Wat een AIMI-traject in de praktijk oplevert (voorbeeldscenario, geen klantcase)

Dit is geen testimonial en geen echte klantcase: het is een doorgerekend voorbeeldscenario dat laat zien hoe de AIMI-scan een diagnose vertaalt naar een concrete eerste stap, met de eigen rekenmethode van het model. Voor een organisatie van twintig kenniswerkers waar Organisatie de zwakste laag is, laat dit scenario zien welke keuzes daaruit volgen en waarom.

Het scenario

Een dienstverlenend bedrijf met twintig medewerkers en een gemiddeld salaris van €55.000 doet de AIMI-scan. De scores: Cognitie 3, Gedrag 3, Proces 2, Technologie 3, Organisatie 1. Het AIMI-niveau is 1: bepaald door Organisatie: er is nooit iemand aangewezen die verantwoordelijk is voor AI-adoptie, ondanks dat de andere vier lagen er redelijk voor staan.

Wat de berekening laat zien

Met de standaard basisbedragen van het AIMI-model (Cognitie €1.200, Gedrag €2.260, Proces €3.600, Technologie €1.500, Organisatie €1.190 per FTE bij €65.000 salaris) en de bijbehorende gapFactor-curve, komt de grootste financiële impact in dit scenario niet automatisch uit Organisatie, ook al is dat de zwakste laag. Proces heeft het hoogste basisbedrag van de vijf, dus zelfs bij een gemiddelde score van 2 weegt die laag in euro's vaak zwaarder dan Organisatie bij score 1. Dit scenario illustreert precies het onderscheid dat het model bewust apart houdt: het AIMI-niveau (de zwakste schakel) en de laag met de grootste financiële opportunity kunnen uiteenlopen.

Welke vervolgstap hieruit volgt

Bij dit profiel, één laag op het laagste niveau (Organisatie), de rest gemiddeld tot redelijk, en een beperkt aantal te koppelen systemen, past een gerichte eerste stap beter dan een breed traject over meerdere lagen tegelijk. Volgens de tier-logica van het model (zie ROI-model 1) zou dit scenario uitkomen op de categorie "Gericht" tot "Gekoppeld", afhankelijk van het exacte aantal systemen: met als eerste concrete actie: eigenaarschap voor AI-adoptie beleggen bij één persoon, met tijd en mandaat, vóórdat er verder wordt geïnvesteerd in nieuwe tools of processen.

Waarom dit scenario leerzaam is, ook zonder een echte naam erbij

Dit voorbeeld illustreert een patroon dat in de praktijk vaker voorkomt dan de uitzondering: een organisatie die er op de meeste vlakken relatief goed voor staat, maar vastloopt op precies het minst zichtbare punt, eigenaarschap. Het is precies waarom het AIMI-model het eindniveau baseert op de zwakste laag (Goldratt, Theory of Constraints) in plaats van op een gemiddelde: een gemiddelde van 2,4 over de vijf lagen zou dit patroon volledig verhullen.

Vergelijking: reageren op het gemiddelde vs. reageren op de zwakste laag

| | Reageren op het gemiddelde (2,4) | Reageren op de zwakste laag (Organisatie, 1) | |---|---|---| | Conclusie | "We staan er relatief goed voor" | "Eigenaarschap ontbreekt volledig" | | Actie | Vaak: niets concreets, of losse verbeteringen overal een beetje | Concreet: één eigenaar aanwijzen, vóór verdere investering | | Risico | Het echte knelpunt blijft onopgemerkt | Het echte knelpunt wordt als eerste aangepakt |

Belangrijke disclaimer

Dit is geen echte klant, geen testimonial en geen gemeten resultaat: het is een doorgerekend voorbeeld op basis van de eigen, openbare rekenmethode van het AIMI-model, bedoeld om te laten zien hoe een diagnose zich vertaalt naar een concrete vervolgstap. Voor een diagnose van je eigen organisatie, met je eigen cijfers, gebruik je de scan hieronder.

Veelgestelde vragen

Is dit een echte klant van The AI Agency? Nee. Dit is expliciet een illustratief, doorgerekend voorbeeldscenario, geen testimonial en geen echte case.

Waarom geen echte case in plaats van een voorbeeld? Een echte case vereist toestemming van de klant om specifieke, herleidbare gegevens publiekelijk te delen. Zodra die toestemming en gemeten resultaten er zijn, publiceren we een echte case in plaats van dit voorbeeld.

Zijn de cijfers in dit voorbeeld representatief? Ze zijn berekend met de exact dezelfde formule die de AIMI-scan gebruikt, dus methodologisch representatief, maar de specifieke scores (Cognitie 3, Gedrag 3, Proces 2, Technologie 3, Organisatie 1) zijn gekozen om een leerzaam patroon te illustreren, niet gemeten bij een specifieke organisatie.

Waarom is Organisatie hier de zwakste laag, maar niet de laag met de grootste financiële impact? Omdat Proces het hoogste basisbedrag heeft van de vijf lagen. Zelfs bij een minder extreme score kan Proces in euro's zwaarder wegen: precies de reden waarom het model beide apart toont.

Is dit patroon (goed scorend, maar vastlopend op Organisatie) vaak voorkomend? Volgens de onderliggende bronnen van het model (MIT NANDA, McKinsey State of AI) is gebrek aan organisatorische inbedding een van de meest genoemde redenen waarom AI-implementaties niet beklijven, wat dit patroon geloofwaardig maakt als illustratie: zonder dat het een gemeten, specifiek cijfer claimt.

Kan ik dit scenario direct vergelijken met mijn eigen organisatie? Niet één-op-één: je eigen scores kunnen compleet anders liggen. Doe de AIMI-scan voor een diagnose die specifiek op jouw organisatie is gebaseerd.

Wanneer komt er een echte case op deze plek? Zodra een klant toestemming geeft om specifieke, gemeten resultaten te publiceren. Tot die tijd blijft dit een transparant gelabeld voorbeeld in plaats van een verzonnen of niet-toegestane case.

Waarom is transparantie hierover belangrijk? Omdat een gefingeerde case, of een echte case zonder toestemming, het vertrouwen ondermijnt dat deze scan en dit model juist proberen op te bouwen: precies hetzelfde principe waarom de scan zelf altijd een bandbreedte toont in plaats van een overdreven precies getal.