Een nuchter stappenplan voor meer AI in je bedrijf

Wat als rendement in crypto van meer komt dan alleen koerstijging? Wie serieus vermogen beheert, denkt in spreiding. Maar hoe voeg je digitale assets toe en beperk je de risico's van schommelingen? Kies voor slim. Poelder combineert AI-ondersteund vermogensme her met meerdere rendementpromen. Hoe? Omdeck het op poelder.com. Provietier van de handel, skip the hype. Belegge in crypto brengt risico's met zich mee. Rendementen uit het verleden bieden geen garantie voor de toekomst. Baanbrekende businessmodellen wordt medemogelijk gemaakt door salesforce. Agentforce van salesforce. Zoals AI bedoeld is. Hoi, dit is Baanbrekende businessmodellen. Ik ben Shun van Schagen. Patrick van de Pijl is mijn co-host. In deze aflevering gaan we in gesprek met Ebel Slip van Refreshworks AI. De IIT-rein Tendert Maador, met elke dag nieuws, ontwikkelingen en de lanceerding van Alweer en nieuwe tool. Rak jij mir als ook een beetje verdwaal tussen al die jetbolts en algoritmes? Dan is deze podcast verplicht luistervoer. Je hoort namelijk hoe jij de eerste stap kan zetten. En we leggen onze gast ook meteen een paar concrete use cases voor. Dus, stoel in mevast, Ebel Slip, kom de hermarie. Wat wij komen doen is dat we helpen nadenken hoe je dat een destellologie aankomen de jaren. Dus niet aankomen de maand, niet aankomen de drie maanden, maar aankomen de jaren. Vind hem het heel goed in kanset in je organisatie om te blijven bestaan zou uitkunden, maar ook echt de voordelen uit te halen. En dat doen we het om in de vangkennis brengen, maar ook de technologie en ook de mensen meten nemen. Daar het volgt niet niveau. Wat nodig is in de AI-revaluutie. En er wil wel een probleem los jij op dat bedrijven zelf niet met Jet-yptie bijvoorbeeld kunnen oplossen. Nou, wat je ziet is dat als je echt denkt aan AI-transformaties zijn er meer dingen nodig aan alleen maar een Jet-yptie. Als we kijken naar organisaties, heb je bijvoorbeeld een strategie nodig, maar ook wel een soliden AI-architectuur. En Jet-yptie, dat noemen wij een interface-lagen, dat is een manier hoe werknemers of mensen alleen interactie mee hebben. Maar de kracht zit daaronder. Twee lagen de onder, eigenlijk de laagste lagen die we noemen, een AI-brijn, dat is nog wel een soort van punten in organisaties voor al je bedrijfskomtex-informatie, wordt opgeslagen wat goed door midden van de jaren, dat is ook iets wat een jaar nodig heeft, onanlandere ook zo goed mogelijk een relafant voor je organisatie te zijn. En de tweede lagen, dan noemen we ook wel een agent-lagen en een agent-lagen, is een lagen waar je eigenlijk je digitale werknemers maakt. En die moet onder andere ook je bedrijfskomtext weten dat je je goed mogelijk kunnen helpen. De lagen daarboven, dan noemen we de interface-lagen. Daar is iedereen nu op gevoelkens, maar als je dan mijn vragen, die interface-lagen niet zo interessant, dat gaat ook nog wel erg veel veranderen aan komen jaren. Maar hoe hebben je het zo relafant mogelijk maatselpunnen, zo veel mogelijk bedrijfskomtex en processe van je organisatie in je eigenie? Ja, je zeg eigenlijk, kijk eerst naar die strategie. Veel ondernemers denken dan ook bij, je zegt dat al, aan een Jet-Pol, aan Jet-yptie, dat gingen we wat ze zien. Als je dan even kijkt vanuit een bissensmodelle perspectief, waarom is dat te beperkt gedacht voor je? Nou, kijk zo'n interface, zoals je er alleen maar iets vraagt, een Jet-yptie, dat kan jij, dat kan ik, dat kan elke concurrent. Wat het nou echt ja anders maakt, is als je je eigen bedrijfskomtex, je eigen processe daarin gaat brengen. Dat noem ook wel het agent-lagen van je organisatie. Daar wordt het dus heel erg relafant. En die, die, dat miswe nog wel erg, dus waar nu veel organisatie mee bez zijn, die kijk alleen maar intern ook hier. Je kunt een beetje productiefiteitsverschil kunnen bijvoorbeeld maken. Maar hoe ziet ons bedrijven over 5 jaar uit? Ja, productiefiteitsschil, dat is heel goed, maar wat wordt je nieuwe propositie bijvoorbeeld? En ja, wat voor soort mensen moet je aanhemen? En wat zijn de nieuwe kwaliteiten die je nodig hebt om ja, toekomensbestendig te blijven? Mertje, Patrick, dat bedrijf, want jij komt ook bij veel bedrijven over de vloer. Dan gaat het hier ook over. Mertje, dat mensen hiermee worstelen? Nou, strategie maken is al moeilijk genoeg. En nu moet je ook nog strategie gaan maken over hoe AI van toepassingen is in je bedrijven. Die lijken wel heel ingewikkeld. Want je vronnen stelt toch dat een management team of een directie team bepaalde kennis en kunde voorhanden heeft. En wat wij zien als je strategie je behoud wilt maken als die kennis niet zo goed is van de business, is het naar de toekomst kijken nog veel ingewikkelder. Dus als ik eeuw wil jouw horen zeggen, met AI moet je je strategie bepaalde. Ik denk dat dat juist heel moeilijk is. Dat is onzettend moeilijk. Ik kan onderstrepen dat er te weinig kennis is. Ik denk in boordroams op dit moment om daar goed over na te denken. En dat hoeft misschien ook niet. Allt het over vijf jaar, maar misschien aankomen de zes maanden. Want de meeste denken, "Ei, dat is JetGPT." Maar dat zijn misschien wel 20 soorten AI's. En zoveel verschillende toepassingen waar het niet er kan brengen. En als ik denk ik de bestuurder's, ondernemende Nederland, deze kennis heeft, kun je een betere strategie maken. Ja, en dan kan je het ook echt een mooi plan maken. En vervolgens ook uitvoeren. Maar als je dan hebt over die kennis, wat zou dan een stappenplanetje kunnen zijn, wat je met je team kunt doen, om u behalt in zich te krijgen wat AI betekent, hoe het van toepassingen is bij andere bedrijven, hoe bij jou van toepassingen kan zijn, om wat baas daarvan dan een strategie te formuleren? Nou, dan stappen enes denk ik, meer kennis te krijgen in die boordroen. Ik zou adviseer om experts die hier wat meer ervaring mee hebben, die ook bij andere bedrijven zijn geweest, om die naar binnen te halen en organisaties en de besturen ook meten nemen onder andere, wat dan ook dat werkelijk kan. Dan liggen die kennis in die bestuurskamer. En volgens als ik ook de taak om na te denken, wat willen dan met AI gaan doen? En soms zie ik soms dat ze AI gaan doen, om maar AI te doen. Dat is bijna dat je een hardloop wedstrijd hebt en het startschot gaat in ierenbigen maar kan te oprennen. Nee, waar willen we naar toe rennen? Wat is ons doel? En dat dat crystal clear te maken. En niet alleen voor jezelf in de boordroen, maar ook voor je medewerkers. We zien dus veel enthousiast mee in de boordroems. Misschien zie jij dat zelfs ook. Hoe laag je in de organisatie komt dat enthousiast mee dat dat wordt wel minder? Wat mensen maken ze ook ontzettend zorgen. Wat gaat die burren met baan? En een succes voor laag te maken? Ja, ik zie dat ook wel omgekeerd. Ik zie dat mensen in de organisatie wel de mogelijkheden zien, maar dat het bestuur eigenlijk niet haakt. Oh, oké, dat maakt je ook mee. Ja, die hebben geen idee wat dat eigenlijk mogelijk is. Maar ik heb wat ook een afvragen als jij dan bijvoorbeeld als expert wordt ingefloger. En jij hebt een tafel zit je denkt, misschien is dit model nog niet dood, maar dit gaan we niet redden er komen in de paar jaar. Nou, dat is denk ik een teneerste, moet je dat goed er kennen. Dat dat een grote verandering gaat brengen. Ik denk een mooi bedrijven Nederland is die van Victor Knap, Monks. Je hebt was maar echt te gezegd dat het wordt heel erg anders aan komen twijten. We gaan radicaal deze technologie om armen. In de reclameindustrie zijn zij actief Digital Agency. Wij hebben Wesley in een tafel gehad. Die heeft dit echt haar fijn uitgestipeld. Dat als zij op dezelfde weg zouden doorgaan, was het bedrijft een dood opgeschreven. Absoluut en die durven dus vooruit te kijken en ook de moeilijke vraag te stellen. Dus dat uurtje factuur, je gaat die dood. Ja, we ligt wel, het zou ik kunnen zeggen. Maar dat is toch zo? Dat zou je misschien wel zo kunnen. Ja, misschien is de diplomatiek van mij. Misschien niet bij accountens of grote advocaatecontoren, maar. Ja, nou, ik denk het ook wel. Ja, dat gaan we ook heel veel. Ik denk dat we niet zo minder gebruikt worden. Alleen blijft de allertijd gebruikelijk dat je met tijd één heede werkt. En daar een basis van afrekend. En dan misschien nog een technologie V daarnaast. Omdat je je hebt moeten evensteren in interesse. En dan moet je een hele andere basis van de technologie. Nou, het kan ook zijn dat dat uurtje factuurkje haalt. Maar gewoon veel meer output gaan vragen van dat een uurtje. Dat kan natuurlijk. En nu moet het iets nieuws. En zellijke velen doen we zo'n service, als er software. Zou je kunnen zeggen dat je echt wel service gaat leveren uurtje factuurkje. Maar dat je je zo veel software aan de achterkant dat zelf bouwt, zodat je dat uurtje veel productie ver wordt. Het tel je best pricing is misschien een nieuwe manier waarna wordt gekeken. En dat is natuurlijk wat lastig. Ja, en de kant kan onder organisatie dat zij maar zelf ook aan doen daarmee het experimenteren. Maar is de markt daar klaar voor? Zijn de procuremend afdelingen klaar voor? Wat die kennen dit allemaal nog niet. Dus dat ziet wat we gaan zien. Om jouw vader even de beantwoorden net van wat er een soort van vapens in de strijd die in kan zetten mensen in termeten nemen. Je ziet in elk organisatie ook wel veel mensen in interesse zijn die. Ja, je neet of bijna zijn die ideeën hebben. Dus een middel die wij goed zien is een AI-stuurgroep te organiseren in je organisatie. Dat is een representatie van verschillende departements of mensen die in de organisatie metenemen. Vraagbaken aan de ene kant voor bestuur die ook in houdt de kennis kan geven. Maar ook op de werkvloer echt die ideeën ervoor kan brengen. En dat je een soort van dynamische roodmap maakt van agents of ideeën of AI workflows. En dat je dat continu gaat aanpassen en gaat implementeren. Op basis van bijvoorbeeld terugverdien tijd of een andere matchwuk die je hebt. Maar dat is dus heel belangrijk. En daar begint het met een bestuur. Wat zijn je doelen? Wilden wij blijeren werknemers? Wilden we iets productiefers zijn? En dat is heel goed om uit te leggen van. Dus niet eerste neijtoel invliegen? Zou van goor laten wij ook een chat bot gaan bouwen? Maar is het heel duidelijk dus keuzes maken wat willen we hiermee? En wat voor bedrijf willen wij over pakken bij twee, drie jaar zijn? Exact, ja. Dus eerst de bouwtekening en dan past de toels om het te bouwen. Eerst in de bouw redelijk logisch? Ja, eerst de architect en dan past de aanhemen. Maar dat is een vaak doen we nu alles om wat ik zie. Op zich goed wordt er van alles nog wat gebouwd. Maar je krijgt een me lossen toels. Het is een drama voor je privacy. Je kan erna niet mee te weten wat is nou het effect daarvan geweest. Je data gaat alle kant op. Dus ja, dus het wordt van de goede route die wij zien. Eerst beginnen van wat willen we daarmee bij bereiken op langere te mein. En wat zijn de dingen of even de wildt toels? Want dat is denk ik, secondaire om daarop in te zetten. Is de gemiddelde Nederlandse onderneming een beetje AI-ready? Nee, op dit moment niet. Nee, en waar ligt dat dat is dat de datahuis. of waar we net over hadden dat medewerkers en de boord daar nog niet klaar voor zijn, dat er niet geloeg kennis is? Dat is zeker een onderdeel van, we zien eigenlijk drie componenten waar we ze nog niet ready zijn, waar je aan kan schafen. Dat is een inderdaad kennis, dus in turn weten wat EI dat werkelijk is en wat het voor je gaat beteken aan komen jaren. En die eerlijke vragen stellen van, ja, is ons bismmodel bestaat die nog over 5 of 10 jaar? Het wederste technologie, de juiste technologie kunnen aanbieden aan je medewerkers, maar ook goed je architectuur ne zetten dat die data veilig blijft. Dat die EID ook gebruikt ook de bedrijfscontext mee kan geven. En het derde, dat is misschien belangrijkste, dat zijn de mensen, de mensen moeten meekomen. En daar zit heel veel onrust. Dus als jij bijvoorbeeld als bestuur zegt, we willen allemaal productieve worden, dan wordt soms een medewerker, lekker we gaan worden langzaam eruit gesanier. Dus waarbij veel meer rusting komen zijn organisaties die zeggen, wij worden toekomstig bestendige organisatie. En wij willen de werkgeber van de toekomst zijn. We gaan jullie de AI-vaardigelen geven, dat jullie ook een werkneemers zijn die ook nog thuis heeft op de arbeidsplaats overwijnen. Ja, iedereen wordt een beetje manager van zijn eigen EI tools. Bijvoorbeeld, ja, maar die vaardigelen is meten geven, dat wordt cruciaal in deze revolutione ook mensen mee te krijgen. En ook gewoon als bestuur staan jongens, we gaan groeien, maar we gaan dat doen met dezelfde mensen. Dat kreert rust. En dat soort dingen pak je die mensenkant mee. Dus echt meerdere componenten die je elkaar moet schakelen. En als jij dan binnenkomt bij zo'n bedrijf, dat iets met AI wil. En daar zijn er heel veel van in Nederland. Waar kijk je dan als eerste naar onder een motorkap? Om in de motorkap kijken wij eerst naar het kennis van een bestuur, zijn zij in staat om een juiste AI-straat te gineert. Om je dan een quiz in vullen of. Nee, dat is eigenlijk wel een leukste. Het is een AI-impakte, dat we ze op sleeptouw nemen met allemaal voorbullen van bijvoorbeeld concurrent of concoleghaas. We gaan er boven architectuur, we gaan duidelijke voorbullen geven. Want het is altijd wat een beetje zo vaak. Wat is nou EI in erin denk je aan het chatbot, maar je kan er zo ongeloverlijk veel mee. Dan krijg je z'n veel beter beeld. Daar begin je eigenlijk mee. Dan vervolgens gaan dingen dan bij elkaar breen. Daar gaan je een roop map maken. Want dan kun je wat een AI-idee die we kunnen neergezet. Dat is bij zomorganisatisch 400-500 ideeën. Daar kan je zo'n stuurbe groep voor gebruiken, de kennis in je organisatie. En dan ga je die voor ons gewoon plot op een roop map van, "Oké, wat hebben de meeste resultaten die we kunnen boeken conformen doen?" Die we hebben gesteld in het begin. Hebben we anders mee maar wat aan het doen zou je kunnen zeggen. En dan moet dat bij elkaar komen binnen een architectuur. En die architectuur, dat is een ondegesgrove kindje bij MKB Nederland van "Oké, hoe bouwen nou een solide technische basis waar de informatie die we hebben?" Ook binnen blijft, want de Europese AI komt er aan. Daar wordt naar gekeken hoe jij met je dat omgaan. We willen niet allemaal weer een OD-dotje worden zou je kunnen zeggen. En dat brein of je gewoon die kennis in dat AI-systeem gaat goed jaan komen. Want ja, je werknemers hebben steeds meer interactie mee. De komen nieuwe agents. En dat wil je een solide basis neer hebben. En volbal, als je naar zo'n roop map gaat kijken, zie je wel door AI dat je sneller je retoon on investement kunt halen. Dus je ziet sneller resultaten je prikten. Heb je nou een volbal dat waar het gewoon ook vallig aan mis is? Nou waar we vaak misdigen gaan is dus eigenlijk in de golfernensens bijvoorbeeld dat het bestuur niet goed zegt. Dit is wat we met de AI gaan doen of niet. En juist dat er soort initiatieve uitorganisatie zelf komen om te experimenteren. Je hebt een volgende. - Dan gaan we bijvoorbeeld fout. Die gaan fout. Ik zal de namen niet noemen, maar we zijn bij een paar bedrijven worden wel ingefloog. Die heeft een werknemer open klaag geïnstalleerd die de hele iemand dat de basis heeft verwijderd. Want die had gewoon de prondgeven. Ik wil graag effecenten werken. Toen dacht AI, ja, als ik daadde hele iemand dat de basis verwijder, dan werkt het wel. Dit zijn vooral de voor. - Dit komt voor. En dit zijn dus dingen en daarom zit zo belangrijk dat je de architectuur goed neerset. En soort van veilig neerset voor je on werkneemers die de echt bij aan de slag willen gaan onder andere. Dat je ook vooruit kan en dat het ook op een veilig omgeving kan. Dit zijn de dingen waar we nu worden ingefloog. En dat is een kans om er gezorgwekkend, maar ook wel weer. gegoed je voorbeeld dat je de toch wel serieus moet oppakken. We nemen deze keer een kijkje onder de motorkap van Refreshworks. Zo betij meer, maar eerst even dit. Sinds begin 1900 zetten we bij Waterburg Technique Technologie in voor vooruitgaan. Met een focus op complexe energievraagstukken en industriee de automatisering maken we met onze klanten een mooie morgen mogelijk. Kijk hoe we dit aanpakken op batemberg.nl. Waterburg Technique, Smarter Focus, Bride Tomorrow. Wat als rendement in crypto van meer komt dan alleen koestijging? Wie serieus vermogen beheert, denkt in sprijding. Maar hoe voeg je digitale assets toe en beperke de risico's van schommelingen? Kies voor slim. Poelder, combineert AI-ondersteund van mogensmeer met meer rendementbronnen. Hoe? Profitier van de handel, skip the hype. Beleg geen crypto, brengt risico's met zich mee. Rendementen uit het verleden mide geen garantie voor de toekomst. Tijd nu voor een ander basismodel in de spotlight. Je hort Simonen Brummelhuis van Borsky Fund. En zij willen het hebben over. Blum en wolf. Een fijn de bloemen-service voor bedrijven, nu tuurlijk openwelfen, particularen. Maar met name voor winkels hotel en controle, heel handig en leuk in het kader van de lente. Wil iedereen weer bloemen. De zij doen met name abberdementen. En dat kan je een tuurkvareer in grote van bouquette. En hoe vaak je dat ook wil veranderen. Dat hoeft natuurlijk wel iets minder bij zij de bloemen. En dat doen ze inmiddels ook bij grote klanten. Ritual, snike. Dus dat is echt wel heel ambitieus. Hebben ze het ingestoken. Iedereen denkt natuurlijk meteen heel erg het milieu aspecten. Mijn transport geen gebruik van pesticide, langere levensduur. Dus je hebt dat niet alleen kosten besparen, maar is ook voordeurbaar. En echt veel goed. En het is ook praktisch. In hotels en kantoren. En vooral met die enorme bouquette die je tegenwoordig ziet. Niet viswatervervanger. Geen art van de belatjes. Geen geurtjes. De zowit. Dit echt wel wat meer in dan alleen maar duur zijn wij. Het is echt op alle lijg gebieden. Kan het voor z'n hotel of voor kantoren heel goed zijn. Simone Brumelhuis was dat. Evelslijp van Refreshworks is hier. En we praten met hem over de Roetekaard naar een AI-gedreven organisatie. En hoe je team hierin meenemt. En dat is heel belangrijk dat laatste. Zo benadrukte hij zo juist te leven. En Patrick, jij dacht in aanloop naar deze aflevering. Laat we het eens heel concreet gaan maken met een aantal juistkases. Dus juistkase 1 een klanten-service die zichzelf ruint. Dus Ebel, je bent een e-commercebedrijf of het een e-commerce-functie. Waar we bijvoorbeeld 10 mensen op klanten-service zitten. Wat is dan de AI-toepassing? Wat je nu ziet bij klanten-service. Je hebt een AI-toepassing die intern zijn gericht. En je hebt AI-toepassing die extern zijn gerichten. Extern vinden we spannend. Terecht ook. Dat wil op een chat-polt op een z'n dinget gaan beloven. Dat zien we wel als we het gezien in het nieuws wel ligt. Interessant in dingen, maar waar je nu bij klantcontactcenters veel verschill ziet. Zijn de interne proces. Dus bijvoorbeeld AI luistert mee. Tijdens de telefoongesprek. Die schrijft alles op. Die transkepeert dat. Die zet dat in actie punten uit. Die voert dat in een CRM bestand uit. En die kennis die groeit en groeit en groeit. De maat de jaren. En dat had ongeveer 45 procent van het werk weg van zo'n persoon die wel de telefoon opnemen. Daar zijn we nu. En wat maakt dat dan nog? Dat is ook gewoon een regereusnij in die activiteiten. Je zou bijna kunnen zeggen. Ja, maar als wij vooral deze casers vrij bekend zijn we veel met organisatie mee bezig. En die hebben gewoon heel veel doorlopen van mensen die vinden het ook niet te hoor. Leuk werk vaak. Die willen graag goede, maar kunnen geen mensen vinden. Dus voor hun halen 40-50 procent weg uit zo'n proces. Dus je kunt het twee keer zo opschalen ongeveer. Ok, Joeske is twee dan. Seals zonder salesmen. Je hebt een B2B-bedrijf met account managers die lied zo volgen. Wat is de I2-prasin? Nou, wat je nu bijvoorbeeld ziet is dat bijvoorbeeld. Ik ben zelf niet heel erg venn als je op linkt in ziet. Ik heb een tool gemaakt in je 1000 lied. We kunnen EI voor zulke mooie dingen gebruiken en gebruiken we het daarvoor. Maar waar je het nu voorbij zit komen waar wel bijvoorbeeld salesmen. Dus blij mee zijn is dat je bijvoorbeeld. Nou, je moet de CRM in kloppen en die informatie. Nou, er wordt mensen vaak niet heel blij van. Dus je hebt komen uit in de zelfsasprach. Die zit in de auto terug. En die wordt er wel door een IJs-dustent. En die zeggen, "Hee, hoe was je afspraak?" Ze raam wel goed en waar het hebben allemaal over gaat. En die IJs-dustent registreert dat en klopt het allemaal in het CRM. Waarom is het handig? Nou, dan heb je veel meer data in CRM. Die personen voet niet meer interkloppen. Dat schildt voor tijd kan niet met andere klanten gesprek. Maar derde en dat wordt dus overloopt, zou ik zeggen. De context, de steeds meer informatie, organisatie, verzamelen. Dit is een prachtige manier om dat te doen. En dat brein aan onderkant dat voet en voet meer informatie dat je aankomende vijf jaar. Daar veel beter aan de liefst opkondrijden. En dat maakt een groot verschil. Maar ik denk ook nog wel voorstellen maken. Dus salesvoorstelling kunnen ook uitgewerkt worden in zo'n geval. Absoluut. Ja, dus wij werken bijvoorbeeld veel onder maakindustrie. En daar komen wel een request voor een propose opkomp daar binnen. Dat zijn 500 pagenaas technische documentatie. En voorstel uit werken ik duurtaar een maand. En nu hebben wij bijvoorbeeld AI-to-passing die al die 500 pagenaas lees. Die kijk naar alle ouwe of vertisch. Die kijk naar de grondstof die moeder ingekocht. En binnen een uur ligt een ander voorstel met een equivalent van datzelfde soort aantal pagenaas. En dan krijgen nog drie verstjes. Wil je het agressief? Wil je de traal of iets anders? Dus echt een maatje van de account manager. Een maatje van de account manager. Maar ook van de klant van die krijgen sneller krijgen die reactie, een kwartatieve reactie. Het is gecheckt op de oude data, maar ook huidige data in de markt. Ja, dan maak je wel een heel groot verschil. Jougeke is drie, dus we gaan daar de backoff is. Dus een bedrijf die veel handmaatige administratie heeft. Zoals de facturen, orders, de contracten. Wat is daar een AI-to-passing? Nou, wat wel leuk is het? Dit is eigenlijk de eerste i-topassing bij het groter door, en is anders waar je aan een slag mee gaat. Ook organisatie uit de aan deur van. Niemand vind het leuk om facturen en administraties te doen, maar sommige misschien wel. Maar hij is fenomenaal om bijvoorbeeld te noemen dan OCR-EI-teconologie, dat met die documentatie die facturen goed te kunnen uitlezen en weg te kunnen boeken. Ik ken bijvoorbeeld een organisatie die krijgen over 12 miljoen facturen per maand binnen. En dat is bijna tot totaalheid automatiseerd. En daarvoor deed 400 man de controle aan maatig. Als je bijvoorbeeld kleine bedrijven hebt, misschien in de omvang van 50 tot 100 medewerkers, daar is het bij ook in staat om die administratie eigenlijk al verder te kunnen uitwerken dat die facturen naar genoeg automatisch gaan, dan wel in het uitsturen als in het verwerken. Absoluut, ja dus bijvoorbeeld je krijgt dus facturen binnen. En worden uit de e-mail worden die gelezen, die worden gecateriseerd, die worden misschien zelfs al als je en je klopt. Niet met de administratie, met inkop, wordt het gelijk weer teruggezeurd. Heet het klopt niet. We wijzen spreekken al die databeze een checken, databeze twee checken. Als ik het zo maar zeggen dat het een uitgelezen kans is, als ik ergens zou om momenten te creëren in de organisatie waar mensen blijven worden, beggin bij de pekoffers. Juuscase 4. De consultant of analyst heeft zijn maakten rapporte, leven die aan klanten. Wat zou hier een goede AI-toepassing kunnen zijn? Nou, AI is op dit moment fenomenaal om van hele grote bakker data te kunnen analyseren. En AI is heel goed om een soort van rol mee te krijgen, om ervoor ons ook dat op een paal de toepassing te kunnen analyseren. Dus je kunt er zeggen, je bent de beste economie-trist van de hele wereld. Nou, je geeft een bevolbeeld zo'n soort rol en je kan wel gewoon een vormat meegeven. Dat kan een podcast zijn, het kan een rapport zijn. Uitgelees kan waar we nu veel worden ingeloog om dit onder andere te doen. Het is voor basing werken hoe goed de resultaten zijn. Dus wij werken bijvoorbeeld voor grote M&E-kantoren. Die moeten bijvoorbeeld analysers doen van dit daar woem. Ze krijgen informatie binnen. Ja, financiël. Dat is een bakwerk. Dat is de hele doediele genist waar je dan over hebt. Exact, ja, maar dat moeten ook de sector bekeken. En dan moeten een paar séremssystemen. Voel als dealroom en dat soort dingen moeten worden nagekeken om allemaal nog liestisch beeld te krijgen van na deze organisatie maar ook de marktbeeld en de kondaar bijna perfecte report uit. Wat betekent is wel dat je zo wel intern als extern moet gaan kijken waar infrastructuur waar je de bronnen dan eigenlijk verbindt. Exact, dus dan zijn we ook dat brijn. Dus dat bestaat niet vaak uit alleen interneninformatie. Maar die ga je ook kopelen vol met je saas wat je hebt. Dus bijvoorbeeld en séremssystem of wet geving wat er aan zit te komen. Dus dat het compleet informatie heeft zoals een ander list die Googlet ook ergens in die gaat er heen. Die bronnen, die geef je ook een brijns dat die een goed beeld van heeft. Ja, dan kan je je nou. En zou je dan bijvoorbeeld kunnen denken aan doediele genist in de D? Wat bedoel je dan mee? Nou, we hebben wat nu die trajecten dure vaak heel lang. En al die informatie moet worden uitgezocht, maar als je daar AI op gaat zetten. En doen we gewoon een dag? Ja, dan kunnen we dat in een dag doen. Dan weten we of een bedrijf dat we mogelijk willen overnemen of die of de boeken kloppen. Absoluut. Als de data klopt, is AI onzetten sneller in. Ja, het leuk is ervan is dat je nu soort van de nomen ook wel van die agent extractus. Dus dat een agent bijvoorbeeld controlerert, maar dan heb je weer een andere agent controlerert. En dan wil je uit 6 andere invals hoeken bekijkt. En dan bouw je hele slimme techniek en dan hou je ook veel fouten uit AI. Wat nu al best wat minimaal is. En dan kan je het ook in 6 verschillende vormans krijgen. En dan wordt het echt heel erg leuk moedig. Dan dit waarom opvarm het voor de ultieme use case, namelijk nieuwe bismodellen waar wij natuurlijk van zijn. Stel je bent er voor zeker haar of een bank. Wat is dan de aardspedrijf misschien? Ja. En wat zou dan de toepassings zijn. Namelijk misschien kun je John en Nick meteen van meerdag beginnen. Daar weet ik ook de concurrent voor de bestaan de business. Ja. Nou, dit is een hele leuke vraag. Dat is ook een vraag voor bijna elke bestuur in Nederland om een soort in ofseheid hier in dag over na te denken. Dat zal per business, per sector zodat het verschillen. Maar het leuk is ervan. Als je dan weer de analisten van voorbeeld, kwam het een black, dat is het AI-departement van de McKinsey, die heeft hier zoveel mooie rapporten over wat zij denken, bijvoorbeeld wat de aankomende bismmodellen zijn. Dus het is moeilijk om hier gelijk een antwoord op te geven, maar er is wel heel veel informatie en bijna viele sowers of na denken wat zij die nieuwe business modellen. Zien we al voorbeeld in de markt? Van nieuwe business modellen? Ja, bijvoorbeeld op het gebied van Verzekeraars die het helemaal anders doen. Banken, het ziel ik een vele die echt van scratch af en echt een nieuw modell op de markt zetten, helemaal gebaseerd op AI. Ik vind het eigenlijk dit maar nog wel tegenvallen. Ja. Ja, zeker in Nederland zie je niet echt AI-first dingen nog komen. Dat is denk ik aankomen in het 2-3 jaar. En voornaamlijk bedrijven die zichzelf opnieuw aan het uitvinden zijn door meer of aan AI. Ja, ja. En heel eerlijk dat is misschien ook wel het eerlijk van een MKB-nederland. Is dat misschien als je het nieuw zezien wel twee gasten hebben bedrijven gemaakt. Die zijn nu 1 miljard waard ofzo. En die denken, oh nee, de wereld gaat zo hard om mij heen. Ik loopt zo ver achter, maar daar zijn we nog lang niet dat zij misschien wel een paar uitschieters daarvangen. Het is ook wel meer hype dan waar we nu zitten. Dus er is nog ruim voldoende tijd om hierover na te denken over die oobisers. De lijktijd nieuwe technologie voor de korte termijn wordt altijd overschad voor de langtermijn altijd onderschat. Dus dus ook niet zo die genuurest achterover kunt leunen en denken van nou, het sinkt mijn tijd wel uit. Nee, ja, kijk, mij een bedrijf het ene missie, dat is maakwerk en Nederland koplopen in de 4-dune strilere revolution. Omdat Nederland, vooral MKB-nederland, wereldweid maar ook Europa, veruit, afgelopen in de adoptie van deze technologie. Dit is de tijd om na te gaan denken wat je moet gaan doen. Om staptergezet in je architectuur. Om je mensen te gaan trainen. Een wake-up-kool voor de politiek voor MKB-nederland en ja, een andere kante even positief te liggen enorme kansen. Bij een ander vraag daarop te laatste voorbeeld. Als je een bestaant verzekersbedrijf bent en je bent gestoeld op de oude leest, eerst zou opnieuw willen beginnen. Kan dat nu vandaag de dag keer dat in een, twee maanden opstarten met agents en noemen? Ja, dat kan zeker, want als je kijkt me voorbeeld Shopify, zie je ook zeggen, voor dat we nieuwe mensen gaan aannemen. Gaan we eerst een betooschrijven dat we om een agent of AI het niet kan doen. Als je al begint als organisatie zo, in plaats van dat je een hele lekkensje hebt van duizend werknemers, dan kan je al je proces er heel makkelijk voor agenten vijden. Dus we gaan wel concurrenten zien die misschien een paar werknemers hebben. Die echt hebben nagen dag van, oké, al die proces een stapjes wat een verzeker eigenlijk doet. En dan is dat een van een databanker één, een predictioner dat de bank twee, dat kan je allemaal voor AI. Dus ja, dit is ook de tijd om dat soort organisatie zoeken. Ik zat er op te zoeken en als je in een verzekering richt voor je auto, dan zou het kunnen zijn dat AI dus je rijgedrag meet, dat je ook je risico bereikend en dat je de premium ook automatie aan past en dat bijvoorbeeld schade je de fotocontuploode en dat die goed gekeurd wordt en dat die bewijsprek opgaat wordt. Maar dat betekent er ook wel heel iets anders voor je bedrijfsvoering en die verhoud voor je premium berekeningen. Ja, klopt en dit zou een teorie allemaal kunnen, maar wat we ook hebben nu in Europa, is de Europese AI Act, dat gaat gafaceerd van kracht en dit soort als systemen mensen gaan beordelen, dat mag nog niet. Daar zit er heel. Dus nu weet ik je wat mag niet? Nou bijvoorbeeld, nou, er wordt iemand, krijgt een ja over nee, door een AI-systeem of ze wel een verzekering krijgen of niet. Dat mag nog niet. Ja, en dat soort kezus mag dat nog niet zelf maken. Er moeten soort van johmen in de loop zitten, er moet een soort van ja menselijke factor daarmee krijgen. Maar we grappig is dat het nou een ook weer uitdagen is dat als je dit soort bismmodellen maakt en dat ze ook goed mee te nemen naar de besturen van MKB in Nederland, is om de kaders mee te geven van de wed geven die er aan zit te komen. Want ja, heel veel dingen die nu worden gebouwd, die kunnen best wel de prillebak in aan komen tijd zouden. Ja, zo misschien in dat niet eens mogen. Nee. Wat vind je ervan dat we nog de jonge in de loop hebben, dat we daar nog zo aan vast houden? Op dit moment, ik denk, uitstekende keuze. Ja. Voor je e-mail met name. Ja, ja, ja, hij is nog niet zo ver dat je zou zeggen we doen het helemaal autonof. Nee. Als je kijkt naar hallucinatio, dat hij iets verzint, dat was in 2021, was het ongeveer 23% en vorige was het gemilderde 0,7% nou dat is niet 0, maar het is zeker nog wel wat. Dus dit is altijd goed om dat te controleren. Wij wel, ik kan eigenlijk nu nu veel op paars van het laatste voorbeeld, denk ik wel zien dat je bijvoorbeeld zou kunnen nadenken met je besturen over de ergste nagmerie je concurrent, waar je dat voorbeeld schetst van de net met zo'n verzekering die eigenlijk, of een auto-verzekering product die dat volledig met AI om organiseren. Maar dat je baas daarvan gaat kijken wat betekent dat dat voor onze business en welke stapjes hebben dan te zetten om dat te kunnen verbeteren. Ja. Andepun nog wat ik wel voorbij zie komen is, als je kijkt naar AI, zie je ook dat het veel persoonlijk wordt gebruikt. Dus John kan het gebruiken, ik kan het gebruiken, jij kan het gebruiken. Maar ik zie ook wel iets van collaborative AI, of zeg maar soort, ook mentent, collaboration waar je samen kunt werken, zodat je toegang hebt tot dezelfde informatie om dat naar een hoge plant te brengen. Hoe kijk je daarna? Ja, dat is een organisaties als we het ook goed doen dan. Die architectuur kom je daar weer bij terug. Nu zit het werkt in er een vak in silos. Agents voor de ook gemaakt in silos. Die worden vaak nu niet gebouwd dat ze met elkaar kunnen praten. Dat is een van de grootste fouten die we nu zien. Dus iemand maakt iets. Een agent is daar heel blij mee, maar de truc is aankomt dat hij agent elkaar kunnen vinden. Dus als of je een huis bouwt, daar zitten allemaal soort van persoon in, dat zijn dan agents, maar je hebt geen deuren tussen de kamers. Je kunt er niet met elkaar communiceren. Dat is wat er nu veel. Klassend, problemen ook met software toch? Ja, ja. Dus we moeten dat de chainen van de agents, dat noemen je ook wel agent swarms aankomend tijd dat die collega's elkaar kunnen gaan opzoeken. En dat wordt, als je dat wel hebt of niet hebt, dat wordt een groot verschil. Maar het zit er volgens mij twee de mensen in. Dat ik weet hoe jij agent zegt gebruikt, zodat die elkaar begrijpen en de andere is dat je behoudt erin kan samenwerken. Ja, ja. Naart wordt toch een stapje makkelijker? Je krijgt waarschijnlijk een orchestratie agent. Dat is één agent waar je mee praat. Dat is jouw ansprek punt. En die orchestreert welke agent in turn waarvoor moet worden gesproken. en die rapporteert voor het terug naar de naam. De soort van de top agent, en daar heb je interakshimmedes. Je gaat in met elke agent meer waarschijnlijk in gesprek. Met het woordermande onderkant gedaan. Wat belangrijk is als je nu bijvoorbeeld dingen bouwt, bijvoorbeeld bij Maak Samen agent, in je architectuur dat wij het ook allebei gebruik van kunnen maken. Want anders heb je je niet zo verwaard om dat moment. Dus dat is heel goed om over na te denken en nogmaals belangrijk om nu te maken. Ja, hoe ligt ik mijn agent zet ook niet meer met allemaal in gesprek? Ga blijven. -Ja, ingewikkeld. Welke takeaway, wat gaan wij MKB-ondernemers meegeven een aanleiding van deze aflevering? Wat moeten zij vandaag nog doen? Stel, ze zitten in de auto, ze zijn aan het sporten, ze luisteren deze podcast, deze afleveringen denken. Wij moeten hiermee aan de slag. -Ja. Ik denk, maak een plan. Maak een plan hoe hier weer aankomen. Vijf jaar even woordig zeg, maak een plan voor zes maanden. Ik geloof daar ook in, maar ik geloof ook in. Maak een stip op de horen, zonder waar je naartoe wil in de organisatie. En vergeet niet te nemen in technologie mee, nemen je mensen mee en nemen de vadergeedemeden. Dat je ook dat werkelijkse mee aan slag kunnen. Als je dat hebt, dan kom je heel. En dan zeg ze vaak, begin klein. Is dat ook in dit geval zo? Ik vind dat iets heel Nederlandse begin klein. -Ja. Ik vind dat. Je hebt iets van primaris processen. Heb je secondeere processen? Heb je nog processen die. zeg maar de e-mail maken, ergens. Als een vaak wat je ziet bij Nederlandse nemen, het beginnen bij het allerlaagste processen, dat doen we met AI. En als dat tegenvalt, ja, dan werkt AI niet. Dat is iets wat ik nu heel veel voorbij zie komen. Dus ja, ik zou zeggen, begint in dat klein om een beetje moment om op te bouwen, de mensen ook zien, vol die back of dus. Ik vind dat klein beginnen. Maar denk wel over aankomen de tijd. Net als de Victor Klaabs van deze wereld over in Monks van OK. Wat zijn onze primaire processen? Hoe zet we die stippen op door, is on? Die twee dingen zijn echt met elkaar verbonden. Maar ik denk wel dat een belangrijke conclusie is. dat je als je die strategie wilt maken, en dan strategie voor AI, is dat het eigenlijk gaat over show, don't tell. Dus als je langs verschillende verkeningen gaat, dan wel met experts, dan wel bij andere bedrijven in de huiskamer. Dan gaat kijken, dan wordt je eigen beeld veel beter. En dan kun je met je team ook beter vaststellen waarin de koers uit gaat stippelen. Ik denk dat het zo zeggen van zetje EI strategie neer, dan zie je heel veel vraagtekens naar voorkomen. Ja, en wat wel in beginzijde. Ik ben er van overtuigd, maar dat zou ik natuurlijk mijn bedrijf. Hal experts dan binnen. En wij zijn ook kritisch op die experts. Maar je ziet ook best voor wel EI bedrijfjes opkomen. Dat zijn mensen misschien een, twee, haar ervaring. Weet je hem motop linkt in of dat mensen die zich aanbieden? Dat is ook een scannen even op jou bedrijf, dat ik dacht hebben wij een aggregator van de laatste inhoud, die dat doet of heb je meer deep expertise. Ja, dus kijk, wij doen het al negen jaar. De mensen bij ons werken hebben misschien een suma cum laude afgezudeerd. In artificial intelligence, computer science, en ze zeggen wel anders dan. Het groot verschillende experts in Nederland. Als het een fundamental ding is voor je organisatie zoek, ook een part in die je daarmee wil aanhaken, die ook een paar de kwijtijd kan leveren. En die talen in op de hype of wat je op linkt in voorbij ziet komen. Dat is wel, denk ik, heel erg belangrijk. Dan mag je kritisch mee zijn. Maar er heb ook tondere vraag voor je voor als laatste, misschien als afslijting is. Welke type mensen heb je dan nog aan boord? Want had je negen jaar geleden ook veel meer mensen die ook aan het codeeren waren? En is dat nu 5 coding of anders geworden? Hoe? De meeste mensen bij ons codeeren nog steeds, alleen ze kunnen hebben veel groter eroutboet. De die denken vanuit techniek dat ze onderdeel van ons organisatie. Aan de redel welk innovatie-managers, organisatie-psychologie waarop in de zachte kan, bijvoorbeeld denken. Die brug, dat is nu de EIA-reveluutje. Ik denk die bij elkaar te laten komen. Ebel Slipe van Reef Freshworks. Fijn dat je hier wilde zijn. Het is sommige hochtend. Dat vertellen we de luisterhuis ook maar even. We hebben eigenlijk een andere gast, maar die komen op het laatste moment niet. Dus je bent heel blij dat je op het last minne toch nog bereid was om de Amsterdam te komen. Op zandkorten te maken. Dank je wel. -Mal en bedankt. -Ja. Patrick, wij zijn er volgende week weer. Wil je er af hoeriedijd meer luisteren? Check er ook even ons andere afleveringen. En dan zijn er heel veel. Je vindt zo vrijwel alle bekende podcastkanaal. Tot de volgende week. Daanbrekende businessmodellen wordt mede mogelijk gemaakt door salesforce. Zoals AI bedoelt is. Wie serieus van mogen beheert, denkt in sprijding. Kies voor slim. Poelder combineert AI-ondersteund van mogen smeer met meer rendementbromen. Hoe? Ondeck het op poelder.com. Proficie van de handel. Skip de hype. Een lege en crypto brengt risico's met zich mee. Rendement uit het verleden biede geen garantie voor de toekomst.