaande AI tools, is het bouwen van eigen AI-gedreven apps tegenwoordig mogelijk zonder diepgaande technische expertise. Met low-code en no-code platforms kan ook de business zelf aan de slag.

Verschillende tools

Er zijn tal van AI capabilities die je kunt integreren:

  • Chatbots en virtuele agents – voor conversational interfaces
  • Robotic Process Automation – voor het simuleren van menselijke taken
  • Vision applicaties – voor beeldherkenning en analyses
  • IoT tools – voor monitoring en besturing op afstand
  • Planning tools – voor optimalisatie van resources en logistiek

Platformen

Via tools zoals Microsoft Power Platform, Azure Logic Apps en Outsystems modelleer je visueel de complete app-logica door uit kant-en-klare blokken te slepen en configureren met minimale tot geen codekennis. YouTube tutorials helpen je op weg en uiteraard is het verstandig op een expert op de snelknop te hebben.

Risico’s adresseren

Besteed aandacht aan het mitigeren van potentiële risico’s zoals biases, unfairness en transparantie. Door de juiste algoritmes, test data en bewaking hierop in te richten.

Expertise extern inhuren

Voor complex maatwerk schakel je het beste gespecialiseerde AI softwareontwikkelaars in. Deze experts weten hoe de verschillende technologieën optimaal te combineren en af te stemmen op je unieke bedrijfssituatie.

6 Een complexe transitie

We realiseren ons dat alles wat in deze AI implementatie guide is besproken, behoorlijk complex kan overkomen. Het omarmen van kunstmatige intelligentie is nu eenmaal een fundamentele transformatie voor elke organisatie.

Externe begeleiding is essentieel!

Het is daarom van groot belang dat je je niet alleen voelt in dit traject. Een Techpartner die dit end-to-end proces begrijpt, is onmisbaar om het hele bedrijf mee te kunnen nemen.

Niet alleen ondersteuning bij de daadwerkelijke implementatie van AI modellen, data infrastructuur, monitoring en tooling. Maar ook opleiding van management, medewerkers en externe partijen zoals IT leveranciers in de nieuwe manieren van werken. En begeleiding bij de onvermijdelijke cultuurverandering.

Kennisoverdracht cruciaal Alleen door zelf ook de capaciteiten intern op te bouwen, kan het bedrijf op termijn zelfstandig verder innoveren met AI. Van strategie tot executie. GovAcademy heeft de expertise in huis om organisaties als de jouwe hierbij te helpen.

Door de complexiteit en impact van AI niet te onderschatten, maar met deskundige begeleiding stap voor stap het potentieel te ontsluiten.

Wij kunnen je helpen! Vragen? Neem contact op met Jeremy op 06-46697769