Waarom ‘AI-first’ gaan met je bedrijf de sleutel is tot succes

AI heeft zo’n snelle opmars gemaakt dat de meeste bedrijven en organisaties de experimentele fase inmiddels voorbij zijn en middenin de transformatie naar ‘AI-first’ zitten.  De eerste tekenen daarvan: reorganisaties, kleinere teams, slankere backoffices en het verdwijnen van startersfuncties nu taken op instapniveau worden overgenomen door AI-modellen en -agents. Wat daardoor ontstaat, is niet zomaar een efficiëntere versie van hetzelfde bedrijf, maar een heel ander soort organisatie: een AI-first-organisatie. Voor veel leidinggevenden en medewerkers is het nog zoeken wat dat in de praktijk voor hen betekent.

De koplopers zien het resultaat al: snellere uitvoering, lagere kosten en meetbare verbeteringen in de kwaliteit van de output. Maar let op, dit gaat verder dan een beetje extra productiviteitswinst. AI verandert hoe werk wordt ingedeeld, hoe beslissingen worden genomen en hoe teams worden samengesteld. Alles draait om snelheid, aanpassingsvermogen en slanke bedrijfsstructuren. Bedrijven die AI simpelweg ‘vastplakken’ aan hun oude werkwijze kunnen misschien snel wat winst boeken, maar lopen het risico achterop te raken bij degenen die vanaf de grond af aan opnieuw opbouwen met AI als basis.

AI-first gaan betekent dat je bereid moet zijn om werkprocessen om te gooien en afscheid te nemen van verouderde structuren. Het gaat om een cultuur die meebeweegt met verandering. De technologie implementeren is meestal niet het moeilijkst; de echte uitdaging ligt in het aanpassen van functies, het verbeteren van de samenwerking en het versnellen van de reorganisatie. Want wie op dit moment niet snel genoeg handelt, verliest terrein. In dit artikel duiken we in de impact van AI en laten we zien hoe je je bedrijf toekomstbestendig maakt.

Wat is een AI-first-organisatie?

Bij een AI-first organisatie vormt AI het hart van elke workflow. De technologie wordt ingebed in elke functie.

Digital-first. Mobile-first. Cloud-first. Het zakelijke jargon zit vol met ‘first’ en je zou AI-first dan ook bijna wegzetten als de zoveelste hippe term. Maar wat er achter de term zit is wezenlijk: het gaat om een totaal andere benadering van de bedrijfsstructuur. Bedrijven die het onder de knie krijgen nemen betere beslissingen, leren sneller en hebben minder last van interne traagheid. Maar wat is een AI-first bedrijf nou eigenlijk precies?

Veel organisaties tonen hun interesse in AI via pilots, experimenten met chatbots of memo’s vanuit het management waarin teams worden aangemoedigd om nieuwe tools te verkennen. Hoewel dit nuttige eerste stappen zijn, is de impact vaak beperkt. Dat komt doordat deze initiatieven meestal worden toegevoegd aan bestaande structuren en processen die uit de tijd vóór AI stammen. Het resultaat is op zijn best een geleidelijke verbetering. Een AI-first-organisatie pakt het anders aan. In plaats van AI aan een bestaand model toe te voegen, vormt AI de kern waar alles omheen wordt gebouwd.

AI als de kern

In de praktijk betekent dit dat werkprocessen vanaf de basis opnieuw worden ontworpen. In een AI-first-organisatie neemt AI een groot deel van het werk uit handen: van data-analyse en het doen van aanbevelingen tot het daadwerkelijk uitvoeren van taken. Medewerkers richten hun energie op die dingen waar mensen goed in zijn: het maken van afwegingen in onduidelijke situaties, het opbouwen van relaties en het afhandelen van uitzonderingen. De taakverdeling tussen mens en AI wordt zo een bewuste keuze.

“AI-first-transformatie krijg je niet voor elkaar in een lab, maar op de werkvloer”, zegt Amanda Luther, algemeen directeur en senior partner bij BCG. “Je krijgt pas exponentiële waarde als AI direct is ingebed in hoe teams werken, elke dag, in elke functie.” Daarom kiezen AI-first bedrijven ervoor om AI-expertise door de hele organisatie te verspreiden, in plaats van het te isoleren binnen één afgezonderd team. AI-specialisten werken nauw samen met alle teams, van marketing, operations, productontwikkeling tot financiën. Ze bouwen tools direct op de plek waar ze nodig zijn en schaven deze bij op basis van feedback uit de praktijk. Dit leidt tot snellere innovatie, minder overdrachten en AI-systemen die in de praktijk werken, in plaats van alleen in gecontroleerde experimenten.

“Het tempo van verandering door AI is voor iedereen overweldigend, en er is een mismatch tussen hoe snel organisaties mee kunnen veranderen.”

Joe Atkinson, hoofd AI bij PwC

Razend tempo

AI breekt met de wet van Moore door drie keer sneller te groeien. Dat voert ons in recordtempo richting een toekomst waarin AI volledige projecten autonoom aanstuurt.

Nu we een beter beeld hebben van wat een AI-first organisatie precies is, is het tijd om eens te kijken naar de factoren die de opkomst ervan hebben versneld. Decennialang diende de wet van Moore als leidraad voor de technologiesector. Deze wet, eigenlijk meer een voorspelling dan een harde wetenschappelijke regel, ontsprong uit het brein van Gordon Moore (medeoprichter van chipfabrikant Intel) en luidt als volgt: het aantal transistors op een microchip verdubbelt grofweg elke twee jaar. Die gestage, exponentiële toename in rekenkracht was bepalend voor vrijwel elke technologische revolutie die volgde, van pc’s en smartphones tot het internet en cloud-infrastructuur.

Een soortgelijke exponentiële groei zien we nu ook in de prestaties van AI, al ligt het tempo hier veel hoger. De vooruitgang wordt nu niet meer gemeten aan de hand van het aantal transistors, maar aan de hand van wat AI-systemen daadwerkelijk kunnen. Uit een rapport dat het onderzoeksinstituut METR in 2025 publiceerde, bleek dat het aantal taken dat AI-agents succesvol kunnen uitvoeren de afgelopen zes jaar ongeveer elke zeven maanden is verdubbeld. Terwijl de eerste systemen zelfs moeite hadden met korte, relatief eenvoudige taken, kunnen de agents van vandaag complexe taken aan waarvoor een mens 24 uur nodig zou hebben. Om dat in perspectief te plaatsen: AI-agents ontwikkelen zich drie keer sneller dan de wet van Moore voorspelt. En het tempo lijkt alleen maar toe te nemen. Volgens AI Digest is de verdubbelingstijd tussen 2024 en 2025 gekrompen tot slechts vier maanden. Als deze koers doorzet, dan zien we begin 2030 (en misschien zelfs eerder) AI-systemen die moeiteloos complexe projecten van maanden kunnen aansturen.

Een marathon

Het bijhouden van dit moordende tempo blijkt voor veel bedrijven een grote uitdaging. Een organisatie anders laten denken en handelen is immers een proces van de lange adem. Medewerkers hebben tijd nodig om hun oude gewoontes af te leren en vertrouwen te krijgen in nieuwe werkwijzen. Binnen grote teams die al lang bestaan is dat nog lastiger vanwege jarenlange routines en een diepgewortelde cultuur. Hoe groter de organisatie, hoe groter de traagheid: het vergt nou eenmaal meer energie om een olietanker van koers te laten veranderen. “Het is een complexe tijd voor de implementatie van AI,” zegt Joe Atkinson, hoofd AI bij PwC. “Het tempo van verandering door AI is voor iedereen overweldigend, en er is een mismatch tussen hoe snel organisaties mee kunnen veranderen.”

Niet omschakelen heeft echter grote gevolgen. Uit cijfers van PwC blijkt dat bedrijven die vol op AI inzetten, per werknemer zo’n drie keer meer omzet draaien dan tragere organisaties. Atkinson benadrukt: “Dat is niet alleen een buitenkans voor bedrijven, maar juist ook voor de medewerkers. Wie deze tools omarmt, opent de deur naar meer productiviteit, betere output en een enorme boost in creativiteit.” De marktcijfers bevestigen dit. Uit Stripe’s analyse van 2024 van bedrijven op hun platform bleek dat de top 100 AI-first-bedrijven binnen gemiddeld 11,5 maanden een jaaromzet van 1 miljoen dollar bereikten. Dat is vier maanden sneller dan de snelst groeiende SaaS-bedrijven. Bovendien bereiken AI-first-bedrijven die na 2020 zijn opgericht, hun belangrijkste financiële doelen drie keer sneller dan bedrijven die al langer meedraaien.

Om AI heen bouwen

Dat verschil in prestaties komt grotendeels door de manier waarop deze organisaties zijn opgezet. Bij AI-first-bedrijven zit AI in feite in het DNA van het bedrijf. De organisatie is rondom AI opgebouwd, in plaats van AI achteraf toe te voegen. Dat versnelt de productontwikkeling enorm: tijdrovende klussen zoals coderen, testen en het analyseren van klantfeedback worden nu door AI overgenomen. Door kortere ontwikkelingscycli kunnen teams meer experimenteren en sneller reageren op signalen uit de markt. AI verandert ook de snelheid en kwaliteit van de besluitvorming dankzij het vermogen om grote hoeveelheden data snel te verwerken en verborgen patronen te ontdekken. Dit helpt teams om trends eerder te signaleren, risico’s te voorzien en met meer zekerheid te handelen. Hoewel leiders nog steeds de uiteindelijke beslissing nemen, doen ze dat op basis van de meest recente en uitgebreide inzichten. Op de lange termijn vertalen die snelheid en nauwkeurigheid zich in een voorsprong op bedrijven die het hoofdzakelijk van menselijke intuïtie moeten hebben.

“De bedrijven die echt waarde halen uit AI, automatiseren niet alleen; ze vinden zichzelf opnieuw uit. En hun voorsprong wordt steeds groter.”

Nicolas de Bellefonds, BCG

De economische aardverschuiving

Wat we verstaan onder werk en waarde is voorgoed aan het veranderen.

AI-first-bedrijven schrijven in feite aan een compleet nieuw handboek voor het bouwen, schalen en aansturen van organisaties. Terwijl ze nieuwe markten veroveren, leggen ze de lat hoger op het gebied van snelheid, kostenefficiëntie en het creëren van waarde. Voor traditionele bedrijven is de boodschap duidelijk: om niet achter te blijven moeten ze hun visie op strategie, bedrijfsmodellen, talent en technologie herzien. Voordelen die voorheen voortkwamen uit de bedrijfsomvang, grote teams of enorme marketingbudgetten, beginnen af te brokkelen. Organisatiestructuren worden platter nu AI-agents backoffice-taken overnemen waar eerder nog allerlei coördinatie en toezicht voor nodig was.

Uit recente gegevens blijkt dat de prestatiekloof tussen de AI-voorhoede en achterblijvers al fors is gegroeid. Volgens een rapport van BCG uit 2025 behalen AI-first-bedrijven een 1,7 keer hogere omzetgroei, een 2,7 keer hoger rendement op investeringen en 3,6 keer meer aandeelhouderswaarde dan bedrijven die nog niet warmlopen voor AI. “AI verandert het bedrijfslandschap veel sneller dan eerdere technologiegolven,” legt Nicolas de Bellefonds van BCG uit. “De bedrijven die echt waarde halen uit AI, automatiseren niet alleen; ze geven hun bedrijfsvoering een nieuwe vorm en vinden zichzelf opnieuw uit. En hun voorsprong wordt steeds groter.”

De groeiende kloof

Die kloof tussen de koplopers en de rest zal de komende jaren blijven groeien. AI-first-bedrijven herinvesteren hun vroege winsten vaak direct in hun eigen capaciteiten: ze versterken hun teams, upgraden infrastructuur en experimenteren met nieuwe tools. Volgens BCG geven deze ondernemingen jaarlijks twee keer zoveel uit aan AI als de achterblijvers. En ze verwachten dat die investering zich vertaalt in een dubbele omzetgroei en 40% hogere kostenbesparingen op gebieden waar AI wordt toegepast. Dit zet de achterblijvende bedrijven onder druk om snel te handelen en concrete stappen te zetten om de kloof te dichten voordat die onoverbrugbaar wordt. “De technologie maakt wekelijks sprongen vooruit en bedrijven die al voorlopen versnellen hun tempo” zegt Michael Grebe, algemeen directeur en senior partner bij BCG. “Voor de meeste bedrijven zal het inhalen van de achterstand meer vergen dan alleen investeren; ze zullen zichzelf opnieuw moeten uitvinden.”

De gevolgen voor de arbeidsmarkt zullen al even ingrijpend zijn, aangezien de snelle opkomst van digitale hulpmiddelen, oplossingen voor werken op afstand en technologieën zoals generatieve AI veranderen hoe mensen werken en welke vaardigheden ze nodig hebben. Volgens het rapport ‘Future of Jobs 2025’ van het World Economic Forum zal tegen 2030 maar liefst 39% van de kernvaardigheden van werknemers veranderd zijn. Henk Volberda, hoogleraar aan de Universiteit van Amsterdam die aan het rapport heeft meegewerkt, voorspelt dat mensen in 2030 nog maar een derde van al het werk zullen doen. Het resterende tweederde deel zal ofwel in samenwerking met technologie worden uitgevoerd, ofwel volledig geautomatiseerd zijn. Goldman Sachs gaat in zijn voorspellingen nóg een stap verder en suggereert dat tot wel 50% van de banen in 2045 volledig geautomatiseerd zou kunnen zijn, en dat wereldwijd 300 miljoen banen worden getroffen.

“We zien de halfwaardetijd van vaardigheden steeds korter worden, wat betekent dat we onszelf steeds opnieuw moeten uitvinden en nieuwe vaardigheden moeten leren als we willen innoveren.”

Kian Katanforoosh, hoogleraar aan Stanford

De interne organisatie als obstakel

Veel bedrijven zitten zichzelf in de weg: hun eigen structuur vormt de grootste rem op vooruitgang.

Door de constante druk om te innoveren en te groeien in een competitieve, snel veranderende omgeving staat digitale transformatie bij organisaties in alle sectoren bovenaan de agenda. Toch slagen de meeste bedrijven er niet in om digitale volwassenheid te bereiken, ondanks dat ze er veel tijd, moeite en geld in steken. Uit het rapport ‘State of the Digital Workplace 2024’ van Reworked blijkt dat slechts 24% van de organisaties hun digitale werkplek als volledig volwassen beschouwt. En slechts 13% zegt dat de basis van hun digitale werkomgeving volledig is geïmplementeerd.

Natuurlijk bieden investeringen alleen geen garantie op succes. Bain & Company schat dat ruim een derde van de grote organisaties bezig is met een bedrijfstransformatie, maar slechts 12% slaagt erin de oorspronkelijke ambities waar te maken. AI-initiatieven kampen met soortgelijke tegenwind. Hoewel AI-programma’s inmiddels wijdverspreid zijn, toont onderzoek van BCG aan dat slechts 26% van de bedrijven over voldoende capaciteit beschikt om de stap van een proefproject naar echte bedrijfswaarde succesvol te zetten. Misschien nog wel zorgwekkender is een rapport van het MIT-initiatief NANDA: uit ‘The GenAI Divide: State of AI in Business 2025’ blijkt dat maar liefst 95% van de generatieve AI-pilots bij bedrijven faalt.

Hoe kunnen bedrijven AI succesvol integreren?

Waarom die slechte resultaten? Simpel: de meeste traditionele bedrijven worden belemmerd door hun eigen interne structuren. Ze werken meestal met statische workflows en starre processen die niet zijn ontworpen voor systemen die leren, zich aanpassen en continu verbeteren. AI-native bedrijven pakken het anders aan. Daar vormt data het kloppend hart, met processen, producten en besluitvorming die daar volledig omheen zijn gebouwd. Dit contrast is ook duidelijk zichtbaar in de manier waarop teams zijn georganiseerd. Terwijl traditionele bedrijven meestal teams van specialisten inzetten die in sterk gescheiden afdelingen werken, geven AI-native bedrijven de voorkeur aan kleinere, flexibelere teams waar mensen als allrounders kunnen werken en snel van functie kunnen wisselen als de behoeften veranderen. “AI-native bedrijven groeien zo snel omdat hun teams zich snel kunnen aanpassen, van functie kunnen wisselen en kansen kunnen grijpen zonder te worden afgeremd door vastomlijnde rollen,” legt Mo Ezderman, directeur AI bij Mindgrub Technologies, uit.

Verouderde organisatorische hiërarchieën en bureaucratische besluitvorming vormen de grootste obstakels voor AI-transformatie bij traditionele bedrijven. Complexe goedkeuringsprocessen, eilandjescultuur en risicomijdende bedrijfsculturen vormen een barrière voor AI-innovatie. En AI laat zich niet zomaar inpassen in bestaande structuren. Om te slagen moeten bedrijven fundamenteel durven veranderen, te beginnen bij de top. Dat betekent hiërarchieën doorbreken, beslissingskracht verschuiven naar de werkvloer en een cultuur van continu leren binnen de hele organisatie aanjagen.

De kortere houdbaarheidsdatum van vaardigheden

Deze structurele uitdaging wordt nog versterkt door de uitdaging op het gebied van arbeidskrachten. De vooruitgang op technologisch gebied zorgt er immers voor dat vaardigheden steeds sneller hun waarde verliezen. Nieuwe technologieën nemen tegenwoordig niet alleen routineuze en handmatige taken over, maar ook steeds complexer kenniswerk waarvan we dachten dat het veilig in menselijke handen zou blijven, zoals onderzoek, schrijven en programmeren. Volgens Kian Katanforoosh, die aan Stanford doceert, is de gemiddelde ‘halfwaardetijd’ van vaardigheden (de tijd dat een vaardigheid relevant en waardevol blijft) gedaald van zo’n tien jaar veertig jaar geleden naar ongeveer vier jaar vandaag. In digitale vakgebieden zoals AI ligt die misschien zelfs dichter bij twee jaar. “We zien de halfwaardetijd van vaardigheden steeds korter worden, wat betekent dat we onszelf steeds weer opnieuw moeten uitvinden en nieuwe vaardigheden moeten leren als we willen innoveren”, zegt Katanforoosh. In een recent onderzoek van IBM schatten leidinggevenden dat 40% van hun werknemers zich binnen drie jaar zal moeten omscholen als gevolg van AI en automatisering. Wereldwijd komt dat neer op zo’n 1,4 miljard mensen.

“De mate van veranderingen is de afgelopen jaren enorm toegenomen, en dat betekent dat bedrijven structureel anders moeten gaan werken.”

Jack Azagury, CEO Strategy & Consulting bij Accenture

Vastlopen in de versnelling

De mens kan de snelle technologische veranderingen niet bijbenen.

Als we even terugblikken op de geschiedenis van de mens, zien we dat technologische veranderingen eigenlijk altijd uiterst langzaam verliepen. De gereedschappen die mensen in hun jeugd leerden gebruiken, bleven vaak hun hele leven lang relevant. En onze verre voorouders hadden maar liefst 2,4 miljoen jaar nodig om het vuur te leren beheersen. Met de tijd begon het tempo enorm toe te nemen. We hadden maar 66 jaar nodig om van de eerste vlucht (in 1903) naar de maan (in 1969) te schieten. En de technologieën die we nu doodnormaal vinden en dagelijks gebruiken, waren in onze jeugd nog volkomen ondenkbaar.

AI heeft het tempo van technologische veranderingen alleen maar verder versneld. Waar innovatietrajecten vroeger jaren duurden, hebben we nu maar enkele maanden of zelfs weken nodig. Nieuwe mogelijkheden duiken op, verspreiden zich wereldwijd en veranderen de marktverwachtingen alweer terwijl de vorige golf nog nauwelijks is geland. Het tempo van verandering zelf is een bepalend kenmerk geworden van de omgeving waarin bedrijven opereren. Uit de analyse van de Index-indicator van Accenture blijkt dat het tempo van technologische veranderingen sinds 2019 met maar liefst 183% is gestegen. “De mate van veranderingen is de afgelopen jaren enorm toegenomen, en dat betekent dat bedrijven structureel anders moeten gaan werken”, zegt Jack Azagury, CEO Strategy & Consulting bij Accenture. “Met kleine aanpassingen in werkwijzen red je het niet meer om te kunnen concurreren.”

Cultuurverandering kost tijd

Maar terwijl de technologie zich razendsnel ontwikkelt, geldt dat niet voor organisaties en mensen. Verandering blijft een traag en broos proces, vooral als het de (bedrijfs)cultuur en het gedrag van mensen raakt. “Verandering kost tijd, en al helemaal als er een cultuurverandering bij komt kijken,” zegt Isabella Brusati, directeur veranderingsmanagement bij Prosci Europe. “Uit onderzoek blijkt dat het gemiddeld 5 tot 7 jaar duurt voordat een verandering echt is verankerd in een organisatie. De meeste bedrijven proberen dit proces te versnellen, maar het menselijk brein kan meerdere, constante veranderingen niet goed aan. Dat leidt tot stress en uiteindelijk tot een burn-out.”

De rek lijkt er wat uit. Want hoewel uit een onderzoek van BT uit 2024 blijkt dat bijna 90% van de bedrijven investeert in nieuwe technologie om de productiviteit en concurrentiekracht te vergroten, maakt 58% van de bedrijfsleiders zich zorgen of ze de huidige technologische trends wel kunnen bijbenen. Bijna negen op de tien van de managers geeft aan dat de druk om aan te passen steeds vaker leidt tot werkgerelateerde stress. Terwijl het tempo van technologische verandering blijft versnellen, ontstaat er binnen organisaties een groeiende spanning tussen wat er technologisch mogelijk is en wat mensen realistisch gezien aan kunnen.