De 5 fasen van AI-adoptie
Gemiddeld risico: Midden in AI-adoptie zitten zonder strategie is riskanter dan achterblijven.
Faseprogressie: AI-adoptie floreert wanneer je een gestructureerd volwassenheidsmodel met meerdere fasen volgt in plaats van fasen overhaast te doorlopen.
Merkbrein: Een 'merkbrein' creëren zorgt ervoor dat AI-uitvoer van hoge kwaliteit is en aansluit bij de context van de organisatie.
AI-integratie: Een succesvolle AI-integratie omvat afstemming met IT en governance, niet alleen het invoeren van tools.
Menselijk beoordelingsvermogen: Naarmate AI de basiscapaciteiten verhoogt, verschuift de focus naar menselijk beoordelingsvermogen als onderscheidende factor voor concurrentie.
Ik heb marketingleiders gevraagd om te delen hoe AI-adoptie er intern heeft uitgezien. Een aantal van hen verwees naar een meerfasig volwassenheidsmodel. Daarbij benadrukken ze de stappen die nodig zijn om van basistoegang naar volledig agentische operaties te gaan. En ieder van hen benadrukt hoe vooruitgang meer afhankelijk is van volgorde dan van snelheid. Het cruciale omslagpunt komt wanneer teams overstappen van ad-hocexperimenten naar gestructureerde werkprocessen en uiteindelijk rekening houden met het opbouwen van een “merkbrein”.
Dit fungeert als een gecentraliseerde laag van merkcontext, doelgroepinzichten en institutionele kennis waarmee AI onderscheidende resultaten van hoge kwaliteit kan produceren.
De meeste teams hebben deze omslag nog niet gemaakt. Natuurlijk gebruikt je team AI misschien als hulpmiddel voor individuele taken. Maar wat je echt wilt, is een systeem voor de manier waarop werk wordt uitgevoerd. Hier zijn vijf fasen tussen waar de meeste teams zich nu bevinden en waar de volgende niveausprong plaatsvindt.
Create a Free Account to Read More
You need to sign up for a free membership to complete reading this article:
Have an account? Log In
De kloof tussen toegang en adoptie
Marketingteams leveren dankzij AI gedeeltelijk meer output. Maar de werkprocessen waarop ze vertrouwen om dit werk uit te voeren, zien er vaak identiek uit aan wat er bestond voordat deze tools hun intrede deden.
Jason Ing, CMO van Typeface, ziet dit vanuit het perspectief van het platform. En wanneer verschillende mensen binnen hetzelfde team zich in verschillende fasen van hun AI-adoptiereis bevinden, wordt de output onmogelijk te beheren.
"Je zou kunnen eindigen met zeer inconsistente gebruiksscenario's, waarbij AI soms beter werkt dan op andere momenten. Het hangt echt af van de gebruiker."
De manier waarop de meeste organisaties AI hebben leren gebruiken, zegt hij, is als assistent: iets waaraan je prompts geeft, waaruit je informatie haalt en wat je plakt op de plek waar je al aan het werk was. De volgende golf is iets totaal anders.
"Het gaat niet om het genereren van die e-mail, die content of dat middel", zegt Ing.
"Het gaat om het vastleggen van hoe campagnes daadwerkelijk worden uitgevoerd. De omslag is van AI die sneller content creëert naar AI die volledige marketingteams helpt beter en gezamenlijk te opereren."
Het verschil tussen een team dat een gecoördineerd systeem gebruikt en een team waarin individuen toevallig toegang hebben tot AI is betekenisvol; er is ook een wezenlijk verschil tussen een systeem waarop een team vertrouwt en individuele vaardigheid.
Het resultaat is een organisatie die AI technisch heeft geadopteerd, maar in de praktijk niets aan de manier waarop ze opereert heeft veranderd.
Akande Davis, VP Bedrijfsvoering bij GNW Consulting, wijst op het risico. AI inzetten in een organisatie met onopgeloste hiaten in processen of strategie zal die niet gladstrijken. Hij
"Wanneer er een fundamentele breuk in een proces is, een inconsistente strategiebenadering of technologie die niet wordt benut zoals bedoeld, zal AI geen pleisteroplossing zijn." Het maakt de zaken alleen maar erger. Je krijgt sneller slechtere resultaten.
Snelheid zonder structuur is geen concurrentievoordeel. Soms moet je je inspanningen om op te schalen vertragen om op een duurzamere manier te werk te gaan.
Waarom de volgorde cruciaal is voor de vijf fasen
Beschouw AI-volwassenheid binnen marketing als vijf afzonderlijke fasen. Het overslaan van een van deze fasen veroorzaakt problemen die later aan het licht komen, doorgaans op schaal.
Fase 1: Toegang
Het team heeft een tool en een paar mensen gebruiken die af en toe. Er is geen gedeelde context, geen governance en geen verwachtingsmanagement. Toegang tot de tool is het startpunt, niet de bestemming.
Fase 2: Experimenteren
Individuen schrijven prompts, delen successen en krijgen resultaten waar ze enthousiast over zijn. De activiteit is hoog. Niets is herhaalbaar. Elke uitvoer hangt af van wie die dag de prompt heeft geschreven en wat die persoon toevallig heeft opgenomen.
Fase 3: Werkprocessen bouwen
Prompts worden sjablonen. Sjablonen worden gedeeld. Processen beginnen te stabiliseren. Leffer beschrijft dit als het echte omslagpunt: de overgang van "we hebben toegang" naar "we hebben een systeem". Zoals zij het formuleert, moeten teams de overstap maken van gesprekken heen en weer met AI naar "prompts die sjablonen worden die je steeds opnieuw gebruikt, en die aanwijzingen vervolgens aan elkaar koppelt".
Fase 4: Vaardigheden en governance
De AI wordt getraind met merkcontext, personagegevens, historische prestaties en bedrijfskennis. Resultaten klinken niet langer alsof ze afkomstig zijn van een generiek model, maar alsof ze afkomstig zijn van jouw organisatie. Hier wordt het merkbrein opgebouwd, en dit gebeurt vóór optimalisatie, niet erna.
Fase 5: Agentische operatie
Workflows worden uitgevoerd met minimale menselijke initiatie. Het systeem brengt proactief inzichten naar voren, handelt zelfstandig grote hoeveelheden herhaalbare taken af en signaleert problemen voordat ze crises worden. Menselijk oordeel wordt gereserveerd voor positionering, communicatie met grote gevolgen en alles waarbij de reputatie van het merk op het spel staat.
Het overgrote deel van de marketingteams bevindt zich momenteel in fase twee en raakt af en toe fase drie. De reden waarom ze blijven steken is voorspelbaar, net als de kosten ervan.
Nicole Leffer, AI-adviseur, die de afgelopen twee jaar B2B-marketingteams heeft getraind in AI, ziet een consistent patroon waardoor teams fases overslaan.
"Veel mensen proberen stappen over te slaan omdat ze bang zijn achterop te raken," zegt ze. "Als je een van de stappen overslaat, ben je niet voorbereid op de volgende stap."
Teams die meteen overstappen op workflowautomatisering of agentische systemen brengen op grote schaal operationele risico's met zich mee. Zonder de essentiële fundamenten op orde te hebben, is een autonome AI die een proces uitvoert dat het team niet volledig begrijpt hetzelfde als een vos in het kippenhok binnenlaten. Er is een reëel risico verbonden aan het werken met livegegevens en systemen waar geen onderliggende governance voor bestaat.
Het merkbrein opbouwen
Het werk dat de meeste teams het langst uitstellen, bepaalt of AI iets onderscheidends oplevert.
Nathan Snell, productdirecteur bij Intuit Mailchimp, noemt dit het opbouwen van het merkbrein en benadrukt dat dit op maat gemaakte begrip van het merk centraal moet staan in elke serieuze inspanning om AI te adopteren.
"Bouw de context voor de AI alsof het een medewerker is," zegt Snell. "Wat vertel je die medewerker over je merk, je klanten en de manier waarop je met hen praat? Welke prestatiegegevens geef je die medewerker om te begrijpen wat eerder goed werkte en wat niet?"
Dit is de fase die teams consequent overslaan om sneller vooruit te komen, en Snell legt uit waarom. "Het is een beetje het onleuke deel. Het bestaat volledig uit documentatie-intensief werk, maar dat is wat AI nodig heeft om daadwerkelijk te begrijpen wat het moet doen en hoe het meer zoals jij moet denken."
De kosten van het overslaan ervan worden onmiddellijk zichtbaar in de kwaliteit van de resultaten.
Jason Ing, CMO van Typeface, een marketingorkestratieplatform op ondernemingsniveau, ziet dit patroon bij grote organisaties.
"Veel van hun AI-output wijkt af van wat ze bedoelden, omdat er geen geheugen is of omdat de AI die context niet heeft," zegt hij. Wanneer teams werken met prompts in plaats van met een gestructureerde merklaag, begint elke output vanaf nul. De AI heeft geen continuïteit, geen institutionele kennis en geen vermogen om iets te produceren dat klinkt alsof het uit een specifieke bron afkomstig is.
Dit is belangrijker dan ooit nu AI de lens wordt waardoor je merk wordt gezien.
Agatha Asch, CMO bij DoorLoop, bespreekt wat er op het spel staat: "AI praat in zekere zin over je wanneer je niet in de kamer bent. Afhankelijk van hoe duidelijk je online naar voren komt, wordt dat opgepikt en naar voren gebracht."
Zonder een gecodificeerde merklaag vult de AI de hiaten namens jou in, en de bronnen waaruit de AI put zijn alles wat je publiekelijk beschikbaar hebt gelaten.
Colleen Goepfert, een strategisch adviseur die samenwerkt met snelgroeiende technologiebedrijven die organisatorische verandering doormaken, heeft deze dynamiek onder invloed van AI zien versnellen. Ze ziet een duidelijk patroon waarin bedrijven investeren in tools en transformatie verwachten. "Het echte werk bestaat niet uit het ontwerpen van de tool," zegt ze. "Het gaat erom opnieuw te ontwerpen hoe marketing werkt en wordt goedgekeurd." Haar ervaring is dat het invoeren van tools juist het eenvoudige deel is. Effectieve en duurzame operationele verandering is waar de meeste organisaties blijven steken.
Het merkbrein opbouwen betekent dat merkstem, doelgroeppersona's, historische prestatiegegevens, richtlijnen voor berichtgeving en concurrentiepositionering worden gedocumenteerd als levende infrastructuur waaruit de AI put telkens wanneer deze werkt, en niet als een eenmalige configuratieoefening.
Waar CMO's verantwoordelijkheid voor moeten nemen
De taak van de CMO bij AI-adoptie is niet om de technisch meest onderlegde persoon in het gebouw te zijn. Het gaat erom de voorwaarden te creëren die de organisatie in staat stellen elke fase te doorlopen zonder het structurele werk over te slaan dat de volgende fase mogelijk maakt.
Wijs een verantwoordelijke voor AI-operaties aan. Verwachten dat iedereen in een marketingteam zich in gelijke mate geavanceerde AI-vaardigheden ontwikkelt, is zowel onrealistisch als contraproductief. Snell legt uit: "Je hebt eigenlijk maar één persoon nodig die diepgaand op AI is gericht en de vaardigheden en workflows kan creëren die in de teams worden gedeeld."
Deze persoon wordt de vermenigvuldigingsfactor en bouwt de sjablonen, contextbestanden en herhaalbare systemen waar alle anderen baat bij hebben. Zonder dat die rol duidelijk is gedefinieerd, blijft AI-adoptie persoonlijk en kwetsbaar. Wanneer die persoon op vakantie gaat, gaan er dingen mis. Erger nog: wanneer die persoon vertrekt, verdwijnt de institutionele kennis met hem of haar mee.
AI-operaties vroeg centraliseren, zelfs op een kleine en gerichte manier, levert betere resultaten op dan de verantwoordelijkheid verdelen over een team zonder gedeelde standaard.
Behandel IT als een voorwaarde, niet als een gesprek dat pas later plaatsvindt. Ing benadrukt dit punt en merkt op dat
"IT-afstemming is nu een voorwaarde voordat er echt werk begint. Bedrijven die succesvol zijn met AI beschouwen het als gedeelde infrastructuur, niet als een zijproject hiernaast."
Zodra AI-systemen zich gaan bezighouden met merkbeheer, campagnegegevens, naleving en PII, kan marketing niet geïsoleerd opereren. Het gesprek over de infrastructuur moet plaatsvinden voordat de campagnes beginnen.
Stel expliciete richtlijnen vast voor wat AI niet beslist. Positionering, definitieve boodschappen en elke beslissing met reputatiegevoelige gevolgen blijven bij de mensen die de basisprincipes van het merk begrijpen.
AI genereert opties en we weten dat er nog steeds afwegingen zullen zijn. Mensen moeten een laatste controle uitvoeren om het filter toe te passen dat garandeert dat de essentie van het merk behouden blijft.
Als het gaat om het creëren van intern draagvlak, is de meest effectieve aanpak vaak niet top-down.
Darrell Keezer, CEO van digitaalmarketingbureau Candybox, koos ervoor de adoptie van onderaf te stimuleren. Hij vertelde zijn team dat hij niet zeker wist hoe AI te gebruiken en nodigde hen uit om het uit te zoeken en een wedstrijd te organiseren.
Zijn team stelde uiteindelijk elf AI-initiatieven voor, waarvan er negen werden goedgekeurd. Dit leidde binnen zes maanden tot $700,000 aan extra winst. De belangrijkste stap van het leiderschap was het creëren van de voorwaarden waaronder zijn team zich het probleem kon toe-eigenen en op zoek kon gaan naar oplossingen die functieoverschrijdend kunnen worden ingezet.
AI-operaties vroegtijdig op kleine, gerichte schaal centraliseren werkt telkens beter dan verspreide adoptie.
Bouw het merkbrein voordat je AI inzet voor iets dat rechtstreeks op klanten is gericht. Dit werk vormt de kern van schaalbaarheid.
Begin met het documenteren van merkstem, persona's, historische prestatiegegevens, richtlijnen voor boodschappen en concurrentiepositionering in een vorm die AI daadwerkelijk kan gebruiken. Als je dit overslaat, begint elke output op een blanco pagina, ongeacht hoeveel context er elders in de organisatie aanwezig is.
De menselijke bovengrens
Nu AI de ondergrens verhoogt van wat elk marketingteam kan produceren, verschuift de onderscheidende factor naar beter beoordelingsvermogen.
Ing ziet deze verschuiving zich in realtime voltrekken. "AI verhoogt de ondergrens", zegt hij. "Vóór AI hing je succes als marketeer sterk af van je eigen vermogen. AI democratiseert dat en maakt het speelveld gelijker." Wanneer de basis voor iedereen hoger komt te liggen, verschuift concurrentiële differentiatie weg van de hoeveelheid output en naar wat een team doet met de ruimte die AI creëert.
"Marketing is altijd een balans geweest tussen gevoel en verstand", zegt hij.
"Het werd heel algoritmisch: hoe breng ik de juiste boodschap op het juiste moment bij de juiste persoon? Nu zien we het artistieke aspect terugkeren, omdat iedereen via AI toegang krijgt tot het wetenschappelijke deel."
Teams die snel handelen zonder een belangrijke merklaag onder hun AI-gebruik zullen merken dat de ondergrens voor iedereen is verhoogd, maar dat hun bovengrens niet is verschoven. Leffer formuleert de leiderschapsuitdaging direct en zegt dat de CMO's die goed gepositioneerd uit de bus komen, degenen zijn die weerstand bieden aan de druk om vooruitgang te veinzen en in plaats daarvan de infrastructuur opbouwen die zich daadwerkelijk opstapelt. Snelheid is een redelijk doel. Dat is altijd zo geweest.
Maar op dit moment bewegen de meeste teams snel door fasen die ze nog niet daadwerkelijk hebben afgerond, wat verklaart waarom AI-implementaties vastlopen. De kloof tussen eruitzien alsof je in fase vier zit en daar daadwerkelijk zijn, is precies waar merken op schaal hun onderscheidend vermogen verliezen. Als het om een merk gaat, is differentiatie de strategie. Wat is die van jou?
Wat is het volgende
Voor de nieuwste inzichten kun je je bij ons aansluiten bij de CMO Club voor interviews met marketingleiders en hulpmiddelen die je kunnen helpen de vraag naar je bedrijf te vergroten.