Koppen bij elkaar: CEO’s aan de ontbijttafel over AI in de boardroom

De AI-trein rijdt op topsnelheid, maar waar hij heengaat weet niemand precies. Instappen is een gok. Blijven staan ook, want vertrekken doet hij hoe dan ook. En als CEO heb je niet de luxe om het vanaf het perron aan te zien: de hele organisatie kijkt naar jou voor richting, ook als je de route zelf nog niet kent.

Daarom brachten we samen met Bit een selecte groep CEO's bijeen, om open met elkaar in gesprek te gaan over de bestuurlijke dilemma's die AI met zich meebrengt. Drie daarvan stonden tijdens het ontbijt centraal.

Dilemma 1: gelden voor AI andere ROI-regels dan voor andere technologie?

Ook een investering in AI moet uiteindelijk waarde opleveren. Toch laat die waarde zich niet altijd vangen in een traditionele businesscase. Diverse onderzoeken maken die spanning zichtbaar: een AI-investering verdient zich doorgaans pas in twee tot vier jaar terug, waar reguliere technologie zeven tot twaalf maanden nodig heeft. En toch verhoogde 84 procent van de organisaties het afgelopen jaar de AI-uitgaven. Er wordt dus vandaag geïnvesteerd voor rendement dat nog een tijd op zich laat wachten.

De kosten van technologie, implementatie en adoptie zijn direct zichtbaar. De baten zijn diffuser: deelnemers noemden betere besluitvorming, een hogere kwaliteit, een sterkere klantbeleving en kenniswerkers die meer en sneller werk verzetten. Stuk voor stuk waardevolle effecten, maar niet altijd eenvoudig in euro's uit te drukken of rechtstreeks toe te schrijven aan één specifieke AI-toepassing. Hoe stuur je dan op een investering waarvan de opbrengst zich niet volledig in cijfers laat vastleggen?

Juist die onzekerheid plaatst organisaties voor een lastige spagaat. Wie wacht met investeren, bouwt geen kennis en ervaring op en raakt achterop: wat vandaag nog uniek is, is morgen een commodity, en de voorsprong van wie eerder begon, haal je niet zomaar in. Maar wie vroeg en breed investeert, loopt een ander risico. De technologie ontwikkelt zich snel, en versnipperde initiatieven leiden al gauw tot hoge kosten en complexe licentiestructuren zonder dat daar aantoonbare waarde tegenover staat.

De ROI-regels voor AI wijken daarom deels af van die voor andere technologie. Niet omdat AI geen rendement hoeft op te leveren, maar omdat de opbrengsten over een langere periode moeten worden beoordeeld en een breder palet aan baten moet worden meegewogen dan alleen wat direct financieel meetbaar is. Dat vraagt om een aanpak die tussen beide risico's laveert: leren om kennis en ervaring op te bouwen, experimenteren om kansen bloot te leggen, en opschalen zodra AI aantoonbaar strategische waarde toevoegt.

Dilemma 2: optimaliseren we wat we al doen, of investeren we in wat ons straks onderscheidt?

Veel AI-initiatieven richten zich momenteel op efficiëntie: sneller teksten schrijven, informatie verwerken of routinematige handelingen automatiseren. Dat levert direct tijdswinst op, tegen beperkte risico's. Maar in de praktijk blijft de winst vaak steken bij een verschuiving in individuele productiviteit: medewerkers doen andere dingen met dezelfde tijd, terwijl de organisatie als geheel nog hetzelfde werkt. En omdat dezelfde generieke technologie voor iedere concurrent beschikbaar is, levert dit hooguit een tijdelijk voordeel op.

De grotere strategische waarde ontstaat wanneer AI niet alleen bestaande taken versnelt, maar leidt tot hogere kwaliteit, snellere besluitvorming, slimmere benutting van kennis, meer klantwaarde of zelfs fundamenteel nieuwe businessmodellen. Wie daar het snelst in schakelt, kan een duurzaam concurrentievoordeel opbouwen in een markt waarin de winnaar het meeste naar zich toetrekt. Denk aan webshops die klanten aan zich binden met hyperpersonalisatie. 

Paul van Bit maakte dit concreet aan de hand van toepassingen die worden ontwikkeld voor organisaties als Talpa Network, Boon Edam en Beroepsopleiding Advocaten. Die voorbeelden laten zien dat de grootste waarde zelden ontstaat door één taak te automatiseren, maar door technologie, data, mensen en processen op een nieuwe manier met elkaar te verbinden.

Daarmee ontstaat een bestuurlijk dilemma: investeer je vooral in toepassingen die vandaag snel en aantoonbaar rendement opleveren, of reserveer je ook tijd, geld en capaciteit voor toepassingen waarvan de opbrengst onzekerder is, maar die morgen het verschil kunnen maken? Die vraag verschuift al snel naar make, buy or wait. Wat is generiek beschikbaar en koop je in? Waar ontwikkel je zelf kennis, data of technologie, omdat juist daar je onderscheidend vermogen zit? En waar is wachten verstandiger, omdat de markt zich nog te snel ontwikkelt?

Het self-assessment dat de deelnemers invulden, gaf een antwoord op waar de organisaties nu staan: de aandacht gaat vooral uit naar efficiëntie en het hier en nu. Tegelijk groeide aan tafel het bewustzijn dat duurzaam onderscheidend vermogen meer aandacht verdient, en dat juist daar de investeringen en de eigen ontwikkelkracht op ingezet moeten worden. Want wie uitsluitend op efficiëntie stuurt, verbetert vooral het bestaande. Wie daarnaast investeert in klantwaarde, transformatie en nieuwe businessmodellen, bouwt aan het concurrentievoordeel van morgen.

Dilemma 3: wie bestuurt de AI-transformatie?

Het gebruik van AI ontstaat in veel organisaties bottom-up. Medewerkers experimenteren met taalmodellen, teams schaffen zelfstandig tools aan en op verschillende plekken ontstaan waardevolle initiatieven. Die energie is belangrijk en moet niet worden afgeremd. Maar losse initiatieven vormen nog geen transformatie.

AI raakt vrijwel ieder bestuurlijk domein tegelijk. Het gaat om de juiste technologie en data, om de strategische waarde die je ermee wilt creëren, en evengoed om adoptie: of mensen de tools daadwerkelijk gebruiken, vertrouwen en inpassen in hun manier van werken. AI verandert bestaande werkprocessen en doet tegelijkertijd een groot beroep op de cultuur en op de mensen die ermee moeten werken. Tel daar de noodzaak van heldere sturing en duidelijke kaders, zoals de AI Act, bij op en de conclusie is helder: dit vraagstuk kan niet uitsluitend bij IT, HR, innovatie of legal worden belegd. Wie dat wel doet, krijgt deeloplossingen voor een transitie die de hele organisatie raakt.

De besturing wordt bovendien steeds complexer. We bewegen van tools die vragen beantwoorden naar autonome systemen die zelfstandig taken uitvoeren en processen aansturen. Dat roept fundamentele vragen op over controle, kwaliteit en verantwoordelijkheid. Wat mag AI zelfstandig beslissen? Waar blijft menselijke controle noodzakelijk? En welke kaders zijn nodig om veilig te kunnen experimenteren?

Daarmee komt dit vraagstuk onvermijdelijk op de agenda van de CEO. Niet om iedere toepassing te selecteren of elk experiment te leiden, maar om integraal te sturen en richting te geven. In de praktijk blijkt dat nog niet eenvoudig. Uit de gesprekken aan de ontbijttafel bleek hoe lastig het is om alle elementen succesvol samen te brengen. Sommige organisaties bevinden zich nog vooral in de experimenteerfase. Andere hebben al governance ingericht, maar worstelen met adoptie of opschaling. Weer andere beschikken over de technologie, maar hebben nog onvoldoende scherpe keuzes gemaakt over de waarde die AI moet opleveren. De volgende stap verschilt dus per organisatie. De vraag wie stuurt, verschilt niet.

Van experimenteren naar AI Full Potential

De rode draad van het gesprek was helder: AI is geen op zichzelf staand technologievraagstuk. Technologie kan verandering versnellen, maar pas wanneer strategie, organisatie en adoptie meebewegen, wordt de potentiële waarde daadwerkelijk verzilverd.

Kyden en Bit brengen daarom twee kanten van dezelfde transformatie samen. Bit levert de technologische expertise en ontwikkelkracht om AI-toepassingen te ontwerpen, te bouwen en in productie te brengen. Kyden helpt organisaties om richting te kiezen, de transformatie integraal te besturen en medewerkers mee te nemen in nieuwe manieren van werken.

AI Full Potential betekent daarbij niet dat iedere organisatie zo veel mogelijk met AI moet doen. Het betekent dat je bewust kiest waar AI daadwerkelijk het verschil kan maken en vervolgens de technologie, data, processen, governance en menselijke verandering organiseert die nodig zijn om die waarde te realiseren.

Dank aan alle aanwezige CEO's voor hun openheid, scherpe vragen en bereidheid om niet alleen successen, maar ook twijfels en dilemma's met elkaar te delen. Juist bij een ontwikkeling waarin niemand alle antwoorden heeft, begint vooruitgang met het stellen van de juiste vragen.

Benieuwd waar jullie staan in de reis naar AI Full Potential?

Deelnemers aan de ontbijttafel vulden ons self-assessment in en kregen direct waardevolle inzichten. Ook benieuwd? Vul onze scan in en ontvang het AI Full Potential Scan.'


Meer weten? Neem contact op met Roy Klaassen.

Roy Klaassen

Managing Director