Een zorgplatform dat diagnostische data uit verschillende laboratoria samenbrengt en een bank-app die elke klant een eigen interface geeft: dat zijn geen vergezichten, maar projecten die nu worden uitgerold. Voor MKB-ondernemers die worstelen met de vraag wat AI nu écht oplevert, bieden deze praktijkcases een concreet antwoord. Het gaat niet om chatbots of tekstgeneratie, maar om het herontwerpen van processen rond data en automatisering.

Wat er aan de hand is

Incentro, een digitale partner met kantoren in Utrecht, Spanje, Kenia, Zuid-Afrika en Indonesië, zet zijn volledige dienstverlening in het teken van agentic AI. Volgens het bedrijf moeten organisaties hun processen opnieuw ontwerpen rond AI-agents om concurrentiekracht te behouden. Een chatbot of Copilot alleen verandert de bedrijfsvoering volgens Incentro onvoldoende. Het bedrijf richt zich op de Autonomous Enterprise, waarin medewerkers samenwerken met AI-agents die taken zelfstandig uitvoeren. Het biedt kant-en-klare agents voor orderverwerking, klantenservice en offerteprocessen, naast maatwerkoplossingen.

Tegelijkertijd heeft IT-dienstverlener Conclusion een aanbesteding gewonnen van Glia Diagnostiek IT, een samenwerkingsverband van Amsterdam UMC, OLVG Lab en GGD Amsterdam. Conclusion gaat een open en modulair digitaal platform realiseren en beheren waarin diagnostische data van verschillende laboratoria wordt samengebracht. Het contract heeft een waarde van circa 3,5 miljoen euro en loopt zes jaar. Het platform maakt gebruik van openEHR, een open standaard voor het opslaan, uitwisselen en beheren van elektronische gezondheidsgegevens, en is cloud-agnostisch ontworpen om vendor lock-in te beperken.

Daarnaast meldt Computable dat Rabobank zijn app vernieuwt om bankieren persoonlijker te maken, en dat de printplaatindustrie zich voorbereidt op AI en defensie-investeringen.

Wat dit betekent

Deze ontwikkelingen laten zien dat AI in de praktijk niet draait om losse tools, maar om het herontwerpen van complete processen. Voor MKB-ondernemers is de belangrijkste les dat schaalbaarheid en standaardisatie hand in hand gaan. Het zorgplatform van Conclusion gebruikt open standaarden (openEHR) en is cloud-agnostisch, wat betekent dat het niet vastzit aan één leverancier. Dat principe is direct toepasbaar op kleinere schaal: wie zijn data en processen onafhankelijk van specifieke software houdt, kan makkelijker schakelen en groeien.

De aanpak van Incentro laat zien dat AI-agents niet alleen voor grote bedrijven zijn. Door kant-en-klare agents aan te bieden voor orderverwerking, klantenservice en offerteprocessen, worden deze technologieën toegankelijk voor organisaties die geen eigen AI-team hebben. De personalisatie van Rabobank onderstreept dat klantgerichtheid steeds meer draait om maatwerk op basis van data, iets waar ook kleinere bedrijven mee aan de slag kunnen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een dienstverlenend bedrijf runt met meerdere klantcontactmomenten, kun je kijken naar de personalisatie-aanpak van Rabobank. Overweeg om klantdata uit verschillende systemen (CRM, facturatie, support) te bundelen in één overzicht. Een mogelijkheid is om een eenvoudig dashboard te bouwen dat per klant laat zien wat de status is van openstaande vragen, facturen en projecten. Zo kun je elke klant een persoonlijke ervaring bieden zonder dat je handmatig alle gegevens hoeft op te zoeken.

Als je een productiebedrijf of groothandel bent die orderverwerking wil versnellen, zou je kunnen onderzoeken of een AI-agent repetitieve stappen kan overnemen. Denk aan het automatisch genereren van offertes op basis van vaste prijslijsten, of het controleren van bestellingen op volledigheid voordat ze naar de magazijnvloer gaan. Een optie is om te starten met één proces, zoals orderinvoer, en dat stap voor stap uit te breiden.

Als je in de zorg of een andere sector met gevoelige data werkt, is het voorbeeld van Conclusion relevant. Overweeg om te investeren in een open datastandaard, zoals FHIR of openEHR, zodat je data uitwisselbaar blijft tussen systemen. Een mogelijkheid is om bij de aanschaf van nieuwe software te eisen dat deze voldoet aan zo’n standaard. Zo voorkom je dat je vast komt te zitten bij één leverancier en kun je later makkelijker nieuwe toepassingen toevoegen.

Als je een klein team aanstuurt en worstelt met welke AI-tool je moet kiezen, kun je de les van Incentro toepassen: begin niet met technologie, maar met een proces dat je wilt verbeteren. Stel jezelf de vraag: welk terugkerend werk kost mijn team de meeste tijd? Dat is het proces dat je zou kunnen automatiseren met een AI-agent. Een optie is om te starten met een simpele test: laat een AI een standaard e-mail beantwoorden of een offerte voorbereiden, en evalueer of het tijd bespaart.

Bron: Computable