Gastcolumn Cupola XS: AI in de industrie – van schaarste naar overvloed

De industriële revolutie bracht ons massaproductie, gestandaardiseerde onderdelen en een overvloed aan fysieke producten. Wat toen schaars was – voedsel, kleding, huishoudelijke apparaten – werd opeens beschikbaar voor iedereen. Vandaag staan we aan de vooravond van een vergelijkbare revolutie. Niet in fysieke productie, maar in intelligentie.

Generatieve AI maakt iets overvloedig dat tot nu toe schaars was: denkwerk, analyse, taal, creativiteit en probleemoplossing. Met één verschil: AI kan dat op schaal, in real-time, en 24/7.

Van schaarste naar post-schaarste
AI zet een turbo op industriële productiviteit. Denk aan machines die zichzelf bijstellen, onderhoud voorspellen of zelfs marktvraag analyseren en daarop anticiperen. Waar je vroeger een team nodig had voor planningen, ontwerpen, rapportages en klantcontact, kun je dat nu deels automatiseren met AI Agents. Dat is de kern van de post-schaarste samenleving: niet alleen producten, maar ook kennis, beslissingen en diensten worden overvloedig beschikbaar.

ChatGPT Image 29 jul 2025 10 14 24 Horizon Flevoland

AI & Business Opportunities Canvas
In de praktijk zien we al concrete toepassingen die laten zien hoe AI werkprocessen optimaliseert. Een goed voorbeeld is UMC Utrecht, waar AI wordt ingezet om administratieve lasten te verlagen. AI-modellen genereren daar automatisch ontslagbrieven, waardoor artsen aanzienlijk tijd besparen. Daarnaast helpt AI bij het voorspellen van no-shows, wat de planning en efficiëntie van het ziekenhuis ten goede komt. Een ander voorbeeld is de creatieve sector, waar designbureau TAPE AI-tools heeft ingezet om decors te ontwikkelen voor RTL Nederland en Videoland. Dit versnelt het creatieve proces en maakt het mogelijk om innovatieve en dynamische decors te creëren die zich aanpassen aan productiebehoeften. Ook in de financiële sector wordt AI op een impactvolle manier toegepast. Klarna heeft AI geïntegreerd in hun klantenservice, waarbij een AI-assistent inmiddels twee derde van alle klantvragen afhandelt. Dit heeft de reactietijd verlaagd van elf naar slechts twee minuten en zorgt voor een hogere klanttevredenheid, terwijl tegelijkertijd operationele kosten worden verlaagd. 

Deze voorbeelden beginnen bij organisaties die zich realiseren wat voor data belangrijk is, welke technologische mogelijkheden ze hebben en wat past bij de kennis over en houding naar technologie in een team. Vandaaruit kun je gericht werken aan nieuwe mogelijkheden die ontstaan als je investeert in betere dataverwerking, je IT-infrastructuur upgrade of de kennis en vaardigheden van jezelf en je medewerkers verbetert met een workshop. Om bedrijven hiermee te helpen, gebruiken wij het AI for Business Canvas dat hier gratis te downloaden is. Tip: gebruik het advies van AI-tools bij het invullen.

AI & Jobs: k-shaped economy
De toekomstige arbeidsmarkt beweegt naar een K-shaped economy. Het K-shaped model voorspelt dat je de komende jaren 20% van je taken 10x productiever uit kunt voeren en dat je 80% van je taken kunt automatiseren. Ook jouw baan ondergaat het K-model, denk maar eens na over de impact daarvan. 

Om daar mee om te gaan, is het belangrijk dat je stopt met het zien van je baan als één groot geheel. Denk er in plaats daarvan over als een “bundel van taken”. Bijvoorbeeld, als je een salesmedewerker bent, bestaat je baan uit taken, zoals: potentiële klanten zoeken, koude e-mails opstellen, responspercentages bijhouden, gesprekken inplannen, de gesprekken voeren, notities maken tijdens het gesprek, follow-up e-mails sturen, voorstellen opstellen en je CRM bijwerken. Hoeveel van deze taken kan AI vandaag al uitvoeren? Misschien kunnen momenteel slechts 2-3 van de 20 taken aanzienlijk worden verbeterd met AI. Maar AI ontwikkelt zich snel. Schrijf dit op: In de toekomst zal het kunnen “managen van robots” waardevoller zijn dan het managen van mensen.

Praktisch aan de slag met AI
Generatieve AI is geen vervanging van menselijk werk, maar een versterking ervan. De sleutel tot succes ligt in het leren werken met AI en ontdekken hoe het werk kan verbeteren. Om AI effectief en verantwoord te benutten, is het cruciaal om er praktisch mee aan de slag te gaan. Begrijpen hoe AI werkt, ontdekken welke waarde het oplevert en leren hoe het in de praktijk ingezet kan worden, zijn essentiële stappen. Alleen door ervaring op te doen, kunnen we vanuit de praktijk met elkaar een goede belangenafweging maken tussen de kansen en keerzijde van AI.

Geschreven door Mike Rijkers & Ruben Nieuwenhuis, Co-founders Cupola XS.