Klaar om te bouwen. Klaar om het zelf te beheren.
Klaar zijn voor AI betekent dat je roadmap aansluit op de systemen, vaardigheden en het eigenaarschap die nodig zijn voor de uitvoering. Catapulze helpt managers en directie vaststellen wat klaar is, wat vastloopt en wat hun mensen nodig hebben om werkende AI te bouwen en te beheren.
Wat betekent het om klaar te zijn voor AI?
Een kansrijke AI-toepassing heeft meer nodig dan een demonstratie. Ze vraagt om bruikbare data, passende toegang, werkende systeemkoppelingen en mensen die weten hoe ze de verantwoordelijkheid kunnen dragen. Deze voorwaarden horen in het investerings- en uitvoeringsplan voordat de oplossing wordt gebouwd. Zo blijft de roadmap aansluiten op het werk dat jouw organisatie daadwerkelijk kan realiseren en voortzetten.
We beginnen met Measure en gebruiken Pulze Radar om functies en taken in kaart te brengen en de eerste waardecase te kiezen. Build vertaalt die prioriteit naar werkende AI. Embed maakt AI onderdeel van de dagelijkse bedrijfsvoering en Workforce Transformation ondersteunt de veranderingen in functies en werk. De gereedheid van systemen en de transitie voor mensen horen in hetzelfde plan.
Wat controleren we voordat we bouwen?
We controleren de databasis: de kwaliteit, toegang en koppelingen met je systemen. De roadmap legt vast of tools en integraties klaar zijn, naast risico's en randvoorwaarden. Zo ziet de directie wat op orde moet zijn voordat de uitvoering van een taak begint. Strategieconsultants en AI-engineers bouwen samen met jouw mensen. Waar een pilot nodig is, wordt de oplossing getest vóór integratie in de productieomgeving. Kennisoverdracht hoort bij het werk.
Wat vertelt een AI-score je?
Een AI-score laat zien welk deel van het werk AI kan ondersteunen. Pulze Radar kijkt naar het werk, niet naar de persoon die het uitvoert. Elke taak wordt beoordeeld op vier signalen: Structuur, Herhaling, Gereedschap gereed en Risico. Die geven aan hoe duidelijk het werk is, hoe vaak het terugkomt, of de tools er klaar voor zijn en wat een fout kan kosten. Scores weerspiegelen wat technologie vandaag betrouwbaar kan, niet wat ze in de toekomst belooft te kunnen.
Op de schaal van 0 tot 100 is 80 en hoger AI-gedreven, 50 tot 79 hybride en lager dan 50 mensgedreven. Deze categorieën beschrijven de balans tussen AI-ondersteuning en menselijke betrokkenheid. Ze geven niet aan welk percentage van iemands functie zou moeten verdwijnen. De ringen Adopt, Trial, Assess en Hold helpen bepalen of een taak klaar is voor uitvoering. Systeemtoegang en risico's kunnen ervoor zorgen dat een taak met een hoge score nog niet klaar is om te bouwen.
Wat laat de case zien?
Modern Milkman: 26 functies en 351 taken in kaart gebracht. We keken op twee lagen.
- Wat kan AI? AI kan 280 van de 351 taken ondersteunen (80%). 71 taken blijven volledig mensenwerk (20%).
- Wat kan AI met de systemen die er nu zijn? Daar zit het verschil. 24 taken konden direct, dus die hebben we als eerste gebouwd. 97 taken liepen vast op interne systemen: toegang, koppelingen en de database. Daarna hebben we geholpen die systemen op orde te brengen, zodat ook die taken geautomatiseerd kunnen worden.
Het stappenplan bestaat uit 3 opleveringsfasen.
Het werk van de Finance Manager scoorde 87% en dat van de Accounting & Operations Manager 86%. De voorgestelde financiële ondersteuning omvat concepttoelichtingen, auditwerkdocumenten, consolidaties en antwoorden op financiële vragen, waarbij mensen de resultaten controleren. AI kan 67% van het werk van de Customer Success Ambassador ondersteunen: AI stelt antwoorden op voor chat, e-mail en sociale media, zoekt bestellingen en leveringsproblemen op en zet QA-feedback om in coaching. Escalaties en klachten blijven bij mensen. AI kan 58% van het werk van de Customer Success Team Lead ondersteunen: rapportage, QA en prestatiemonitoring gaan naar AI. Teamleiding, 1:1s en escalaties blijven mensenwerk. Een agent die met Dixa en Looker werkt, levert samenvattingen van teamprestaties en brengt QA van steekproeven naar volledige dekking, terwijl coaching bij mensen blijft. Dit beschrijft de roadmap en het voorgestelde werk, geen gepubliceerde, gerealiseerde resultaten.
Hoe wordt de ROI per functiegebied berekend?
We gebruiken jouw functies, uren en kosten om de businesscase per functiegebied op te stellen. De roadmap verbindt het werk dat kan veranderen met de investering die daarvoor nodig is. We spreken af wat we meten, waaronder vrijgekomen capaciteit en veranderingen in de kwaliteit van het werk. Een score op zich is geen financieel resultaat. De businesscase moet laten zien wat de tijd waard is, wat de implementatie kost en waar mensen de vrijgekomen capaciteit inzetten.
Rekenvoorbeeld: een financeteam van zes mensen tegen €65 per uur. AI neemt een deel van zeven werkstromen over en maakt 267 uur per maand vrij, zo'n €208.000 per jaar aan capaciteit. De investering in het eerste jaar is €72.000, dus die is in ongeveer vier maanden terugverdiend (2,9x rendement). Dit zijn aannames, geen klantresultaten. Vrijgekomen tijd wordt pas een besparing als je kiest wat je ermee doet.
Wat gebeurt er na de roadmap?
Na Measure volgen Build, Embed en Workforce Transformation. Strategieconsultants en AI-engineers werken samen met jouw mensen aan de eerste oplossing, testen die waar nodig in een pilot en integreren haar in de productieomgeving. De databasis, systeemkoppelingen en kennisoverdracht horen bij het werk. Ze worden niet na de lancering aan jouw team overgelaten.
AI verankerd. We creëren een cultuur van nieuwsgierigheid, zodat je kleine verbeteringen blijft realiseren. Embed legt verantwoordelijkheden vast, ondersteunt het gebruik en ontwikkelt de interne expertise om te blijven verbeteren. Gemeten resultaten sturen de volgende investeringsbeslissingen, totdat jouw organisatie zelfstandig verder kan. Workforce Transformation brengt in kaart waar mensen het verschil maken, welke vaardigheden nodig zijn en hoe functies verschuiven, en adviseert over omscholing. HR houdt de regie over besluiten over mensen en contracten.
Laatst bijgewerkt: 7 november 2026