Bewijs de ROI van AI op één workflow voordat je je vastlegt op een groot project. Meet eerst de nulmeting: volume, verwerkingsinspanning, foutpercentage en achterstand. Zet AI in op die workflow, met een benoemde persoon die de output goedkeurt, meet daarna dezelfde cijfers opnieuw en bouw de terugverdiencase op het verschil. Een kleine goedkeuringscommissie kan op dat bewijs tekenen.
#Belangrijkste punten
- Begin met één workflow, niet met een programma: één gemeten resultaat is sterker bewijs dan veel beloofde.
- Meet de nulmeting voordat er iets verandert, anders is er niets om mee te vergelijken.
- Gebruik voor en na dezelfde vier maatstaven: volume, verwerkingsinspanning, foutpercentage en achterstand.
- Laat tijdens de test een persoon de output goedkeuren, zodat kwaliteit wordt gemeten en niet wordt aangenomen.
- Laat je financiële afdeling het gemeten verschil met haar eigen kostencijfers omzetten in een terugverdiencase.
#Waarom beginnen met één workflow in plaats van een programma?
Omdat de meeste AI-projecten die mislukken stranden op waarde, niet op technologie. Gartner verwachtte dat 30% van de generatieve AI-projecten na de proof of concept zou worden stopgezet, met onduidelijke bedrijfswaarde als een van de redenen (Gartner, juli 2024). Berichtgeving over het MIT NANDA-rapport meldde dat 95% van de organisaties geen zakelijk rendement zag van generatieve AI (Virtualization Review, augustus 2025).
Eén workflow met een duidelijke nulmeting geeft een goedkeuringscommissie een resultaat dat zij kan controleren. Kies er een met genoeg volume om te meten en een proceseigenaar die het wil. Hoe je dat doet, lees je in hoe kies je het eerste proces om met AI te automatiseren.
#Welke nulmeting doe je voordat je AI inzet?
- Volume: hoeveel items het team in een vaste meetperiode afhandelt, zoals leveranciersvragen, facturen of claims.
- Verwerkingsinspanning: hoeveel personeelstijd elk item kost, van openen tot afsluiten, steekproefsgewijs gemeten over mensen en soorten items.
- Foutpercentage: het aandeel items dat na afsluiting herwerk, correctie of escalatie nodig heeft.
- Achterstand: hoeveel items er wachten en hoe oud de oudste zijn.
Meet over een normale periode, niet over een rustige of ongebruikelijke, en leg vast hoe je hebt gemeten, zodat de nameting dezelfde methode gebruikt.
#Hoe ziet een voor-en-nameting eruit?
Een illustratief voorbeeld; de cijfers zijn aannames. Een team handelt in een meetperiode 2.000 leveranciersvragen af, met een foutpercentage van 6% en een achterstand van 300 items. Als AI elk antwoord opstelt en een persoon het goedkeurt, laat de volgende periode van dezelfde lengte 2.000 afgehandelde vragen zien, een foutpercentage van 3% en een achterstand van 90 items.
In dat voorbeeld wordt ook de verwerkingsinspanning gemeten: daalt het aandeel personeelstijd dat aan vragen opgaat van 40% naar 25%, dan is dat de tijd die het team terugkrijgt. De cijfers zijn verzonnen om de methode te laten zien. Je eigen nulmeting bepaalt of het resultaat de moeite waard is om op te schalen.
#Hoe maak je van de meting een terugverdiencase?
Geef de gemeten verschillen aan finance. Die vertaalt teruggewonnen tijd, voorkomen fouten en weggewerkte achterstand naar de kostenposten die zij al bijhoudt, en zet ze af tegen de kosten van het draaien en beheren van de workflow. Stennir levert de metingen en de methode; je financiële afdeling is eigenaar van de omrekening, zodat de case rust op cijfers die zij vertrouwt.
#Wat tel je niet als ROI?
Aantallen licenties, verstuurde prompts en enquêteantwoorden over gebruik zijn activiteit, geen waarde. De Work Trend Index vond dat 75% van de kenniswerkers AI al op het werk gebruikt (Microsoft en LinkedIn, mei 2024), maar dat zegt niets over de vraag of een workflow sneller of nauwkeuriger is geworden. Tel alleen wat er in de nulmeting is veranderd.
We are
Stennir meet één workflow voor en na, met een benoemde persoon die de output goedkeurt, en geeft je de cijfers en de methode erachter.
We aren't
Stennir verkoopt geen groot programma op basis van verwachte besparingen en telt gebruiksstatistieken niet als rendement.
#Wat doet een finance- of operationsmanager nu?
Kies de workflow, schrijf de vier maatstaven voor de nulmeting op en begin te tellen voordat er iets verandert. AI-consulting rangschikt kandidaat-workflows met een terugverdiencase per workflow, en AI voor finance laat gangbare beginpunten zien. Doe de gratis gereedheidsscan of boek een gesprek van 30 minuten.
#Veelgestelde vragen
Wat heb je van ons nodig om de ROI te meten?
Toegang tot het systeem waarin het werk wordt bijgehouden, een steekproef van echte items en tijd van de proceseigenaar om te bevestigen hoe het werk nu gaat. Worden volume- of foutgegevens nog niet vastgelegd, dan helpt Stennir eerst een eenvoudige telling op te zetten, want zonder nulmeting is er geen rendement aan te tonen.
Wat als de workflow geen rendement laat zien?
Dan heeft de goedkeuringscommissie dat goedkoop geleerd, op één workflow, met bewijs. De metingen laten vaak zien waarom: de data was moeilijker bereikbaar, of het foutpercentage was al laag. Ook dat resultaat is nuttig, want het verschuift de inspanning naar de volgende workflow op de gerangschikte lijst.
Werkt de meting ook voor Arabischtalige workflows?
Ja. Dezelfde vier maatstaven gelden, en de testset moet Arabische items bevatten in de verhouding waarin ze werkelijk binnenkomen, inclusief Golfdialect als klanten zo schrijven. Stennir werkt in het Arabisch en het Engels, dus de kwaliteit wordt in beide talen gecontroleerd en niet alleen in het Engels.
Wie beslist over opschalen?
Je goedkeuringscommissie, op basis van het gemeten resultaat en de terugverdiencase die finance daaruit heeft opgebouwd. Stennir doet een aanbeveling, maar de beslissing en de cijfers blijven bij jou. Gaat het door, dan lopen dezelfde metingen in productie door, zodat de directie kan zien of het rendement standhoudt.
