BLOG – Er is leven na ChatGPT. De meeste organisaties gebruiken ai vandaag in de eerste plaats voor het verbeteren van de operationele processen. In 2026 zal dat wellicht niet anders zijn. En dat is jammer. Succesvolle bedrijven beseffen in 2026 dat er op strategisch vlak veel meer mogelijk is met ai. Wie dat begrijpt, gaat een mooi jaar tegemoet.
Zowat elk bedrijf heeft intussen wel geëxperimenteerd met Generatieve ai (GenAI). Dat is positief, aangezien die technologie heel wat productiviteitswinst voor medewerkers kan opleveren. Van het versneld opstellen van een e-mail tot het gemakkelijk vinden van de juiste informatie in een immense bron van documenten: de ChatGPT’s of Copilots vandaag lossen dit wel op.
Het probleem is dat organisaties vaak niet beseffen dat GenAI maar één stukje is van de grotere ai-puzzel. En dat ai niet alleen het operationele luik kan ondersteunen, maar ook inzichten biedt die beslissingen in de organisatie significant verbeteren.
Data blijft onbenut uit onwetendheid
Zeker in de Benelux is het potentieel van ai in strategische processen nog onderbenut. Een recent onderzoek in samenwerking met IDC toont aan dat organisaties in onze regio vooral bezig zijn met het voorbereiden van hun data. Denk aan het verzekeren van veiligheid en governance. Aan de ene kant mogen we dit zeker toejuichen, aangezien de fundamenten goed moeten zitten vooraleer je de volgende stappen met ai kan zetten. Maar het mag ook niet verlammend werken voor innovatie in je organisatie. Data op zich is nutteloos. Strategische inzichten ontstaan pas door analyse.
In veel bedrijven heeft dat gebrek aan daadkracht ook te maken met onwetendheid. Terwijl GenAI heel tastbaar en toegankelijk is, beseffen organisaties niet wat er nog meer mogelijk is met ai. Tot voor kort was data-analyse enkel weggelegd voor grote organisaties die daar tijd en budget voor hadden. Voor die bedrijven was data essentieel om een voordeel op de concurrentie te behalen. Nu beschikken ook kleine bedrijven over nuttige data.
Een webshop levert bijvoorbeeld veel informatie op over producten die vaak worden bekeken door klanten, over producten die regelmatig in combinatie worden gekocht, etc. De Large Language Models (LLM’s) die we kennen van GenAI-toepassingen zijn intrinsiek niet gebouwd om met deze data aan de slag te gaan. En zo blijft een rijkdom aan informatie dus zomaar liggen.
Organisaties die vandaag echt succesvol zijn, hebben de voorbije jaren op de juiste manier strategisch ingezet op de analyse van hun data. Hoe kan je in 2026 dan wél optimaal werk maken van een uitgebreide ai-strategie?
1. Breng je data in kaart
Het is een boodschap die we al jaren verkondigen, maar alles begint bij data. Ga eerst na welke data er in je organisatie beschikbaar is. Kijk daarbij niet alleen naar tekstuele data, maar ook naar bijvoorbeeld gegevens van je webshop, je klantendatabase, data van externe providers, etc.
Data kan onder meer interessant zijn om klanten op te volgen of te analyseren wanneer klanten dreigen te vertrekken. Je kunt inconsistenties opsporen en bedrijfsprocessen strategisch optimaliseren. In sommige gevallen heb je echter niet de juiste data voor je bedrijfsprobleem en moet je zelf bewust stappen zetten in het uitdenken van een datacollectie-strategie.
Zodra de visualisatie van je data in orde is, zet je de volgende stappen in het maturiteitsproces van ai. Vertrek van beschrijvende analyses waarbij algoritmes automatisch beschrijven wat er in de data zit.
Vervolgens kunnen voorspellende analyses weergeven hoe je data er over enkele jaren zal uitzien, gebaseerd op data waarover je vandaag beschikt. Welke producten gaan bijvoorbeeld meer of minder verkopen? Tot slot zorgen voorschrijvende analyses ervoor dat je ziet welke aanpassingen nodig zijn om je processen te blijven verbeteren.
2. Laat je inspireren
Iedereen is met data en ai bezig. Ga daarom zeker eens kijken naar andere bedrijven in je sector. Een grotere speler werkt wellicht op een andere schaal, maar je komt zeker best practices tegen die ook in jouw bedrijf van pas zullen komen.
Daarnaast loont het om een data scientist of data engineer in te schakelen om je datalandschap in kaart te brengen en opportuniteiten te vinden.
3. Verhoog de digitale geletterdheid van je board
In succesvolle ai-organisaties is C-level volledig mee. Bedrijfsleiders moeten zich scholen in data en ai. Het is zelfs vijf voor twaalf voor wie hier nog niet mee bezig is. Maak er een goed voornemen van voor 2026 om een opleiding te organiseren of een programma te volgen. Het volstaat niet om te weten hoe ChatGPT werkt, maar kijk naar bredere toepassingen van AI. Geletterdheid gaat ook niet alleen over de mogelijkheden van AI, maar ook over de risico’s.
Ai wordt een vast onderdeel van de bedrijfsvoering. Uiteindelijk helpt de technologie om klanten tevreden te stellen en de omzet te verhogen. Want als klanten gelukkig zijn, draait de organisatie. Wie dat begrijpt, zal daar in de komende jaren zeker de vruchten van plukken. Zet het dus maar bovenaan op de planning voor 2026 …
Auteur is Véronique Van Vlasselaer, analytics & ai lead South West & East Europe bij SAS
