Djahed Atayi: "De grootste AI-winst ligt bij bedrijven die nog nooit iets met AI deden"

"Vraag tien ondernemers waar AI iets oplevert en tien keer krijg je een kantoorantwoord", zegt Djahed Atayi, strateeg bij The Thought Leadership Company. "De boekhouding, de contracten, de rapportages. Ik denk dat het daar juist het minste oplevert. De winst ligt bij bedrijven die nog nooit iets met AI hebben gedaan, en dat is geen toeval."

Djahed komt uit de marketing en test sinds een paar jaar AI-tools op echt klantwerk. Hoe dat begon, schreef hij eerder op. De laatste maanden zit hij vooral bij bedrijven die op locatie werken: installatie, onderhoud, storingen verhelpen. "Geen van die bedrijven heeft een CRM. De aanvragen komen binnen op een mailbox, en de rest gaat via WhatsApp en de telefoon."

Waar de aandacht nu ligt: het kantoorwerk

De cijfers geven hem gelijk over waar iedereen kijkt. In het Nederlandse mkb is de boekhouding voor zeventig procent geautomatiseerd. Het klantcontact staat op eenendertig procent, de projectplanning op zevenentwintig. Dat staat in de MKB Barometer 2025, een onderzoek onder 897 mkb-bedrijven in opdracht van Exact.

"Dat komt doordat de software daar al stond", zegt Djahed. "En daar zit meteen het probleem. Dat kantoorwerk wordt al dertig jaar geautomatiseerd. De makkelijke winst is er allang uit. Als je daar AI op zet, leg je de zoveelste laag op een proces dat al is uitgeknepen."

Aan de andere kant van de markt gebeurt het omgekeerde. Van de kleine bouwbedrijven gebruikt 4,6 procent AI. In de IT is dat 50,4 procent.

"Dat wordt meestal uitgelegd als achterstand. Alsof die bedrijven het niet snappen. De echte reden is interessanter."

Hun werk paste nooit in een formulier. Daarom bouwde niemand software voor ze.

Waarom die bedrijven nooit meededen

Djahed pakt er een aanvraag bij zoals die bij zo'n bedrijf binnenkomt. "Een foto van het raam vanaf de binnenkant. Nog een van buiten, half tegen de zon in. Een kiekje van het typeplaatje waar de helft van de letters van af is. Een appje met: hij zit aan de achterkant, tweede verdieping. Een maat die iemand met de hand op een briefje heeft geschreven. En een telefoontje waar de belangrijkste informatie in zit, want die klant belt liever dan dat hij typt."

"Dat is de invoer. Daar kan geen enkel formulier iets mee."

Volgens Djahed is dat de verklaring waar bijna iedereen overheen kijkt. "Software wilde altijd nette invoer. Velden, keuzelijsten, een vast formaat. Een systeem dat een offerte maakt wil een modelnummer, en geen wazige foto van een plaatje op een kozijn. Die bedrijven konden dat nooit leveren. Er bestond simpelweg niks dat hun rommel kon lezen."

Wat er veranderd is

"AI leest die foto wel", zegt hij. "Hij haalt het modelnummer van dat typeplaatje. Hij ziet welk type dakbedekking eromheen zit. Hij haalt uit dat appje dat het om de achterkant gaat en om de tweede verdieping, dus dat er een ladder of een steiger bij moet."

Hij noemt het een kleine omslag met grote gevolgen. "Verder is AI nauwelijks slimmer dan de software van tien jaar terug. Het verschil is dat hij geen nette invoer meer eist. En daardoor komt een groep bedrijven in beeld die er al die tijd buiten viel."

Praktijkvoorbeeld: de twaalf handelingen tussen aanvraag en offerte

Om te laten zien waar de winst dan zit, loopt Djahed het pad langs dat een aanvraag bij zo'n bedrijf aflegt.

Iemand moet de mailbox openen. Bepalen of dat bericht een echte aanvraag is of een reclamemail. De contactgegevens eruit halen. Zien welke informatie ontbreekt. Die opvragen, meestal via WhatsApp. Bepalen welk model of welke oplossing past. De prijzen erbij zoeken. De voorwaarden nakijken. Een offerte opstellen. Die intern laten controleren. De klant opnieuw benaderen. En vastleggen wat ervan geworden is.

"Twaalf handelingen, allemaal met de hand, door mensen die tegelijk bij een klant op het dak staan. Daar blijft het liggen. En de klant wacht ondertussen niet alleen op jou."

Wat één uur je kost

Hoe duur dat wachten is, hebben vier onderzoekers uitgerekend. Zij analyseerden 11,6 miljoen berichten op het klussenplatform Fiverr, tussen mensen die werk zochten en mensen die het aanboden. Een uur later antwoorden hing samen met 46 procent minder kans op de opdracht. Een dag later met ongeveer 90 procent minder. Dat staat in Management Science.

Na een uur is dus de helft van de kans weg. Na een dag is er bijna niks meer over.

In datzelfde onderzoek zit de vondst die Djahed het belangrijkst noemt. Mensen die snel antwoordden werden ook aardiger en capabeler gevonden, behalve als het antwoord automatisch aanvoelde. Dan verdween het voordeel.

"Daar gaat het mis bij dit soort projecten", zegt hij. "Een automatische ontvangstbevestiging binnen tien seconden levert je niks op. Een mens die binnen tien minuten belt, levert je de klus op."

De machine bereidt voor, een mens verstuurt

Zo richt hij het dan ook in. Tussen de mailbox en de klant komt een programma met een vaste opdracht en toegang tot de juiste mappen (een agent). Dat leest de aanvraag, haalt eruit wat er staat, vraagt op wat ontbreekt, zoekt het model en de prijs erbij, en zet een concept klaar.

"Daarna houdt het op. De eigenaar leest het na en verstuurt het zelf. Gaat een voorstel niet door, dan moet hij opschrijven waarom. Die reden is het waardevolste wat eruit komt, want daarmee wordt de volgende versie beter."

Het zwaarste deel zit vooraf

Djahed waarschuwt dat dit alleen werkt als er iets te lezen valt. "Welke modellen je voert, welke maten, wat ze kosten, bij welke leverancier, wat je aanneemt en wat je laat lopen, en welke vragen je altijd stelt voordat je een prijs noemt."

"Bij de meeste van deze bedrijven zit dat in het hoofd van de eigenaar, plus een map met pdf'jes van leveranciers. Dat eruit halen en opschrijven is het meeste werk van het hele traject."

Al is dat opschrijven zelf ook een stuk lichter geworden, zegt hij. "Je hoeft er niet meer voor te gaan zitten typen. Je praat het in, je laat je oude offertes en mailwisselingen uitlezen, en je krijgt er een geordend document uit dat jij alleen nog nakijkt en aanvult. Waar je vroeger weken voor uittrok, ben je nu een paar dagen mee bezig."

"En het is het enige stuk dat van jou blijft. Het model niet. Komt er over een half jaar een nieuwe versie van ChatGPT uit, of weer een update van Claude, dan maakt het niet uit welke je kiest. Je sluit hem aan op diezelfde vastgelegde kennis en je bent klaar. De modellen vervangen elkaar elk halfjaar. Wat jij hebt opgeschreven over je eigen bedrijf, staat er over vijf jaar nog steeds."

Het is dezelfde laag die bij ons in elk traject onderop ligt, en waar we eerder over schreven: één plek waar staat wat waar is over het bedrijf.

Succesfactor: meet één ding

Op de vraag waar een ondernemer morgen mee kan beginnen, is het antwoord kort. "Meet de tijd tussen het moment dat de aanvraag binnenkomt en het moment dat er een mens contact heeft gehad. Desnoods met de hand op een A4."

Waarom juist dat, en niet de conversie? Die lijkt toch het belangrijkst van allemaal. "Je conversie vertelt je hoe het afliep met de aanvragen die je hebt opgepakt. Over de aanvragen die zijn blijven liggen zegt hij niks. En daar zit je geld."

Waar dit heen gaat

Zolang er bedrijfssoftware bestaat, is de kloof tussen digitale en niet-digitale bedrijven groter geworden. Elke nieuwe technologie vroeg eerst om schone data, nette invoer en iemand die het systeem begreep. Wie dat had, liep verder voor op wie dat niet had.

"Dit is de eerste techniek die dat niet vraagt", zegt Djahed. "Hij leest de rommel zoals die binnenkomt. Daarom denk ik dat de volgende golf landt bij de bedrijven die nog geen enkel systeem hebben ingericht: geen CRM, geen offertesoftware, geen planning die vanzelf loopt. Daar hoef je niks te ontzien, dus je begint bij de eerste stap in plaats van bij de zoveelste laag. In de kantoren waar dat allemaal al dertig jaar draait, is de makkelijke winst allang verdeeld."

Binnenkort start hij zo'n traject bij een installatiebedrijf. "Wat eruit komt, wat tegenvalt en wat we moeten omgooien, schrijf ik hier op."

De winst ligt bij bedrijven die nog nooit iets met AI hebben gedaan. Niet omdat ze achterlopen, maar omdat er eindelijk iets bestaat dat hun werk kan lezen.