Younes van Ruth: Zonder architectuur blijft AI een experiment

[Column] Technology Director bij iO over de valkuilen van losse AI-tools en het belang van een schaalbare AI-strategie

"We moeten meer doen met minder." Ik hoor het al jaren. Bij klanten, in strategische sessies en tijdens evaluaties. En eerlijk gezegd: de uitspraak klopt. Teams worden kleiner, processen complexer, verwachtingen hoger. Maar de manier waarop veel organisaties AI inzetten als antwoord op die druk, klopt vaak niet.

AI is geen bezuinigingstool. Het is een kwaliteitstool. En dat onderscheid maakt alles uit. Losse tools lossen het echte probleem niet op

Vrijwel elke organisatie heeft de afgelopen jaren geëxperimenteerd met AI. Een copilot hier, een transcriptietool daar, een chatbot elders. De resultaten zijn vaak veelbelovend. Tijdswinst, minder administratie, snellere samenvattingen. Maar zodra die tools een plek krijgen in kernprocessen daar waar kwaliteit, interpretatie en zorgvuldigheid écht tellen begint het te wringen. Want wie controleert de output? Hoe houd je grip op gevoelige informatie? Wat doe je als drie teams drie verschillende AI-tools gebruiken voor hetzelfde type werk? En hoe voorkom je dat je organisatie uitgroeit tot een geheeld van losse experimenten, elk met een eigen databron en eigen verantwoordelijkheid? Dat zijn geen technische vragen. Dat zijn organisatorische vragen. En die worden te weinig gesteld.

AI wordt geen structureel onderdeel van je organisatie door enthousiasme. Dat wordt het door architectuur.

Technologie is niet het probleem. De aanpak is het probleem

De grootste valkuil die ik zie bij AI-implementaties is niet de technologie. Het zijn de processen, de governance en het eigenaarschap die worden vergeten. Organisaties die beginnen met één concreet probleem, maar dat direct koppelen aan een schaalbare basis, slagen er keer op keer beter in dan organisaties die grootschalige AI-programma's lanceren die losstaan van de dagelijkse praktijk.

Het project dat me het meest bijblijft

Voor een landelijke onderwijsorganisatie in het mbo kwamen we precies deze uitdaging tegen. Professionals moesten gesprekken analyseren, bevindingen onderbouwen en besluiten transparant vastleggen terwijl de werkdruk steeg en de beschikbare tijd daalde. De kwaliteit van het werk stond onder druk, niet omdat mensen het niet wilden, maar omdat het systeem hen te weinig ondersteunde.

Wat we bouwden was geen AI-tool. We bouwden een fundament: een schaalbaar platform waarin herbruikbaarheid, governance en veiligheid vanaf dag één zijn verankerd. Professionals kunnen vandaag direct na een gesprek een gesproken reflectie vastleggen. AI helpt met transcriberen, structureren en een eerste conceptrapportage opstellen. Het repetitieve werk verdwijnt. De professional blijft verantwoordelijk voor beoordeling, interpretatie en het uiteindelijke besluit.

Human-in-the-loop, noemen we dat. Maar in de praktijk zeggen medewerkers gewoon: dit helpt me om mijn werk beter te doen.

Organisaties worden niet sterker doordat AI mensen vervangt. Ze worden sterker wanneer technologie professionals helpt om consistente kwaliteit te leveren in een steeds complexere werkelijkheid. De sleutel ligt niet in het aantal tools, maar in de manier waarop je ze toepast: betrouwbaar, uitlegbaar en schaalbaar. Meer doen met minder? AI kan daarbij helpen. Maar alleen als je het goed aanpakt.

Younes van Ruth is Technology Director bij iO

www.iodigital.com/nl

Dit artikel is gepubliceerd door: Saskia van Weert