Bestuurders vrezen dat slechte processen de AI-droom saboteren
De AI-revolutie denderde het afgelopen jaar de bestuurskamers binnen. Budgetten gaan omhoog en de verwachtingen zijn torenhoog: AI moet de productiviteit en winstgevendheid een boost geven. Maar uit nieuw onderzoek van Celonis blijkt dat er zand in de motor dreigt te komen: de technologie is er klaar voor, maar de onderliggende bedrijfsprocessen vaak nog niet.
Voor zijn 2025 Process Optimization Report ondervroeg de process intelligence-specialist ruim 1.600 leiders. Het rapport schetst een grote ambitie die vaak nog botst op de weerbarstige realiteit van de werkvloer.
Slechts 1% van de bedrijven doet nog niets met AI. De overgrote meerderheid (81%) is van plan om AI het komende jaar specifiek in te zetten om bedrijfsprocessen te verbeteren.
Toch heerst er twijfel. Meer dan de helft van de leiders (58%) vreest dat inefficiënte, verouderde of onsamenhangende processen de effectiviteit van hun AI-investeringen zullen beperken.
De consensus is duidelijk: een algoritme dat wordt losgelaten op een chaos produceert slechts snellere chaos. 89% stelt dan ook dat AI pas waarde levert als het de context van het proces begrijpt.
Twee dagen per week sleutelen
Dat die processen vaak nog niet op orde zijn, blijkt uit een opvallende statistiek in het rapport. Leiders geven aan dat ze gemiddeld 42% van hun werkweek spenderen aan het verbeteren of repareren van processen – meer dan twee volle dagen dus.
Dat betekent niet per se dat ze al die tijd bezig zijn met het tekenen van procesmodellen of begeleiden van procesanalysesessies. Eerder dat ze zich richten op het efficiënter, winstgevender en productiever laten functioneren van hun afdelingen. Met andere woorden: procesverbetering is een integraal onderdeel van hun werk.
Tegelijk lijkt die grote tijdsinvestering niet direct te leiden tot structurele verbetering. Slechts 12% van de respondenten geeft aan dat ze hun processen op voortdurende basis optimaliseren. Voor de meesten blijft het bij incidenteel ingrijpen: iets meer dan de helft heeft het afgelopen jaar één bedrijfskritisch proces volledig geoptimaliseerd.
“Dit suggereert dat mensen weliswaar veel tijd besteden aan processen, maar niet de end-to-end procesinzichten verkrijgen die nodig zijn om kansen te signaleren en er daadwerkelijk naar te handelen”, aldus de onderzoekers.
Ze concluderen dan ook dat al die uren niet effectief worden benut: “Er gaat veel tijd en energie zitten in procesverbetering, maar dat leidt niet tot geoptimaliseerde processen en de bijbehorende waardecreatie.”
De gevolgen zijn tastbaar: bedrijven noemen stijgende operationele kosten en moeilijkheden bij het adopteren van nieuwe technologie zoals AI als de twee grootste signalen dat ze grip verliezen op hun processen.
Zonder kaart geen GPS
Hoe dicht je het gat tussen de AI-droom en de procesrealiteit? Volgens het rapport vertrouwen veel organisaties nog op verouderde methoden voor inzicht. Process mapping workshops (66%) en het beoordelen van statische procesmodellen (67%) zijn nog steeds de meest gebruikte tools.
Hoewel nuttig, zijn deze methoden volgens Celonis vaak al verouderd op het moment dat ze op papier staan. Voor AI-toepassingen is dat funest, stelt medeoprichter en co-CEO Alex Rinke: “AI-agents moeten procesbewust zijn, net zoals een GPS een kaart nodig heeft. De onderzoeksresultaten tonen duidelijk aan dat bedrijfsleiders erkennen dat er geen effectieve AI is zonder process intelligence.”
In lijn met dat besef is er een kentering zichtbaar. Waar statische workshops nog domineren, geeft inmiddels 39% aan gebruik te maken van process mining om realtime inzicht te krijgen. Nog eens 52% is van plan dit het komende jaar te gaan doen.
Celonis ziet in de breedte echter nog veel ruimte voor verbetering. Terwijl leiders veel tijd en middelen in procesverbetering steken, ontbreekt het ze door versnipperde data en technologie vaak aan inzicht.
“Daardoor kijken ze vaak niet op de juiste plekken en nemen ze niet de juiste beslissingen om die processen echt goed te laten functioneren”, aldus de onderzoekers. “Het resultaat? Stijgende kosten, moeite met het toepassen van nieuwe technologieën zoals AI, transformatietrajecten die achterblijven bij de verwachtingen en een hele reeks andere uitdagingen.”
