AI-first bedrijf: wat betekent het en hoe word je er een?

AI-first bedrijf: wat betekent het en hoe word je er een?

Inhoudsopgave

1. Wat houdt AI-first werken werkelijk in?
2. Wat is een AI-first bedrijf?
3. Praktijkvoorbeeld: Van traditioneel naar AI-first werken
4. Waarom AI-implementatie begint met begrijpen
5. Voordelen van AI-first: efficiëntie, schaal en innovatie
6. Zo word je een AI-first organisatie: pragmatische stappen
7. Uitdagingen: Waarom AI-first mislukt en hoe het wél slaagt
8. Hoe ondersteunt And AI bedrijven bij hun AI-first transformatie?
9. Praktische tips voor leiders
10. Bronnen en verder lezen
11. Veelgestelde vragen

Wat houdt AI-first werken werkelijk in?

Toen wij And AI startten, besloten we bewust niet een traditioneel consultancybureau te zijn dat af en toe AI-tools aan klanten adviseert. We wilden bouwen aan een organisatie waar kunstmatige intelligentie het vertrekpunt vormt van alles wat we doen.

Onze vergaderingen worden automatisch getranscribeerd, samengevat en geclusterd tot actiepunten – live vastgelegd in ons projectsysteem voordat we de ruimte verlaten. Niet omdat we lui zijn, maar omdat herhalend werk waardevolle denkkracht verspilt. Het onderzoekswerk voor klanten begint nooit bij Google, maar bij AI-agents die razendsnel relevante bronnen doorzoeken, vergelijken en samenvatten. Ons werk verschuift daarmee van uitvoerend naar beoordelend, van handwerk naar supervisie, en dat levert structureel voordeel op.

Deze radicale keuze voor 'AI eerst' is veel meer dan automatisering of procesoptimalisatie. Het is een fundamenteel andere manier van denken over strategie, organisatiestructuur en innovatie. In deze blog leggen we uit: wat betekent het écht om een AI-first bedrijf te zijn? Welke voordelen en uitdagingen brengt het? En hoe werken wij, bij And AI, elke dag aan een nieuw bedrijfsmodel – waarin AI niet alleen assisteert, maar zichzelf blijft verbeteren en mee bouwt aan klantoplossingen.

Wat is een AI-first bedrijf?

Onder een AI-first organisatie verstaan we een bedrijf dat AI niet als een extra laagje implementeert, maar als kern van proces, strategie, product en organisatiestructuur. Het draait om een totaalontwerp waarin AI niet helpt, maar bepalend is voor schaalbaarheid, innovatiekracht en concurrentiepositie (bron).

Vier kernkenmerken onderscheiden AI-first organisaties:

1. AI in de kernprocessen verweven
   Dagelijkse werkprocessen zijn radicaal herzien, met AI als uitgangspunt. In ons eigen bedrijf klinkt dat door in het feit dat geen enkele medewerker notuleert of actiepunten handmatig vastlegt; alles verloopt geautomatiseerd en volgens vaste kwaliteitsstandaard. Duolingo en Shopify pakken het net zo rigoureus aan en laten AI inmiddels alle repetitieve taken uitvoeren – freelancers worden alleen nog ingezet voor werk dat AI (nog) niet kan overnemen (Jakob Nielsen).
2. Autonome AI-agents en teams (AIKO's)
   Waar traditionele automatisering 'scripted' werkt met vaste flows, organiseren wij een team van gespecialiseerde agents (AIKO's), die zelfstandig redeneren, analyseren en produceren. Zo loopt bij ons een meeting-transcript eerst door een agent die analyseert, vervolgens door één die samenvat, dan een derde die taken uitdeelt. Omdat deze agents elkaar aansturen, ontstaat een dynamische keten met menselijke supervisie en bijsturing. Deloitte noemt dit het operationele model van de toekomst: real-time adaptief, agent-based, en mens-coördinerend.
3. Continue leren en zelfverbetering
   Onze agents zijn geen statische tools, maar leren dagelijks bij. Wordt een AI-fout gecorrigeerd? Dan past het systeem zichzelf automatisch aan – het is 'AI die AI beter maakt'. Bij And AI resulteert dat regelmatig in agents die niet alleen helpen, maar steeds meer onderdelen van een workflow zelfstandig kunnen bouwen en verbeteren.
4. Organisatorische verschuivingen
   AI-first vraagt om een ander organisatiemodel: minder hiërarchie, duidelijke KPI's, datagedreven besluitvorming en cross-functionele teams die mens en AI combineren. Silo's verdwijnen, leiderschap wordt vooral regisseur van het samenspel tussen mens en AI. Dit verandert fundamenteel hoe je als bedrijf samenwerkt, plant en groeit.

Praktijkvoorbeeld: Van traditioneel naar AI-first werken

Het noemen van een concreet praktijkvoorbeeld laat direct zien wat het verschil is tussen traditioneel werken en een AI-first aanpak:

De oude manier

Een developer zit in een meeting. Hij maakt aantekeningen, hoopt dat hij alles meekrijgt. Na de meeting opent hij Jira, typt een titel, probeert de requirements te beschrijven uit zijn geheugen, schat de tijd, en hoopt dat hij niets vergeet. Na twee uur coderen blijkt dat de acceptance criteria onduidelijk waren. Terug naar de stakeholder. Nog een meeting. Ticket aanpassen. Weer coderen.

Hoe wij het doen

Dezelfde meeting vindt plaats. Maar niemand maakt aantekeningen – de meeting wordt automatisch getranscribeerd. Zodra de meeting eindigt, gaat het transcript naar een AI-agent. Die extraheert de beslissingen, identificeert de technische requirements, en genereert concept-tickets. Complete user story, acceptance criteria, technische overwegingen, geschatte uren – allemaal gebaseerd op wat er daadwerkelijk gezegd is, niet op wat iemand denkt te onthouden.

De developer opent Jira en vindt de tickets al klaarstaan. Hij leest. Schrapt een acceptance criterium dat niet relevant is. Voegt een edge case toe die de AI miste. Past de schatting aan op basis van ervaring met dit deel van de codebase. Vijf minuten werk in plaats van dertig – en niets vergeten van wat er in de meeting is besproken.

Het verschil

Traditioneel	AI-First
Mens maakt aantekeningen	Transcript is de bron
Developer schrijft ticket uit geheugen	AI genereert uit letterlijke gesprekken
Elk ticket begint blanco	Elk ticket bouwt op alle vorige
Kennis zit in hoofd developer	Kennis zit in het systeem
Inconsistente kwaliteit	Gestandaardiseerd format

De feedback loop

Als de developer het ticket aanpast, leert het systeem. Die edge case die hij toevoegde? Volgende keer staat die er al. Die schatting die te laag was? Het systeem past zijn model aan. Die nuance uit de meeting die verkeerd geïnterpreteerd werd? Het systeem leert hoe deze stakeholder communiceert.

Na honderd tickets weet de AI hoe wij werken. Na duizend tickets weet hij het beter dan wijzelf kunnen onthouden.

Waarom AI-implementatie begint met begrijpen

De verleiding is groot: je ziet de mogelijkheden van AI, je wilt snel resultaat en je begint met bouwen. Een chatbot hier, een automatisering daar. Maar hier gaat het vaak mis. Het grootste risico is namelijk niet dat je AI "verkeerd" bouwt, maar dat je het verkeerde bouwt.

Veel AI-trajecten starten van buitenaf met generieke use cases of een lijst populaire toepassingen voor de branche. Dat is een nuttig vertrekpunt, maar levert zelden de échte meerwaarde. De inside-out benadering werkt radicaal anders: je begint met wat er werkelijk gebeurt in je organisatie. Waar lekt tijd weg? Welke data heb je en in welke kwaliteit? Wat irriteert medewerkers? Waar zijn blinde vlekken ontstaan in routinematige processen?

Die analyse levert vaak verrassende inzichten op. Zo identificeerden we bij een technisch dienstverlener elf concrete kansen — waarbij niet de meest voor de hand liggende, maar juist een verborgen kans, nu meer dan duizend uur per jaar bespaart. Daarom geldt: eerst begrijpen, dan bouwen. Vergelijk het met een architect: je begint niet met het metselen van muren voordat je weet hoe het huis eruit moet zien. AI levert pas echt rendement als de scope start vanuit je eigen processen, data en vragen.

En als de interne AI-kennis ontbreekt? Dan is het extra belangrijk om te snappen wat je echt met AI kunt. Investeer tijd in discovery: onderzoek met én naast je mensen de processen, data en dagelijkse knelpunten. Een stevige analyse levert geen rapport op voor de la, maar een heldere routekaart gebaseerd op jouw organisatie, resultaten en doelen. Zo verklein je het risico op teleurstellende resultaten en zorg je voor blijvend rendement van je AI-investering.

Voordelen van AI-first: efficiëntie, schaal en innovatie

Een AI-first strategie levert aantoonbare voordelen op. Bedrijven melden structurele efficiëntieverbeteringen tot wel 40%, schaalvoordelen die normaal decennia kosten in maanden behaald, en real-time, zelfcorrigerende systemen die geen extra personeel vragen (bron). Bij And AI heeft dit geleid tot een ecosysteem van meer dan 30 eigen AI-componenten. Wat wij intern leren, vertalen we direct door naar klantoplossingen – en dat brengt ons sneller bij de 'AI-fabriek': een systeem waarin je een probleem beschrijft en direct een werkbare automatisering en workflow terugkrijgt.

• Sneller innoveren met minder risico
• Lager verloop in operationeel werk door herallocatie van menselijk kapitaal naar creatie en strategie
• Real-time procesoptimalisatie zonder dure consultants
• Datagedreven besluiten met aanzienlijk verhoogde kwaliteit en snelheid

Deze voordelen zijn voorbehouden aan bedrijven die niet enkel tools aanschaffen, maar hun hele operating model herdenken – een strategische keuze, zoals wij die in een vroeg stadium maakten.

Zo word je een AI-first organisatie: pragmatische stappen

Niet alles kan tegelijk. Een succesvolle transformatie vergt een iteratieve aanpak. Tegelijkertijd: zonder goed te begrijpen waar je de meeste waarde toevoegt, loop je het risico de verkeerde processen te automatiseren. Zet daarom discovery centraal:

1. Identificeer repetitieve, schaalbare processen die nu personeel belasten en waar AI of workflow-automatisering een directe efficiëntieslag oplevert. Gebruik een data-gedreven analyse om dit scherp in beeld te brengen.
2. Bouw een Minimum Viable AI Product (MVAI) rondom één proces, test razendsnel met echte feedback en stuur direct bij.
3. Herontwerp planning, budget en management: Werk in korte iteratieve sprints. Betrek AI-agents actief voor taken als monitoring, rapportage en task management.
4. Cross-functionele teams: Overtuig en train stakeholders van verschillende afdelingen – bij voorkeur gezamenlijk aan een pilot – om samenwerking tussen mens en AI te normaliseren en weerstand te voorkomen.
5. Gebruik bestaande platforms als n8n voor snelle prototyping: Je hebt geen diepgaande AI-expertise nodig om impact te maken. Focus op integratie, dataflow en praktische KPIs.

Deze aanpak is direct toepasbaar – ook bij organisaties zonder grote IT-afdeling of specialistische AI-kennis, mits je scherp start bij de bedrijfsprocessen en behoeften.

Uitdagingen: Waarom AI-first mislukt en hoe het wél slaagt

De potentie van AI-first is enorm, maar implementatie vraagt om meer dan alleen technologie. Uit recente onderzoeken blijkt dat 81% van de bedrijven de voordelen van AI inziet, maar slechts een klein deel actie onderneemt en deze potentie waarmaakt (bron). Haastig experimenteren leidt soms tot datalekken, inefficiënte promps of teleurstellende ROI. Succesverhalen – zoals Klarna, Shopify en Duolingo – bewijzen vooral dat ondernemingen die werk maken van strategie, teams en self-learning agents wel slagen (bron).

Dus, waar gaat het mis?

• Gebrek aan visie of strategisch draagvlak: Technology push werkt niet zonder duidelijk verhaal, doelen en overtuiging van het leiderschap
• Geen snelle feedbackloops: Probeer niet alles tegelijk, leer iteratief en wees niet bang voor 'quick failure'.
• Geen integrale aanpak van mens, proces én technologie: Succes ligt in een naadloze samenwerking – niet in een losstaande AI-tool per afdeling.
• Te weinig inzicht vooraf: Zonder voldoende analyse ligt de focus te vaak op bouwen, terwijl de definitie van het juiste probleem minstens zo belangrijk is.

Hoe ondersteunt And AI bedrijven bij hun AI-first transformatie?

Bij And AI bieden wij een totaalpakket om organisaties van strategie tot operatie te begeleiden naar een AI-first model. Dat omvat:

• Strategisch AI-advies: Welke impact, KPI's en doelen zijn relevant in uw sector?
• Discovery en analyse: Samen met uw team analyseren we processen, data en kansen voordat we techniek kiezen.
• AI-workshops en trainingsprogramma's: Praktische kennisoverdracht en hands-on pilots om intern draagvlak te creëren
• Implementatie en bouw van automatisering: Van AI-assistenten tot end-to-end workflows met platforms als n8n
• Implementatie in korte sprints met vastgoed resultaat: Elke twee weken een concreet werkende oplossing
• Change management en adoptiebegeleiding: Focus op mens én techniek, privacy en compliance vanaf het eerste moment

Onze ervaring is dat succes niet afhangt van tools, maar van mensen, strategie, en continu leren. Wij bouwen dagelijks aan ons eigen ecosysteem en delen die kennis in élk klantproject. Onze AI-agents vormen inmiddels de basis van tientallen geautomatiseerde klantoplossingen. Integratie met n8n zorgt daarbij voor naadloze koppelingen met bestaande systemen – van CRM tot HR, finance of logistieke processen.

Praktische tips voor leiders: waar start de transitie naar AI-first?

1. Formuleer een heldere visie: Waarom AI-first? Wat betekent het voor de toekomst van uw organisatie?
2. Kleine stappen, grote impact: Begin met een pilot, maak resultaten zichtbaar en schaal daarna stapsgewijs op.
3. Zorg voor meetbare doelstellingen: Denk aan tijdsbesparing, foutreductie, klanttevredenheid en kwaliteit van besluitvorming.
4. Investeer in uw mensen én in begrijpen: Training, continue communicatie en discovery zijn minstens zo belangrijk als technologie.
5. Kies voor flexibele platforms: Werk met tools als n8n die snel integreren en breed inzetbaar zijn – technologische complexiteit mag geen rem zetten op innovatie.

Wilt u weten hoe u AI-first kunt maken binnen uw organisatie? Of bent u benieuwd waar de grootste kansen liggen om direct waarde te creëren? Wij komen graag in gesprek of organiseren vrijblijvend een strategiesessie op maat.

Meer weten? Neem contact op, of schrijf u in voor onze AI-first workshop en ontdek wat het verschil is tussen AI als assistent – of als accelerator van uw hele bedrijf. Samen bouwen we aan de AI-fabriek van de toekomst.

Bronnen en verder lezen

• Becoming an AI-first company – Deloitte
• AI-First Companies – Jakob Nielsen PhD
• AI-first in de praktijk – ICT Magazine
• Van AI-first naar AI-smart – Koneksa Mondo

Veelgestelde vragen

Wat betekent AI-first precies voor een bedrijf? +

AI-first betekent dat AI niet als losse tool wordt geïmplementeerd, maar integraal onderdeel is van je bedrijfsstructuur, processen en strategie. Je werkt met autonome agents, datagedreven besluitvorming en continue zelfverbetering van workflows. Dit leidt tot efficiëntere, schaalbare en innovatieve organisaties.

Hoe start ik met AI-first als mijn organisatie weinig AI-kennis heeft? +

Begin met een data-gedreven analyse van bedrijfsprocessen en knelpunten. Werk samen met externe kennispartners, volg discovery-workshops, en bouw stapsgewijs een Minimum Viable AI Product (MVAI) rond een kernproces. Gebruik flexibele platforms als n8n voor snelle implementatie.

Wat zijn de grootste risico's bij een AI-first transformatie? +

De grootste risico's zijn technologie push zonder visie, momentumverlies door trage feedbackloops, onvoldoende integratie van mens en proces, en te weinig analyse vooraf. Bouw, test en leer iteratief; zorg dat strategie en draagvlak centraal staan voor blijvend succes.

Welke bedrijven zijn goede voorbeelden van AI-first organisaties? +

Shopify, Duolingo en Klarna tonen dat AI-first tot structurele procesverbetering en innovatie leidt. Zij automatiseren repetitief werk, sturen op data en laten AI hun operationele model mee vormgeven.

Hoe helpt And AI bij een AI-first transformatie? +

And AI bouwt AI-agents voor automatische transcripten, ticketcreatie, procesanalyse en zelflerende workflows – allemaal geïntegreerd in bestaande systemen. Klanten krijgen zo direct toepasbare, schaalbare oplossingen met snel zichtbaar resultaat.