De veranderingen die artificial intelligence teweegbrengt, zowel wat betreft snelheid als schaal, overtreffen die van eerdere technologieën ruimschoots. Men zegt bijvoorbeeld: “De concurrentievoordelen die bedrijven jarenlang hebben opgebouwd, kunnen kwetsbaar worden bij voldoende rekenkracht”, of: “De meeste kantoorbanen zullen worden vervangen door AI.”

Aangezien de media dergelijke verhalen uitvergroten, angst is de overheersende emotie geworden. Bedrijven haasten zich om AI in te voeren, uit angst achterop te raken. Werknemers omarmen ondertussen allerlei AI-tools en schuiven daarbij vaak hun zorgen over veiligheid en privacy terzijde, op zoek naar een gevoel van zekerheid in hun loopbaan.

Net als een shot adrenaline, Angst kan tot overhaaste acties leiden, maar het is niet geschikt voor een lange reis. Een duurzamere bron van motivatie is een duidelijk gevoel van doelgerichtheid en waarde, waardoor bedrijven en individuen verder kunnen komen. Hoe kunnen bedrijven uit dit klassieke gevangenen dilemma breken?

Bij het invoeren van AI vertrouwen veel bedrijven nog steeds op dezelfde aanpak die zij tijdens de vorige golf van digitale transformatie hanteerden: het vergelijken met concurrenten en het in kaart brengen van de meest urgente knelpunten die moeten worden aangepakt.

Deze naar buiten gerichte aanpak kan effectief zijn in een relatief stabiele bedrijfsomgeving. Bedrijven kunnen nagaan wat toonaangevende spelers doen, en die werkwijzen vervolgens aanpassen en optimaliseren voor hun eigen situatie. Laten we e-commerce als voorbeeld nemen. Rond 2009 en 2010 openden merken als UNIQLO en Philips flagshipstores op Tmall. Naarmate het e-commercemodel zich verder ontwikkelde, leerden steeds meer bedrijven van deze pioniers en bouwden zij geleidelijk aan hun eigen e-commercecapaciteiten op.

Maar in het tijdperk van AI kan het zoeken naar antwoorden bij anderen aanvoelen alsof men door een waas kijkt. Bedrijven weten wellicht niet in hoeverre die voorbeelden werkelijk aansluiten bij hun eigen situatie, noch of wat zij zien überhaupt wel echt is.

Wat bedrijven werkelijk nodig hebben, is een sterker innerlijk kompas.

Begin met waarde, niet met AI

Het huidige enthousiasme rond GEO (Generative Engine Optimization) vormt hier een goed voorbeeld van.

Op het eerste gezicht lijkt de logica achter GEO onberispelijk: Aangezien consumenten steeds vaker een beroep doen op AI-assistenten voor informatie, zouden merken moeten streven naar een voorsprong op het gebied van door AI gegenereerde aanbevelingen, net zoals zij destijds streden om posities in zoekresultaten of zichtbaarheid in aanbevelingsfeeds.

Er zit echter een cruciale tekortkoming in deze uitgangspunt – een reeks kortetermijnmaatregelen kan van invloed zijn op de manier waarop een model een merk waarneemt, aangezien AGI binnen handbereik ligt.

Wat grote taalmodellen uiteindelijk doen, is het collectieve begrip van een merk samenvatten in een antwoord voor de gebruiker. De belangrijkste taak voor merken is dan ook niet om in de eerste plaats het model te optimaliseren, maar om hun merkessentie van binnenuit te definiëren, door de waarde ervan te verwoorden in de taal die consumenten daadwerkelijk gebruiken, en door die perceptie voortdurend te versterken via effectieve kanalen. Pas dan is het zinvol om ervoor te zorgen dat grote taalmodellen deze waarde nauwkeurig kunnen begrijpen en uitdrukken.

Op dit punt moeten bedrijven eens bij zichzelf te rade gaan.

De kernwaarde van een onderneming of merk is in wezen de belichaming van menselijke motivatie binnen een bedrijfsorganisatie:

  • Waarom bestaat het bedrijf?
  • Wat wil het voor zijn klanten tot stand brengen?
  • Welk onderscheidend imago wil het op de markt vestigen?

Pas wanneer deze antwoorden duidelijk zijn, kan een bedrijf verwachten dat AI het bedrijf juist begrijpt en weergeeft.

Hetzelfde principe geldt voor de aanhoudende hype rond door AI gestuurde efficiëntie.

Hoewel AI de kosten voor het verzamelen en verwerken van ongestructureerde data aanzienlijk verlaagt en het creëren van inhoud over de hele linie versnelt, Het uitgangspunt voor een bedrijfsbeoordeling zou niet moeten zijn: “Wat kan AI doen?”. Bedrijven moeten zich in plaats daarvan weer richten op hun kernwaardeketen en gebruikmaken van ‘first-principles’-denken om de fundamentele vragen te stellen.

Wat betreft informatie en besluitvorming, De eerste vraag is niet: “Hoeveel inzicht kan AI opleveren?”, maar veeleer: “Welke informatie leidt daadwerkelijk tot betere zakelijke beslissingen?”. Indien het probleem zelf niet duidelijk is omschreven, leidt meer informatie simpelweg tot meer ruis.

Wat betreft operationele efficiëntie, In plaats van overhaast te vragen: “Welke taken kunnen we uitbesteden aan AI-agenten?”, zouden bedrijven eerst hun werkprocessen in kaart moeten brengen. Voor taken met een hoge frequentie, die repetitief zijn en op regels zijn gebaseerd, is geavanceerde AI zelden nodig: traditionele automatisering volstaat. Als een bedrijf deze basistaken nog niet heeft geautomatiseerd, is het te vroeg om meteen over te stappen op AI-agenten.

Agenten komen pas echt tot hun recht in scenario’s waarin op grote schaal contextueel inzicht vereist is, zoals het op maat samenstellen van verkoopvoorstellen voor klanten, het samenstellen van op de lokale markt afgestemde trainingen voor retailteams, of het beoordelen van mogelijke vestigingslocaties.

Wat kennis en communicatie betreft, dient u, alvorens generatieve AI in te zetten voor het produceren van reports, verkooppresentaties of marketingmateriaal, Het management moet de onderliggende oorzaak van de wrijving vaststellen. Is de informatie moeilijk te vinden, verspreid over verschillende teams of wordt deze simpelweg ondoeltreffend gepresenteerd? Interne knelpunten vloeien doorgaans voort uit de eerste twee problemen, terwijl externe communicatieproblemen meestal voortkomen uit het laatste. Uiteindelijk, Het structureren van bedrijfskennis en het bijscholen van medewerkers op het gebied van samenwerking met AI leveren een aanzienlijk hoger rendement op dan het louter inzetten van automatiseringsinstrumenten.

Veranker uzelf in uzelf, en strek zich vervolgens naar buiten uit

Voor bedrijven die veranderingen doormaken, is inzicht in de eigen kernwaarde de allerbelangrijkste maatstaf, die als basis dient voor alle toekomstige transformaties.

Door het ‘first-principles’-denken toe te passen op de gehele waardeketen, kunnen bedrijven technologische innovatie benutten en hun vermogen om waarde op lange termijn te creëren vergroten.