De inzet van AI is niet langer experimenteel, het is een strategische hefboom geworden voor bedrijven wereldwijd. OpenAI verzamelde inzichten uit zeven vooraanstaande organisaties die AI met succes hebben geïntegreerd in hun dagelijkse processen. Deze blog vat hun aanpak samen en laat zien hoe ook jouw organisatie hiervan kan leren. In deze blog leer je wanneer het bouwen van een AI-agent zinvol is, hoe je dit aanpakt, en welke ontwerpprincipes zorgen voor een betrouwbare en veilige inzet in jouw organisatie.
1. Begin met evaluaties
Voorbeeld: Morgan Stanley
De bank startte niet met technologie, maar met vertrouwen. Door systematische evaluaties te doen, zoals het vergelijken van AI-output met die van menselijke experts, kon Morgan Stanley veilig en gecontroleerd AI inzetten. Inmiddels gebruikt 98% van hun adviseurs AI dagelijks, en is de tijd voor klantopvolging drastisch verkort.
Tip: Definieer per use case wat ‘goede output’ betekent (nauwkeurigheid, relevantie, veiligheid) en meet daar systematisch op.
2. Verweef AI in je producten
Voorbeeld: Indeed
De vacaturesite gebruikte GPT-4 om niet alleen betere aanbevelingen te doen aan werkzoekenden, maar ook om te onderbouwen waarom een bepaalde baan bij iemand past. Dit leidde tot 20% meer sollicitaties en 13% meer succesvolle matches.
Tip: Laat AI bijdragen aan de klantervaring, niet alleen aan de efficiëntie.
3. Begin vroeg, investeer breed
Voorbeeld: Klarna
Klarna’s AI-assistent handelt inmiddels twee derde van alle klantenservicegesprekken af, sneller en goedkoper, zonder kwaliteitsverlies. De sleutel? Vroeg beginnen, breed uitrollen, en blijven itereren. Nu gebruikt 90% van de medewerkers AI in hun dagelijkse werk.
Tip: Wacht niet tot je ‘perfect’ begint. Vroeg experimenteren levert exponentieel rendement op.
4. Maak modellen op maat
Voorbeeld: Lowe’s
Door een GPT-model te fine-tunen op eigen productdata, verhoogde Lowe’s de tagging-nauwkeurigheid met 20% en de foutdetectie met 60%. Zo werd het zoekproces op hun e-commerceplatform veel relevanter en consistenter.
Tip: Fine-tuning biedt betere resultaten dan generieke modellen, vooral bij specialistische content of domeinen.
5. Zet AI in handen van experts
Voorbeeld: BBVA
In plaats van centraal te sturen, gaf BBVA 125.000 medewerkers toegang tot ChatGPT Enterprise. In 5 maanden bouwden zij 2.900 custom GPT’s. Teams gebruikten AI onder andere voor risicobeoordeling, juridische ondersteuning en sentimentanalyse op klantfeedback.
Tip: Je mensen kennen hun werk het best. Geef hen toegang tot AI-tools en ruimte om zelf oplossingen te ontwikkelen.
6. Ontgrendel je ontwikkelaars
Voorbeeld: Mercado Libre
De Latijns-Amerikaanse techgigant ontwikkelde met OpenAI een platform (“Verdi”) waarmee 17.000 ontwikkelaars sneller AI-toepassingen bouwen. De impact? Betere fraudedetectie, snellere productverwerking en gepersonaliseerde klantnotificaties.
Tip: Ontlast development-teams met platforms die AI-ontwikkeling versnellen en standaardiseren.
7. Durf groots te automatiseren
Voorbeeld: OpenAI zelf
Binnen OpenAI worden AI-tools gebruikt om interne supportprocessen te automatiseren, van e-mails tot systeemupdates. Hierdoor worden duizenden taken per maand geautomatiseerd, en blijft er tijd over voor werk met meer impact.
Tip: Zoek niet naar kleine optimalisaties, maar durf hele workflows te automatiseren.
AI-succes vraagt visie én experiment
De bedrijven in deze gids bewijzen dat AI-succes niet toevallig is. Het komt voort uit:
- Vroeg beginnen en blijven leren
- Praktisch testen met duidelijke evaluatiecriteria
- Betrekken van medewerkers op alle niveaus
- Investeren in maatwerk en infrastructuur
- Strategisch automatiseren, niet alleen optimaliseren
Wie AI ziet als een nieuwe manier van werken in plaats van een eenmalige tool, plukt daar de vruchten van op lange termijn.
