Het is 2025 en vrijwel elke organisatie, zeker binnen de overheid, heeft een 'AI-strategie'. Het document is prachtig vormgegeven, de visie is inspirerend, en het college of bestuur heeft het vol trots goedgekeurd. En nu? Nu ligt het in een digitale la.
Dit is de paradox van de AI-transformatie. We zijn het er allemaal over eens dat het moet, maar de stap van een abstract plan naar concrete actie blijkt immens. De strategie voelt te groot, de technologie te complex en de organisatie nog niet klaar.
Hoe doorbreek je deze impasse? Het antwoord ligt niet in het nóg mooier maken van de strategie, maar in het bruut uitvoerbaar maken ervan. Dit vereist geen technologische revolutie, maar een reeks slimme, praktische keuzes.
Eerst Weten Waar
Een strategie is een routekaart, maar die is nutteloos als je je startpunt niet kent. Voordat je miljoenen investeert in 'iets met data', moet je de 'AI-volwassenheid' van je organisatie meten. En nee, dat is geen technische audit. Het is een eerlijke scan van de fundamenten:
Is de visie alleen bekend bij het management, of leeft het ook bij de teams die het moeten uitvoeren?
Staan we open voor experimenten, of straffen we fouten af?
Weten onze mensen wat AI kan (en wat het niet kan)?
Hebben we kaders voor ethiek en data, of beginnen we in het wilde weg?
Pas als je weet waar de échte gaten zitten—vaak in cultuur en competenties, niet alleen in tech—kun je gericht gaan implementeren.
Slimme Keuzes Maken
De grootste valkuil van AI is alles tegelijk willen doen. De verleiding om mee te gaan met de nieuwste hype is groot, wat leidt tot dure pilotprojecten die nergens toe leiden.
Wat je nodig hebt is een filter. Een simpel, maar krachtig hulpmiddel is de AI Portfolio Prioriteringsmatrix. Deze matrix dwingt je om elk potentieel AI-project te plotten op twee assen:
1. Strategische Waarde: Hoeveel draagt dit bij aan onze maatschappelijke doelen?
2. Haalbaarheid: Hoe complex is dit technisch, organisatorisch en financieel?
Het resultaat is een helder dashboard. De projecten met een hoge waarde en hoge haalbaarheid zijn je 'Prioriteit Implementaties'. De projecten met een lage waarde maar hoge haalbaarheid zijn je 'Quick Wins' – perfect om momentum en vertrouwen op te bouwen in de organisatie.
Zelf Doen? Inkopen?
Een volgende keuze: gaan we zelf AI-specialisten aannemen of kopen we expertise of 'as-a-service' oplossingen in?. Er is geen fout antwoord, maar je moet de keuze bewust maken. Een 'make-or-buy' model helpt.
Als AI-toepassing uniek is en van hoog strategisch belang (bijvoorbeeld voor een kerntaak in het sociaal domein), wil je die expertise intern ontwikkelen. Maar als het gaat om een generieke, ondersteunende functie (zoals factuurverwerking), is inkopen of partneren vaak veel efficiënter.
De Menselijke Motor
Je kunt alle technologie en strategie perfect op orde hebben; als de mensen niet meegaan, gebeurt er niets. De AI-transformatie is bovenal een organisatieontwikkeling.
Technologie implementeren zonder te investeren in mensen is als het bouwen van een Formule 1-auto voor iemand zonder rijbewijs.
Hoe bouw je die competentie?
AI-Kennis: Zorg dat iedereen een basisniveau van AI-geletterdheid heeft. Wat zijn de basisprincipes, wat zijn de ethische aspecten?
AI-Navigators: Wijs in verschillende teams mensen aan die affiniteit hebben met het onderwerp. Maak hen de 'go-to' persoon, train hen, en laat hen de kennis verspreiden.
Communities of Practice: Faciliteer structuren waarin medewerkers van elkaar kunnen leren. Waar loopt men tegenaan? Welke successen zijn er geboekt? Dit informele leren is cruciaal voor adoptie.
Geen Lade, maar Actie
Een AI-strategie is geen eindproduct; het is een startschot. De waarde van de strategie wordt niet bepaald door de dikte van het rapport, maar door de hoeveelheid actie die het genereert.
Stop met het polijsten van het document. Pak één element. Voer die 'AI-Readiness Quickscan' uit. Kies één 'Quick Win' uit de prioriteitenmatrix. Start één 'Community of Practice'. Begin klein, leer snel, en maak van je AI-wens eindelijk werkelijkheid.