Voor bedrijven van ongeveer tien tot twintig medewerkers, zonder aparte IT-, juridische of HR-afdeling. Deze aanpak is in de praktijk getest in een bedrijf van die omvang, waar de zaakvoerder zelf de stuurgroep was.
Video 2 van de reeks · 2:40 — één taak, vier stappen, en na acht weken een cijfer. De zes stappen hieronder werken het uit.
Hieronder staat niet alleen wát er gebeurt, maar ook hoe je elke stap concreet uitvoert: welke sessie, wie erbij zit, hoeveel gesprekken, wat er op papier komt. Klik een stap open.
Voor organisaties zonder aparte IT-, juridische of HR-afdeling. Deze aanpak is in de praktijk getest in een bedrijf van die omvang, waar de zaakvoerder zelf de stuurgroep was.
Twee terechte bezwaren, en ze verdienen een eerlijk antwoord in plaats van een verkooppraatje. Hieronder allebei.
Weinig. In een bedrijf van vijftien mensen weet je je omzet, je openstaande facturen en je lopende werven uit het hoofd. Een AI die je vertelt wat je al weet, is een speeltje dat na drie weken niemand nog opent. Wie je een chatvenster verkoopt om vragen te stellen over je eigen zaak, verkoopt je iets dat je niet nodig hebt.
Waar het wél over gaat: niet meelezen, maar werk overnemen. Elke maand betaal je loon voor werk dat geen oordeel vraagt.
Bijna altijd wel. De database is dicht, de deur meestal niet. Vrijwel elk hedendaags cloudpakket heeft een API: een officiële doorgang waarlangs andere software gegevens mag ophalen en terugschrijven. Dat is de eerste vraag die je aan je leverancier stelt, en meestal is het antwoord ja. Drie situaties, met wat elke situatie je toelaat.
Alles wat op deze pagina staat, kan. En schrijven via de API is niet de tweede keuze maar de bétere: je pakket houdt zijn eigen controles, validaties en logboek. Rechtstreeks in een databank schrijven zou die net omzeilen — en je leverancier zou je support opzeggen. Een gesloten database is hier dus geen beperking maar een beveiliging die je gratis meekrijgt.
Dan bouw je tot en met voorstellen. De agent leest mee, bereidt het werk voor — de aanmaningen van deze week, de order die uit die mail moet, de ontbrekende gegevens — en jij doet de laatste klik in het pakket zelf. Je verliest de laatste stap, niet de winst: het zoeken, uitzoeken en klaarzetten is waar de uren zitten, niet het klikken.
Dan heb je drie eerlijke opties. Vraag het aan je leverancier — de API bestaat vaak wel, maar zit in een duurder abonnement. Werk op wat er rónd het pakket zit: mails, PDF's, rekenbladen, binnenkomende facturen. Daar zit bij een klein bedrijf trouwens het meeste handwerk. Of overweeg een ander pakket — want een systeem waar je je eigen gegevens niet uit krijgt, is ook zonder AI een risico dat je op een dag betaalt.
Een systeem dat alleen antwoordt, kan hoogstens ongelijk hebben. Een systeem dat handelt, kan veertig klanten de verkeerde mail sturen. Daarom deze vier — en niet meer dan deze vier.
Wat betekent “actieve werf”, “opgeleverd”, “in regie”, “forfait”. Waarom klant X een ander tarief heeft. Welke projecten buiten de margeberekening vallen. Eén keer opschrijven. Een systeem dat werk van jou overneemt moet dit weten — net als een nieuwe medewerker. Dat blad is meteen ook je inwerkdocument voor de eerste persoon die je aanneemt, en het is het enige institutionele geheugen dat een klein bedrijf kan hebben: vandaag zit het in één hoofd, het jouwe.
Marge, openstaand bedrag, uurtarief-realisatie, dekkingsgraad. Eén manier om ze te berekenen, niet drie. Niet om er rapporten mee te maken — wel omdat de agent eróp stuurt: welke facturen aangemaand worden, welk project een tekort draait. Rekent ze anders dan jij, dan handelt ze verkeerd. En bij jou zit er niemand tussen die zegt “wacht eens”.
Alles loopt via één weg — die API — met rechten die je zelf hebt gezet. En vóór er iets vertrekt of wijzigt, wordt het je gevraagd. Eén namiddag werk, en de enige echt catastrofale faalwijze — veertig mails de deur uit, tweehonderd records aangepast — is structureel onmogelijk in plaats van onwaarschijnlijk. Je hebt geen ploeg die dat achteraf opruimt.
Zoals bij een nieuwe medewerker. Meekijken: ze leest en verandert niets. Voorstellen: ze legt de aanmaningen van deze week klaar — twaalf klanten, bedragen, teksten — en jij beslist. Doen na akkoord: jij keurt goed, zij verstuurt en boekt. Zelfstandig binnen grenzen: pas voor routinewerk dat bewezen goed loopt, onder een drempel die je vastlegt, met een noodstop. Elke trede omhoog is een beslissing van jou, op basis van de cijfers van de trede eronder: hoeveel voorstellen waren juist, hoeveel moest je corrigeren.
Wil je zien hoe hetzelfde principe er op grote schaal uitziet, met vijf lagen en een auditspoor? Dat staat volledig uitgewerkt in de referentiearchitectuur. En wat de Europese AI-verordening concreet van een klein bedrijf verwacht, staat in tien vragen en antwoorden.
Hiervoor heb je niemand van buiten nodig. Als je dit doet en er komt niets verontrustends uit, is er waarschijnlijk ook geen groot traject nodig. Komt er wél iets uit, dan weet je tenminste wat.
Eén enquête van onder de acht minuten: welke AI-hulpmiddelen gebruik je voor je werk, ook privé-accounts. Anoniem, anders krijg je het antwoord dat je wil horen. Verwacht een hoger cijfer dan je denkt — en behandel dat als vraagsignaal, niet als overtreding.
Een rekenblad met zeven kolommen: naam, type, eigenaar, gebruikers, welke data, wat het kost, status. Vul het met alles wat je vindt. Je kunt niets sturen wat je niet ziet. Die lijst is je halve diagnose.
De klassieke faalwijze is versnippering over tien proeven. Kies de toepassing met het grootste volume en de duidelijkste pijn, en zet de rest expliciet op een niet-nu-lijst. Nee zeggen is een kwaliteitskenmerk.
Twee tot vier weken cijfers verzamelen: hoeveel, hoe lang, hoe vaak fout. Uit de systemen als het kan, anders twintig taken met een chronometer. Zonder dit getal kun je later nooit aantonen dat het gewerkt heeft.
Welke middelen zijn toegestaan, welke data mag er nooit in, wanneer moet een mens beslissen, en bij wie meld je een probleem. Twee pagina's die iedereen kent, verslaan een handboek dat niemand leest.
Deze werkwijze is niet uit het niets ontstaan. De diagnosevragen — welke processen zijn herontworpen, en wie is er eigenaar van — komen uit het onderzoek van McKinsey. Het inzicht dat het zwaartepunt bij mensen en processen ligt en niet bij de techniek, is van BCG. Dat proeven zonder eigenaar en zonder nulmeting zelden iets opleveren, is gedocumenteerd door MIT. En de opbouw van het fundamentspoor — eerst zien wat er draait, dan eigenaarschap, dan rechten, dan doorlopende opvolging — volgt de logica die Cegeka beschreef in hun uitrolmodel voor AI-agents.
Eigen aan deze uitwerking: de volgorde van uitvoering, de manier waarop elke stap concreet wordt gemaakt — welke sessie, wie erbij zit, wat er op papier komt — en vijftien jaar ervaring met wat er werkelijk in de kamer gebeurt wanneer een directie om een besluit gevraagd wordt.
Dit staat erbij omdat hetzelfde van klanten gevraagd wordt. Wie een cijfer of een model gebruikt zonder te zeggen waar het vandaan komt, verkoopt iets.
Wie met deze aanpak aan de slag gaat en op een vraag stuit, of het ergens grondig mee oneens is: ik hoor het graag. Een methode wordt beter van tegenspraak.
dodeurs@gmail.comof bel +32 478 544 682
For companies of roughly ten to twenty people, without a separate IT, legal or HR department. This approach was tested in practice in a company of that size, where the owner was the steering group.
Video 2 in the series · 2:40 · Dutch spoken, English subtitles — one task, four steps, and a number after eight weeks. The six steps below work it out.
Below is not only what happens, but how you actually carry out each step: which session, who is in the room, how many conversations, what ends up on paper. Click a step to open it.
For organisations without a separate IT, legal or HR department. This approach was tested in practice in a company of that size, where the owner was the steering group.
Two fair objections, and they deserve an honest answer rather than a sales pitch. Both are below.
Very little. In a company of fifteen people you know your revenue, your outstanding invoices and your running jobs by heart. An AI that tells you what you already know is a toy nobody opens after three weeks. Anyone selling you a chat window to ask questions about your own business is selling you something you do not need.
What this is actually about: not reading along, but taking work over. Every month you pay wages for work that requires no judgement.
Almost always, yes. The database is closed; the door usually is not. Virtually every modern cloud package has an API: an official way in through which other software may retrieve data and write it back. That is the first question to put to your vendor, and the answer is usually yes. Three situations, and what each one allows.
Everything on this page is possible. And writing through the API is not the second-best option but the better one: your package keeps its own validations, controls and log. Writing straight into a database would bypass exactly those — and your vendor would drop your support. A closed database is not a limitation here but a safeguard you get for free.
Then you build up to and including proposing. The agent reads along and prepares the work — this week’s reminders, the order sitting in that e-mail, the missing data — and you make the final click in the package yourself. You lose the last step, not the gain: the searching, sorting out and preparing is where the hours are, not the clicking.
Then you have three honest options. Ask your vendor — the API often does exist, but sits in a more expensive subscription. Work on what surrounds the package: e-mails, PDFs, spreadsheets, incoming invoices. In a small company that is where most of the manual work sits anyway. Or consider another package — because a system you cannot get your own data out of is a risk you will pay for one day, with or without AI.
A system that only answers can at worst be wrong. A system that acts can send forty customers the wrong e-mail. Hence these four — and no more than these four.
What counts as an “active job”, “delivered”, “time and materials”, “fixed price”. Why customer X has a different rate. Which projects fall outside the margin calculation. Written down once. A system taking work off your hands needs to know this — just like a new employee. That page doubles as the induction document for the first person you hire, and it is the only institutional memory a small company can have: today it sits in one head, yours.
Margin, outstanding amount, hourly rate realisation, coverage. One way to calculate them, not three. Not to produce reports with — but because the agent steers on them: which invoices get chased, which project is running short. If it calculates differently from you, it acts wrongly. And in your company there is nobody in between to say “hold on”.
Everything runs through one route — that API — with permissions you set yourself. And before anything leaves or changes, you are asked. One afternoon of work, and the only genuinely catastrophic failure mode — forty e-mails out the door, two hundred records altered — becomes structurally impossible instead of unlikely. You have no team to clean that up afterwards.
Like with a new employee. Watching: it reads and changes nothing. Proposing: it prepares this week’s reminders — twelve customers, amounts, wording — and you decide. Acting after approval: you approve, it sends and books. Independent within limits: only for routine work with a proven track record, below a threshold you set, with an emergency stop. Every step up is your decision, based on the numbers from the rung below: how many proposals were right, how many you had to correct.
Want to see what the same principle looks like at scale, with five layers and an audit trail? That is worked out in full in the reference architecture. And what the European AI Act actually expects from a small company is set out in ten questions and answers.
You do not need anyone from outside for this. If you do it and nothing worrying comes out, you probably do not need a large programme either. If something does come out, at least you know what.
One survey under eight minutes: which AI tools do you use for work, personal accounts included. Anonymous, otherwise you get the answer you want to hear. Expect a higher number than you think — and treat it as demand, not misconduct.
A spreadsheet with seven columns: name, type, owner, users, which data, what it costs, status. Fill it with everything you find. You cannot steer what you cannot see. That list is half your diagnosis.
The classic failure mode is spreading across ten pilots. Pick the application with the highest volume and the clearest pain, and put the rest explicitly on a not-now list. Saying no is a mark of quality.
Two to four weeks of numbers: how many, how long, how often wrong. From the systems if you can, otherwise twenty tasks with a stopwatch. Without that number you can never later prove it worked.
Which tools are allowed, which data may never go in, when a human has to decide, and who to report a problem to. Two pages everybody knows beat a manual nobody reads.
This way of working did not appear out of nowhere. The diagnostic questions — which processes have been redesigned, and who owns them — come from McKinsey's research. The insight that the centre of gravity sits with people and process rather than technology is BCG's. That pilots without an owner and without a baseline rarely return anything has been documented by MIT. And the sequence of the foundation track — first see what is running, then ownership, then permissions, then continuous monitoring — follows the logic Cegeka described in their rollout model for AI agents.
Specific to this version: the order of execution, the way each step is made concrete — which session, who is in the room, what ends up on paper — and fifteen years of knowing what actually happens when a board is asked for a decision.
This is stated because the same is asked of clients. Anyone using a figure or a model without saying where it came from is selling something.
If you put this approach to work and run into a question — or disagree with something — I would like to hear it. A method gets better through challenge.
dodeurs@gmail.comor call +32 478 544 682