Een gebrek aan AI-ambitie? Dat heeft het Verenigd Koninkrijk niet. Organisaties staan onder druk om productiever te worden, kosten te verlagen, medewerkers beter te ondersteunen en klanten een betere ervaring te bieden.
Volgens het AI Adoption Research van de Britse overheid gebruikt op dit moment slechts 16% van de bedrijven in het Verenigd Koninkrijk ten minste een AI-technologie. Nog eens 5% is van plan AI te gaan gebruiken, terwijl de meerderheid (80%) AI niet gebruikt en ook geen plannen heeft om dat te doen.
Die terughoudendheid gaat verder dan alleen AI-tools. De echte vraag is of organisaties beschikken over de systemen, data, API’s en governance die nodig zijn om AI veilig en op schaal in te zetten.
Nu Yenlo zijn focus op de Britse markt vergroot, deelt André Hageraats, CCO van Yenlo, waarom AI-readiness begint bij sterkere digitale fundamenten.
Waarom is AI-readiness zo’n uitdaging voor organisaties in het Verenigd Koninkrijk?
Veel Britse organisaties hebben de afgelopen jaren flink geïnvesteerd in cloudplatformen, SaaS-applicaties, klantportalen, API’s, dataplatformen en automatisering.
Die investeringen hebben geholpen te moderniseren. Maar ze hebben ook extra complexiteit gecreëerd.
Systemen zijn vaak op verschillende manieren met elkaar verbonden. API’s worden niet altijd consistent beheerd. Kritieke data kan verspreid staan over meerdere platformen. En niet altijd heeft een team volledig inzicht in hoe alles met elkaar samenhangt.
Voor AI is dat een superbelangrijk onderwerp.
Als systemen niet goed verbonden zijn, ziet AI alleen losse fragmenten. Als de datakwaliteit wisselt, zullen AI-uitkomsten ook wisselen. En als toegangsrechten onduidelijk zijn, kan AI compliance-, ethische of securityrisico’s veroorzaken.
AI legt architecturale complexiteit bloot.
Wat is de grootste misvatting over het opschalen van AI?
Veel organisaties beginnen met de vraag:
“Welke AI-tool moeten we gebruiken?”
Een betere vraag is:
“Kunnen we AI de juiste informatie geven, uit de juiste systemen, met de juiste controles, op het juiste moment?”
Een AI-proof-of-concept kan werken met handmatig voorbereide data en een afgebakende use case. AI in productie is anders. Daarvoor zijn betrouwbare integraties, vertrouwde data, duidelijk eigenaarschap, sterke toegangscontrole en governance nodig.
Zonder die fundamenten is AI moeilijk veilig op te schalen.
Kun je een voorbeeld geven?
Neem logistiek.
Een bedrijf wil AI misschien gebruiken om bezorgroutes te optimaliseren, brandstofkosten te verlagen, warehouseplanning te verbeteren en klanten nauwkeurigere updates over leveringen te geven.
Maar daarvoor heeft AI mogelijk voertuigtelemetrie, warehousecapaciteit, chauffeursroosters, orderdata, SLA’s van klanten, verkeersinformatie, voorraadinformatie en uitzonderingsdata uit operationele systemen nodig.
Als die systemen niet goed met elkaar verbonden zijn, ziet AI maar een deel van het geheel.
AI kan dan een route optimaliseren zonder rekening te houden met cut-off-tijden in het warehouse. Het kan een levering prioriteit geven zonder de contractuele SLA van de klant te kennen. Of het kan een plan aanbevelen dat efficiënt lijkt, maar geen rekening houdt met echte operationele beperkingen.
Hetzelfde geldt voor financial services. Een generatieve AI-assistent heeft mogelijk informatie nodig uit CRM, polissystemen, transactieplatformen, documentrepositories en legacydatabases. Als die systemen niet goed beheerd en verbonden zijn, kan de assistent onvolledige antwoorden geven of gevoelige informatie blootleggen.
AI vergroot de noodzaak van integratie die veilig, beheerst en betrouwbaar is.
Waar passen WSO2 en Boomi in dit verhaal?
Verschillende organisaties hebben verschillende integratiestrategieën nodig.
WSO2 past vaak goed bij organisaties die meer controle nodig hebben over API’s, identity, security, governance en enterprise-grade integratiearchitectuur.
Boomi past vaak goed wanneer snelheid, eenvoud en snelle connectiviteit tussen SaaS-applicaties prioriteit hebben.
Het platform moet de strategie volgen, niet andersom.
Yenlo helpt organisaties hun huidige landschap te begrijpen, risico’s te identificeren, governancebehoeften scherp te krijgen en een integratiestrategie te ontwerpen die langetermijngroei ondersteunt.
Waar moeten organisaties beginnen?
Leg de focus op zichtbaarheid.
Voordat organisaties AI opschalen, moeten ze begrijpen welke systemen belangrijk zijn, waar kritieke data staat, hoe integraties worden beheerd en waar toegang of eigenaarschap onduidelijk is.
Dat betekent: het integratielandschap in kaart brengen, API-governance beoordelen, kritieke afhankelijkheden identificeren en vaststellen of bestaande systemen veilig en betrouwbaar genoeg zijn om AI-use-cases te ondersteunen.
AI werkt alleen voor organisaties die grip hebben op hun architectuur. En AI legt bloot waar die grip ontbreekt.
De organisaties die de meeste waarde uit AI halen, zijn niet per se de organisaties die het meest uitgeven aan AI-tools. Het zijn de organisaties die de informatie waarvan AI afhankelijk is kunnen verbinden, beheren, beveiligen en vertrouwen.
Wil je weten of je architectuur klaar is voor AI?
Start met de AI Readiness Scan en ontdek direct waar je organisatie staat. Breng risico’s scherp in beeld en krijg concrete verbeterpunten om AI schaalbaar in te zetten.
Doe de scan
