Matt Meyers, algemeen directeur voor het mkb in Noord-Amerika bij Lenovo – interviewreeks

Matt Meyers is algemeen directeur voor het mkb in Noord-Amerika bij Lenovo. Hij werkt er met kleine en middelgrote bedrijven die zich bezighouden met de invoering van AI, cyberbeveiliging en de operationele uitdagingen van moderne IT. Hij werkt al meer dan tien jaar bij Lenovo en heeft ervaring opgedaan met wereldwijde accounts, diensten en software, oplossingen voor de digitale werkplek en commercieel leiderschap. Die loopbaanontwikkeling heeft zijn focus gevormd: kleinere organisaties helpen toegang te krijgen tot krachtige, veilige technologie die past binnen hun budget en bij hun kleine IT-teams. Hij richt zich op praktische bedrijfsresultaten: nuttige AI-toepassingen identificeren, apparaten en diensten afstemmen op de behoeften van medewerkers en de waarde van technologie-investeringen meten voordat die worden uitgebreid.

Lenovo is een wereldwijd technologiebedrijf met een portfolio dat bestaat uit personal computing, infrastructuur, software, oplossingen en diensten. Het aanbod voor bedrijven omvat AI-pc’s, oplossingen voor de digitale werkplek, ThinkShield-beveiliging en abonnementsdiensten op basis van TruScale. Voor kleine en middelgrote bedrijven brengen deze mogelijkheden apparaten, ondersteuning, beveiliging en levenscyclusbeheer samen om het beheer van technologie te vereenvoudigen. Nu AI steeds vaker deel uitmaakt van alledaagse zakelijke toepassingen en werkprocessen, ontwikkelt Lenovo oplossingen voor apparaten, edge- en cloudomgevingen. Zo krijgen organisaties verschillende mogelijkheden om hun technologie in te zetten en te beheren.

Je werkt al meer dan tien jaar bij Lenovo en hebt functies bekleed op het gebied van wereldwijde accounts, diensten en software, oplossingen voor de digitale werkplek en commercieel leiderschap. Inmiddels richt je je op het mkb in Noord-Amerika. Hoe heeft die loopbaanontwikkeling je kijk veranderd op de technologische uitdagingen voor kleine en middelgrote bedrijven, vergeleken met grote ondernemingen?

In de loop van mijn carrière bij Lenovo heb ik gemerkt dat de fundamentele technologische uitdagingen opmerkelijk veel op elkaar lijken, ongeacht de omvang van een bedrijf. Elke organisatie probeert de productiviteit te verhogen, de beveiliging te verbeteren, de kosten te beheersen en te bepalen hoe nieuwe innovaties zoals AI kunnen worden benut om een concurrentievoordeel te behalen.

Het verschil zit in de beschikbare middelen. Grote ondernemingen hebben vaak gespecialiseerde teams voor beveiliging, infrastructuur, inkoop, AI en digitale transformatie. Bij veel kleine en middelgrote bedrijven komen die verantwoordelijkheden neer op een handvol mensen, of zelfs op één persoon. Daardoor is er nauwelijks ruimte voor complexiteit of misstappen.

Ik heb daardoor geleerd dat kleine en middelgrote bedrijven geen uitgeklede versies van technologie voor grote ondernemingen nodig hebben. Ze hebben oplossingen nodig die aansluiten bij de dagelijkse praktijk van hun bedrijfsvoering. Technologie moet veilig zijn, eenvoudig te implementeren en te beheren, en snel waarde opleveren. Als we dat goed aanpakken, stimuleert technologie groei in plaats van een extra operationele last te vormen die tijd en aandacht opeist.

De invoering van AI kan overweldigend aanvoelen voor een klein of middelgroot bedrijf met een klein IT-team en een beperkt budget. Wat zijn de eerste twee of drie zaken die een bedrijf op orde moet hebben voordat het serieus in AI gaat investeren?

De grootste fout die organisaties volgens mij maken, is dat ze beginnen bij de technologie in plaats van bij het bedrijfsprobleem.

De eerste stap is vaststellen waar AI meetbare impact kan hebben. Denk bijvoorbeeld aan het verminderen van administratief werk, het verbeteren van de respons naar klanten, medewerkers sneller toegang geven tot informatie of besluitvorming stroomlijnen. De succesvolste AI-initiatieven zijn gekoppeld aan een specifiek bedrijfsresultaat.

Ten tweede moet je inzicht krijgen in je gegevens. Organisaties moeten goed begrijpen welke informatie ze hebben, waar die is opgeslagen, wie er toegang toe heeft en welke informatie nooit in openbare AI-omgevingen mag worden ingevoerd. Je hoeft het gegevensbeheer niet perfect op orde te hebben voordat je begint, maar een goede basis is wel nodig.

Ten derde moet je het succes definiëren voordat je investeert. Is productiviteitswinst het doel, stel dan eerst een uitgangswaarde vast. Is kostenbesparing het doel, breng dan de huidige kosten in kaart. Een praktische aanpak is om te beginnen met gerichte toepassingen, de waarde ervan aan te tonen en vervolgens op basis van de resultaten op te schalen, niet op basis van aannames.

Waar zien jullie bij de mkb-klanten met wie je werkt dat AI vandaag al tastbare waarde oplevert, en welke toepassingen worden nog steeds overschat in verhouding tot de resultaten die bedrijven daadwerkelijk behalen?

De meest directe meerwaarde ligt in de dagelijkse productiviteit.

We zien dat organisaties AI gebruiken om informatie samen te vatten, content te maken en te verfijnen, documenten te analyseren, inzichten aan het licht te brengen en repetitief administratief werk te verminderen. Afzonderlijk lijken die taken misschien niet baanbrekend, maar samen leveren ze binnen een organisatie aanzienlijke efficiëntiewinst op.

Soms lopen de verwachtingen vooruit op de werkelijkheid als het gaat om volledige automatisering. Nog altijd leeft het idee dat AI complexe functies of bedrijfsprocessen grotendeels zonder toezicht volledig kan overnemen. Voor de meeste kleine en middelgrote bedrijven levert dat momenteel niet de meeste waarde op.

De beste resultaten ontstaan wanneer AI medewerkers ondersteunt, obstakels in werkprocessen wegneemt en de besluitvorming versnelt. De beste manier om te beginnen blijft het automatiseren van terugkerende, frequente taken waarvan de impact meetbaar is en waarbij medewerkers de oplossing snel kunnen gaan gebruiken.

Veel bedrijven worden aangemoedigd om over te stappen op AI-pc’s. Welke workloads hebben voor een mkb-ondernemer daadwerkelijk baat bij AI die lokaal op het apparaat draait, en wanneer volstaat een traditionele pc in combinatie met AI in de cloud?

Er is geen universeel antwoord, omdat niet iedere werknemer op dezelfde manier werkt.

AI-pc’s bieden de meeste meerwaarde voor gebruikers die regelmatig werken met AI-toepassingen, realtime transcriptie en vertaling, geavanceerde samenwerkingstools, workflows voor het creëren van content of workloads met gevoelige informatie. Lokale AI kan de reactiesnelheid verbeteren, de afhankelijkheid van een internetverbinding verminderen en bepaalde AI-functies rechtstreeks op het apparaat laten draaien met behulp van speciale rekenkracht. Voor een organisatie die bepaalde informatie op het apparaat wil houden, kan lokale AI nuttig zijn, afhankelijk van het beveiligingsbeleid en de gebruikte toepassing.

Tegelijkertijd heeft niet iedere werknemer vandaag een AI-pc nodig. Werknemers die voornamelijk traditionele productiviteitstoepassingen en af en toe AI-diensten in de cloud gebruiken, kunnen met conventionele systemen nog steeds uitstekende prestaties behalen.

Het gesprek zou niet moeten gaan over het vervangen van apparaten, alleen omdat er AI-pc’s beschikbaar zijn. Het zou moeten gaan over het afstemmen van de juiste technologie op de werknemer, het werk en de toekomstige behoeften van het bedrijf. De doeltreffendste technologiestrategieën stemmen investeringen af op resultaten, niet op trends.

Lenovo breidt zijn AI-pc-strategie uit en biedt via TruScale ook Device-as-a-Service-modellen aan. Hoe kan een kleiner bedrijf bepalen of het financieel en operationeel verstandiger is om eigen hardware aan te schaffen en te beheren, of over te stappen op een abonnementsmodel?

Ik raad leiders van mkb-bedrijven aan zowel de financiële gevolgen als de praktische realiteit van het technologiebeheer te beoordelen.

Traditioneel eigenaarschap kan zinvol zijn als de behoeften aan apparaten voorspelbaar zijn, de organisatie kapitaal beschikbaar heeft voor een investering vooraf en ze zelf over de middelen beschikt om de implementatie, ondersteuning, levenscyclus en planning van vervanging te beheren.

Een apparaat-als-service-model kan aantrekkelijk zijn wanneer het doel bestaat uit voorspelbare maandelijkse kosten, flexibiliteit en een lagere operationele belasting. Oplossingen zoals Lenovo TruScale DaaS combineren apparaten en levenscyclusdiensten in een abonnementsmodel, zodat organisaties de implementatie, ondersteuning, het beheer en de afvoer van apparaten eenvoudiger kunnen regelen.

Uiteindelijk gaat het niet alleen om de manier waarop een bedrijf voor technologie wil betalen. Het gaat erom waaraan het zijn medewerkers hun tijd wil laten besteden. Voor veel mkb-bedrijven zit de werkelijke meerwaarde in de mogelijkheid om interne teams te laten focussen op strategische prioriteiten die groei stimuleren, in plaats van op het beheren van de levenscyclus van apparaten en de dagelijkse administratie.

Cyberbeveiliging wordt ingewikkelder nu werknemers toegang krijgen tot generatieve AI-tools en mogelijk gevoelige bedrijfsgegevens blootstellen. Op welke nieuwe beveiligingsrisico’s moeten mkb-bedrijven vooral letten nu AI steeds meer deel uitmaakt van de dagelijkse werkprocessen?

Een van de meest directe aandachtspunten is het blootstellen van gegevens.

Werknemers kunnen onbedoeld bedrijfseigen informatie, klantgegevens, financiële informatie of intellectueel eigendom delen via AI-tools, zonder volledig te begrijpen hoe die informatie wordt opgeslagen, verwerkt of gebruikt. Organisaties hebben duidelijk beleid nodig voor goedgekeurde AI-tools en de omgang met gegevens.

Tegelijkertijd maken AI-systemen cyberdreigingen geavanceerder. Phishingcampagnes, pogingen tot identiteitsfraude en aanvallen met behulp van social engineering worden overtuigender en moeilijker te herkennen.

Ondanks deze nieuwe uitdagingen blijven de basismaatregelen van cruciaal belang. Goed identiteitsbeheer, meervoudige verificatie, eindpuntbeveiliging, het regelmatig installeren van patches, back-upstrategieën en voorlichting aan werknemers blijven behoren tot de doeltreffendste beschikbare verdedigingsmaatregelen. AI verandert het dreigingslandschap, maar niet het belang van een gedisciplineerde aanpak van cyberbeveiliging.

Lenovo richt ThinkShield-oplossingen op organisaties met beperkte interne IT-middelen. Welk deel van de cyberbeveiliging kan vandaag realistisch gezien worden geautomatiseerd of uitbesteed, en welke beveiligingstaken mag een mkb-bedrijf nooit volledig aan een derde partij overlaten?

Een aanzienlijk deel van de dagelijkse beveiligingsactiviteiten kan vandaag worden geautomatiseerd of ondersteund door vertrouwde partners.

Mogelijkheden zoals eindpuntbewaking, patchbeheer, dreigingsdetectie en incidentrespons kunnen steeds vaker worden geleverd met automatisering en beheerde diensten. Zo krijgen mkb-bedrijven toegang tot mogelijkheden op ondernemingsniveau, zonder dat ze teams van die omvang nodig hebben.

ThinkShield is een voorbeeld van hoe technologie automatisering kan ondersteunen en organisaties kan helpen beveiligingsvraagstukken beheersbaar te maken. De verantwoordelijkheid kan echter niet worden uitbesteed.

Elke organisatie moet nog steeds weten welke gegevens het belangrijkst zijn, bepalen wie er toegang toe mag hebben, beleid vaststellen, aanvaardbare risico’s definiëren en een cultuur creëren waarin beveiliging ieders verantwoordelijkheid is. Technologie- en dienstverleners kunnen helpen de complexiteit te beheersen, maar de leiding moet zelf verantwoordelijk blijven voor risicobeheer, governance en zakelijke beslissingen.

De sterkste beveiligingsstrategieën zijn gebaseerd op samenwerking, niet op het uit handen geven van verantwoordelijkheid.

Geïntegreerde diensten kunnen de werkdruk van kleine IT-teams verlichten, maar kunnen ook de afhankelijkheid van een klein aantal technologieaanbieders vergroten. Hoe kunnen mkb-bedrijven eenvoud en beheerde diensten afwegen tegen zorgen over bijvoorbeeld flexibiliteit, interoperabiliteit en leveranciersafhankelijkheid?

Voor de meeste mkb-bedrijven heeft eenvoud echte strategische waarde.

Elke extra leverancier, elk extra platform en elke extra beheerlaag zorgt voor meer complexiteit. Die complexiteit kost tijd, verhoogt de operationele lasten en kan schaarse middelen afleiden van prioriteiten met een grotere meerwaarde.

Dat neemt niet weg dat eenvoud nooit ten koste mag gaan van flexibiliteit. Organisaties moeten zoeken naar oplossingen die goed aansluiten op hun bestaande omgeving, open ecosystemen ondersteunen en zich kunnen aanpassen wanneer de bedrijfsbehoeften veranderen.

Ik raad leidinggevenden altijd aan om potentiële technologiepartners al vroeg in het traject vragen te stellen over interoperabiliteit, overdraagbaarheid en flexibiliteit. De beste technologiepartnerschappen bieden keuzemogelijkheden en verminderen de complexiteit. Ze mogen toekomstige veranderingen niet moeilijker of duurder maken.

Een uitdaging bij AI is dat het rendement op de investering moeilijk vast te stellen is voordat er aanzienlijke middelen aan worden besteed. Welke meetgegevens kunnen leidinggevenden in het mkb gebruiken om te bepalen of een AI-implementatie de productiviteit daadwerkelijk verhoogt of kosten verlaagt, in plaats van alleen maar een extra technologielaag toe te voegen?

De effectiefste manier om resultaten te meten is ook de eenvoudigste: koppel ze aan de oorspronkelijke bedrijfsdoelstelling.

Als het doel is de productiviteit te verhogen, meet dan hoeveel tijd wordt bespaard. Als het doel is de klantervaring te verbeteren, meet dan de responstijden, klanttevredenheid en het percentage opgeloste vragen. Is kostenbesparing het doel, vergelijk dan het proces voor en na de implementatie.

Ik zou ook goed letten op het gebruik. Een oplossing kan technisch indrukwekkend zijn, maar als medewerkers die niet consequent gebruiken of veel tijd kwijt zijn aan het corrigeren van de resultaten, zegt dat iets belangrijks over de waarde die ermee wordt gecreëerd.

Voor mkb-bedrijven hoeft het rendement op de investering niet al te ingewikkeld te worden berekend. Stel een uitgangssituatie vast, voer een gerichte pilot uit, meet een handvol relevante indicatoren en schaal op basis van bewijs op. Als u niet duidelijk kunt aangeven wat er is verbeterd, is het verstandig de toepassing opnieuw te beoordelen voordat u de investering uitbreidt.

Hoe verwacht u dat AI de technologiestack van een doorsnee klein of middelgroot bedrijf in de komende drie tot vijf jaar zal veranderen? En welke mogelijkheden die tegenwoordig als geavanceerd worden beschouwd, verwacht u gemeengoed te zien worden bij veel kleinere bedrijven?

Ik verwacht dat AI steeds vaker wordt ingebouwd in de technologieën die bedrijven al gebruiken, in plaats van als een aparte categorie tools te bestaan.

We zullen zien dat intelligentie wordt geïntegreerd in apparaten, samenwerkingsplatforms, zakelijke toepassingen, besturingssystemen en beveiligingsoplossingen. Werklasten zullen zich verplaatsen tussen apparaten, edge-omgevingen en de cloud, afhankelijk van de vereisten op het gebied van prestaties, kosten en beveiliging.

Dat is bijzonder belangrijk voor mkb-bedrijven, omdat mogelijkheden waarvoor ooit aanzienlijke budgetten en grote IT-teams nodig waren, veel toegankelijker worden. Geavanceerde beveiligingsbewaking, intelligente automatisering, geavanceerde analyses, proactief apparaatbeheer en sterk gepersonaliseerde ondersteuning voor medewerkers komen binnen bereik van meer mkb-bedrijven.

AI helpt in wezen de toegang tot technologie te democratiseren. Een klein bedrijf zou niet hetzelfde budget, dezelfde middelen of evenveel personeel nodig moeten hebben als een Fortune 500-bedrijf om effectief te kunnen concurreren. Ik verwacht dat de kloof tussen wat grote ondernemingen kunnen en wat mkb-bedrijven kunnen in de komende jaren verder zal verkleinen.

Het onderscheid zal niet liggen in de toegang tot AI, maar in hoe effectief organisaties AI inzetten om medewerkers meer mogelijkheden te bieden, klanten te helpen en bedrijfsresultaten te behalen.

Bedankt voor het boeiende interview. Lezers die meer willen weten over praktische toepassing van AI en veilige, beheersbare IT voor kleine en middelgrote bedrijven, kunnen terecht bij Lenovo.