De voorsprong die grote bedrijven met AI opbouwen, is niet alleen weggelegd voor bedrijven met dure AI-teams. Uit onderzoek van OpenAI blijkt dat zogenoemde ‘frontier firms’ hun concurrentievoordeel halen uit het structureel inzetten van agentic workflows. Het goede nieuws: de principes zijn schaalbaar, ook voor het MKB.

Wat er aan de hand is

OpenAI heeft B2B Signals gepubliceerd, een onderzoek naar hoe toonaangevende ondernemingen AI diep in hun organisatie verankeren. Volgens OpenAI draait het niet om een enkel AI-project, maar om het bouwen van een systeem waarin AI-agenten zelfstandig taken uitvoeren. Deze bedrijven gebruiken Codex, OpenAI’s model voor codegeneratie, om agentic workflows te ontwikkelen. Het onderzoek laat zien dat deze bedrijven niet alleen experimenteren, maar AI inzetten als structureel onderdeel van hun bedrijfsvoering. Ze bouwen hiermee een duurzaam concurrentievoordeel op dat moeilijk te kopiëren is.

Wat dit betekent

Voor het MKB betekent dit dat de kloof met grote bedrijven niet per se groter wordt, maar dat de strategie wel anders moet zijn. Grote bedrijven hebben teams van data scientists en engineers om agentic workflows te bouwen. Jij hebt dat niet, maar je hebt wel toegang tot dezelfde basistechnologie. De kernvraag is niet of je AI kunt gebruiken, maar hoe je het inzet als een systeem, niet als een losse tool. De lessen van frontier firms zijn vertaalbaar naar kleinere schaal: focus op herhaalbare processen, niet op eenmalige experimenten.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt met terugkerende klantvragen. Je zou kunnen overwegen om een agentic workflow in te richten die automatisch veelgestelde vragen beantwoordt, bestellingen volgt en eenvoudige retourafhandeling doet. Een mogelijkheid is om een AI-agent te trainen op je eigen klantdata, zodat hij zelfstandig beslissingen neemt zonder dat jij elke keer hoeft in te grijpen. Dit bespaart tijd en zorgt voor consistente service, ook buiten kantooruren.

Als je een team aanstuurt dat veel repetitieve administratie doet. Denk aan het verwerken van facturen, het bijwerken van klantgegevens of het genereren van standaardrapportages. Een optie is om een agentic workflow te bouwen die deze taken uit handen neemt. Je zou kunnen beginnen met één proces dat veel tijd kost en dat volledig automatiseren. Zodra dat werkt, kun je het uitbreiden naar andere processen. Het gaat erom dat de agent zelfstandig actie onderneemt, niet alleen informatie ophaalt.

Als je in de zorg werkt en te maken hebt met veel administratieve last. Overweeg om een agent in te zetten die automatisch patiëntgegevens controleert op volledigheid, afspraken plant en herinneringen stuurt. Een mogelijkheid is om de agent te koppelen aan je bestaande systeem, zodat hij zelfstandig taken uitvoert zoals het bijwerken van dossiers. Dit vermindert de kans op fouten en geeft jou meer tijd voor directe patiëntenzorg.

Als je een consultancy- of adviesbureau runt. Je zou een agentic workflow kunnen inzetten die automatisch marktonderzoek doet, concurrentieanalyses genereert en rapporten opstelt op basis van jouw templates. Een optie is om de agent te trainen op jouw eerdere werk, zodat hij consistentie en kwaliteit levert. Dit versnelt het opleveren van werk en maakt het mogelijk om meer klanten te bedienen zonder extra personeel.

Als je in de productie of logistiek werkt. Overweeg om een agent in te zetten die voorraadniveaus bewaakt, bestellingen plaatst bij leveranciers en verzendopdrachten genereert. Een mogelijkheid is om de agent te laten leren van historische data, zodat hij zelfstandig kan anticiperen op vraagpieken. Dit voorkomt voorraadtekorten en vermindert handmatig werk.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie. Het belangrijkste is dat je niet probeert een heel systeem in één keer te bouwen, maar begint met één proces dat je volledig automatiseert. De lessen van frontier firms zijn helder: wie AI structureel inzet, bouwt een voorsprong die alleen maar groter wordt.

Bron: OpenAI