Hoe wij AI gebruiken binnen BK IT Solutions

AI is de afgelopen tijd uitgegroeid tot één van de meest besproken onderwerpen binnen het MKB. Vrijwel iedere organisatie onderzoekt wat AI kan betekenen voor medewerkers, processen en dienstverlening.

Tegelijkertijd merken we dat steeds meer klanten ons vragen om mee te denken over AI-vraagstukken. We helpen klanten met vraagstukken rondom AI-beleid, slimme workflows en het veilig toepassen van AI binnen hun organisatie.

Maar voordat je anderen adviseert, moet je eerst zelf ervaring opdoen. Onze reis met AI begon dan ook niet vorig jaar, maar ruim drie jaar geleden. Wat startte met een aantal experimenten is inmiddels uitgegroeid tot een belangrijk onderdeel van onze dagelijkse dienstverlening. Dat ging niet zonder uitdagingen. Sommige ideeën bleken in de praktijk minder waardevol dan verwacht, terwijl andere toepassingen juist veel meer opleverden dan we vooraf hadden gedacht.

Vandaag plukken we daar dagelijks de vruchten van. Wat werkt goed? Wat levert het daadwerkelijk op? Waar liggen de risico’s? En misschien nog wel belangrijker: waar voegt AI juist géén waarde toe?

In dit blog nemen we je mee in onze eigen AI-reis. We delen wat voor ons heeft gewerkt, welke fouten we onderweg hebben gemaakt en wat AI ons uiteindelijk heeft opgeleverd. Niet om de hype verder aan te wakkeren, maar om een eerlijk beeld te geven van wat AI in de praktijk kan betekenen voor een organisatie.

Onze grootste AI les? Begin niet met AI

Elke organisatie wil tegenwoordig wat met AI gaan doen. Als er één les is die we de afgelopen jaren hebben geleerd, dan is het deze: succesvolle AI begint niet met AI.

Wanneer organisaties over AI nadenken, gaat het gesprek vaak direct over ChatGPT, Claude, Copilot of andere AI-tools. Begrijpelijk, want dat zijn de zichtbare onderdelen. Ze richten zich meer op AI-assistentie.

De grootste winst komt wat ons betreft niet uit AI-assistentie zoals ChatGPT, Claude of Copilot. Die winst ontstaat wanneer AI-onderdeel wordt van bestaande processen en dagelijkse werkzaamheden. De zogenaamde ai first organisaties.

Een AI-first organisatie kan niet gebouwd worden zonder stevig fundament. Om tot dit fundament te komen hanteren wij binnen BK IT Solutions een eenvoudige volgorde:

1. Eerst standaardiseren
2. Daarna processen verbeteren
3. Vervolgens automatiseren
4. En pas daarna ai toevoegen

Daarbij zien we regelmatig dat organisaties direct op zoek gaan naar AI-oplossingen, terwijl de onderliggende processen nog niet op orde zijn. In de praktijk levert dat zelden het gewenste resultaat op. AI maakt een goed proces beter, maar lost een slecht proces niet op.
Achteraf gezien hebben wij bij BK IT Solutions onbewust jaren gewerkt aan de voorbereiding op AI. Al sinds 2022 werken we aan het standaardiseren van onze dienstverlening en het verbeteren van de processen. Denk daarbij aan het gebruik van standaard producten, standaard prijs en werkafspraken en processen die voor iedere klant op een vergelijkbare manier werken.

Pas toen die basis stond, konden automation en later AI echt waarde gaan toevoegen.

Eerst standaardiseren

Toen wij drie jaar geleden begonnen met experimenteren met AI, hadden we nog niet het idee dat standaardisatie zo belangrijk zou blijken. Achteraf gezien was dit misschien wel de belangrijkste stap van allemaal. Binnen BK IT Solutions hebben we de afgelopen jaren bewust gekozen voor een hoge mate van standaardisatie. Denk aan een vaste Microsoft-licentiestructuur, een gestandaardiseerde dienstverlening en een vaste toolstack.

Dat klinkt misschien niet spannend. Sterker nog, klanten kiezen zelden een IT-partner vanwege hun gestandaardiseerde aanpak. Toch bleek juist dit achteraf een cruciale voorwaarde voor automation en AI. Wanneer iedere klant een andere werkwijze, andere tooling en andere processen heeft, wordt automatiseren ontzettend lastig. Iedere uitzondering vraagt maatwerk en iedere uitzondering zorgt ervoor dat processen opnieuw gebouwd moeten worden.

Door eerst te standaardiseren ontstond er een voorspelbare omgeving. En juist die voorspelbaarheid vormde de basis voor alles wat daarna kwam.

Daarna processen verbeteren

Standaardisatie is belangrijk maar met alleen standaardisatie ben je er nog niet. Ook binnen een gestandaardiseerde omgeving bestaan processen die veel tijd kosten, foutgevoelig zijn of simpelweg niet leuk zijn om uit te voeren. Sterker nog, ze worden minder leuk omdat de afwisseling verdwijnt.

Toen we kritisch naar onze eigen organisatie keken, bleek dat onze engineers veel tijd kwijt waren aan terugkerende werkzaamheden. Denk aan het aanmaken van accounts voor onze medewerkers, het offboarden van gebruikers die uit dienst gaan, het aanpassen van licenties of het verwerken van administratieve werkzaamheden rondom tickets.

Op zichzelf zijn dit geen ingewikkelde taken. Het probleem zit vooral in de herhaling. Dezelfde handelingen worden keer op keer uitgevoerd en daarmee groeit ook de kans op fouten. Bovendien leverde iedere nieuwe klant extra druk op voor onze organisatie. Groei betekende automatisch meer handmatig werk.

We zijn daarom begonnen met het in kaart brengen van onze processen. Niet met de vraag waar we AI konden inzetten, maar met de vraag: waarom doen we dit eigenlijk handmatig? Zodra een proces duidelijk is vastgelegd, ontstaat namelijk de mogelijkheid om het te automatiseren. En daar kwamen we erachter dat de grootste winst helemaal niet uit AI kwam.

Automation als fundament

Wanneer we vertellen over onze AI-initiatieven, verwachten bijna iedereen dat AI de grootste verandering heeft veroorzaakt. Onze ervaring is anders. Als we kijken naar alle verbeteringen die we de afgelopen jaren hebben doorgevoerd, komt ongeveer 80% van de winst voort uit automation.

Automation? Dat klinkt niet zo sexy al AI, logischerwijs krijgt AI daarom vaak de meeste credits maar automation doet het zware werk. Door processen geautomatiseerd uit te voeren werden werkzaamheden consistenter, sneller en minder afhankelijk van individuele medewerkers. Inmiddels hebben we tientallen processen geautomatiseerd. Van onboarding en offboarding tot licentiebeheer, rapportages, beveiligingscontroles en administratieve processen.

Het mooie daarvan is dat een geautomatiseerd proces niet vergeetachtig wordt, geen drukke dag heeft en geen stap overslaat. Dat levert natuurlijk tijdswinst op, maar belangrijker nog: het verhoogt de kwaliteit van onze dienstverlening.

Om het verschil tussen automation en AI uit te leggen, helpt het om ze als twee verschillende technieken te zien. Automation is bedoeld om repeterende werkzaamheden automatisch uit te voeren. Denk bijvoorbeeld aan een order die zowel in systeem A als systeem B moet worden ingevoerd. In plaats van dat een medewerker dezelfde informatie twee keer invoert, kan automation deze gegevens automatisch overnemen en verwerken.

Het proces verandert daarbij niet. We voeren dezelfde werkzaamheden uit, maar dan automatisch. AI werkt anders. AI helpt juist bij werkzaamheden waarbij interpretatie, samenvatting of analyse nodig is. Denk aan het samenvatten van een telefoongesprek, het opstellen van een conceptmail of het herkennen van patronen in grote hoeveelheden data. In de praktijk zien we dat de meeste waarde ontstaat wanneer beide technieken samenwerken. Automation zorgt ervoor dat het proces automatisch verloopt, terwijl AI helpt om informatie te begrijpen, verrijken of samen te vatten. Juist daardoor blijkt achteraf dat een groot deel van onze resultaten niet voortkomt uit AI alleen, maar uit de combinatie van automation en AI.

Wat heeft het ons opgeleverd?

Wanneer wij uitleg geven over de manier waarop wij AI gebruiken is vaak de eerste vraag Hoeveel tijdswinst levert het op? Hoeveel sneller wordt er gewerkt? Hoeveel medewerkers heb je uit eindelijk nodig?

Natuurlijk zien wij ook die voordelen. De afgelopen jaren is BK IT Solutions flink gegroeid zonder dat daar een evenredige groei van het aantal medewerkers tegenover stond. Dat is mooi maar niet de belangrijkste winst. Voor ons is de grootste winst kwaliteit. We doen vandaag meer dan enkele jaren geleden. Maar belangrijker: we doen het consistenter, nauwkeuriger en voorspelbaarder. Minder handmatige acties betekent minder fouten. Meer automatisering betekent dat belangrijke controles altijd worden uitgevoerd. En AI helpt onze medewerkers om sneller over de juiste informatie te beschikken.

Een goed voorbeeld daarvan is onze telefonie. Wanneer een klant onze support belt, werd er voorheen na elk gesprek handmatig een ticket aangemaakt. De medewerker moest notities uitwerken, een samenvatting schrijven en bepalen welke informatie relevant was voor de engineer die het ticket vervolgens moest oppakken.

Dat kostte tijd, maar betekende ook dat de volgende klant soms langer moest wachten omdat de medewerker nog bezig was met het afronden van zijn administratie.

Vandaag verloopt dat proces grotendeels automatisch. Het gesprek wordt door AI samengevat en verwerkt in een ticket. Hierdoor beschikt de engineer direct over de benodigde context en kan de volgende klant sneller geholpen worden. Tegelijkertijd wordt de kwaliteit van de ticketregistratie beter en consistenter.

Ook op andere onderdelen zien we dezelfde voordelen terug. Het aanmaken van gebruikersaccounts kost tegenwoordig nog slechts enkele minuten in plaats van bijna een uur. We controleren elke 24 uur automatisch of domeinnamen van klanten veilig zijn geconfigureerd. Met behulp van AI analyseren we klantfeedback en signaleren we trends eerder. En ongebruikte Microsoft-licenties worden automatisch herkend zodat klanten niet betalen voor licenties die niet worden gebruikt.

De overeenkomst tussen al deze voorbeelden? We besparen tijd, maar belangrijker nog: we verhogen de kwaliteit en voorspelbaarheid van onze dienstverlening. Wanneer we naar al deze voorbeelden kijken, valt één ding op: de grootste winst zit niet in efficiency. De grootste winst zit in kwaliteit. Minder handmatige acties betekent minder fouten. Meer automatisering betekent dat belangrijke controles altijd worden uitgevoerd. En AI helpt onze medewerkers om sneller over de juiste informatie te beschikken.

Belangrijk daarbij is dat onze klanten nog steeds gewoon contact hebben met onze medewerkers. We vervangen het persoonlijke contact niet door AI. Integendeel, doordat AI en automation veel repetitieve werkzaamheden op de achtergrond overnemen, houden onze medewerkers juist meer tijd over voor persoonlijk contact, advies en het oplossen van problemen. Ze beschikken sneller over de juiste informatie en kunnen daardoor klanten beter en sneller helpen.

Uiteindelijk merken onze klanten dat ook. Niet omdat zij zien welke techniek er achter de schermen draait, maar omdat zij sneller geholpen worden, betere opvolging ontvangen en wij steeds vaker proactief kunnen handelen.

Veiligheid boven snelheid

AI biedt enorme kansen, maar brengt ook nieuwe uitdagingen met zich mee. BK IT Solutions is ISO27001 gecertificeerd en security first is dan ook altijd het belangrijkste fundament geweest voor onze dienstverlening. Wij vinden wij dat AI niet alleen slim moet zijn, maar vooral ook veilig moet worden toegepast.

Daarom begint AI wat ons betreft niet met een tool, maar met duidelijke afspraken. Voordat medewerkers met AI aan de slag gaan, moet duidelijk zijn welke gegevens verwerkt mogen worden, welke AI-tools zijn toegestaan en wie verantwoordelijk blijft voor de output. Want hoewel AI kan ondersteunen bij werkzaamheden, blijft uiteindelijk altijd een medewerker verantwoordelijk voor het resultaat.

Dat klinkt misschien vanzelfsprekend, maar in de praktijk zien we dat veel organisaties direct starten met AI zonder hierover afspraken te maken. Voordat er wordt gestart met het gebruik van AI zou je jezelf de volgende vragen moeten stellen:

• Mag een medewerker bedrijfsinformatie invoeren in een gratis AI-tool?
• Mogen klantgegevens worden verwerkt?
• Wat doen we met persoonsgegevens?
• Wie controleert de antwoorden die AI genereert?
• Welke risico’s accepteren we wel en welke niet?

Juist daarom adviseren wij organisaties om te beginnen met een AI-beleid. Niet omdat beleid op zichzelf interessant is, maar omdat het zorgt voor duidelijke kaders waarbinnen medewerkers veilig kunnen experimenteren en innoveren. Voor ons is daarbij een aantal zaken vanzelfsprekend. Wachtwoorden, API-sleutels, gevoelige klantinformatie en andere vertrouwelijke gegevens horen niet thuis in willekeurige publieke AI-tools. Daarnaast vinden wij dat medewerkers altijd moeten begrijpen hoe AI binnen de organisatie wordt gebruikt en welke verantwoordelijkheden daarbij horen.

Techniek speelt daarbij natuurlijk ook een belangrijke rol. Voor onze eigen AI-oplossingen maken wij gebruik van Azure AI Foundry. Hierdoor kunnen we verschillende AI-modellen van o.a. Anthropic (Claude) en OpenAI (GPT) binnen een gecontroleerde Microsoft Azure-omgeving en behouden we grip op zaken als toegangsbeheer, logging en governance.

Maar uiteindelijk blijft ook hier dezelfde les gelden als bij de rest van dit artikel: technologie is niet het startpunt. Goede afspraken en duidelijke processen komen eerst.

AI vervangt de mens niet

Gaat AI de mensen vervangen? Onze visie daarop is eigenlijk heel simpel. Nee.

Tenminste, niet op de manier waarop veel mensen denken. Binnen BK IT Solutions gebruiken we AI vooral achter de schermen. Onze klanten spreken nog steeds met dezelfde engineers, consultants en servicedeskmedewerkers als voorheen. Wanneer je ons belt, krijg je geen chatbot aan de lijn. Wanneer je advies nodig hebt, krijg je nog steeds een specialist die met je meedenkt. Het verschil is dat onze medewerkers sneller beschikken over de juiste informatie, minder tijd kwijt zijn aan administratieve werkzaamheden en zich beter kunnen richten op de werkzaamheden waar zij daadwerkelijk waarde toevoegen. Daardoor vervangt AI de mens niet. AI maakt de mens sterker.

Dat betekent overigens niet dat vaardigheden minder belangrijk worden. Integendeel. Net zoals medewerkers vroeger moesten leren werken met e-mail, Microsoft Office en internet, zullen zij ook moeten leren hoe AI op een effectieve en verantwoorde manier ingezet kan worden. Sterker nog, wij verwachten dat AI-vaardigheden de komende jaren uitgroeien tot een belangrijke competentie voor vrijwel iedere kantoorfunctie. Weten hoe je AI toepast, hoe je de juiste prompt maakt en hoe je de kwaliteit van AI-output beoordeelt, wordt steeds belangrijker. Wie vandaag niet kan werken met Teams of Microsoft Excel, loopt in veel organisaties al snel achter. Wij verwachten dat dit met de opkomst van AI de komende jaren verder zal versnellen.

Dat betekent niet dat iedereen programmeur hoeft te worden of alles van AI moet begrijpen. Wel vinden wij dat medewerkers moeten leren hoe zij AI kunnen gebruiken om hun werk beter, sneller en slimmer uit te voeren. Voor MKB-organisaties ligt daar een belangrijke verantwoordelijkheid. AI succesvol inzetten gaat namelijk niet alleen over technologie, maar vooral over mensen. Organisaties die nu investeren in kennis, begeleiding en adoptie, plukken daar de komende jaren de vruchten van.

De grootste meerwaarde ontstaat uiteindelijk niet door AI alleen. Die ontstaat door de combinatie van menselijke kennis, ervaring en inzicht met de mogelijkheden die AI biedt.

Onze belangrijkste les

Onze reis met AI heeft ons vooral geleerd dat succesvolle AI veel minder over technologie gaat dan de meeste mensen denken. De echte winst zit in standaardisatie, duidelijke processen, automation en medewerkers die weten hoe ze AI op de juiste manier inzetten. AI is wat ons betreft geen doel op zich en zeker geen vervanger van mensen. Het is een hulpmiddel dat medewerkers helpt om sneller over de juiste informatie te beschikken, betere beslissingen te nemen en meer tijd te besteden aan klanten.

Organisaties die vandaag investeren in AI-vaardigheden, processen en governance bouwen aan een voorsprong voor de toekomst. Niet omdat AI hun mensen vervangt, maar omdat hun mensen sterker worden met AI. Dat is precies hoe wij de toekomst van AI zien.