AI Maturity & Infrastructure ModelHet AI-volwassenheidsmodel dat de maturiteit van je organisatie meet op 5 lagen.
Dit volwassenheidsmodel laat per laag zien waarom AI nog niet aanslaat en waar je de meeste winst pakt. We bouwden het op cognitie- en gedragsonderzoek van Kahneman, McKinsey en MIT.
10 minuten scan, rapport bespreken we in een kennismaking. Geen verplichting.
88% gebruikt AI. Slechts 1% is volwassen.
De meeste organisaties kopen tools, geven licenties uit en hopen op resultaat. Een meetlat ontbreekt. Daardoor weet je niet of je investering werkt, en als die niet werkt, ook niet waarom.
Het AI Maturity & Infrastructure Model is die meetlat. Vijf lagen met een eigen rol, vijf niveaus die tonen hoe ver je gekomen bent, en een rekenmethode waarmee we uplift terugvertalen naar euro's per medewerker per jaar.
Bronnen: McKinsey, The State of AI 2025 (88% van de organisaties gebruikt AI in minstens één bedrijfsfunctie) en McKinsey, Superagency in the workplace, 2025 (1% van de leiders noemt de eigen organisatie volwassen in AI). Beide wereldwijd gemeten.
De vijf lagen die we meten.
Per laag stellen we één vraag, scoren we van 1 tot 5, en rekenen we uit wat een uplift in euro's oplevert. De vijf lagen samen vertellen of je organisatie AI structureel inzet.
Cognitie
Begrijpen je mensen wat AI wel en niet kan? Of het team de juiste tool inzet op het juiste moment bepaalt het rendement van je licenties.
Gedrag
Gebruikt het team AI structureel of blijft het bij losse experimenten? Zonder ritme van delen en toepassen verdwijnt een goede prompt binnen een week, samen met het rendement.
Proces
Draait AI in jullie werkstromen of staat het ernaast? Een tool naast het proces verdubbelt het werk; een tool in het proces neemt werk weg. De grootste euro-impact van het model komt uit deze laag.
Technologie
Welke infrastructuur draait er vandaag? Losse ChatGPT-accounts, Copilot of eigen agents bepalen het plafond van wat het team kan.
Organisatie
Wie is verantwoordelijk voor AI-adoptie? Eigenaarschap bepaalt of projecten doorgaan of stilvallen na de eerste enthousiaste fase. Zonder mandaat groeit niets boven pilot-fase.
De zwakste laag bepaalt het tempo van je organisatie.
De totaalscore is de zwakste laag, niet het gemiddelde. Een organisatie met scores 5/5/5/5/1 zit op niveau 1, niet op 4,2. De ene laag op niveau 1 begrenst wat de andere vier opleveren. De scan laat zien welke laag dat bij jou is.
Je betaalt voor Microsoft Copilot (niveau 4 op Technologie). Als gebruikers het niet meenemen (Gedrag op niveau 1), haal je niveau-1 rendement uit een niveau-4 investering.
10 minuten scan, rapport bespreken we in een kennismaking. Geen verplichting.
AI Maturity Scan
Logiplan B.V.
Logistiek · 45 medewerkers
Totaalscore
Zwakste laag
Gedrag
Tools staan klaar (Copilot, score 4), maar er is geen ritme van delen of toepassen. De organisatie haalt niveau-1 rendement.
AI Maturity & Infrastructure Model
Per laag, per medewerker, per jaar.
Per medewerker (€65K brutoloon) levert één laag-uplift dit op aan extra waarde per jaar. Onze AI-automatiseringsdiensten vervangen geen mensen. De cijfers tellen de tijd op die zij terugwinnen op repetitief werk, vermenigvuldigd met hun salaris. We rekenden voorzichtig met 50% van het McKinsey-potentieel.
Cognitie
01€1.200
per FTE per jaar
Gedrag
02€2.260
per FTE per jaar
Proces
03€3.600
per FTE per jaar
Technologie
04€1.500
per FTE per jaar
Organisatie
05€1.190
per FTE per jaar
Volledig 5-laag uplift
€9.750
per FTE per jaar
Voor een team van 50 kenniswerkers is dat €487.500 extra waarde per jaar, zonder dat er medewerkers verdwijnen.
Bronnen: McKinsey (productivity-gain bij volwassen AI-gebruik), OECD Knowledge Worker 2025 (automatiseerbare werktijd). Cijfers gelden voor een kenniswerker van €65K brutoloon en schalen mee met sector, type werk en bestaande tooling.
Van score naar extra waarde in vijf stappen.
Score
5 lagen × 5 niveaus
Gap
We vergelijken huidig met target-niveau
Tijd-impact
We rekenen uit welk percentage werktijd verandert
FTE-waarde
We vermenigvuldigen salaris met productiviteitswinst
Totaal
We schalen op naar het aantal FTE’s
De basis onder dit model.
Onder de vijf lagen zitten 17 psychologische mechanismen, van vergeetcurve tot IKEA-effect tot sociale bewijslast. Onderzoek laat zien dat deze mechanismen bepalen of AI-adoptie in een team beklijft.
Wij bouwden het model op gevestigd onderzoek:
2023 & 2025 onderzoek naar productiviteitswinst bij AI-adoptie
Onderzoek over AI-adoptie en organisatieverandering
Knowledge Worker 2025 over automatiseerbare werktijd
Onderzoek naar gedrag en besluitvorming uit Thinking Fast and Slow
Voor welk bedrijf is dit bedoeld?
Niet alle organisaties halen evenveel uit dit model. Liever zijn we daar eerlijk over voor we starten.
Past goed
Past beperkt
Past niet
MKB met 10 tot 200 medewerkers
Manufacturing of fysieke productie (lagere ROI per laag)
"Doe iets met AI, vrije hand"
Knowledge work, dienstverlening, IT, finance
Sterk operationeel-handmatig werk
Geen budget-beslisser betrokken
Eén beslisser die persoonlijk betrokken is
Organisaties zonder duidelijk eigenaarschap
Verwacht magie binnen 30 dagen
Bereid om 30 tot 90 dagen te investeren
Sectoren met strikte regulering (telt mee in scope)
Eerder al 3+ vendoren versleten
De zwakste laag bepaalt de eerste stap.
Het model wijst een laag aan. Dat is het startpunt, niet het eindpunt. Wat we daarna bouwen hangt af van welke laag jullie zwakste schakel is:
- Zwak op Proces of Technologie? Dan draait de eerste stap om een concrete koppeling of automatisering: één werkstroom, met gemeten resultaat binnen 30 tot 90 dagen.
- Zwak op Gedrag of Cognitie? Dan begint het bij training en een vast ritme van toepassen, niet bij nieuwe tools.
- Zwak op Organisatie? Dan is de eerste stap eigenaarschap beleggen, met tijd en mandaat, voordat er één regel code wordt geschreven.
Daarom werken we niet met een vast pakket. De scan bepaalt de diagnose, het gesprek bepaalt de vervolgstap, en de vervolgstap bepaalt pas de investering. Wil je weten wat dat in euro's betekent voor jullie organisatie? Bereken het met de AI ROI-scan.
Verder in AI-volwassenheid en implementatie.
Het model en volwassenheid
- AI-volwassenheidsmodel: de vijf niveaus uitgelegd
- Digitale volwassenheid meten: waar begin je?
- AI-adoptie: waarom gebruik en structurele adoptie twee heel verschillende dingen zijn
- Hoe AI-ready is jouw organisatie? De AI readiness assessment in 5 signalen
- AI maturity model vs AI readiness assessment: het verschil
- AI-audit vs. AIMI-scan: wat is het verschil?
- Het AIMI-model vs. Gartner's AI Maturity Model: wat is het verschil?
De vijf lagen
Van diagnose naar implementatie
- Wat is het verschil tussen AI-volwassenheid en AI-implementatie?
- AI-implementatie vs AI-automatisering: het verschil
- Van losse AI-tool naar AI-implementatie
- Waarom AI-implementatie vaak vastloopt na de pilotfase
- Wat een AIMI-traject in de praktijk oplevert (voorbeeldscenario, geen klantcase)
- Losse AI-tools vs gestructureerde implementatie
- ChatGPT Teams vs een eigen AI-implementatie
- Copilot vs maatwerk AI-implementatie
- AI-implementatie zelf doen of uitbesteden?
- AI-automatisering: bouwen of kopen?
Automatisering
- Wat is automatisering?
- Slimme automatisering: wat het is en wat het oplevert
- Processen automatiseren met AI: een praktische gids
- Repetitieve taken automatiseren: waar begin je?
- AI workflow-automatisering: wanneer levert het op?
- Digitale automatisering vs AI-automatisering: het verschil
- De voordelen van automatisering met AI
- AI-voorraadbeheer automatiseren
- Orderverwerking automatiseren met AI
Vragen over het model.
Wat is het AI Maturity & Infrastructure Model?
Een meetmodel met vijf lagen (Cognitie, Gedrag, Proces, Technologie, Organisatie) dat laat zien waar je organisatie staat met AI. Per laag scoor je 1 tot 5. De zwakste laag bepaalt de totaalscore, omdat die het tempo zet voor je organisatie.
Waarom bepaalt de zwakste laag de score?
Een organisatie met perfecte technologie maar gebruikers die er niets mee doen, haalt geen rendement uit die investering. In de praktijk bepaalt het laagste niveau wat je uit AI haalt, niet het gemiddelde.
Hoe lang duurt de scan?
Tien minuten. Vijf open vragen, één per laag. We bouwen op basis van je antwoorden een persoonlijk rapport en bespreken dat samen tijdens een kennismaking van 30 minuten.
Wat krijg ik in het rapport?
Je score per laag, je zwakste laag uitgelegd, het mechanisme dat speelt, de pijnpunten uit je antwoorden en de aanbevolen AI-oplossing. We nemen het rapport samen door tijdens de kennismaking, zodat je gelijk vragen kan stellen en we het concreet kunnen maken.
Wat kost een traject op basis van het model?
Trajecten starten bij €3.500 voor een Starter (5 tot 30 FTE), €6.500 voor Growth (30 tot 100 FTE), en op aanvraag bij grotere organisaties. Eerst de scan, dan kijken we welk traject past.
Werkt dit ook voor productiebedrijven?
Ja, alleen ligt de ROI lager dan bij dienstverlening. We rekenen voor manufacturing met 5 tot 10% productiviteitsuplift per laag, voor knowledge-werk met 15 tot 25%. Het model werkt, de cijfers schalen anders.
Hoe verschilt dit van andere AI-audits?
De meeste audits kijken alleen naar technologie. Wij meten alle vijf de lagen, omdat tools zonder gedrag, gedrag zonder proces en proces zonder mandaat geen waarde opleveren. We rekenen alles terug naar euro’s per FTE per jaar.
Kennismaken of eerst een vraag?
Boek een gratis, vrijblijvende kennismaking of stel direct een vraag. We reageren zo snel mogelijk.