Jochen De Weerdt. Zo maak je AI waardevol voor je organisatie

Jochen De Weerdt: "Met process mining kan je inschatten welke impact AI écht heeft"

Veel bedrijven investeren fors in artificiële intelligentie, maar zien nog weinig tastbare resultaten. Volgens Jochen De Weerdt, professor aan de Faculteit Economie en Bedrijfswetenschappen (KU Leuven) en expert in process mining, ligt de sleutel niet in de technologie zelf, maar in hoe je ze inbedt in je werkprocessen. In dit gesprek legt hij uit waarom meten belangrijker is dan accuraatheid, waar bedrijven het best starten en hoe process mining helpt om AI echt waardevol te maken.

Veel bedrijven investeren in AI, maar zien nog weinig rendement. Hoe komt dat? Jochen De Weerdt: Veel projecten blijven steken in een proof of concept: een try-out om te zien wat mogelijk is. Er is te weinig afstemming met de manier waarop processen kunnen worden hertekend, hoe klanten betere service kunnen krijgen en medewerkers efficiënter kunnen werken. Zonder die integratie blijft AI een experiment, geen echte waardecreator.

Hoe ziet die integratie er concreet uit? Jochen De Weerdt: Integratie van AI vraagt structurele verandering. Je moet processen herontwerpen, rollen en taken aanpassen en zelfs klassieke KPI’s herbekijken. Als AI fouten maakt, moet er een mechanisme zijn om die te corrigeren of om menselijke interventie in te schakelen. Maar dat is slechts één aspect. Het gaat erom dat AI niet naast je workflow staat, maar er volledig in ingebed is. Alleen dan kan AI echte waarde creëren. Veel bedrijven hebben nog te weinig nagedacht over hoe AI waarde toevoegt. Is het proces efficiënter geworden? Is de klantentevredenheid verbeterd? Vaak wordt enkel gekeken naar technische resultaten: hoe goed is AI in documentmatching of het opstellen van een geautomatiseerde e-mail? Dat zijn geïsoleerde taken, maar de accuraatheid ervan is niet het belangrijkste. Efficiëntie en klanttevredenheid meten is fundamenteler, en daar zit een grote kloof.

AI integreren klinkt eenvoudig, maar in de praktijk is het complex en gaat het over veel meer dan louter technologie. Jochen De Weerdt: Absoluut. Je processen herontwerpen in functie van het gebruik van AI betekent dat taken en rollen veranderen, en dat medewerkers hun werk misschien anders moeten invullen. Ook gangbare manieren om processen of prestaties te evalueren, moet je herbekijken. Het gaat om een bredere aanpassing van de manier van werken, en het meten van de verandering.

Jouw expertise is process mining. Hoe past dat in het verhaal van AI-integratie? Jochen De Weerdt: Process mining is een data-gedreven methode om bedrijfsprocessen in kaart te brengen en te analyseren. We gebruiken daarvoor brondata uit informatiesystemen, meestal de zogenaamde event data: gegevens die weergeven wat er gebeurt in de uitvoering van een proces. Denk bijvoorbeeld aan een klassiek purchase-to-payproces: elke aankoop vertaalt zich in de uitvoering van activiteiten die door het systeem worden geregistreerd. Op basis van die data kan je met technieken en algoritmes in kaart brengen hoe processen werkelijk verlopen en waar het spaak loopt.

“Het is een risico om ChatGPT rechtstreeks in te zetten om klanten te bedienen. Aan de backofficekant ligt dat anders. De achterliggende processen zijn vaak beter gestructureerd, waardoor AI daar sneller nuttig kan worden ingezet.”

De link met AI zit in het meten van toegevoegde waarde. Met process mining kan je objectief vaststellen of processen efficiënter worden na de invoering van AI. Door het structureel in te zetten, kan je accuraat inschatten welke impact AI heeft op je organisatie en op waardecreatie. AI op zich creëert weinig waarde, maar wel als je het geïntegreerd inzet in je processen.

Waar kunnen bedrijven best starten? Jochen De Weerdt: Je hoort vaak horrorverhalen over AI in de front-end, dus in klantgerichte toepassingen zoals chatbots. Daar loopt het soms volledig verkeerd omdat AI nog niet perfect is. Het is een risico om ChatGPT rechtstreeks in te zetten om klanten te bedienen. Aan de backofficekant ligt dat anders. De achterliggende processen zijn vaak beter gestructureerd, waardoor AI daar sneller nuttig kan worden ingezet. Je kunt er ook beter meten hoe AI processen verbetert. Backofficeprocessen hebben doorgaans een duidelijke structuur en budgetlijnen, terwijl frontofficeprojecten moeilijk meetbare resultaten opleveren. Daarom zijn backofficeprocessen voor bedrijven een interessant startpunt. Je bouwt er maturiteit in de AI-technologie mee op, zonder het grote risico dat het compleet verkeerd loopt.

Veel werknemers gebruiken AI individueel, buiten bedrijfsstructuren om. Kan dat bijdragen aan de algemene efficiëntie? Jochen De Weerdt: Bedrijven mogen dat zeker niet blokkeren. Maar het probleem is dat je zo geen volwaardige integratie van AI in je processen krijgt. Werknemers gebruiken tools zoals ChatGPT om iets te genereren en kopiëren dat naar hun workflow. Dat copy-pasten toont aan dat AI niet ingebed is in het werkproces. Werknemers gebruiken AI massaal, maar vaak is er geen duidelijk beeld van waar en hoe dat gebeurt. Dat is zowel een risico als een opportuniteit. Het biedt inzicht in waar AI waarde kan bieden, maar het vraagt ook interactie met werknemers om te begrijpen hoe ze AI inzetten. Persoonlijk gebruik moet je niet tegenhouden, maar bedrijven moeten de meest waardevolle toepassingen identificeren en die rechtstreeks integreren in workflows. Zo hoeven werknemers niet meer te schakelen tussen tools, maar hebben ze in hun eigen proces toegang tot AI. Daar zit echte efficiëntiewinst.

Je zei het al: AI is nog niet perfect en maakt fouten. Hoe ga je daarmee om als bedrijf? Jochen De Weerdt: Daar doe ik zelf veel onderzoek rond: onzekerheid in AI. Algoritmes moeten kunnen aangeven wanneer ze onzeker zijn. Daar wordt de menselijke rol belangrijk, omdat interventie nodig is waar AI onzeker is. Als bedrijven een feedbackproces inbouwen om die onzekerheid te verminderen, ontstaat echte efficiëntie. Chatbots geven bijvoorbeeld geen waarschijnlijkheidsscore over de juistheid van antwoorden terwijl dat technisch wel kan. Die mogelijkheid wordt vaak niet benut omdat het commercieel minder aantrekkelijk is. Toch is het cruciaal om daarop in te zetten.

Welke suggesties wil je tot slot geven aan bedrijven die het beste uit AI willen halen? Jochen De Weerdt: Het procesperspectief is essentieel. Om waarde te capteren met AI moet je werkprocessen herorganiseren en meten hoe AI impact heeft op de belangrijkste maatstaven. Dat kan via process mining, maar ook met andere methoden. Focus niet alleen op hoe goed AI werkt, maar vooral op procesverbetering: doorlooptijden, klanttevredenheid en foutenreductie. Daar ontbreekt het vaak aan, omdat bedrijven geen nulpunt vastleggen en dus geen verbetering kunnen meten. Mijn tip: meet procesverbetering door AI, niet enkel AI-accuraatheid. AI moet niet alleen slim zijn, je processen moeten dat ook zijn.

Els Brouwers

Van Big Data naar Big Impact: Jochen De Weerdt FEB-professor Jochen De Weerdt is verbonden aan de onderzoekseenheid Decision Sciences and Information Management (Onderzoeksgroep Beleidsinformatica – LIRIS). Hij is expert in process mining, data analytics, applied machine learning en business process management. Zijn onderzoek richt zich op hoe AI en algoritmes bedrijfsprocessen slimmer maken. Hij werkt samen met bedrijven rond process mining, fraudedetectie, analytics voor financiële processen, en AI-integratie. Professor De Weerdt doceert onder meer de vakken Business Analysis en Analytics en is academisch coördinator van het postgraduaat Big Data & Analytics aan de KU Leuven. Voor zijn aanstelling bij KU Leuven werkte hij als postdoctoraal onderzoeker aan de Queensland University of Technology in Brisbane (Australië). Sinds 2023 is hij professor aan KU Leuven.