Van Chaos naar Versnellen

AI kan geen chaos automatiseren. Dat was de harde waarheid die we deelden tijdens Retail Trends Tech 2025. Maar met de juiste digitale basis? Dan worden AI agents je meest productieve collega's; 24/7 beschikbaar, goed getrained, en precies afgestemd op jouw workflows.

Download de slides, kijk de presentatie terug en probeer de prompt zelf via de link onderaan dit artikel (zonder email registratie) → Waar te beginnen? Voor lezers van Retail Trends, bieden wij een vrijblijvende kennis sessie aan. Je boekt hem via deze link.

Het probleem: Iedereen wil AI, maar niemand heeft de basis op orde

De belofte van AI is verleidelijk: meer werk doen met minder mensen, tegen lagere kosten en hogere kwaliteit. Maar de realiteit is weerbarstiger. Volgens onderzoek faalt 70-80% van alle AI-implementaties. Niet omdat de technologie niet werkt, maar omdat bedrijven proberen chaos te automatiseren.

Het begint meestal met slechte data, verschillende systemen die niet met elkaar praten, geen single source of truth. Dan zijn er de onduidelijke processen waarbij "Sarah weet hoe het werkt" als enige documentatie dient. Losse systemen die in silo's opereren. En vage verantwoordelijkheden waarbij niemand echt weet wie wat beslist.

AI versterkt wat je al hebt. Heb je chaos? Dan krijg je geautomatiseerde chaos. Heb je orde en overzicht? Dan krijg je exponentiële groei. Het probleem zit hem dus niet in de technologie, maar in wat eraan vooraf gaat.

De vier fundamenten voor AI-succes

Tijdens onze presentatie introduceerden we het Conway_OS framework: een systematische aanpak die jouw bedrijf opsplitst in zeven componenten die samen je commerce engine vormen. Strategy, Experience, Data, Process, Technology, People en Execution; allemaal met de klant centraal. Voor succesvolle AI-implementatie zijn vier fundamenten uit dit framework cruciaal.

Ten eerste: unified data. AI leert van data, en het oude adagium "garbage in, garbage out" geldt harder dan ooit. Je hebt schone, gecentraliseerde data nodig in één bron van waarheid. Zonder die basis produceert je AI agent wel output, maar niet de output waar je iets aan hebt.

Ten tweede: clear processes. AI heeft gedocumenteerde workflows nodig die het kan volgen en waar mensen kunnen controleren. Je kunt Sarah's brein niet opschalen, haar impliciete kennis moet expliciet worden gemaakt. Pas dan kan AI het overnemen.

Ten derde: integrated systems. Een verbonden tech stack waar data automatisch doorheen stroomt is essentieel. AI moet over systemen heen kunnen kijken om patronen te herkennen en acties te nemen. Als je marketing tool niet praat met je CRM, en je CRM niet met je analytics platform, dan mist je AI de context om slim te kunnen opereren.

Ten vierde: defined roles. Helder eigenaarschap, beslis rechten en verantwoordelijkheid zijn cruciaal. AI zonder eigenaarschap verdiept alleen maar de chaos. Iemand moet verantwoordelijk zijn voor wat de agent doet, hoe het wordt gemonitord, en wanneer mensen moeten ingrijpen.

Deze vier fundamenten: data, processen, systemen en mensen zijn niet optioneel. Ze zijn de voorwaarde voor elke succesvolle AI-implementatie.

Het framework: De 'capability ladder' voor AI agents

De kern van onze aanpak is de Capability Ladder: een blauwdruk om werk te automatiseren in vijf lagen op basis van complexiteit, en vervolgens toe te wijzen aan mens of agent. Het principe is simpel maar krachtig: AI agents vervangen geen rollen, maar automatiseren specifieke taken binnen die rollen.

Op Level 1 vind je de "button pushers"; werk dat expliciete instructies vereist voor elke stap. Dit is volledig automatiseerbaar met huidige AI. Denk aan data-entry, standaard rapportages genereren, of email notificaties versturen. Dit werk is repetitief, voorspelbaar, en vereist geen menselijk oordeel.

Level 2 bestaat uit "task tacklers"; betrouwbare uitvoering wanneer je heldere doelen en methodes geeft. Hier zie je bijvoorbeeld het implementeren van goed gedefinieerde features in software, of cohort analyses uitvoeren volgens bestaande methodologie. AI kan dit uitvoeren, mensen monitoren.

Level 3 is de transitie zone, waar "problem busters" opereren. Hier ontwikkelen ze zelfstandig oplossingen wanneer ze heldere doelen en context krijgen. Dit is waar AI-capabilities momenteel snel ontwikkelen. Denk aan root cause analyses van metrics die afwijken, of het zien van patronen in grote hoeveelheden data om beslissingen te maken. AI leidt hier, mensen overzien.

Bij Level 4 vind je de "system shapers" die werkwijzes ontwerpen om uitdagingen systematisch op te lossen. Dit is human-led, AI-assisted werk. Het gaat om strategische technologie keuzes, het ontwerpen van je hele analytics architectuur, of het ontwikkelen van je go-to-market strategie. Mensen leiden, AI assisteert met data, scenario's en brainstorm.

Level 5 zijn de "game changers" die kritieke problemen identificeren voordat anderen ze zien. Dit is puur menselijk werk dat creativiteit, intuïtie en strategisch denken vereist. Het gaat om het inzien van industrie verschuivingen, creatieve innovatie, of het herkennen van kansen op basis van intuïtie. AI kan hier inzicht aanleveren, maar niet de menselijke wijsheid.

Automatisering door de lens van je 'org chart'. Dit framework geeft je een gedeelde taal binnen het bedrijf om te bespreken welke taken geautomatiseerd kunnen worden en waar menselijke expertise onmisbaar blijft.

Drie concrete 'use cases' voor retail merken

We deelden drie toepassingen waar je morgen mee kunt beginnen, elk met hun eigen metric om ROI te meten.

Business intelligence: De brain van je business

Stel je voor dat je BI Director 80% van haar tijd besteedt aan strategische vragen in plaats van wachten op rapporten. Dat is precies wat er gebeurt wanneer AI agents het repetitief werk overnemen. In plaats van twee dagen wachten op een cohort analyse, krijg je real-time inzichten zodra iemand een vraag stelt.

De business case is overtuigend. Waar een human-only BI team van vier mensen €315K per jaar kost en circa 300 inzichten per jaar produceert met een turnaround van twee dagen, daar kost een AI-enabled team van twee mensen plus AI platform €180K per jaar en produceert het 2.400 inzichten per jaar in real-time. Dat is een besparing van €135K, maar belangrijker: het is decision velocity.

De echte waarde zit niet in de kostenbesparing maar in wat je BI Director nu kan doen: strategische analyses, business partnering, het ontwerpen van nieuwe measurement frameworks. Level 4 en 5 werk in plaats van Level 1 en 2 taken.

Software engineering: Meer features, minder bugs

In software development automatiseren AI agents steeds meer van het routinematige werk: code generation, unit testing, documentatie updates, debugging van simpele errors. Engineers kunnen zich focussen op wat echt waardevol is: architectuur ontwerpen, technische schuld strategieën ontwikkelen, complexe integraties bouwen.

De metric hier is cost per feature. Door Level 1 en 2 werk te automatiseren, verhoog je de snelheid waarmee je team features kan shippen zonder extra headcount. Belangrijker nog: de kwaliteit gaat omhoog omdat engineers zich kunnen focussen op de lastige beslissingen in plaats van boilerplate code te schrijven.

Content production: Schaalbare output zonder kwaliteitsverlies

Voor retail merken met grote catalogues is content production altijd een bottleneck geweest. Product beschrijvingen schrijven, SEO optimalisatie, multi-channel adaptatie, variant generatie voor A/B testing; het vraagt om enorme capaciteit. AI agents kunnen hier Level 1 en 2 werk volledig overnemen: basis productbeschrijvingen genereren, SEO keywords integreren, content aanpassen voor verschillende platforms.

Mensen focussen op Level 3 tot 5: brand voice bewaken, creatieve concepten ontwikkelen, strategische content plannen. De cost per creative daalt dramatisch terwijl je personalisatie at scale kunt leveren. Een merk dat voorheen 10 producten per dag kon beschrijven, kan nu honderden doen; zonder dat het merk verwatert.

Waarom beginnen met Business Intelligence (BI)?

Business Intelligence is de ideale eerste 'use case' om drie redenen. Ten eerste heeft het een laag risico omdat er geen directe klant impact is. Als een BI agent een fout maakt, merk je dat intern voordat het consequenties heeft. Ten tweede zie je snelle ROI, binnen drie maanden kun je meetbare resultaten boeken. En ten derde legt het een solide fundament: BI vereist unified data, en zodra je dat hebt, kun je alle andere AI agents daarop door ontwikkelen.

Bovendien lost het de BI adoptie crisis niet op. 70% van alle BI-implementaties faalt omdat niemand de dashboards gebruikt. Te complex, te traag, te veel frictie. Met AI agents kan je die inzichten proactief in je mailbox laten afleveren of vragen stellen over bedrijfsdata in gewoon Nederlands. Zo verdwijnt dat probleem. Data gedreven werken wordt toegankelijk voor iedereen, niet alleen voor data analisten.

BI is de brain van je business. Start daar, bouw het fundament, en rol dan uit naar andere use cases.

Jouw roadmap: Van pilot naar productie

De transitie naar een hybrid workforce van mensen en agents volgt een systematische aanpak. Je begint met een gedeelde taal en werkwijze; zorg dat je operating model helder is en dat het MT aan boord is. AI transformatie faalt zonder commitment van de top.

Vervolgens map je de workflows die je business draaiende houden. Welke acht kernprocessen maken zorgen dat jouw bedrijf blijft draaien? Maak een product, verkoop een product, lever een product. Documenteer deze processen met je team. Daarna bepaal je het fundament: hoe staan je data, processen, systemen en rollen ervoor? Waar zitten de gaps?

Zoek de quick wins waar AI morgen waarde kan leveren. Fix tegelijkertijd de fundamenten die lange termijn succes tegen houden. Deploy je eerste agent in een gecontroleerde omgeving. Meet resultaten, deel dit success intern en ga door naar andere use cases.

Het belangrijkste principe: begin klein, bewijs de waarde, schaal systematisch.

Download de slides, kijk de presentatie terug en probeer het zelf

In de volledige presentatie vind je veel meer detail dan we hier kunnen delen. Het complete Capability Ladder framework met concrete voorbeelden voor SDR's, data analysts en software engineers. Een ready-to-use prompt template waarmee je elk functioneel rol kunt analyseren op automatiseringspotentieel. Concrete business cases met ROI-berekeningen die je kunt gebruiken voor je eigen business case. En visuele frameworks voor alle acht commerce workflows met duidelijke indicaties waar AI de grootste impact heeft.

Als bonus hebben we een speciale Notion-pagina aangemaakt met alle resources uit de sessie: aanbevolen reading om dieper te duiken, tools die we gebruiken en aanraden, real-world cases van merken die het al doen, en de volledige video-opname van de presentatie zodat je alles rustig terug kunt kijken.

→ Download de presentatie + krijg toegang tot alle resources

Wat nu? Boek een vrijblijvende kennis sessie

Speciaal voor Retail Trends-lezers bieden we een vrijblijvende kennis sessie aan bij jou op kantoor. We bespreken de fundamenten van AI-succes en waar jij nu staat.

Zijn je data, processen, systemen en rollen AI-ready? We kijken naar praktische use cases die specifiek voor jouw bedrijf werken; geen generieke adviezen maar concrete toepassingen in jouw context.

En het belangrijkste: we creëren ruimte voor jouw vragen (Ask me anything). Alle vragen over AI, technology, data architectuur, team design; alles wat je bezighoudt mag op tafel. Na 90 minuten heb je helderheid over je volgende stappen, of je nu met ons verder gaat of niet.

→ Plan een gratis kennissessie

Conclusie: AI + Mens. Niet AI vs Mens

Het spel is niet AI versus mens. Het spel is AI plus mens. De angst dat AI banen overneemt is begrijpelijk maar mist de nuance.

Mensen worden alleen vervangen door mensen die weten hoe ze AI moeten gebruiken, niet door AI zelf. De sales persoon die AI agents inzet voor prospecting en follow-up wint van de SDR die dat handmatig blijft doen. De engineer die AI gebruikt voor boilerplate code en testing, levert meer features dan degene zonder.

Agents vervangen geen rollen, maar automatiseren specifieke taken van processen in die rollen. De rol blijft bestaan, maar verschuift naar het hogere werk op de Capability Ladder. Level 1 en 2 taken verdwijnen naar automation. Level 3 wordt een transitie zone waar mens en machine samenwerken. Level 4 en 5, het strategische, creatieve, intuïtieve werk, blijft puur menselijk.

En AI gedijt op context. Modellen zijn alleen zo goed als de kwaliteit van de data die je erin stopt en de helderheid van de processen die je beschrijft. Daarom begint succesvolle AI implementatie niet met het kiezen van een AI tool, maar met het begrijpen van hoe je bedrijf werkt. Als je dat niet aan een mens kunt uitleggen, kun je dat ook niet aan een machine.

De merken die nu de fundamenten leggen, unified data, clear processes, integrated systems, defined roles, zijn de merken die over twee jaar de markt domineren. De vraag is niet of AI je sector gaat veranderen. De vraag is of jij voorop loopt of achter de feiten aan rent.

Verder praten? Stuur me gerust een bericht op LinkedIN.