1
00:00:00,001 --> 00:00:06,480
Hoi, leuk dat je weer luistert naar een nieuwe korte aflevering van AIToday Live.
2
00:00:06,480 --> 00:00:08,720
Ik ben Joop Snijder, CTO van Aigency.
3
00:00:08,720 --> 00:00:13,280
En vandaag neem ik je mee in een wereld waar steeds meer organisaties mee worstelen,
4
00:00:13,280 --> 00:00:21,200
namelijk de keuze tussen no-code, low-code of maatwerk als het gaat om AI-implementaties in bedrijfsprocessen.
5
00:00:24,180 --> 00:00:33,020
En even voor de duidelijkheid, we hebben het vandaag niet over het gebruik van algemene AI-tools zoals ChatGPT, Claude of Midjourney.
6
00:00:33,020 --> 00:00:40,620
Nee, we richten ons specifiek op organisaties die AI willen integreren in hun bedrijfsprocessen.
7
00:00:40,620 --> 00:00:42,240
Dus geautomatiseerd.
8
00:00:42,240 --> 00:00:47,200
Want steeds meer organisaties willen AI inzetten om slimmer en efficiënter te werken.
9
00:00:47,200 --> 00:00:50,160
Maar de grote vraag is altijd, ja, hoe pak je dat aan?
10
00:00:52,340 --> 00:00:58,680
Laten we eerst eens kijken wat we precies bedoelen met no-code, low-code en maatwerk.
11
00:00:58,680 --> 00:01:02,700
Nou, no-code is misschien wel het eenvoudigste te begrijpen.
12
00:01:02,700 --> 00:01:09,380
Het betreft kant-en-klare tools waarmee je zonder programmeerkennis toch AI-oplossingen kunt bouwen.
13
00:01:09,380 --> 00:01:12,480
Veel al via drag-and-drop interfaces.
14
00:01:12,480 --> 00:01:19,540
Dus je sleept wat, je klikt wat en op die manier heb je wat gebouwd.
15
00:01:19,540 --> 00:01:22,380
Een duidelijk voorbeeld hiervan is Akkio.
16
00:01:22,380 --> 00:01:29,900
Een volledig no-code AI-platform dat organisaties in staat stelt om binnen enkele minuten voorspellende modellen bijvoorbeeld te bouwen.
17
00:01:29,900 --> 00:01:38,560
Een verzekeringsbedrijf kan bijvoorbeeld Accio gebruiken om claimvoorspellingen te genereren op basis van historische data.
18
00:01:38,560 --> 00:01:43,680
Terwijl een e-commerce bedrijf het kan inzetten voor vraagprognoses.
19
00:01:44,620 --> 00:01:47,280
Maar Accio is zeker niet de enige speler.
20
00:01:47,280 --> 00:01:52,340
Er zijn diverse alternatieven zoals n8n.io.
21
00:01:52,340 --> 00:01:54,800
Ik zet de linkjes in de show notes hoor.
22
00:01:54,800 --> 00:01:56,900
Zapier, Make.com.
23
00:01:57,740 --> 00:02:03,520
Die ook sterke no-code mogelijkheden bieden voor het integreren van AI in bestaande systemen.
24
00:02:03,520 --> 00:02:13,440
Dan hebben we ook low-code platforms die een tussenstap vormen tussen de no-code en maatwerk.
25
00:02:13,900 --> 00:02:17,900
Je hebt nog steeds een visuele interface en kant-en-klare componenten.
26
00:02:17,900 --> 00:02:21,480
Maar je kunt ook met wat programmeerkennis zaken meer op maat maken.
27
00:02:21,480 --> 00:02:26,500
Een goed voorbeeld van een low-code platform is bijvoorbeeld Microsoft Copilot Studio.
28
00:02:26,500 --> 00:02:33,560
Waarmee je op maat gemaakte AI agents, zoals zij dat dan noemen, kunt ontwikkelen voor specifieke bedrijfsprocessen.
29
00:02:34,560 --> 00:02:41,820
Belangrijk om hierbij te vermelden is dat Copilot Studio iets anders is dan Microsoft 365 Copilot.
30
00:02:41,820 --> 00:02:44,100
Microsoft noemt alles Copilot.
31
00:02:44,100 --> 00:02:47,960
Copilot Studio is een AI...
32
00:02:47,960 --> 00:02:49,120
Nee, ik moet het anders zeggen.
33
00:02:49,120 --> 00:02:51,400
Microsoft 365 Copilot.
34
00:02:51,400 --> 00:02:59,040
Dat is een AI-assistent die standaard is geïntegreerd in de Microsoft 365 applicaties zoals Word en Excel.
35
00:03:00,240 --> 00:03:09,920
Copilot Studio daarentegen stelt je in staat om je eigen aangepaste AI agents te bouwen die kunnen werken met je specifieke bedrijfsdata en processen.
36
00:03:09,920 --> 00:03:14,340
En dan hebben we natuurlijk nog maatwerk.
37
00:03:14,340 --> 00:03:21,360
Waarbij je echt vanaf de basis begint met het ontwikkelen van een AI-oplossing die volledig is afgestemd op jouw organisatie.
38
00:03:21,360 --> 00:03:29,260
Bij maatwerk begin je met een leeg canvas en bouw je precies wat de organisatie nodig heeft zonder compromissen.
39
00:03:30,060 --> 00:03:32,960
Maar wanneer kies je nou voor welke aanpak?
40
00:03:32,960 --> 00:03:36,700
Laten we eens kijken naar de belangrijkste voor- en nadelen.
41
00:03:36,700 --> 00:03:44,180
No-code heeft als groot voordeel dat het toegankelijk is en dat je snel iets gemaakt hebt.
42
00:03:44,180 --> 00:03:50,180
Je hoeft geen uitgebreide IT-afdeling te hebben en je kunt als zakelijke gebruiker direct aan de slag.
43
00:03:50,180 --> 00:03:57,000
Een belangrijk pluspunt is dat no-code oplossingen vaak al integraties bieden met tools die je waarschijnlijk al gebruikt.
44
00:03:57,000 --> 00:03:59,580
Zoals Microsoft 365 of Salesforce.
45
00:03:59,580 --> 00:04:04,140
Het nadeel is echt dat je beperkt bent tot wat het platform biedt.
46
00:04:04,140 --> 00:04:11,780
Dus als je specifieke functionaliteiten nodig hebt die buiten de mogelijkheden van het platform vallen, dan loop je al snel tegen grenzen aan.
47
00:04:12,640 --> 00:04:19,600
Bovendien ben je wel echt gebonden aan de prijsmodellen van de leverancier wat op termijn best wel kostbaar kan worden.
48
00:04:19,600 --> 00:04:22,980
Nou low-code biedt wat meer flexibiliteit.
49
00:04:22,980 --> 00:04:29,940
Je kunt sneller bouwen dan met volledig maatwerk, maar je hebt toch de mogelijkheid om waar nodig specifieke aanpassingen te doen.
50
00:04:31,120 --> 00:04:33,700
Toch zijn ook die low-code platforms niet zonder uitdagingen.
51
00:04:33,700 --> 00:04:41,700
Ze vereisen vaak specifieke kennis van het platform zelf en je kunt nog steeds tegen beperkingen aanlopen bij zeer specifieke functionaliteiten.
52
00:04:41,700 --> 00:04:45,700
Bij maatwerk heb je volledig de controle over wat je bouwt.
53
00:04:46,540 --> 00:04:52,180
Je bent niet beperkt door de mogelijkheden van een platform en kunt precies ontwikkelen wat je organisatie nodig heeft.
54
00:04:52,180 --> 00:05:01,740
En dit is vooral waardevol als je werkt met gevoelige interne data zoals klantgegevens, financiële informatie of misschien zelfs wel medische dossiers.
55
00:05:01,740 --> 00:05:04,380
Dus laat me een voorbeeld geven.
56
00:05:04,380 --> 00:05:12,780
Stel je voor dat je een e-commerce bedrijf runt en je wilt AI inzetten om gepersonaliseerde marketingcontent te creëren.
57
00:05:12,780 --> 00:05:23,240
Je wilt een systeem dat op basis van klantgedrag en voorkeuren unieke productbeschrijvingen genereert die resoneren met jouw individuele klanten.
58
00:05:23,240 --> 00:05:28,960
Met standaard AI tools mis je vaak de finesse om diepgaande klantdata te integreren.
59
00:05:28,960 --> 00:05:36,400
Een maatwerkoplossing kan daarentegen je klantdata volledig benutten om echt zeer gerichte marketingboodschappen te creëren,
60
00:05:36,400 --> 00:05:39,260
precies afgestemd op jouw doelgroep en merkidentiteit.
61
00:05:40,400 --> 00:05:43,520
Maar ook maatwerk heeft zo zijn uitdagingen.
62
00:05:43,520 --> 00:05:49,200
Je moet alles zelf uitvinden en bouwen wat tijd en expertise vereist.
63
00:05:49,200 --> 00:05:56,720
De doorlooptijd en kosten zijn zeker in het begin aanzienlijk hoger dan bij no-code of low-code oplossingen.
64
00:05:56,720 --> 00:06:04,540
En een risico dat ik vaak zie bij maatwerkprojecten is ook een vorm van 'overengineering'.
65
00:06:04,540 --> 00:06:12,300
Er zijn situaties waarin organisaties te complexe oplossingen bouwen, terwijl een eenvoudige platform had volstaan.
66
00:06:12,300 --> 00:06:18,440
Soms zijn we als technologiebedrijven zo enthousiast over wat er allemaal mogelijk is met AI,
67
00:06:18,440 --> 00:06:23,860
dat we vergeten te vragen, wat is nou eigenlijk de eenvoudigste manier om dit probleem op te lossen?
68
00:06:24,340 --> 00:06:35,140
Als je een specifiek afgebakend probleem hebt, is het bouwen van een uitgebreide maatwerkoplossing soms vergelijkbaar met het gebruiken van een sleepboot om een kano voor te trekken.
69
00:06:35,140 --> 00:06:38,400
Het werkt wel, maar niet helemaal efficiënt.
70
00:06:39,460 --> 00:06:45,760
Kijk, wat wel een belangrijk voordeel van maatwerk is, dat je beter kunt voldoen aan compliance eisen.
71
00:06:45,760 --> 00:06:49,820
Dus in veel industrieën zijn er strenge regels rondom datagebruik en AI.
72
00:06:49,820 --> 00:06:59,900
Bij een zelfgebouwde oplossing heb je volledig de controle over hoe data wordt verwerkt en hoe die data wordt opgeslagen en waar die wordt opgeslagen.
73
00:07:00,900 --> 00:07:09,760
Ook als je te maken hebt met legacy systemen, oude systemen die al langer in gebruik zijn, kan maatwerk een betere keuze zijn.
74
00:07:09,760 --> 00:07:18,500
No-code en low-code platforms zijn vooral gericht op moderne API gestuurde applicaties.
75
00:07:18,500 --> 00:07:24,000
En dat betekent dat er een soort van vast contract ligt hoe je deze kan aanspreken.
76
00:07:25,640 --> 00:07:30,840
Bij oudere systemen heb je dat niet zomaar of kun je dat niet zomaar vervangen.
77
00:07:30,840 --> 00:07:34,580
En dan kom je al best wel snel in de problemen met standaard oplossingen.
78
00:07:34,580 --> 00:07:44,680
Een punt dat ik wil benadrukken is vooral het belang van een vroegtijdige, wel overwogen keuze voor je AI implementatie strategie.
79
00:07:44,680 --> 00:07:52,700
En we zien in de praktijk dat organisaties die beginnen met no-code of low-code oplossingen en later ontdekken dat ze eigenlijk maatwerk nodig hebben,
80
00:07:53,620 --> 00:07:55,840
vaak van een koude kermis thuis komen.
81
00:07:55,840 --> 00:07:59,040
Stel je voor je begint met een no-code platform.
82
00:07:59,040 --> 00:08:02,740
Dit werkt dan prima voor eenvoudige toepassingen.
83
00:08:02,740 --> 00:08:11,280
Maar wat gebeurt er als je later ontdekt dat je datastromen te complex zijn of dat je specifieke integraties nodig hebt die dat platform juist niet ondersteunt?
84
00:08:11,280 --> 00:08:16,820
Of misschien loop je tegen compliance eisen aan die alleen met maatwerk oplosbaar zijn.
85
00:08:16,820 --> 00:08:22,460
Dan moet je eigenlijk helemaal opnieuw beginnen wat niet alleen kostbaar is, maar dus ook leidt tot vertraging en frustratie.
86
00:08:23,220 --> 00:08:24,660
En andersom geldt het natuurlijk ook.
87
00:08:24,660 --> 00:08:26,880
Dus je kiest voor een dure maatwerkoplossing.
88
00:08:26,880 --> 00:08:32,920
Voor een eenvoudig, niet bedrijfscritisch proces, ja dan schiet je met een kanon op een mug.
89
00:08:32,920 --> 00:08:39,000
In dat geval had een low-code oplossing zoals Microsoft Co-Pilot Studio voldoende kunnen zijn.
90
00:08:39,000 --> 00:08:44,340
Daarom is het essentieel om vooraf goed na te denken over de aard van je AI toepassing.
91
00:08:45,300 --> 00:08:46,300
Is het bedrijfscritisch?
92
00:08:46,300 --> 00:08:48,240
Werkt het met gevoelige data?
93
00:08:48,240 --> 00:08:51,220
Moet het geïntegreerd worden met complexe legacy systemen?
94
00:08:51,220 --> 00:08:56,500
Kijk, als het antwoord op deze vragen ja is, dan is maatwerk waarschijnlijk de juiste keuze.
95
00:08:56,500 --> 00:08:58,960
Ondanks de hogere initiële investering.
96
00:08:58,960 --> 00:09:01,960
En is je toepassing daarentegen meer standaard?
97
00:09:01,960 --> 00:09:05,400
Gaat het om een afgebakend proces met duidelijke grenzen?
98
00:09:05,960 --> 00:09:08,160
Of wil je vooral heel snel experimenteren?
99
00:09:08,160 --> 00:09:11,600
Ja, dan kan een no-code of low-code oplossing de juiste keuze zijn.
100
00:09:11,600 --> 00:09:15,160
Maar er is nog een factor die je niet mag onderschatten.
101
00:09:15,160 --> 00:09:16,440
Schaalbaarheid.
102
00:09:16,440 --> 00:09:22,320
Veel no-code en zelfs low-code platforms functioneren prima bij kleinschalig gebruik.
103
00:09:22,320 --> 00:09:27,440
Maar kunnen problemen geven als je ze wilt opschalen naar organisatiebrede toepassingen.
104
00:09:27,440 --> 00:09:33,060
Maatwerk kan daarentegen speciaal worden ontworpen om mee te groeien met je organisatie.
105
00:09:33,840 --> 00:09:36,140
Denk ook aan de kosten op lange termijn.
106
00:09:36,140 --> 00:09:40,440
Dus no-code, low-code oplossingen lijken in eerste instantie goedkoper.
107
00:09:40,440 --> 00:09:46,720
Maar werken vaak met abonnementsmodellen waarbij de kosten oplopen naarmate je gebruik toeneemt.
108
00:09:46,720 --> 00:09:50,740
Bij maatwerk heb je een grotere initiële investering.
109
00:09:50,740 --> 00:09:53,440
Maar op lange termijn kun je juist kosten besparen.
110
00:09:53,440 --> 00:09:59,580
Dus laten we niet vergeten dat er een belangrijk strategisch aspect aan deze keuze zit.
111
00:09:59,580 --> 00:10:03,620
Dus als AI echt een onderscheidende factor is in jouw organisatie,
112
00:10:03,620 --> 00:10:06,940
een concurrentievoordeel dat je positioneert in de markt,
113
00:10:06,940 --> 00:10:11,940
dan wil je wellicht de controle en de eigenaarschap die maatwerk biedt.
114
00:10:11,940 --> 00:10:16,680
Dus welke aanpak past nu het beste bij jouw organisatie?
115
00:10:16,680 --> 00:10:21,240
Heb je standaard use cases en wil je snel starten zonder al te veel complexiteit?
116
00:10:21,240 --> 00:10:26,860
Dan is een no-code oplossing zoals Akkio of n8n, wat een naam he?
117
00:10:27,080 --> 00:10:28,280
Vaak een goede keuze.
118
00:10:28,280 --> 00:10:32,080
Heb je meer flexibiliteit nodig en specifieke eisen,
119
00:10:32,080 --> 00:10:34,520
maar wil je niet het wiel helemaal opnieuw uitvinden?
120
00:10:34,520 --> 00:10:37,980
Ja, dan zou ik naar low-code kijken zoals Microsoft Copilot Studio.
121
00:10:37,980 --> 00:10:42,040
Ik wil hierbij ook benadrukken dat voor sommige organisaties,
122
00:10:42,040 --> 00:10:44,040
met name kleinere bedrijven of startups,
123
00:10:44,040 --> 00:10:47,640
no-code of low-code, niet alleen een kostenoverweging is,
124
00:10:47,640 --> 00:10:50,880
maar een volledig legitieme lange termijnstrategie kan zijn.
125
00:10:50,880 --> 00:10:54,640
Dus niet elke organisatie heeft de resources of de noodzaak
126
00:10:54,640 --> 00:10:57,020
om maatwerk-AI oplossingen te ontwikkelen.
127
00:10:57,020 --> 00:11:00,220
En voor velen kan een goed gekozen no-code platform
128
00:11:00,220 --> 00:11:03,800
alle functionaliteit bieden die ze nodig hebben, nu en in de toekomst.
129
00:11:03,800 --> 00:11:09,840
Dus onthoud dat het essentieel is om een wel overwogen keuze te maken,
130
00:11:09,840 --> 00:11:13,120
gebaseerd op een grondige analyse van je huidige situatie
131
00:11:13,120 --> 00:11:14,560
en je lange termijn doelstellingen.
132
00:11:14,560 --> 00:11:17,440
Je wilt voorkomen dat je later moet overstappen,
133
00:11:17,840 --> 00:11:21,560
wat vaak duurder en tijdrovender is dan direct de juiste keuze maken.
134
00:11:21,560 --> 00:11:26,160
Dus je zou kunnen zeggen, het moraal van dit verhaal is eigenlijk vrij simpel.
135
00:11:26,160 --> 00:11:30,360
Er is geen universele oplossing die voor elke organisatie werkt.
136
00:11:30,360 --> 00:11:34,260
En de sleutel tot succes ligt in het maken van die bewuste keuze
137
00:11:34,260 --> 00:11:37,460
die aansluit bij de aard van jouw organisatie.
138
00:11:37,460 --> 00:11:39,400
De snelste weg is niet altijd de beste
139
00:11:39,400 --> 00:11:41,720
en de duurste aanpak is niet altijd nodig.
140
00:11:41,720 --> 00:11:45,920
Uiteindelijk draait het allemaal om het vinden van de juiste balans
141
00:11:45,920 --> 00:11:48,840
tussen toegankelijkheid, flexibiliteit en controle.
142
00:11:48,840 --> 00:11:54,280
En, zoals ik eigenlijk de afgelopen weken steeds afsluit,
143
00:11:54,280 --> 00:11:57,160
bedenk, AI is niet de oplossing voor elk probleem,
144
00:11:57,160 --> 00:11:59,120
maar onmisbaar waar het past.
145
00:11:59,120 --> 00:12:02,060
Dank je wel weer voor het luisteren.
146
00:12:02,060 --> 00:12:05,020
Vergeet je niet te abonneren via je favoriete podcast app.
147
00:12:05,020 --> 00:12:06,420
En tot de volgende keer!
148
00:12:09,920 --> 00:12:13,720
[Muziek]
