Waarom levert ChatGPT of Copilot bij ons zo weinig op? Medewerkers zijn tevreden. De directeur ziet geen kortere doorlooptijd van offertes, support of facturen.
Dat komt zelden door het gereedschap. Het komt door het startpunt. Bedrijven beginnen bij “wij moeten iets met AI” en zoeken daarna waar ze het kunnen plakken. Dat is achterstevoren. Je begint bij het werk: waar loopt het vast, waar wordt gewacht, waar zit dubbel werk. Pas daarna is de vraag of AI daar het juiste gereedschap is. Vaak is het antwoord nee.
Waarom levert ChatGPT/Copilot bij ons zo weinig op?
Een bedrijf van 5 tot 100 medewerkers koopt vaak ChatGPT Business of Copilot voor iedereen. De verwachting is organisatiewinst. Wat je meet, is tevredenheid.
AI op een rommelig proces maakt de rommel alleen sneller. Dat is geen nieuw inzicht. Al in 1990 stond in Harvard Business Review dat grote IT-investeringen tegenvallen zolang bedrijven techniek gebruiken om oude manieren van werken te mechaniseren. Asfalt over het koeienpad. Ruim dertig jaar later kopen we licenties.
Wat liet de Britse Copilot-proef zien?
Het Britse Department for Business and Trade deelde in een overheidsevaluatie van Microsoft 365 Copilot 1.000 licenties uit in een pilot van oktober tot december 2024. Diezelfde evaluatie telde gemiddeld 72 Copilot-acties per gebruiker over de hele pilot. Bij 63 werkdagen is dat 1,14 actie per gebruiker per werkdag.
Ongeveer 72 procent van de respondenten was tevreden of zeer tevreden met Copilot. Tegelijk vond diezelfde meting geen stevig bewijs dat tijdsbesparing tot betere productiviteit leidde.
Waarom tevredenheid geen productiviteit is
Die twee cijfers spreken elkaar niet tegen. Ze verklaren elkaar. Een licentie voor iedereen legt de last bij de medewerker. Die moet zelf uitzoeken waar het helpt, terwijl niemand het proces zelf verandert. Iedereen vindt iets kleins voor zichzelf, dus de tevredenheid is hoog. Niemand bouwt iets om, dus de doorlooptijd beweegt niet.
Zo zie ik het vaak bij MKB-klanten: één persoon wordt veel productiever met AI, de rest van de organisatie blijft achter, en extra licenties lossen dat niet op. Amper één actie per dag volgens DBT is genoeg voor een tevreden gevoel. Het is niet genoeg om een keten korter te maken.
Het probleem zit zelden in “het model is niet goed genoeg”. Het zit in wachten, doorzetten, uitzonderingen en wie mag beslissen. Stop met de paar minuten echt werk in een proces van weken te optimaliseren. Herontwerp eerst overdrachten en wachtrijen. Zet vaste software waar regels vastliggen, een AI-agent waar taal en uitzonderingen horen, en een mens waar beslist moet worden.
Wat wél werkt: één proces, één kanaal
Bij een klant in de technische branche belden eindklanten dagelijks voor technische vragen over het systeem dat bij het product hoort. Wij zetten een custom agent op hun site met die kennis. Die vragen landen nu daar.
Het telefoonnummer blijft zichtbaar. Voor belangrijke dingen en noodgevallen haal je dat nooit weg. Je brengt gereedschap in het midden dat voor beide partijen sneller is. De menselijke route verdwijnt niet; het standaardkanaal wel.
Dit is geen ChatGPT-licentie voor het hele team. Het is één proces, technische productvragen, in één kanaal: de site van de klant, met de juiste kennis erin. Niet beginnen bij AI. Beginnen bij het knelpunt.
Wat moet je morgen doen of laten?
- Tel je licenties. ChatGPT Business, Copilot, wat je ook hebt. Vraag niet of mensen tevreden zijn. Vraag of offertes, supporttickets of facturen sneller door de keten gaan.
- Kies één proces met wachten of doorzetten. Niet “AI voor het bedrijf”. Wel “technische vragen over product X” of “eerste screening van offerte-aanvragen”.
- Bouw dat in één kanaal, met de kennis die nu in hoofden of PDF’s zit. Haal de menselijke nooduitgang niet weg. Als AI daar niet bij past, forceer het niet.
- Meet tijd of kosten per taak vóór en na. Geen demo-score.
- Deel geen extra licenties “voor iedereen” totdat dat ene proces aantoonbaar korter of stiller is.
Wil je processen automatiseren zonder licenties als strategie, kijk naar bedrijfsprocessen automatiseren.
Eerlijk oordeel
Waarom levert ChatGPT of Copilot bij ons zo weinig op? Omdat tevredenheid geen doorlooptijd is, en 1,14 actie per dag geen herontwerp. En omdat het startpunt verkeerd was: AI eerst, werk later.
Het doel is niet AI gebruiken. Het doel is efficiënter werken. Licenties voor iedereen zijn het verkeerde startpunt, omdat ze de last bij de medewerker leggen en het proces ongemoeid laten. Herbouw één kanaal rond één proces, zoals bij die technische klant met een support-agent op de site in plaats van standaard bellen. Dan heb je iets dat je kunt meten. Het telefoonnummer blijft. Het gereedschap komt ertussen.
Wil je dat voor jouw support of offerteproces uitwerken? Plan een kennismaking.