Onderzoek van Van Spaendonck laat zien dat AI nog te weinig concreet in bedrijven is geïntegreerd.
Een centrale aanpak rondom de toepassing van AI in het mkb ontbreekt nog. Dat blijkt uit een onderzoek van Van Spaendonck over de staat van adoptie van AI in het mkb. De focus ligt vooral op techniek, in plaats van op problemen in het proces. Hiervoor is AI mogelijk een oplossing.
Onderzoek onder mkb’ers
Het onderzoek is gehouden onder mkb’ers met tien tot tachtig werknemers en zo’n twintig bedrijven zijn bevraagd over dit thema. Het gaat hierbij over deskresearch en interviews op directieniveau.
25% gebruikt AI al in het werk
Uit eerder onderzoek van ING onder 263 grote Nederlandse bedrijven bleek al dat 40% van de bestuurders verwacht dat AI banen gaat vervangen in de komende jaren. In het midden-en kleinbedrijf gebruikt bijna 25% van de ondernemers al AI. Zo’n 6% heeft het geïntegreerd in de dagelijkse bedrijfsvoering, laat het onderzoek weten.
Onderzoek naar arbeidsproductiviteit met AI
Om te onderzoeken hoe ondernemers de inzet van AI ten behoeve van arbeidsproductiviteit gebruiken, sprak innovatiemanager bij Van Spaendonck, Stein Huisman, met diverse directeuren. “We herkennen dat er grote uitdagingen zijn in het mkb (personeelstekorten, geopolitiek, druk op arbeidsproductiviteit) en zien dat technologie hierin een belangrijke bijdrage kan leveren (mits goed toegepast)”, vertelt hij.
“Uit het onderzoek is gebleken dat er onder meer een gebrek aan zicht op return on investment (ROI) is. Dit is een beperkende factor in het ondernemen van actie en voelen van urgentie. Het is voor mkb-ondernemers lastig om een startpunt te bepalen (letterlijk: waar moet ik beginnen) omdat ze niet weten waar de techniek potentieel waarde toevoegt.”
Actie blijft uit door onduidelijke ROI. Dit gebrek aan zicht op ROI is te verklaren door:
Onvoldoende redeneren vanuit problemen/knelpunten die te koppelen zijn aan business waarde
Het is moeilijk om de relatie te leggen tussen knelpunten, strategische waarde en hoe nieuwe techniek hierin bij kan dragen
Verkeerde verwachtingen door een gebrek aan kennis over de toepassingsniveaus: Taak AI (denk aan ChatGPT) en Proces AI (Agentic AI in combinatie met kantoorautomatisering) vragen om een andere benadering van ROI meten.
Zo is het bij Taak AI veel lastiger om een harde ROI te berekenen. Hoe een medewerker gewonnen tijd besteedt en welke output dit extra oplevert is lastig te kwantificeren. Veel bedrijven gebruiken Taak AI en zijn binnen deze context op zoek naar een ROI.
Stein: “Het is dus logisch dat mkb’ers het lastig vinden om die ROI hard te maken bij dat toepassingsniveau. Daarbij zien we dat de prioriteiten niet duidelijk zijn, er geen onderbouwde richting is om te starten en experimenten een lage kans van slagen hebben zo.”
Aanbevelingen voor ondernemers
“Bij de technologische ontwikkelingen die we nu zien, is het belangrijk om voor ogen te houden dat je niet zomaar iets kiest. Zoek eerst uit welk probleem je wilt oplossen hiermee en kijk dan welke tool daarbij past. Je wilt je tijd en geld goed investeren voor een zo hoog mogelijke kans op slagen”, zegt Stein.
“Om te weten welke tools er zijn en hoe je die in kunt zetten in je bedrijf, is het goed om naar bijeenkomsten te gaan van je branchevereniging of kennisinstelling. Abonneer je op interessante tech-nieuwsbrieven en zo blijf je op de hoogte van trends en ontwikkelingen. Zo ben je beter voorbereid op het nieuws dat op je afkomt. Kun je iets meer duiding geven aan een nieuwsartikel, ben je weerbaarder en kun je je eigen mening vormen.”
