Een data en AI aanpak die door MT, organisatie en techniek wordt gedragen

Waarom de aanpak het verschil maakt

Er ontstaat een splitsing in de markt. Bedrijven die data en AI aanpakken als losse experimenten, en bedrijven die werken vanuit een aanpak die business, techniek en organisatie tegelijk pakt. RAND Corporation rapporteerde in 2024 dat 80% van AI projecten niet rendeert. BCG bevestigde dat beeld in 2025: 60% van organisaties zegt dat AI investeringen tot dusver weinig of geen materiële waarde hebben geleverd.

Het verschil tussen die twee groepen zit zelden in de tool, de cloud of het model. Het zit in de manier waarop het werk wordt aangevlogen. Wie begint bij de business vraag en pas dan bij de techniek, levert producten waar ook op gestuurd wordt. Wie begint bij de tool, levert pilots die in een demo blijven hangen.

Onze data en AI aanpak is op die kennis gebouwd. Niet als methode die we van een sheet hebben gehaald, wel als werkwijze die we in honderden trajecten hebben aangescherpt. Drie principes vormen het hart.

Drie principes die onze aanpak sturen

Business, organisatie en techniek samen op nr. 1

Een data warehouse dat technisch klopt maar geen business vraag raakt, mislukt. Een AI agent met een business vraag maar zonder eigenaar en schone data, ook. Wij denken in alle drie tegelijk, vanaf de eerste sessie tot de laatste overdracht.

In de praktijk betekent dat: we vragen door op het besluit onder de business vraag, beleggen eigenaarschap per domein, en bouwen de techniek pas als die eerste twee staan. Onze consultants schakelen tussen MT kamer en engineering team zonder dat er een vertaler tussen hoeft. Lees hier meer over op onze pagina over data organisaties bouwen.

Eerst data, dan AI

Een AI toepassing zonder data fundament is een gok. Een autonoom redenerend model op een wankele data laag levert overtuigend klinkende fouten op schaal. Daarom investeren wij eerst in de data, en pas dan in de AI erbovenop. Klopt je data, dan klopt je AI.

Dat betekent niet dat elk traject begint met maanden infrastructuur werk. Voor elke AI ambitie kijken we eerlijk of het data fundament er klaar voor is, en we passen de volgorde aan op wat dat antwoord laat zien. De volgorde volgt de waarde, niet de hype.

Kennisoverdracht in ons DNA

Een data of AI product dat alleen wij begrijpen, is geen asset. Het is een afhankelijkheid, en voor het MT een continuïteitsrisico. Daarom werken wij vanaf dag één met jullie mensen mee, documenteren we keuzes en bouwen we het eigenaarschap zo op dat jullie het straks zelfstandig kunnen onderhouden en evolueren. Zodra jouw team het zelf kan, zijn wij overbodig. We maken je zelfstandig, niet afhankelijk. Lees hier meer over op onze pagina over het opzetten van een data team.

Het Data Impact Framework

De drie principes hierboven hebben wij vertaald naar een werkwijze die we het Data Impact Framework noemen. Het is de gestructureerde manier waarop wij elk traject aanvliegen, ongeacht of het start in strategie, engineering, analyse of AI.

Het framework rust op drie uitgangspunten. Starten bij de vraag en de waarde, niet bij de techniek. Eerst waarde leveren in kleine stappen, daarna verbeteren. En dataproducten met een eigenaar als doel, het platform als ondersteuning. Klein, herhaalbaar en streng in volgorde.

Op de subpagina Data impact framework werken we het framework uit met de twee lagen waaruit het bestaat en de fases die je in een traject doorloopt. Daar lees je ook hoe wij het framework overdragen, zodat jouw organisatie het op den duur zelfstandig toepast. Op deze pagina lees je meer over ons eigen 'Data Impact Framework'.

Hoe een traject typisch verloopt

Elk traject is anders, maar het ritme is herkenbaar. We werken in vier opeenvolgende stappen, met de drie principes die door alle stappen heen lopen.

• Oriëntatie via een Data & AIImpact Sessie. In 90 minuten brengen we samen de huidige situatie en de ambitie in beeld. Aan het einde liggen er minimaal drie aanknopingspunten op tafel, ook als we niet samen verdergaan.
• Scan en plan. We brengen het data fundament, de organisatie en de business prioriteiten in kaart en formuleren een fasering die op zichzelf waarde levert per stap. Geen big bang plan, wel een richting waar het MT zich aan kan committeren.
• Bouwen in fases. We werken in opeenvolgende fases met meetbare uitkomsten. Elke fase levert een dataproduct op met eigenaar, gebruikers en governance. Eerst waarde leveren, dan verder bouwen.
• Overdracht. Vanaf dag een werken we naast jullie mensen, niet voor ze. Documentatie, training en eigenaarschap lopen mee in elk traject, niet als nazorg achteraf.

Onze rol verschuift met jullie behoefte. Soms zitten we aan tafel als sparringpartner van de CEO. Soms staan we met de voeten in de klei naast jullie engineers. Soms doen we beide in dezelfde week.

Voor wie werken wij

Onze gesprekspartners zijn ondernemers, CEO's, CFO's, CTO's en MT leden bij bedrijven met 100 tot 2.500 medewerkers in Nederland. Groot genoeg om data en AI strategisch te benutten, klein genoeg om beslissingen niet maandenlang te laten zweven.

Onze aanpak past in elk geval bij:

• E commerce bedrijven die snel willen kunnen schakelen op klantdata, voorraad en seizoenen zonder dat de techniek de business afremt
• Retail organisaties die winkel, webshop en supply chain op één werkwijze willen brengen, met legacy systemen die nog niet weg kunnen
• Zakelijke en digitale dienstverleners die de stap van projecten naar dataproducten willen maken, met eigenaarschap per domein
• Financiële dienstverleners die data en AI initiatieven moeten verantwoorden tegenover AI Act, DORA en GDPR, en daar een werkwijze op willen die het ingebouwd heeft

Plan een Data Impact Sessie

Een Data Impact Sessie duurt 90 minuten en is kosteloos. We schuiven aan, luisteren naar wat er speelt, en laten zien waar de aanpak bij jullie het meeste verschil maakt. Geen verkooppraatje, geen powerpoint van tachtig sliders. Een gesprek waar je MT direct iets aan heeft.

We geven antwoord op de vraag of een traject met ons op dit moment de juiste keuze is, en geven je minimaal drie aanknopingspunten:

1. Waar de quick wins in jullie huidige werkwijze rond data en AI liggen

2. Welk startpunt het meest kansrijk is binnen jullie organisatie en sector

3. Wat een realistische volgorde is om jullie data en AI ambitie aan te pakken

Hoe het gesprek ook eindigt, je gaat met deze aanknopingspunten naar huis.

Plan een: Data Impact Sessie