AI-Readiness Checklist: Is jouw organisatie klaar voor AI?
Iedereen heeft het over AI, maar niet elke organisatie is er klaar voor. AI-implementaties mislukken massaal - niet door slechte technologie, maar door onvoldoende voorbereiding. In dit artikel delen we een praktische checklist om te beoordelen of jouw organisatie AI-ready is.
Wat is AI-readiness?
AI-readiness is de mate waarin een organisatie voorbereid is om AI succesvol te implementeren en waarde te creëren. Het gaat niet alleen om technologie, maar om een combinatie van:
- Data: Is je data beschikbaar, toegankelijk en van voldoende kwaliteit?
- Technologie: Heb je de infrastructuur om AI te draaien?
- Mensen: Zijn er skills en capaciteit beschikbaar?
- Organisatie: Is er draagvlak en een duidelijke strategie?
- Governance: Zijn er processen voor verantwoord AI-gebruik?
Een organisatie die hoog scoort op al deze dimensies is AI-ready. Een organisatie die laag scoort, moet eerst investeren in de basis.
De AI-Readiness Checklist
Dimensie 1: Data Readiness (40% van succes)
Data is de brandstof voor AI. Zonder goede data werkt geen enkel model.
Checklist:
| Criterium | Score (1-5) | Toelichting | |-----------|-------------|-------------| | Data beschikbaarheid | _ | Is de benodigde data aanwezig? | | Data toegankelijkheid | _ | Is data technisch bereikbaar? | | Data kwaliteit | _ | Is data correct, compleet en consistent? | | Data integratie | _ | Is data uit verschillende bronnen te combineren? | | Data governance | _ | Is er eigenaarschap en zijn er definities? |
Score interpretatie:
- 20-25: Uitstekend - klaar voor geavanceerde AI
- 15-19: Goed - klaar voor pilot projecten
- 10-14: Matig - eerst verbeteren, dan AI
- 5-9: Slecht - significante investering nodig
Red flags:
- ❌ Kritieke data zit in Excel sheets
- ❌ Niemand weet welke data beschikbaar is
- ❌ Afdelingen rapporteren verschillende cijfers
- ❌ Data is >12 maanden oud
Dimensie 2: Technology Readiness (20% van succes)
AI vereist technische infrastructuur om modellen te trainen en deployen.
Checklist:
| Criterium | Score (1-5) | Toelichting | |-----------|-------------|-------------| | Data opslag | _ | Is er voldoende en juiste storage? | | Compute capaciteit | _ | Is er rekenkracht voor training/inferentie? | | API beschikbaarheid | _ | Kunnen systemen data uitwisselen? | | Security | _ | Is de infrastructuur veilig? | | Monitoring | _ | Kunnen we performance monitoren? |
Score interpretatie:
- 20-25: Modern platform - klaar voor productie AI
- 15-19: Adequate basis - cloud kan gaps vullen
- 10-14: Legacy uitdagingen - modernisatie nodig
- 5-9: Fundamentele issues - grote investering nodig
Red flags:
- ❌ Kritieke systemen draaien on-premise zonder cloud strategie
- ❌ Geen ervaring met cloud services (AWS, Azure, GCP)
- ❌ Handmatige processen voor deployment
- ❌ Geen logging of monitoring
Dimensie 3: People Readiness (20% van succes)
AI vraagt om nieuwe skills en capaciteit.
Checklist:
| Criterium | Score (1-5) | Toelichting | |-----------|-------------|-------------| | Data literacy | _ | Begrijpen medewerkers data en metrics? | | Analytische skills | _ | Zijn er analisten/data scientists? | | AI begrip | _ | Begrijpen stakeholders wat AI kan/niet kan? | | Change capacity | _ | Kunnen medewerkers nieuwe tools adopteren? | | Capaciteit | _ | Is er bandbreedte voor AI projecten? |
Score interpretatie:
- 20-25: Data-driven cultuur - klaar voor AI
- 15-19: Goede basis - training en hiring kunnen helpen
- 10-14: Gaps in team - significante investering in mensen nodig
- 5-9: Cultuurverandering nodig - lange termijn investering
Red flags:
- ❌ Geen enkele medewerker met data/analytics achtergrond
- ❌ Weerstand tegen verandering ("we doen het altijd zo")
- ❌ Onrealistische verwachtingen ("AI lost alles op")
- ❌ Geen capaciteit naast dagelijks werk
Dimensie 4: Organizational Readiness (10% van succes)
AI-succes vereist organisatorische alignment.
Checklist:
| Criterium | Score (1-5) | Toelichting | |-----------|-------------|-------------| | Executive sponsorship | _ | Is er support op C-level? | | Strategische fit | _ | Past AI in de bedrijfsstrategie? | | Budget | _ | Is er budget gealloceerd? | | Use case clarity | _ | Zijn er duidelijke, waardevolle use cases? | | Succes criteria | _ | Is duidelijk wat succes betekent? |
Score interpretatie:
- 20-25: Sterke organisatorische basis - klaar voor scale
- 15-19: Goed alignment - pilot kan starten
- 10-14: Onvoldoende alignment - eerst business case bouwen
- 5-9: Geen prioriteit - andere focus nodig
Red flags:
- ❌ "AI doen omdat de concurrent het doet"
- ❌ Geen executive sponsor
- ❌ Geen budget gereserveerd
- ❌ Vage use cases ("ergens AI toepassen")
Dimensie 5: Governance Readiness (10% van succes)
Verantwoord AI-gebruik vereist governance.
Checklist:
| Criterium | Score (1-5) | Toelichting | |-----------|-------------|-------------| | Privacy beleid | _ | Is AVG-compliance geborgd? | | Ethische richtlijnen | _ | Zijn er principes voor verantwoord AI? | | Bias awareness | _ | Is er bewustzijn over AI-bias? | | Transparantie | _ | Kunnen AI-beslissingen uitgelegd worden? | | Audit trail | _ | Is er logging van AI-beslissingen? |
Score interpretatie:
- 20-25: Volwassen governance - klaar voor productie AI
- 15-19: Basis aanwezig - uitbreiden tijdens implementatie
- 10-14: Onvoldoende - governance framework nodig
- 5-9: Risicovol - significant compliance risico
Red flags:
- ❌ Geen privacy impact assessment proces
- ❌ "Black box" AI zonder uitlegbaarheid
- ❌ Geen bewustzijn van AI bias
- ❌ Geen audit trail van beslissingen
Totaalscore en interpretatie
Bereken je totaalscore:
| Dimensie | Score | Weging | Gewogen Score | |----------|-------|--------|---------------| | Data | /25 | 40% | _ | | Technology | /25 | 20% | _ | | People | /25 | 20% | _ | | Organization | /25 | 10% | _ | | Governance | /25 | 10% | _ | | Totaal | | | /25 |
Interpretatie:
Score 20-25: AI-Ready ✅
Je organisatie is klaar voor AI. Je kunt direct starten met pilotprojecten en opschalen naar productie.
Aanbeveling: Start met een high-value use case en bewijs de waarde. Schaal vervolgens op.
Score 15-19: Mostly Ready 🟡
Je hebt een goede basis, maar er zijn verbeterpunten. Pilotprojecten zijn mogelijk, maar verwacht uitdagingen.
Aanbeveling: Identificeer de laagst scorende dimensies en investeer daar eerst. Start parallel een beperkte pilot.
Score 10-14: Prep Work Needed 🟠
Significante voorbereiding is nodig. AI-projecten nu starten leidt waarschijnlijk tot falen.
Aanbeveling: Focus eerst 3-6 maanden op data en organisatie readiness. Stel AI uit totdat de basis op orde is.
Score 5-9: Foundation First 🔴
Je organisatie is nog niet klaar voor AI. Investeren in AI nu is verspilling van resources.
Aanbeveling: Bouw eerst het fundament: data governance, basis analytics, moderne infrastructuur. AI is een project voor over 12+ maanden.
De weg naar AI-readiness
Stap 1: Assessment (Week 1)
Vul de checklist eerlijk in. Betrek verschillende stakeholders voor een compleet beeld.
Stap 2: Gap analyse (Week 2)
Identificeer de grootste gaps. Focus op de dimensies met de laagste scores en de hoogste weging.
Stap 3: Roadmap (Week 3-4)
Maak een plan om gaps te dichten. Prioriteer:
- Data readiness (hoogste impact)
- Organisatorische alignment (zonder dit geen succes)
- People & technology (kunnen parallel)
- Governance (kan groeien met ervaring)
Stap 4: Executie (Maand 2+)
Voer de roadmap uit. Typische tijdlijnen:
- Data audit: 2-4 weken
- Data integratie: 4-8 weken
- Governance setup: 2-4 weken
- Training: 2-4 weken
Stap 5: Pilot (Maand 4+)
Start een beperkte AI pilot zodra de basis op orde is. Kies een use case met:
- Duidelijke waarde
- Beschikbare data
- Beperkte complexiteit
- Meetbaar resultaat
Praktijkvoorbeeld
Een scale-up in de retail sector wilde AI inzetten voor demand forecasting. Hun initiële assessment:
| Dimensie | Score | Issues | |----------|-------|--------| | Data | 11/25 | Data in 6 silo's, inconsistente productcodes | | Technology | 18/25 | Moderne cloud infra, maar geen data platform | | People | 14/25 | 1 analyst, geen data scientist | | Organization | 20/25 | Sterke executive support, duidelijke use case | | Governance | 10/25 | Basis privacy, geen AI governance | | Totaal | 13/25 | Mostly Ready |
De aanpak:
Maand 1-2: Data readiness
- Data audit uitgevoerd
- Productcodes gestandaardiseerd
- Data integratie geïmplementeerd
Maand 3: Organization & governance
- AI governance framework opgesteld
- Success criteria gedefinieerd
- Pilot scope afgebakend
Maand 4-5: Pilot
- Forecasting model gebouwd
- Validatie tegen historische data
- Gefaseerde uitrol
Resultaat:
- 23% verbetering in forecast accuracy
- €400K besparing op voorraadkosten
- Framework voor verdere AI-projecten
Conclusie
AI-readiness is geen binary state - het is een spectrum. De vraag is niet "kunnen we AI doen?" maar "wat moeten we eerst doen om AI succesvol te maken?"
De organisaties die succesvol zijn met AI hebben één ding gemeen: ze investeerden in de voorbereiding voordat ze in de technologie investeerden.
Benieuwd waar jouw organisatie staat? Plan een assessment gesprek en we doorlopen de checklist samen. In 60 minuten heb je een helder beeld van je AI-readiness en een concreet stappenplan.