Technologie, data en AI. Chief AI Officer
AI voor het Chief AI-office
AI-uitgaven zijn makkelijk te zien. AI-waarde niet.
U erfde tientallen pilots, vijf modelleveranciers en een raad van bestuur die een getal wil. Sommige use cases werken, de meeste verlaten het lab nooit en niemand kan zeggen wat het hele portfolio waard is. Wij brengen het Chief AI-office in kaart zoals u het werkelijk leidt, en zetten agents en gedeelde fundamenten in waar ze AI omzetten in waarde die de CFO aftekent.
Het korte antwoord
Eén portfolio van use cases met eigenaren en waardedoelen, één platform onder governance waarop elk team bouwt, data die agents kunnen vertrouwen, en waarde die vanaf dag één samen met finance wordt gevolgd.
Agents helpen alle vier te runnen. Ze houden het register live, sturen taken naar het juiste model, bewaken kwaliteit en kosten in productie en rapporteren waarde ten opzichte van het plan. U besteedt uw tijd aan de kansen die ertoe doen, niet aan het najagen van statusupdates.
Het mandaat
Data en AI omzetten in waarde voor de onderneming. Veilig, op één platform, in plaats van vijftig verspreide pilots.
Waarop de raad van bestuur u beoordeelt
EBIT-impact van AI
Ten opzichte van het plan
Use cases in productie
Niet in het lab
Tijd van idee tot productie
Hoe snel waarde binnenkomt
Kosten per AI-taak
Modellen en infrastructuur
Dekking van governance
Elk systeem geregistreerd en geclassificeerd
Adoptie
Mensen die het echt gebruiken
Het canvas van het Chief AI-office
Volgens BCG komt ongeveer 70% van de waarde van AI uit mensen en processen, 20% uit technologie en data en slechts 10% uit de algoritmes. Het canvas weerspiegelt dat.
Canvas 1
Wat u runt
De motor die AI omzet in waarde.
AI-portfolio
De pipeline van use cases, van idee tot opschaling.
Het AI-platform
Waar agents worden gebouwd, gedraaid en beheerst, samen met de CIO.
Operations voor modellen en agents
Modellen en agents uitrollen, bewaken en verbeteren.
AI-centre of excellence
Vaardigheden, standaarden en herbruikbare componenten.
Adoptie en verandering
Teams helpen mét agents te werken, niet eromheen.
Canvas 2
Waarvoor u verantwoordelijk bent
De zaken waarop de CEO, de raad van bestuur en toezichthouders u aanspreken.
AI-beleid en de EU AI Act
Risicoklassen, menselijk toezicht en documentatie.
Waarde uit AI
Gerapporteerd in cijfers die finance accepteert.
Keuzes in modellen en leveranciers
Van welke modellen en aanbieders het bedrijf afhankelijk is.
Datagereedheid
Kwaliteit, herleidbaarheid en toegang, samen met het Data-office.
Waar waarde weglekt
Uit het NANDA-onderzoek van MIT bleek dat 95% van de pilots met generatieve AI geen meetbaar effect had op winst en verlies. Deze zes lekken zijn meestal de oorzaak.
01
Pilots die nooit opschalen
Use cases lopen vast tussen proof of concept en productie.
Validation First-pilots. Eigenaar, waardedoel, stopcriteria en controles vooraf vastgelegd, vanaf dag één gebouwd op het productieplatform.
Percentage pilots naar productie
Tijd van idee tot productie
02
Onbeheerste modelkosten
Elke taak gaat naar het duurste model.
Een beslislaag. Stuurt elke taak naar een model van de juiste omvang en volgt de kosten per taak voor elke agent.
Kosten per AI-taak
Uitgaven aan modellen
03
Dubbele use cases
Business units bouwen hetzelfde twee keer, met verschillende leveranciers.
Registeragents. Houden één register bij van agents en herbruikbare componenten en signaleren overlap voordat er geld wordt uitgegeven.
Hergebruikpercentage
Dubbele uitgaven
04
Data niet klaar
Belangrijke kennis zit in documenten en silo’s die agents niet kunnen bereiken.
Data-agents. Controleren de kwaliteit, dichten gaten en halen gestructureerde feiten uit ongestructureerde documenten.
Datakwaliteitsscore
Data bruikbaar voor agents
05
Waarde wordt niet gemeten
AI-uitgaven zijn zichtbaar. AI-waarde niet.
Agents die waarde volgen. Koppelen het gebruik van elke agent aan de KPI die die moest beïnvloeden en rapporteren dat maandelijks samen met finance.
EBIT-impact ten opzichte van plan
Use cases met een nulmeting
06
Adoptie die stokt
De agent werkt. Mensen blijven het op de oude manier doen.
Adoptieagents. Volgen het werkelijke gebruik per team en taak en richten training en ondersteuning waar die nodig zijn.
Actieve gebruikers
Taken afgehandeld door agents
Proceslevenscycli
We beginnen bij de platforms en tools die u al gebruikt. De oranje stappen zijn waar een agent het werk overneemt, zodat uw team zijn tijd besteedt aan de kansen en de mensen.
Van idee naar waarde
Elke use case
Intake
Beoordelen
Waarde, kosten, risico, hergebruik
Agent
Valideren
Bouwen
Uitrollen
Meten
Ten opzichte van de nulmeting
Agent
Opschalen of stoppen
Gangbare systemen. Portfoliotools, Jira, Cortex
Operations voor modellen en agents
Elke agent in productie
Ontwikkelen
Beoordelen
Kwaliteits- en veiligheidstests
Agent
Uitrollen
Routeren
Het juiste model per taak
Agent
Bewaken
Kwaliteit, kosten, drift
Agent
Uitfaseren
Gangbare systemen. Azure AI Foundry, AWS Bedrock, Vertex AI, Cortex
AI-governance
Elk AI-systeem
Registreren
Eigenaar, doel, data
Agent
Classificeren
Risicoklasse onder de EU AI Act
Agent
Documenteren
Opgesteld uit de bouw
Agent
Menselijk toezicht
Rapporteren
Naar de raad van bestuur en toezichthouders
Agent
Gangbare systemen. AI-register, GRC-tools, Cortex
Adoptie
Elke uitrol
Ontwerpen met gebruikers
Trainen
Uitrollen
Gebruik meten
Per team en taak
Agent
Versterken
Gerichte ondersteuning
Agent
Gangbare systemen. Agentlogs, leerplatforms, samenwerkingstools
Interventiepunt voor een agent
De controletoren van Chief AI
Geen slide met logo’s en pilots. Een live beeld van elke use case, wat die kost, wat die oplevert en waarover een besluit nodig is.
Illustratief
Controletoren van Chief AI
Voorbeelddata om het overzicht te tonen. Geen klantresultaten.
Waarde uit AI
€ 6,8 mln
van € 12 mln plan
In productie
9
▲ 3 dit kwartaal
Kosten per taak
€0.03
▼ 38%
Hergebruikpercentage
41%
▲ 12 pnt
Actieve gebruikers
63%
▲ 9 pnt
Nog niet geclassificeerd
7
Risicoklasse ontbreekt
De AI-briefing van deze week
Vastgelopen
Vier pilots voorbij hun beslisdatum zonder eigenaar in de business
Gezamenlijke uitgaven € 1,1 mln. Opschalen of stoppen geadviseerd
Kosten
Documentagent stuurt 80% van de taken naar het grootste model
Aanpassing van de routering bespaart naar schatting € 14.000 per maand
Overlap
Twee units bouwen agents voor contractreview met verschillende leveranciers
Eén gedeelde component voorgesteld
Waarde
Afsluitagent voor finance door het CFO-office bevestigd op € 1,4 mln per jaar
Van pilot naar opgeschaald
Gerealiseerde waarde per use case
Financiële afsluiting
€ 1,4 mln
Service
€ 1,2 mln
Prijsstelling
€ 1,0 mln
Factuuraudit
€ 0,6 mln
Vier use cases leveren 62% van de AI-waarde. Alle vier draaien op het gedeelde platform.
Illustratief voorbeeld. De cijfers zijn verzonnen om te laten zien hoe het overzicht werkt. In de verkenning bouwen we het op uw eigen data en KPI’s.
Uw sector verandert de agenda
Het canvas blijft hetzelfde. Waar AI zich het eerst terugverdient en waar de regels knellen, niet. Hier is de vraag die we in elke sector het vaakst van AI-leiders horen, en waar wij zouden beginnen.
CPG
Welke AI-kansen bewegen de marge, niet alleen de marketingoutput?
Portfolioreview aan de hand van marge-KPI’s
FMCG
Hoe schalen we één use case op over dertig markten?
Herbruikbare componenten op één platform
Retail
Hoe draaien we prijs- en serviceagents zonder merkrisico?
Vangrails, monitoring en menselijk toezicht
D2C
Hoe houden we modelkosten in de hand nu het volume groeit?
Modelroutering op kosten
Automotive
Hoe besturen we AI in producten en in operations tegelijk?
Register en gereedheid voor bijlage I
Zorg
Hoe zetten we AI in waar de regels voor patiëntdata het strengst zijn?
Risicoclassificatie, documentatie en toezicht
Energie
Hoe brengen we AI veilig in kritieke operaties?
Evaluatie en monitoring van operationele agents
Maakindustrie
Hoe gaan we van fabriekspilots naar elke fabriek?
Validation First-pilots gebouwd om op te schalen
Logistiek
Welke document- en planningsagents verdienen zich het eerst terug?
Portfolioreview en datagereedheid
BFSI
Hoe voldoen we tegelijk aan regels voor modelrisico en de EU AI Act?
Register, beheersing van modelrisico en audittrails
B2B-technologie
Hoe zetten we AI in binnen het bedrijf, niet alleen in het product?
Portfolio van interne agents en adoptie
Hoe het Chief AI-office verbonden is
Het Chief AI-office is geen eigenaar van de data, het platform of de mensen die AI gebruiken. Het is voor hen allemaal verantwoordelijk. De agents die het bedienen, delen hetzelfde register en dezelfde controles als elk ander office, zodat het portfoliobeeld overal hetzelfde is.
De AI-leveringsestafette
Technologie, data en AI
Zie waar AI tussen uw offices vastloopt.
De ambitie
CEO-office
Waar het AI-budget en de vragen van de raad van bestuur beginnen.
Het platform
CIO-office
Waar agents worden gebouwd, gedraaid en beheerst.
Service
AI-governance en de EU AI Act
Register, risicoklassen en toezicht.
Hoe wij zouden beginnen
Pilot 1
Review van het AI-portfolio
↳
Elke use case en agent op een rij met eigenaar, fase, kosten en risicoklasse
↳
Elk ervan gescoord op waarde, gereedheid en hergebruik
↳
Een advies om op te schalen, te herstellen of te stoppen, met het bewijs
Uw besluit
Wat u dit jaar opschaalt, en wat u niet langer financiert.
Pilot 2
Modelroutering op kosten
↳
Uw drie meest gebruikte agents via een beslislaag gerouteerd
↳
Elke taak naar een model van de juiste omvang, met kwaliteitscontrole
↳
Kosten per taak en kwaliteit vergeleken met vandaag
Uw besluit
Of elke agent via de beslislaag gaat lopen.
Beide lopen volgens ons Validation First Framework. Ze worden op uw eigen data getest voordat u een groter budget vrijmaakt, en als de cijfers niet kloppen, zeggen we dat.
Uw interventiekaart
Breng elke AI-use case mee die u kent en het getal dat de raad van bestuur verwacht. Wij brengen het canvas van het Chief AI-office mee. In één sessie brengen we uw portfolio, platform en governance in kaart en markeren we waar de waarde het snelst vandaan zou komen.
01
Uw canvas voor het Chief AI-office
Wat u runt en waarvoor u verantwoordelijk bent, getoetst aan hoe uw teams, platforms en partners echt werken.
02
Uw waardeketen
Uw AI-portfolio geplaatst op de waardeketen van uw sector, zodat u ziet waar AI het meest uitmaakt.
03
Uw interventiepunten
Elk lek met een agentontwerp, de controles en de KPI die het beïnvloedt. Geleverd als mindmap, architectuuroverzicht of interactief dashboard.
AI voor het Chief AI-office, beantwoord
Wat heeft een Chief AI-office nodig om te slagen?
Vier dingen. Eén portfolio van AI-use cases met duidelijke eigenaren en waardedoelen, één platform onder governance waarop elk team bouwt, data die agents kunnen vertrouwen, en waarde die vanaf dag één samen met finance wordt gevolgd. Agents helpen alle vier te runnen, van het register en de modelroutering tot monitoring en waarderapportage.
Hoe brengt u AI-pilots naar productie?
Door vóór de start van de pilot te bepalen hoe succes eruitziet en vanaf de eerste sprint op het productieplatform te bouwen. Ons Validation First Framework legt voor elke pilot een eigenaar in de business, een waardedoel, stopcriteria en controles vast, zodat de stap naar productie een besluit is en geen herbouw.
Hoe moet een bedrijf het rendement van AI meten?
Aan de hand van cijfers die finance al volgt. Elke use case krijgt een nulmeting, een doel en een benoemde KPI, zoals kosten per case, doorlooptijd van de afsluiting of conversie. Agents die waarde volgen, koppelen het gebruik van agents elke maand aan die KPI, zodat het AI-portfolio wordt beoordeeld zoals elke andere investering.
Hoe kunnen we de kosten van AI-modellen verlagen?
Stuur elke taak naar een model van de juiste omvang. Een beslislaag stuurt eenvoudig werk, zoals classificatie en extractie, naar kleine, goedkope modellen en bewaart grote modellen voor complex redeneerwerk. De kosten per taak worden voor elke agent gevolgd, zodat besparingen zichtbaar zijn en blijven.
Wat vraagt de EU AI Act van een Chief AI-office?
Een inventaris van elk AI-systeem, met risicoklasse, documentatie, menselijk toezicht en monitoring. Onder de Digital Omnibus gelden de hoog-risicoverplichtingen voor systemen uit bijlage III vanaf 2 december 2027 en uit bijlage I vanaf 2 augustus 2028. Met een live register en gelogde acties van agents is het bewijs eenvoudig te leveren.
Waar moet een Chief AI Officer beginnen?
Met een portfolioreview. Zet elke AI-use case en agent op een rij, scoor ze op waarde, kosten, risico en gereedheid, en besluit wat u opschaalt, herstelt of stopt. Stuur daarna de meest gebruikte agents via een beslislaag om de modelkosten te verlagen. Beide verdienen zich binnen een kwartaal terug.
