Waarom elke AI-reis zijn eigen Google Maps-moment nodig heeft

Door Oluwole Akinwale, Directeur, Professional Services

Ik ben mijn nieuwe buurt nog aan het verkennen. Omdat ik nog niet autorijd in de stad, gebruik ik taxi's om te komen waar ik moet zijn. Af en toe zegt de chauffeur vol zelfvertrouwen: “Ik ken de weg.” Soms klopt dat. Soms ook niet. Meer dan eens heeft een chauffeur een afslag gemist, de verkeerde weg genomen of ergens geëindigd waar ik niet naartoe wilde. De bestemming bleef dezelfde, maar de route veranderde. Het interessante is dat, zelfs als de chauffeur verdwaalt, ik nog steeds degene ben die betaalt met zowel mijn tijd als mijn geld.

Ik heb mijn aanpak sindsdien veranderd.

Nu, nog voordat ik aan de rit begin, voer ik de bestemming in op Google Maps. Dat is niet omdat ik denk dat de chauffeur het niet kan; ik wil gewoon een extra referentiepunt. Terwijl we onderweg zijn, volg ik de route. Als we een afslag missen, kan ik dat vroegtijdig opmerken en een dure omweg voorkomen. Uiteindelijk zal ik deze wegen goed genoeg kennen om Google Maps niet meer nodig te hebben. Tot die tijd is het mijn betrouwbare metgezel. Het rijdt niet voor me, maar het helpt me mijn weg te vinden op plekken die ik nog niet ken.

Ik denk dat veel organisaties kunstmatige intelligentie op vrijwel dezelfde manier zouden moeten benaderen.

Vandaag beginnen veel organisaties aan hun eigen AI-projecten. Ze wenden zich vaak tot technologieleveranciers, consultants, systeemintegrators of nieuwe AI-specialisten voor hulp. De meeste van deze partners hebben echte ervaring en vaardigheden. Maar AI verandert snel en niemand heeft een perfecte kaart.

Sommige partners suggereren misschien technologieën die niet echt passen. Anderen realiseren zich misschien niet hoe complex het werk zal zijn. Soms verliezen projecten of mensen zelfs hun oorspronkelijke doelen uit het oog. De bestemming is misschien nog steeds haalbaar, maar de verkeerde afslagen kunnen kostbaar zijn.

En net als tijdens mijn taxiritten is het de organisatie, en niet de chauffeur, die uiteindelijk betaalt. De kosten komen tot uiting in vertraagde projecten, verspild geld, trage bedrijfsactiviteiten, ontevreden werknemers of gemiste kansen om te concurreren.

Dit is waarom organisaties hun eigen versie van “Google Maps” nodig hebben.”

Dat betekent niet dat je meteen een AI-expert hoeft te worden. Het betekent dat je een duidelijk plan hebt, weet hoe succes eruitziet voordat je enige technologie aanschaft, voldoende vaardigheden in je team opbouwt om goede vragen te stellen, en altijd controleert of je keuzes je dichter bij je doel brengen.

Je AI-strategie zou je navigatiesysteem moeten zijn. Het geeft je een manier om elke aanbeveling, investering en beslissing te controleren voordat je verder gaat:

• Brengt dit ons waar we zeiden dat we wilden zijn?
• Zijn we afgedwaald van het zakelijke probleem dat we aanvankelijk wilden oplossen?
• Voegen we complexiteit toe zonder waarde te creëren?

Deze momenten zijn alsof je je realiseert dat je zojuist een cruciale afslag hebt gemist. Maar er gebeurt na verloop van tijd iets anders.

Naarmate organisaties meer ervaring opdoen, vertrouwen ze minder op externe hulp. Teams bouwen hun eigen AI-capaciteiten op. Leiders worden er beter in om echte kansen te onderscheiden van hype. Ze leren welke projecten waarde toevoegen, welke leveranciers slimme vragen stellen en welke binnendoorwegen meestal tot kostbare fouten leiden. Uiteindelijk kennen ze de weg.

Externe adviseurs zijn nog steeds waardevol, net als ervaren taxichauffeurs. Maar organisaties vertrouwen ze nu niet meer blindelings. Ze navigeren met zelfvertrouwen, gesteund door hun eigen begrip van het landschap.

Dat is misschien wel een van de meest over het hoofd geziene lessen in AI-transformatie.

Het doel is niet om externe expertise te elimineren. Het doel is om voldoende vaardigheden binnen je organisatie op te bouwen, zodat je altijd weet of je op de goede weg bent en wanneer het tijd is om je uit te spreken en te zeggen: “We hebben de afslag gemist.”

Onze recente 2026 Jitterbit AI Benchmarkonderzoek naar automatisering liet zien dat AI meetbare resultaten oplevert, maar dat planning cruciaal was voor het succes van de respondenten. Met andere woorden, nu uw organisatie aan de volgende fase van haar AI-reis begint, is het belangrijk om uw eigen versie van ’Google Maps“ te ontwikkelen om ervoor te zorgen dat, zelfs wanneer vertrouwde partners rijden, u weet wanneer u een afslag hebt gemist.