AI is allang niet meer alleen een technologisch vraagstuk. De financiële effecten worden steeds zichtbaarder. Het FD berichtte deze week dat J.P. Morgan Private Bank inmiddels een margeverschil van 3,4 procentpunt meet tussen S&P 500-bedrijven die AI gebruiken en bedrijven die dat niet doen.
Ook in trajecten waarin BBN werkt aan verbetering van het bedrijfsresultaat zien we concrete besparingsmogelijkheden. Denk alleen al aan processen waarin medewerkers gegevens handmatig overnemen van het ene systeem naar het andere.
Maar AI implementeren is iets anders dan er structureel rendement mee realiseren.
De winst zit niet alleen in de technologie
Een losse AI-toepassing kan een bestaande handeling sneller of goedkoper maken. Maar wie alleen afzonderlijke stappen automatiseert, automatiseert mogelijk ook de inefficiënties in het bestaande proces.
De grotere winst ontstaat wanneer u eerst kijkt naar het proces zelf. Hoe zou u dit proces inrichten als u vandaag opnieuw kon beginnen, mét de mogelijkheden die AI biedt?
Daarmee verschuift de vraag van ‘Waar kunnen we AI inzetten?’ naar ‘Waar kan AI aantoonbaar bijdragen aan ons bedrijfsresultaat?’
Een goed AI-plan bestaat wat ons betreft uit drie onderdelen.
1. Prioriteer op financiële impact
Begin niet bij de technisch interessantste toepassing, maar bij processen die direct invloed hebben op marge, werkkapitaal of doorlooptijd.
Maak vooraf een nulmeting, bepaal de KPI en wijs een eigenaar aan. Zo wordt de businesscase vooraf bespreekbaar en het resultaat achteraf meetbaar. Dat maakt het bovendien eenvoudiger om een volgende investering te onderbouwen.
2. Herontwerp in plaats van alleen versnellen
De grootste winst ontstaat wanneer processen opnieuw worden ingericht rond de mogelijkheden van AI, in plaats van AI toe te voegen aan de bestaande werkwijze.
Juist daarin zit het verschil tussen incidentele efficiencywinst en structurele verbetering. Ook het aangehaalde McKinsey-onderzoek koppelt daadwerkelijk EBIT-effect aan deze bredere manier van implementeren.
3. Zorg dat iedere volgende toepassing goedkoper wordt
Wie voor iedere AI-toepassing opnieuw moet nadenken over datatoegang, governance, meetmethodiek en werkwijze, begint telkens opnieuw.
Door dat fundament één keer goed neer te zetten, kunnen volgende toepassingen sneller en goedkoper worden gerealiseerd. Zo ontstaat schaalvoordeel en kan het rendement toenemen naarmate AI breder binnen de organisatie wordt toegepast.
AI is vooral een verandertraject
De technologie is belangrijk. Maar uiteindelijk gaat het om de manier waarop processen, mensen en besluitvorming worden georganiseerd.
Behandel AI daarom niet als een verzameling losse tools, maar als een verandertraject met een sterke technologiecomponent.
Dan wordt de opbrengst niet alleen zichtbaar in wat medewerkers anders doen, maar uiteindelijk ook in de resultatenrekening.
Bronnen: Het Financieele Dagblad, 22-09-2026 · McKinsey & Company, The state of AI in 2026: On the road to ROI, augustus 2026
