"We hebben al drie keer met AI-tools geëxperimenteerd, maar het blijft bij losse proefjes. Hoe weten we of het écht werkt voor ons bedrijf?"
Deze vraag hoor ik regelmatig van MKB-ondernemers. Ze hebben ChatGPT geprobeerd, misschien een demo gezien van een leverancier, maar de stap naar een echte implementatie voelt als een sprong in het diepe. Begrijpelijk, want hoe test je iets waarvan je de uitkomst niet kent, zonder meteen tienduizenden euro's te verbranden?
Het antwoord: een Proof of Concept. Niet als fancy consultancy-term, maar als praktische testfase waarin je binnen 4-8 weken ontdekt of AI daadwerkelijk waarde toevoegt aan jouw specifieke situatie, voordat je grote investeringen doet.
Wat is een AI Proof of Concept (POC)?
Een POC is een afgebakende test van 4-8 weken waarin je één specifieke AI-toepassing uitprobeert met echte bedrijfsdata. Geen PowerPoint-beloftes, maar werkende software die je kunt aanraken en beoordelen.
Het verschil met "even experimenteren"? Een POC heeft vooraf gedefinieerde succescriteria. Je weet van tevoren: als het model X% nauwkeurig is en Y minuten bespaart, dan gaan we door. Zo voorkom je eindeloos doormodderen of te vroeg opgeven.
Elke POC doorloopt vier stappen:
- 1. Data verzamelen: is er genoeg goede data om de AI mee te trainen?
- 2. Prototype bouwen: een werkende versie die laat zien wat de AI kan.
- 3. Resultaten meten: werkt het nauwkeurig en snel genoeg?
- 4. Gebruikers testen: vinden de mensen die ermee moeten werken het ook werkbaar?
Wanneer is je MKB klaar voor een AI POC?
Als je op de meeste van deze zes punten "ja" kunt antwoorden, ben je klaar voor een POC:
- Je ervaart herhaalde knelpunten. Dezelfde frustraties komen steeds terug: handmatig werk, terugkerende fouten, of processen die niet meeschalen met je groei.
- Je hebt data beschikbaar. Klantgegevens, orders, tickets, of andere digitale sporen van het proces dat je wilt verbeteren.
- Je hebt budget gereserveerd. Een MKB AI POC kost doorgaans €14.000 tot €30.000, afhankelijk van complexiteit.
- Er is iemand die het project trekt. Zonder managementsponsor die tijd vrijmaakt, sterven de meeste POC's een stille dood.
- Je bent bekend met de regels. AVG-vereisten en de aankomende EU AI Act bepalen wat wel en niet mag met AI.
- Je hebt een partner op het oog. Iemand met ervaring die je kan begeleiden van POC tot productie.
Score je op vier of meer punten? Dan is een POC een logische volgende stap. Wil je eerst checken hoe AI-klaar je organisatie is? Doe de gratis AI Readiness Scan.
Hoe kies je de juiste AI use case?
Niet elk probleem is geschikt voor AI. Gebruik deze vijf vragen om te bepalen of jouw idee kans van slagen heeft:
-
1. Levert het echt geld of tijd op?
Kun je inschatten hoeveel uren of euro's je bespaart? Als het antwoord vaag is ("het wordt efficiënter"), is de business case waarschijnlijk te zwak.
-
2. Heb je genoeg data?
AI leert van voorbeelden. Als je proces weinig digitale sporen achterlaat, of de data zit verspreid over Excel-bestanden en hoofden van medewerkers, wordt het lastig.
-
3. Is het proces stabiel?
Als je werkwijze elke maand verandert, kan AI het niet leren. Kies processen die al minstens een jaar redelijk consistent draaien.
-
4. Kun je succes meten?
Wat is "goed genoeg"? Bepaal vooraf: "Als de AI 80% van de e-mails correct classificeert, gaan we door." Zonder meetlat blijf je eindeloos tweaken.
-
5. Hoe complex is de integratie?
Moet het aansluiten op je ERP, CRM, én boekhoudsoftware? Elke koppeling verhoogt de complexiteit en kosten. Begin liever standalone.
AI POC fasering: van voorbereiding tot go/no-go
Het vierfasen-model omvat specifieke tijdsallocatie over 8 weken:
8-Weken POC Tijdlijn
Voorbereiding
Data-audit & scope
Ontwikkeling
Model & integratie
Testing
UAT & validatie
Go/No-Go
Evaluatie & besluit
Kostenstructuur AI POC voor Nederlands MKB
De AI Proof of Concept kosten categoriseren zich in vier componenten:
| Kostenpost | Bandbreedte |
|---|---|
| Externe expertise (consultancy) | €8.000 - €15.000 |
| Technologie en licenties | €2.000 - €5.000 |
| Interne uren + opportunity costs | €3.000 - €6.000 |
| Data-voorbereiding en infrastructuur | €1.000 - €4.000 |
| Totaal | €14.000 - €30.000 |
Hoe meet je of een POC succesvol is?
Voordat je begint, stel je meetbare drempels vast. Zonder vooraf gedefinieerde succescriteria eindig je in eindeloze discussies over of het "goed genoeg" is. Drie dimensies zijn essentieel:
Technische validatie: Werkt het? Is de AI nauwkeurig genoeg voor jouw toepassing? Reageert het snel genoeg? Typische drempels: 80-90% nauwkeurigheid, responstijd onder 2 seconden.
Business validatie: Levert het op wat je hoopte? Hoeveel tijd of geld bespaar je daadwerkelijk? Meet dit met concrete getallen, niet met gevoel.
Organisatorische validatie: Willen mensen het gebruiken? De beste AI is waardeloos als je team het negeert. Betrek eindgebruikers vroeg en meet hun acceptatie.
Van POC naar productie
Een succesvolle POC is pas het begin. De weg naar productie duurt meestal 3-6 maanden extra en bestaat uit vijf stappen:
Code productierijp maken
POC-code is prototype-code. Voor productie moet het robuust, veilig en schaalbaar worden. Reken op 4-6 weken extra ontwikkeltijd.
Integratie met bestaande systemen
Koppeling met je ERP, CRM of andere software. Dit is vaak de meest onderschatte stap qua tijd en complexiteit.
Training en begeleiding
Je team moet leren werken met de nieuwe tool. Onderschat dit niet: technologie die niemand gebruikt is waardeloos.
Gefaseerde uitrol
Begin met één team of afdeling voordat je breed uitrolt. Zo vang je kinderziektes op zonder grote impact.
Doorontwikkeling
De eerste 4-8 weken na livegang: intensieve monitoring, snelle fixes, en verbeteren op basis van echte gebruiksdata.
Belangrijk: Niet elke POC leidt tot productie, en dat is oké. Ongeveer de helft van de POC's die we begeleiden resulteert in een "no-go", soms omdat de technologie niet werkt, vaker omdat de business case toch minder sterk blijkt. Dat is geen falen, dat is precies waarvoor een POC dient.
Wat kun je verwachten? Twee scenario's
Hieronder twee representatieve scenario's gebaseerd op projecten die we hebben begeleid. Details zijn geanonimiseerd, maar de uitdagingen en lessen zijn echt.
Routeplanning bij een distributeur
Een distributeur met ~40 medewerkers plande dagelijks handmatig routes voor 12 busjes. De operations manager was sceptisch: "We hebben al een systeem dat werkt." Maar het kostte haar team elke ochtend 2 uur, en chauffeurs reden regelmatig om.
De aanpak: We bouwden een prototype dat historische ritdata analyseerde en optimale routes voorstelde. Geen vervanging van het team, maar een hulpmiddel.
Wat werkte: Na 6 weken testen bleek de AI-suggestie in 70% van de gevallen beter dan de handmatige planning. Niet perfect, maar genoeg om door te gaan naar productie.
De les: De operations manager werd de grootste voorstander, omdat ze vanaf dag één betrokken was bij het definiëren van "beter".
Chatbot voor een makelaarskantoor
Een makelaarskantoor wilde een chatbot voor woningvragen. Leek ideaal: veel herhalende vragen, duidelijke antwoorden mogelijk.
Wat misging: Halverwege de POC bleek dat 80% van de vragen eigenlijk uniek waren: specifieke woningen, onderhandelingen, persoonlijke situaties. De chatbot kon alleen de FAQ beantwoorden, en die werden al weinig gesteld.
De beslissing: We stopten na week 5. Geen productie, geen verdere investering. De eigenaar was teleurgesteld, maar ook opgelucht: "Beter nu ontdekken dan na €50.000."
De les: Een "mislukte" POC is geen weggegooid geld, het is betaalde duidelijkheid. Zonder deze test had hij maanden doorgeploeterd.
Tot slot: mijn eerlijke advies
Na tientallen POC-trajecten met MKB-bedrijven is dit wat ik heb geleerd:
De beste POC's zijn saai. Geen cutting-edge AI, geen complexe integraties, geen revolutionaire visie. Gewoon een duidelijk probleem, goede data, en realistische verwachtingen. De sexy projecten mislukken vaker dan de praktische.
Een "mislukte" POC is waardevol. Als je na zes weken weet dat AI niet de oplossing is voor jouw probleem, heb je jezelf maanden werk en tienduizenden euro's bespaard. Dat is geen mislukking, dat is slimme investering.
De technologie is zelden het probleem. In de meeste trajecten die vastlopen, is het niet de AI die faalt. Het is onduidelijke doelen, slechte data, of een organisatie die niet klaar is voor verandering. Die dingen kun je vooraf aanpakken.
Als je na het lezen van dit artikel nog steeds denkt "dit zou voor ons kunnen werken", dan is dat een goed teken. Niet omdat je gegarandeerd succes hebt, maar omdat je met realistische verwachtingen begint. En dat is de beste basis voor elke POC.
Patrick