Inleiding
De implementatie van kunstmatige intelligentie (AI) binnen organisaties vergt meer dan technologische kennis of een goed idee. AI raakt strategie, processen, ethiek, compliance én cultuur. Juist daarom is een gestructureerde aanpak essentieel om AI duurzaam, verantwoord en effectief te implementeren. Het vijfstappenmodel van AIKOS biedt een beproefd raamwerk voor organisaties die doelgericht met AI aan de slag willen.
In deze bijdrage lichten we toe waarom een sequentiële, modulaire aanpak – van nulmeting tot ethisch verankerde adoptie – zowel praktisch als wetenschappelijk onderbouwd de voorkeur verdient.
Stap 1: AI Readiness Scan – Begrijpen waar je staat
Elke strategische verandering begint met inzicht. De AI Readiness Scan brengt op gestructureerde wijze in kaart waar de organisatie staat op het gebied van AI-volwassenheid. Dit gebeurt aan de hand van vijf domeinen: strategie, processen, vaardigheden, technologie en governance. Volgens onderzoek van Gartner (2023) is een initiële maturity-assessment één van de kritieke voorwaarden voor succesvolle AI-implementatie, omdat het voorkomt dat organisaties overhaast technologie inzetten zonder draagvlak of richting.
“Without assessing organizational readiness, AI projects risk being underfunded, underused, or ethically flawed.” – Gartner, 2023
Stap 2: Strategische AI-positionering – Kiezen waar je naartoe wilt
Na de nulmeting volgt de strategische verankering. In deze stap wordt een AI-visie ontwikkeld die aansluit op organisatiedoelen en wordt vastgesteld waar AI structureel waarde kan toevoegen. De strategische positionering fungeert als verbindende schakel tussen ambitie en realiteit. Wetenschappelijke literatuur bevestigt dat alignment met de bedrijfsstrategie cruciaal is voor succesvolle AI-implementatie (Jöhnk et al., 2021). Zonder deze stap bestaat het risico dat AI versnipperd of opportunistisch wordt toegepast.
“Strategic alignment mediates the relationship between AI capabilities and performance impact.” — Jöhnk, Tumbas, Hanelt & Brocke, 2021
Stap 3: Leadership Briefing – Creëer geïnformeerd en betrokken leiderschap
AI vraagt om besluitvorming op directieniveau. In deze stap wordt leiderschap niet alleen geïnformeerd over technologische trends en risico’s, maar ook over hun rol in governance, ethiek en verandermanagement. Onderzoek van BCG (2022) laat zien dat betrokken leiderschap één van de sterkste voorspellers is van succesvolle AI-transformaties. De Leadership Briefing versterkt alignment, versnelt besluitvorming en creëert strategisch draagvlak.
“Executive sponsorship and cross-functional alignment are key enablers of scaled AI adoption.” — BCG, AI at Scale, 2022
Stap 4: Use Case Identificatie & Prioritering – Kies wat je doet (en wat niet)
AI zonder focus leidt tot verspilling. Deze stap helpt organisaties om waardevolle en haalbare AI-use cases te selecteren, gestructureerd te prioriteren en te ontwerpen. Door systematisch te kijken naar impact, technische haalbaarheid, compliance en interne capaciteit ontstaat een realistisch en uitvoerbaar AI-portfolio. McKinsey (2021) benadrukt dat “high-value use case identification” een bepalende succesfactor is voor AI-schaalbaarheid.
“Identifying and prioritizing high-value AI use cases is essential to scale impact.” — McKinsey & Company, 2021
Stap 5: Awareness, Adoption & Compliance – Zorg voor draagvlak én verantwoordelijkheid
Tot slot draait AI niet alleen om technologie, maar ook om mensen, regels en gedrag. Deze laatste stap richt zich op bewustwording, adoptie en naleving van kaders als de AVG, AI Act en ISO 42001. Bewustwordingssessies, richtlijnen en monitoringtools maken verantwoord AI-gebruik tastbaar. Volgens onderzoek van de European Commission (2022) zijn ethische verankering en transparantie de sleutel tot duurzaam vertrouwen in AI binnen organisaties en samenleving.
“Trustworthy AI must be lawful, ethical, and robust — and these qualities require organizational governance.” — European Commission, 2022
Conclusie
Het AIKOS-vijfstappenmodel is méér dan een volgordelijke aanpak — het is een gestructureerde verandermethodiek die technische, strategische en culturele aspecten van AI integreert. Het model sluit naadloos aan bij wat academisch en praktijkonderzoek bevestigt: succesvolle AI-verandering vraagt om richting, inzicht, leiderschap, focus en borging.
Organisaties die AI stapsgewijs en bewust implementeren, zijn beter voorbereid op groei, compliance én maatschappelijke verantwoording.
Bronnen:
- Gartner (2023). Become an AI-First Organization: Five Critical Phases of AI Adoption
- Jöhnk, T., Tumbas, S., Hanelt, A., & vom Brocke, J. (2021). A Configurational Perspective on the Path to Effective AI Use.
- BCG (2022). AI at Scale – The 2022 Global Executive Survey.
- McKinsey & Company (2021). The State of AI in 2021.
- European Commission (2022). Ethics Guidelines for Trustworthy AI.