‘The difficulty with AI is that it makes the invisible visible — and not everyone is ready to look.’

Hoe doe je dat nu eigenlijk: een succesvolle implementatie van AI? AI zorgt immers ook voor onzekerheid. Weerstand, angst, onzekerheid en onbegrip zijn vaak de grootste hindernissen. Een mogelijk fasenmodel kent de volgende fasen:
 

Fase / Stap Doel / focus
Voorbereiding / Bewustwording & Afstemming Creëer een AI-visie & urgentie Leg uit waarom AI belangrijk is voor strategische doelen; zet de noodzaak neer om te transformeren.
Stel een AI-adoptieteam & governance-model samen Definieer wie verantwoordelijk is, welke rollen er zijn, en hoe beslissingen worden genomen.
Beoordeel AI-readiness Onderzoek de huidige middelen, cultuur, systemen, vaardigheden en structuren — en identificeer de hiaten.
Plan de AI-uitrol & ga om met weerstand Maak een plan voor communicatie, risico, betrokkenheid van mensen en veranderstrategie.
Implementatie / Experimenten & adoptie Start met pilot-projecten Begin klein met testcases die beheersbaar zijn en concrete resultaten leveren (RO)
Leer & train Evalueer pilots, gebruik inzichten om bij te sturen, en breng training / onderwijs naar bredere groepen.
Integreer in workflows & systemen Zorg dat succesvolle AI-toepassingen ingebed raken in bestaande werkprocessen, systemen en KPI’s.

Opschaling & borging.

Herhaal & schaal naar andere afdelingen

 Spreid de succesvolle toepassingen over de organisatie, rekening houdend met verschillen in context.
Bevorder een “AI-first” cultuur & continu verbeteren Stimuleer een mindset waarin AI onderdeel is van dagelijkse besluitvorming en innovatie.

 

AI implementerenOm AI te laten slagen, moet je rekening houden met menselijke emoties: onzekerheid, angst en weerstand. Zonder duidelijke rollen, verantwoordelijkheden en besluitvormingsstructuren is de kans groot dat AI-initiatieven versnipperd raken of stranden. Door open te zijn over plannen, onzekerheden, risico’s en voordelen, en door mensen te trainen en te begeleiden, kun je veel wantrouwen wegnemen. Je moet daarbij meten wat werkt, wat niet werkt, en voortdurend bijsturen op basis van concrete data en ervaringen.

Literatuur

Jeninga, A. en H. Woldendorp. (2022). Ontwerp voor digitale transformaties van (zorg)organisaties. SWP
Osman, H. (2025).AI Change Management Made Simple: A 9-Step Framework for Business Leaders to Drive Generative AI Transformation