Van Experiment naar Transformatie: AI in de Nederlandse Maakindustrie

Door Lucas Blokpoel, namens AdamI

De Nederlandse maakindustrie staat op een kruispunt. Tussen stijgende loonkosten, vergrijzing en internationalisering, groeit de roep om structurele productiviteitsverbetering. Generatieve en agentic AI bieden enorme kansen, maar ze komen niet vanzelf. “De meeste bedrijven blijven hangen in pilots,” zegt Niels van der Wal, CEO van AdamI. “Ze experimenteren, maar transformeren niet.”

In dit gesprek tussen Niels en Richard Mijnheer, lid van de strategic board van AdamI, wordt duidelijk waar de kansen en uitdagingen liggen. Het gesprek is gebaseerd op praktijkervaringen en recente onderzoeken van Bain & Company, McKinsey en Indeed.

AI raakt alle afdelingen

Niels: “Bij veel van onze klanten zie je dat AI wordt ingezet in silo’s, één project voor sales, één chatbot voor HR. Maar dat levert zelden schaalbare impact op. AI moet je zien als een business-transformatie, niet als een IT-tool.”

Volgens Bain & Company lukt het slechts 20% van de bedrijven om hun AI-initiatieven op schaal te implementeren. De rest zit vast in wat zij de micro-productivity trap noemen: een wirwar van losse pilots zonder strategisch anker.

Richard vult aan: “In de maakindustrie is dat probleem extra hardnekkig. Je hebt te maken met productontwikkeling, operations, supply chain, maar ook met legacy IT, strakke planningen en krapte op de werkvloer. Toch zien we dat de meeste waarde vrijkomt als je AI end-to-end toepast, bijvoorbeeld van leadgeneratie tot aftersales, of van personeelsplanning tot onderhoud.”

Afdeling voor afdeling: waar ligt de waarde van AI in de maakindustrie?

AI raakt vrijwel elke hoek van een moderne organisatie. In de Nederlandse maakindustrie zien we dat de potentie van AI breed verspreid ligt over de verschillende afdelingen, van commercie tot productie en van logistiek tot finance. Maar waar liggen nu concreet de grootste kansen?

Sales
De salesafdeling profiteert vooral van AI als het gaat om datagedreven verkoopprocessen. “AI kan klantdata analyseren, koopgedrag voorspellen en leads automatisch kwalificeren,” legt Niels uit. “Bij B2B-klanten zien we dat AI gedreven accountmanagement leidt tot wel 20% hogere conversieratio’s.” Dankzij generatieve AI worden bovendien gepersonaliseerde offertes en pitches binnen enkele seconden gegenereerd, volledig afgestemd op het klantprofiel en de fase in de funnel.

Marketing
Ook in marketing maakt AI een snelle opmars. Waar marketeers voorheen weken nodig hadden voor marktonderzoek en campagnes, levert generatieve AI nu razendsnel analyses, creatieve content en gepersonaliseerde klantinteracties. “Stel je een campagne voor die zichzelf continu aanpast op basis van real-time klantdata. Dat is geen toekomstmuziek meer, dat gebeurt nu,” aldus Richard.

Operations
In het hart van de maakindustrie liggen de grootste efficiëntiewinsten. Denk aan predictive maintenance, kwaliteitscontrole via beeldherkenning, of real-time aanpassing van productievolumes op basis van vraagmodellen. “Maar de échte transformatie,” stelt Richard, “komt pas als je niet de bestaande workflow automatiseert, maar die workflow vanaf nul herontwerpt met AI als uitgangspunt.”

Transport & Supply Chain
AI maakt het mogelijk om ketens intelligenter en veerkrachtiger te maken. Door middel van voorspellende modellen kunnen voorraden geoptimaliseerd en routes dynamisch aangepast worden. McKinsey laat zien dat bedrijven die AI succesvol in hun keten toepassen, tussen de 15 en 30% aan kosten besparen. Niels: “In een tijd van logistieke onzekerheid is dat een directe boost voor je concurrentiepositie.”

HR (Human Resources)
De HR-afdeling wordt dubbel geraakt door AI. Enerzijds verdwijnen veel routinematige taken zoals cv-screening en onboarding. Anderzijds biedt AI enorme kansen op het gebied van recruitment, interne mobiliteit, en skills-assessment. “Toch zien we dat veel HR-teams nog worstelen met adoptie,” merkt Richard op. “En dat terwijl de strategische waarde van HR nu juist stijgt, als brug tussen mens en machine.”

Finance
Ook finance afdelingen ondergaan een transformatie. AI neemt taken over als factuurverwerking, fraude analyse en cashflowvoorspelling. “Hierdoor wordt finance minder transactioneel en veel meer adviserend,” stelt Niels. “Financiële teams kunnen zich meer richten op strategische scenario’s en besluitvorming, gevoed door AI-inzichten.”

Andere afdelingen
Ook andere functies binnen de organisatie krijgen steeds vaker een AI-component. In R&D versnelt AI het ontwerpproces door automatisch varianten van producten te genereren en te simuleren. Customer service wordt ondersteund door virtuele agenten die 24/7 service leveren, vaak beter dan traditionele callcenters. En in Quality Assurance/Quality Control (QA/QC) worden AI gestuurde beeldherkenningssystemen ingezet om defecten sneller en nauwkeuriger te detecteren dan het menselijk oog.

De menselijke factor: skills, leiderschap en cultuur

Een centrale uitdaging in de sector is de krappe arbeidsmarkt en het verlies van vakkennis. “Door de vergrijzing verdwijnen er stille meesters van de werkvloer,” aldus Richard. Uit McKinsey onderzoek blijkt dat het verschil in productiviteit tussen een goed getrainde en een slecht getrainde operator bij complexe taken tot 800% kan oplopen.

Niels: “AI kan de kennis van die vakmensen bevatten en beschikbaar maken voor jong talent. Maar daarvoor moet je wel een visie hebben: hoe wil je je workforce de komende tien jaar structureren?”

En daar wringt het vaak. Veel organisaties zien AI nog als project, niet als cultuurverandering. “Het vereist dat leiders zelf het goede voorbeeld geven. AI moet in het DNA van je strategie zitten,” zegt Richard. Shopify bijvoorbeeld verplicht medewerkers inmiddels om AI toe te passen, tenzij je kunt uitleggen waarom het niet kan.

Nederland versus de VS

In Nederland is er veel technische kennis, maar bedrijven zijn risicomijdender dan hun Amerikaanse tegenhangers. “In de VS zie je veel sneller radicale procesveranderingen,” zegt Niels. “Hier werken bedrijven liever incrementeel.” Dat is deels cultureel, maar ook organisatorisch: “De maakindustrie in Nederland is vaak familiegedreven en hiërarchisch.”

Tegelijk is er een unieke kans: “Nederlandse bedrijven zijn klein genoeg om wendbaar te zijn en groot genoeg om impact te maken. Maar dan moeten ze wel durven,” aldus Richard.

Van pilot naar platform

Wat vraagt dat concreet van leiders?

“Durf te kiezen. Investeer niet in 50 use cases, maar in vijf die je écht gaat transformeren.”
— Niels van der Wal

“Zorg voor integrale samenwerking tussen business, IT en HR. Zonder die driehoek blijft AI steken in de techniek.”
— Richard Mijnheer

Conclusie: AI vraagt leiderschap, lef en leren

AI biedt enorme kansen voor de Nederlandse maakindustrie, van sales tot supply chain. Maar de sleutel ligt niet in technologie, die is er al. De sleutel ligt in leiderschap, visie en het durven herontwerpen van hoe werk wordt gedaan.

“Dit is de eerste keer dat een disruptie niet alleen het probleem ís, maar ook de oplossing kan bieden.”

Wil je een keer met ons sparren? Neem contact op met Niels