Introductie

AI belooft hogere productiviteit door taken te automatiseren, besluitvorming te versnellen en menselijke inspanning te verlagen.
Maar om die belofte waar te maken, moeten organisaties productiviteitsverbetering kunnen meten en aantonen.
De uitdaging: AI beïnvloedt werkprocessen vaak indirect — via kwaliteit, snelheid of foutreductie — in plaats van via traditionele output per uur.
Een betrouwbare meting vraagt daarom om een combinatie van kwantitatieve en kwalitatieve indicatoren, afgestemd op de context van het werk.

Werking

Het meten van productiviteitseffecten van AI begint met een nulmeting (baseline) en het koppelen van AI-doelen aan bedrijfs-KPI’s.
De aanpak verloopt in vier stappen:

1. Bepaal de scope en relevante KPI’s

1. Wat betekent productiviteit in deze context?

2. Denk aan output per medewerker, doorlooptijd, klantreacties, foutpercentages of servicecapaciteit.

3. Formuleer heldere doelstellingen vóór implementatie.

2. Voer een nulmeting uit

1. Meet de huidige prestaties zonder AI.

2. Verzamel data over processen, tijdsbesteding en kwaliteit.

3. Deze baseline vormt het referentiepunt voor vergelijking.

3. Implementeer en observeer

1. Monitor het effect van AI op snelheid, kwaliteit en gebruikerstevredenheid.

2. Gebruik dashboards, workflowlogs of taaktracking om verandering zichtbaar te maken.

4. Analyseer, kwantificeer en rapporteer

1. Bereken productiviteitsgroei met de formule:
   Verbetering (%) = (Nieuwe prestatie − Baseline) / Baseline × 100%

2. Combineer kwantitatieve metingen met kwalitatieve feedback (ervaring, werkdruk, foutreductie).

➡️ Zo ontstaat een holistisch beeld van productiviteitsimpact, niet alleen in cijfers, maar ook in beleving en kwaliteit.

Kenmerken

• Datagedreven: gebaseerd op objectieve metingen, niet aannames.

• Procesgericht: kijkt naar werkstroom en niet enkel outputvolume.

• Iteratief: verbetering wordt over tijd gevolgd, niet eenmalig gemeten.

• Mensgericht: combineert productiviteit met medewerkerstevredenheid.

• Transparant: resultaten zijn herleidbaar en uitlegbaar.

• ROI-gericht: koppelt productiviteitswinst aan financiële of operationele waarde.

Toepassingen

1. Backoffice-automatisering

• Meting: vermindering van handmatige verwerkingstijd per dossier.
  ➡️ Voorbeeld: 30% snellere factuurverwerking na implementatie van een AI-documentparser.

2. Klantenservice en support

• Meting: afname van gemiddelde afhandeltijd (AHT) of toename in cases per agent.
  ➡️ Voorbeeld: AI-chatbot neemt 40% van standaardvragen over.

3. Sales en marketing

• Meting: toename in conversie per medewerker of snelheid van offerteaanmaak.
  ➡️ Voorbeeld: generatieve AI verkort tijd voor contentcreatie met 50%.

4. Productie en onderhoud

• Meting: minder ongeplande stilstand, hogere output per lijn.
  ➡️ Voorbeeld: predictive maintenance verlaagt downtime met 15%.

5. Analyse- en besluitvorming

• Meting: tijdsreductie voor rapportage of besluitondersteuning.
  ➡️ Voorbeeld: AI-dashboard verkort analysetijd van dagen naar uren.

Uitdagingen

• Geen baseline: zonder nulmeting is winst moeilijk aan AI toe te schrijven.

• Kwalitatieve effecten onderschat: betere besluitvorming of tevredenheid zijn moeilijk in cijfers te vatten.

• Veranderende processen: AI verandert taken, waardoor vergelijkbaarheid afneemt.

• Adoptieproblemen: lage gebruikersacceptatie vertraagt productiviteitsgroei.

• Bias in metingen: te smalle KPI’s kunnen verbeteringen maskeren of overschatten.

• Lange termijn-effect: sommige voordelen (zoals kennisdeling) manifesteren zich pas later.

Samenvatting

Productiviteitsverbetering door AI meet je niet alleen in tijd of output, maar in kwaliteit, snelheid, foutreductie en besluitkracht.
Een goede meting begint bij een duidelijke baseline, gekoppeld aan bedrijfsdoelen en ondersteund door continue monitoring.
De echte waarde van AI zit in de combinatie van efficiëntere processen én menselijker werk — minder repetitie, meer ruimte voor inzicht en innovatie.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy

‍