Waarom Continue Modernisering de Sleutel is tot Succes met AI in de Gezondheidszorg

Al vele decennia volgde de modernisering van de gezondheidszorg een vertrouwd draaiboek: een roadmap maken, financiering veiligstellen, een grootschalig transformatieprogramma lanceren en werken aan een technologische omgeving van de toekomstige staat. Dat model was logisch toen technologie en bedrijfsvereisten langzaam genoeg veranderden zodat een meerjarenplan relevant bleef.

Dat wordt tegenwoordig steeds moeilijker. Zorgorganisaties navigeren door financiële en personele druk, regelgevende veranderingen en toenemende verwachtingen van consumenten, terwijl AI snel hervormt wat technologie kan doen. Gartner’s 2026 CIO and Technology Executive Survey vond dat 94 % van de CIO’s aanzienlijke veranderingen in hun plannen en resultaten verwachten binnen de komende twee jaar, terwijl slechts 48 % van de digitale initiatieven hun zakelijke doelstellingen haalt of overtreft.

De uitdaging is dan niet alleen het efficiënter uitvoeren van de roadmap. Het is dat de omgeving waarvoor een organisatie moderniseert kan veranderen terwijl de modernisering nog gaande is. Een programma dat is ontworpen rond de prioriteiten en margedruk van vandaag, kan tegen de tijd dat het klaar is, een andere reeks vereisten – financieel, regulerend, technisch – moeten oplossen.

Waarom het Traditionele Model Achterblijft

De conventionele aanpak is eenvoudig. Ten eerste maakt de organisatie een gedetailleerd plan, daarna krijgt ze financiering en implementeert het transformatieplan, in de hoop dat haar systemen de komende jaren gemoderniseerd zullen worden. Dit werkte toen technologie en bedrijfsbehoeften langzaam genoeg veranderden zodat een plan relevant bleef tot het project was afgerond.

In de wereld van vandaag moeten bedrijven omgaan met druk op hun budgetten, nieuwe wetgeving, personele beperkingen, veranderingen in consumentenvoorkeuren en een snelle technologische ontwikkeling – allemaal tegelijk. Dat is niet langer de realiteit waarin de Amerikaanse gezondheidszorg opereert. Welke roadmap u ook opstelt, die zal een andere uitdaging tegenkomen dan die u nu adresseert, omdat systemen vanaf het moment van implementatie al beginnen te verslechteren. Bovendien lopen bedrijven consequent achter op schema bij het doorvoeren van fundamentele veranderingen elke vijf tot zeven jaar.

Het kernprobleem hier is het ontbreken van de benodigde middelen en volharding. Een “big bang”-transformatie vereist een buitengewoon budget, raakt tijdens het proces afgeleid door veranderingen in zakelijke prioriteiten, en duurt soms zo lang dat tegen de tijd dat de resultaten zichtbaar worden, het leiderschap het vertrouwen in de inspanning al heeft verloren.

Een Anders Werkend Gemoderniseerd Model

Deze aanpak verschilt van de vorige, maar is een volledig nieuwe volgorde-methode. In plaats van te proberen alles tegelijk te vernieuwen, ontdekken bedrijven dat ze de transitie beter kunnen beheren door zich per keer te concentreren op één end-to-end bedrijfscapaciteit, van mensen tot processen, tot applicaties, tot data. En vervolgens door te gaan naar de volgende. Dit is gelijk aan het renoveren van een huis kamer voor kamer in plaats van het volledige gebouw in één keer volledig te verbouwen. Het doel is momentum op te bouwen: iets tastbaars leveren, van die ervaring leren, en uitgroeien tot iets groters.

Waar AI Past en Waar Niet

De opkomst van AI roept opnieuw een intrigerende, zo niet diepgaande, filosofische vraag op: moet technologie de huidige processen optimaliseren of ze overbodig maken?

De opkomst van AI maakt dit onderscheid nog belangrijker. Gartner vond dat 80 % van de CEO’s gelooft dat AI operationele capaciteiten zal moeten herzien. Dat suggereert dat de kans groter is dan AI enkel toepassen om bestaande processen sneller te maken. Het toepassen van AI op een inefficiënt proces kan de snelheid verbeteren, maar verwijdert de onderliggende inefficiëntie niet.

Tegelijkertijd kunnen organisaties niet zomaar ‘s nachts afstand doen van kernprocessen; veel moeten blijven draaien terwijl de verandering gaande is. De echte waarde van AI ligt dan in het gebruiken ervan om te identificeren welke processen opnieuw ontworpen moeten worden, welke vereenvoudigd kunnen worden en welke mogelijk geen nut meer hebben.

Stop met het Meten van het Project. Meet het Resultaat.

Modernisering kan niet langer worden gedreven alleen door het feit dat technologie verouderd is. Met Amerikaanse zorgorganisaties onder constante financiële druk en weinig ruimte voor fouten, moet elk initiatief duidelijke zakelijke waarde aantonen.

Dit vereist een andere benadering voor het prioriteren van modernisering. De grootste programma’s zijn niet per se de meest waardevolle. Waarde wordt gedefinieerd door verbeteringen in bedrijfsprocessen die leiden tot efficiëntere operaties, versterking van de inkomstenstroom en klinische workflows, en een betere ervaring voor de patiënt of lid, evenals flexibiliteit voor de toekomst. Het komt erop neer – we moeten onze moderniseringsinspanningen meten aan de waarde die ze opleveren, en niet aan de schaal en omvang van de initiatieven.

De Amerikaanse gezondheidszorg zal altijd moeten opereren in een omgeving van constante verandering – nieuwe regelgeving, technologieën, bedrijfsmodellen, evenals steeds groeiende eisen van leden, patiënten en zorgverleners. Het doel was nooit een enkele staat van ‘modern’ zijn.

De winnaars in deze omgeving zullen niet de organisaties zijn die inzetten op grote transformaties en grote budgetten voor deze transformaties en grote inkomsten voor deze budgetten. De winnaars zullen degenen zijn die voortdurend kunnen aanpassen, voortdurend kunnen transformeren, en voortdurend waarde leveren zonder het bedrijf in het proces te vernietigen.

Dat is de verschuiving die de gezondheidszorg moet maken: modernisering is niet langer een periodieke inspanning om de toekomst in te halen. Het wordt een kernzakelijke capaciteit om hierop te reageren.