Waarom de tweede act van AI gaat over het opschalen van operaties

Vorig jaar wilde elk bestuur één ding weten: hebben we AI aangenomen? Dit jaar is de vraag moeilijker geworden. Schalen we er daadwerkelijk mee, en wat blijft er stilletjes achter in de delen van het bedrijf die AI nog niet heeft aangeraakt.

Dat onderscheid is belangrijk. Adoptie is een inkoop‑checkbox. Opschalen is een echte operationele beslissing. Het raakt personeelsbestand, compliance en het spiergeheugen van teams die hetzelfde proces al jaren uitvoeren.

McKinsey’s 2026 survey van 1.719 leidinggevenden toonde aan dat 44 % van de organisaties nu zegt dat AI zich door het hele bedrijf opschaalt, tegenover 38 % een jaar eerder. Hier is het cijfer dat er echt toe doet: 80 % van de mensen zegt dat AI hen persoonlijk sneller maakte. Slechts 37 % van de bedrijven kan wijzen op een reëel EBIT‑effect.

Vertaling: individuen vliegen. Bedrijven niet. Ik denk constant aan die kloof, want het dichten ervan is in feite mijn werk.

Met het oog op 2027 wordt opschalen met AI echt in de operaties. Vier dingen komen steeds terug.

De taak van de COO is net drukker geworden

Mensen gaan ervan uit dat de rol van COO puur uitvoering is. Dat is niet zo. De COO zit tussen de visie en de realiteit, en AI heeft die ruimte veel drukker gemaakt.

Elk team heeft nu zijn eigen AI‑routekaart. Iemand moet boven alles staan en vragen of het echt leidt tot iets samenhangends, of dat het slechts vijf afzonderlijke weddenschappen zijn die parallel lopen.

Misalignement was altijd duur. AI maakt het sneller vermenigvuldigen. Mijn taak is wrijving te vangen voordat het een klant raakt en de uitvoering eerlijk te houden wanneer de gemakkelijke optie is om enthousiasme te laten staan voor een plan.

Dit is geen rem op snelheid.

Ontwerp voor schaal voordat je het nodig hebt

Kleinere bedrijven stellen procesontwerp graag uit omdat snel bewegen beter voelt. AI maakt die excuus nog makkelijker om te gebruiken.

Een chatbot die aan een support‑wachtrij wordt gekoppeld, lijkt vooruitgang. Dat is het niet. Het is slechts een snellere versie van dezelfde ongedocumenteerde rommel. Het echte werk is om vroeg te beginnen en te ontdekken welke 10‑stappenprocedure kan worden teruggebracht tot 3 stappen zonder iets belangrijks weg te snijden.

Een agent die verlengingen afhandelt, is alleen zo goed als de overdrachtslogica eronder. Als het proces vaag was toen een mens het beheerde, blijft het vaag, ongeacht welke technologie je er bovenop gooit.

Ga langzaam om snel te gaan. Het is een cliché omdat het waar is.

Dat betekent niet meer bureaucratie. Het betekent dat elke workflow‑stap een duidelijke eigenaar heeft en documentatie die strak genoeg is zodat een model het kan volgen zonder te gokken. En het betekent dat teams echt met elkaar praten in plaats van building in silos.

Doe dit vroeg goed en groei vereist niet meer personeel in hetzelfde tempo als het aantal klanten.

Blindheid is het echte risico, niet het risico zelf

Elk groeiend bedrijf draagt risico. Het gevaar is het niet duidelijk zien, en AI heeft veranderd wat “duidelijk zien” zelfs betekent. De McKinsey 2026 AI Trust Maturity Survey vond dat bijna tweederde van de leidinggevenden beveiliging en risico noemt als de grootste belemmering voor het volledig opschalen van agentische AI.

Een deel van mijn werk is operationeel risico opsporen voordat het een kop‑en‑schouder‑kop wordt. Een autonoom agent is nu een van die risico’s waar ik over moet nadenken als een persoon. Het is geen tool die iemand aanzet. Het is een besluitvormer, en ik ben verantwoordelijk voor de output, zelfs als ik die nooit persoonlijk heb beoordeeld.

Dat betekent dat goedkeuringskaders en controles worden gebouwd voordat een agent live klantgegevens raakt, niet nadat het eerste incident het gesprek dwingt. Het betekent meer cross‑team‑gesprekken, vooral over faalmodi die gloednieuw zijn voor agentic systems.

Risicomanagement ging nooit over vertragen. Het gaat erom te zorgen dat het bedrijf zijn eigen groei overleeft.

Automatiseer eerst het saaie werk. Klantbeleving volgt daaruit, het wordt er niet omheen gebouwd

Elk proces dat we voor AI evalueren krijgt dezelfde drie vragen die ik een nieuwe medewerker zou stellen: wie is eigenaar van de output, wat gebeurt er als het faalt, en hoe ontdekken we dat voordat de klant het doet.

Die derde vraag is degene die de meeste bedrijven overslaan. Het is ook de vraag die het onderzoek van MIT stilletjes ondersteunt. De hoogste ROI‑implementaties waren niet in sales en marketing, waar meer dan de helft van het enterprise‑AI‑budget momenteel naartoe gaat. Ze waren in back‑office werk. Toetsingscontroles, reconciliatie, documentatie. Het spul dat nooit in een investeerders‑demo terechtkomt.

Klantbeleving wordt behandeld als een support‑probleem. Het is eigenlijk de som van tientallen beslissingen die de klant nooit ziet, en dat wordt steeds meer waar naarmate AI de servicelaag betreedt.

CX draait om of de verwachting overeenkomt met de belofte die je hebt gedaan. De processen achter de schermen bepalen of AI een voordeel of een aansprakelijkheid wordt.

Leiderschap is een operationeel ritme, geen titel

Naarmate bedrijven opschalen, groeit de complexiteit sneller dan het personeelsbestand, en AI vergroot die kloof nog sneller.

Mijn taak omvat het scheppen van duidelijkheid binnen dat grotere oppervlak. Wie beoordeelt wat een agent produceert. Wie de autoriteit heeft om het terug te trekken als een workflow resultaten begint te leveren die niemand heeft goedgekeurd.

Dat komt tot uiting in de operationele beoordelingen die we al uitvoeren, nu met een vaste lijn voor wat geautomatiseerd is versus wat door mensen wordt beoordeeld. Het komt ook naar voren in de moeilijkere gesprekken, zoals wanneer een team een agent sneller wil uitrollen dan een ander team er klaar voor is.

Dankzij een solide operationeel ritme konden snelgroeiende bedrijven hun eigen oordeel niet overtreffen. AI heeft de risico’s van het overslaan daarvan alleen maar vergroot.

Niets hiervan pleit tegen snel handelen met AI. Het waarschuwt juist tegen het verwarren van beweging met vooruitgang.

De bedrijven die over een jaar echt opschalen met AI, zullen niet degenen zijn die als eerste hebben geadopteerd. Het zullen degenen zijn die langzaam genoeg gingen om snel te gaan, eerlijk bleven over de impact op klanten, en het onglamoureuze werk hebben geautomatiseerd voordat ze achter het glanzende aan gingen.

Het opschalen van agentische AI gaat over meer dan technologie. Operationele uitmuntendheid is wat het potentieel omzet in meetbare bedrijfsimpact.