Anna van den Breemer, EY: ‘De echte waarde van AI komt uit een fundamenteel andere manier van werken’

AI staat bij vrijwel iedere organisatie op de agenda. Er worden pilots uitgevoerd, toepassingen ontwikkeld en medewerkers leren werken met generatieve AI. Toch ziet Van den Breemer dat veel organisaties nog voorzichtig omgaan met de mogelijkheden. Ze gebruiken AI vooral om bestaande werkzaamheden sneller of beter uit te voeren, zonder de onderliggende processen wezenlijk te veranderen.

“Wat we op dit moment veel zien, is dat organisaties AI nog steeds vanuit use cases benaderen”, vertelt Van den Breemer. “Ze pakken een proces, bijvoorbeeld binnen finance, en kijken hoe ze daar AI aan kunnen toevoegen om taken sneller of beter uit te voeren. Daar is op zichzelf niets mis mee. Het levert ervaring met de technologie op, en dat is belangrijk. Maar de fundamentele waarde van AI haal je er op die manier nog niet uit.”

Daarmee raakt ze aan een van de centrale vraagstukken rond Gartner IT Symposium/Xpo: hoe maken organisaties de stap van experimenteren met AI naar het structureel benutten van de technologie? Volgens Van den Breemer vraagt dat om een andere benadering dan simpelweg steeds meer AI-toepassingen toevoegen aan de bestaande IT-omgeving.

Van bolt-on naar built-in

“EY maakt onderscheid tussen twee manieren om AI in te zetten: bolt-on en built-in. Bij de eerste benadering voegen organisaties AI toe aan bestaande processen. De tweede begint met een fundamentelere vraag: hoe zou je het werk organiseren als AI vanaf de eerste dag beschikbaar was geweest?”

“De interessante vraag is of je een proces nog steeds op dezelfde manier zou ontwerpen als je vandaag helemaal opnieuw zou mogen beginnen. Welke stappen zijn dan nog nodig? Welke verdwijnen misschien volledig? Wat kan AI uitvoeren, waar kunnen agents zelfstandig handelen en waar blijft menselijk oordeel essentieel? Dat is een wezenlijk andere discussie.”

Het onderscheid is belangrijk omdat bestaande processen zijn ontworpen rond menselijke werkzaamheden, beschikbare capaciteit en traditionele IT-systemen. Wanneer AI alleen wordt ingezet om afzonderlijke handelingen sneller uit te voeren, blijven die uitgangspunten grotendeels intact.

Bij een built-in-benadering wordt juist onderzocht welke onderdelen van een proces nog bestaansrecht hebben. Sommige stappen kunnen worden geautomatiseerd, andere worden overbodig en weer andere vragen om een nieuwe verdeling van verantwoordelijkheden tussen mensen en technologie.

“Bij bolt-on gaat het om bestaande activiteiten slimmer uitvoeren. Bij built-in kijk je of je überhaupt nog dezelfde activiteiten moet uitvoeren. Daarmee verschuift AI van een technologie- en productiviteitsvraagstuk naar een vraagstuk van businesstransformatie.”

Van AI die ondersteunt naar AI die handelt

De ontwikkeling van Agentic AI maakt die beweging volgens Van den Breemer steeds relevanter. “De eerste fase van generatieve AI ging vooral over ondersteuning. AI helpt ons zoeken, analyseren, schrijven of samenvatten. Met AI-agents ontstaat een volgende stap: AI kan binnen bepaalde kaders ook onderdelen van het werk uitvoeren.”

Juist daar ontstaat volgens haar het risico dat organisaties opnieuw kiezen voor een bolt-on-benadering. “Als je een agent op een bestaand proces zet, creëer je nog niet automatisch de waarde die mogelijk is. Je automatiseert dan mogelijk een proces dat oorspronkelijk volledig rond mensen is ontworpen.”

De vraag moet daarom niet alleen zijn welke menselijke taak door een agent kan worden uitgevoerd. “Je wilt een stap terug doen en vragen: hoe organiseren we dit werk optimaal als mensen én AI-agents onderdeel zijn van onze workforce? Dan gaat het niet meer over het automatiseren van afzonderlijke taken, maar over het opnieuw ontwerpen van het werk.”

Van agents naar orchestration

Daar komt een volgende ontwikkeling bij. Naarmate organisaties meer agents inzetten, ontstaat de behoefte om die agents in samenhang te laten functioneren. “We bewegen van individuele AI-toepassingen naar een wereld waarin verschillende gespecialiseerde agents een rol kunnen spelen binnen hetzelfde proces. Dat roept een hele nieuwe set vragen op. Welke agent zet je waarvoor in? Welke informatie krijgt een agent? Welke handelingen mag die zelfstandig uitvoeren? Wanneer wordt werk overgedragen aan een andere agent en wanneer moet een mens worden betrokken?”

Orchestration gaat daarmee volgens Van den Breemer over veel meer dan het technisch koppelen van agents. “Het gaat uiteindelijk om het orkestreren van mensen, agents, processen en data rondom een business outcome. Wie neemt welke beslissing? Waar zitten de controls? Hoe organiseer je verantwoordelijkheden? En hoe zorg je dat het geheel blijft aansluiten bij de waarde die je als organisatie wilt realiseren?” Daarmee wordt orchestration niet alleen een technologievraagstuk, maar steeds meer onderdeel van het operating model van een organisatie.

Businesswaarde als vertrekpunt

Om organisaties bij die omslag te helpen, heeft EY de AI Value Blueprint ontwikkeld.

“Wij beginnen niet met de vraag welke AI-oplossing of agent een organisatie kan bouwen. We beginnen met de vraag: welke businesswaarde willen we creëren? Vanuit dat gewenste resultaat kijken we vervolgens hoe het werk opnieuw ingericht kan worden.”

Daarbij komen verschillende vragen samen. Wat doet de mens? Wat doet een agent? Welke werkzaamheden kunnen agents onderling afhandelen? Waar is orchestration nodig? Wanneer is menselijke besluitvorming essentieel? Welke data en systemen zijn nodig? En welke governance en controls moeten worden georganiseerd?

EY brengt daarvoor verschillende disciplines samen. Niet alleen IT-specialisten, maar juist ook mensen die verantwoordelijk zijn voor processen, bedrijfsvoering, compliance en de uiteindelijke resultaten. Het doel is een ontwerp te maken waarin technologie, mensen en werkprocessen rondom hetzelfde gewenste resultaat georganiseerd worden.

Die verschuiving van losse AI-toepassingen naar geïntegreerde orchestration vraagt om een manier om technologie, werk en businesswaarde in samenhang te ontwerpen. Vanuit die gedachte werkt EY met de AI Value Blueprints. Je ontwerpt vanuit de businesswaarde terug naar de processen, mensen, agents, data en technologie die daarvoor nodig zijn. Daarmee voorkom je dat Agentic AI opnieuw een verzameling losse technologische initiatieven wordt.”

Veel pilots, weinig samenhang

Bij veel organisaties wordt inmiddels uitgebreid met AI geëxperimenteerd. Maar veel initiatieven blijven hangen in use cases en proofs of concept. De volgende uitdaging is hoe toepassingen schaalbaar kunnen worden ingezet, met behoud van controle over processen en regelgeving.

De moeilijkheid zit volgens Van den Breemer niet alleen in het opschalen van afzonderlijke experimenten. Naarmate er meer AI-toepassingen en agents ontstaan, neemt ook de behoefte toe om die in samenhang te organiseren.
“Het risico is dat we na een enorme hoeveelheid use cases nu een enorme hoeveelheid losse agents gaan creëren. Maar uiteindelijk lopen bedrijfsprocessen dwars door functies en systemen heen. Finance kan agents hebben, HR kan agents hebben en operations kan agents hebben, maar de klant of het businessproces stopt niet bij die organisatorische grenzen.”

Daarom ligt de volgende uitdaging niet simpelweg in het bouwen van steeds meer agents. “Het concurrentievoordeel gaat straks niet zitten in wie de meeste agents heeft. Het gaat erom wie mensen, agents, processen en data het beste weet te orkestreren rondom businesswaarde.”

Dat vraagt volgens Van den Breemer om een integrale blik. “Je moet kijken naar mensen, processen, technologie, data, governance en wetgeving. Dat hoort allemaal bij de orkestratie. Het gaat niet alleen om de vraag welke agent je bouwt, maar hoe het geheel straks functioneert.”

Eerst mindset, dan technologie

Een belangrijke les uit de praktijk is volgens Van den Breemer dat organisaties de menselijke kant van de verandering niet moeten onderschatten. De beschikbaarheid van goede technologie betekent immers nog niet dat medewerkers hun werk daadwerkelijk anders gaan uitvoeren.

“Voor mij gaat het om drie elementen: mindset, skillset en toolset. In veel organisaties wordt die volgorde omgedraaid. We beginnen met de toolset: welke technologie gaan we gebruiken? Daarna kijken we welke vaardigheden nodig zijn en pas later voeren we het gesprek over wat dit daadwerkelijk betekent voor het werk.”

Volgens Van den Breemer moet dat precies andersom. “Je moet beginnen bij de mindset. Wat willen we met AI bereiken? Welk probleem proberen we op te lossen? En zijn we bereid om bestaande processen en manieren van werken daadwerkelijk ter discussie te stellen? Vervolgens kijk je naar de vaardigheden die daarvoor nodig zijn en pas daarna naar de technologie die dat mogelijk maakt.”

Dat vraagt ook iets anders van leiders. “Je kunt mensen leren hoe ze met een AI-tool werken of hoe ze een agent bouwen. Maar de veel fundamentelere vraag is hoe je binnen een organisatie een mindset creëert waarin mensen bereid zijn hun eigen werk opnieuw te bekijken. Dat vraagt om leiderschap, nieuwsgierigheid en nieuwe vaardigheden in de hele organisatie.”

De organisatie van morgen

Uiteindelijk ligt de belangrijkste verandering volgens Van den Breemer daarom niet bij de technologie zelf. AI-agents zullen meer werkzaamheden kunnen uitvoeren en de onderliggende technologie zal zich verder ontwikkelen. Maar de waarde daarvan wordt bepaald door de manier waarop organisaties hun werk eromheen opnieuw durven vormgeven.

Leiders zouden zichzelf eigenlijk één fundamentele vraag moeten stellen: als we onze organisatie vandaag opnieuw zouden ontwerpen, met AI en agents vanaf dag één beschikbaar, zouden we haar dan nog steeds hetzelfde inrichten?

Voor Anna van den Breemer ligt daar de echte opgave. “We moeten agents niet gebruiken om de organisatie van gisteren te automatiseren. We moeten AI gebruiken om de organisatie van morgen te ontwerpen.”