Het echte voordeel in Enterprise AI komt van geloofwaardigheid

Kunstmatige intelligentie verandert de manier waarop bedrijven denken over productiviteit, maar de tools zelf zijn niet langer het belangrijkste verhaal. Wat telt is hoe bedrijven ze evalueren en of die evaluaties gebaseerd zijn op echte bedrijfsbehoeften.

In een  recent artikel voor  CIO, stelde Nitro CEO Cormac Whelan  een belangrijk punt van zorg aan de orde. Veel leveranciers positioneren basisfuncties nu als "AI-powered" zonder uit te leggen wat dat eigenlijk betekent of hoe het waarde toevoegt. Deze trend heeft geleid tot verwarring bij kopers, waardoor het moeilijker wordt om onderscheid te maken tussen functionele innovatie en oppervlakkige claims. Zoals Whelan opmerkte, moet ondernemings-AI worden beoordeeld op de resultaten die het oplevert, niet op de taal die wordt gebruikt om het te promoten.

Die verschuiving in perspectief wordt steeds belangrijker voor hoe effectieve organisaties AI tegenwoordig benaderen. De focus verschuift van leveranciershype naar intern aangestuurde beoordelingskaders. Bedrijfsleiders realiseren zich dat een succesvolle toepassing afhangt van hun vermogen om betere vragen te stellen over prestaties, integratie, governance en geschiktheid op de lange termijn. Als die mindset er is, wordt het evaluatieproces strategischer en veel moeilijker te laten ontsporen door marketingruis.

Zes principes voor succesvolle AI-implementatie

1. Focus op de business case vóór de tool

Succesvolle AI-initiatieven beginnen met een duidelijk gedefinieerd probleem. Als een team uren bezig is met het beoordelen van contracten of het extraheren van gegevens uit statische formulieren, moet het doel zijn om die tijd te verminderen en de nauwkeurigheid te verbeteren. De technologie is alleen relevant als deze een duidelijk doel dient. Als die basis er is, wordt het evaluatieproces eenvoudiger en veel productiever.

2. Integreer AI waar mensen al werken

De nuttigste AI-tools zijn niet degene die de aandacht opeisen. Het zijn de tools die routineprocessen stilletjes verbeteren. Een jurist moet een document kunnen scannen en de belangrijkste termen kunnen opduiken zonder zijn werkproces te verlaten. Een financieel analist moet gestructureerde gegevens uit formulieren kunnen halen zonder een nieuw systeem te bouwen. Integratie is belangrijker dan nieuwigheid.

3. Onderzoek hoe gegevens worden verwerkt

Whelan benadrukt dat productfunctionaliteit en gegevensintegriteit samen moeten worden geëvalueerd. Het is niet genoeg dat een tool goed presteert. De tool moet ook voldoen aan bedrijfsnormen op het gebied van gegevenstoegang, -retentie, -privacy en -naleving. Kopers moeten duidelijkheid verwachten over waar gegevens worden opgeslagen, hoe ze worden gebruikt en of ze tijdens de verwerking worden blootgesteld aan systemen van derden.

4. Behandel AI-geletterdheid als een cross-functionele vereiste

Te veel AI-investeringen blijven achter omdat interne teams niet volledig begrijpen waarvoor de tools zijn ontworpen. Engineeringteams begrijpen misschien de architectuur, maar operationele, verkoop- en klantgerichte functies missen vaak de context om de technologie effectief toe te passen. Deze kloof beperkt de acceptatie en zorgt voor onnodige wrijving. Bedrijven die deze kloof dichten, zien betere resultaten.

5. Eis specificiteit van leveranciers

Van leveranciers moet worden verwacht dat ze hun mogelijkheden in duidelijke bewoordingen uitleggen. Welke taken verbetert de tool? Welk bewijs ondersteunt de prestatieclaims? Welke teams profiteren van de toepassing en hoe lang duurt het voordat je resultaten ziet? Dit zijn het soort vragen dat geloofwaardige partners onderscheidt van partners die het meer hebben van presentatie dan van inhoud.

6. Gebruik AI om te vereenvoudigen, niet om te herstructureren

AI die stappen toevoegt, afhankelijkheden creëert of nieuwe risico's introduceert, is de investering niet waard. De beste tools elimineren handmatige inspanningen en maken bekende processen efficiënter. Als een oplossing een team dwingt om workflows te reorganiseren alleen maar om marginale voordelen te zien, valt de business case snel uit elkaar.

Wat komt hierna

De volgende fase van de toepassing van AI in het bedrijfsleven zal worden bepaald door duidelijkheid. Organisaties die gefocust blijven op use cases, aandringen op transparantie en meetbare resultaten eisen, bouwen een sterkere basis. De tools die ze gebruiken worden niet gekozen omwille van branding of modewoorden. Ze worden gekozen omdat ze echte problemen oplossen.

Dit is de benadering die Nitro heeft gekozen bij het ontwikkelen van de AI-functies. Elke mogelijkheid is ontwikkeld met enterprise-grade beveiliging, duidelijke integratiepaden en tastbare bedrijfswaarde. Het gaat niet om het label: het gaat om het resultaat.

Lees het volledige artikel van Cormac Whelan hier: " Wat AI-tools daadwerkelijk opleveren versus de hype-machine ."

Ga naar  www.gonitro.com/nitro-ai  om te ontdekken hoe Nitro echte AI toepast op documentproductiviteit.