Shady ASKunstmatige intelligentie is niet langer een futuristisch concept in IT-consulting; het is de huidige realiteit die herschrijft hoe bedrijven opereren, concurreren en waarde leveren. In 2025 steeg het gebruik van generatieve AI in bedrijven van 33% naar 67% volgens McKinsey, terwijl Eurostat-gegevens aantonen dat 55% van de grote EU-bedrijven nu AI-technologieen gebruikt, tegenover 41% het voorgaande jaar. Landen als Denemarken (42%), Finland (38%) en Zweden (35%) leiden de adoptie in Europa, waarbij de informatie- en communicatiesector een opmerkelijk adoptiepercentage van 62,5% bereikt.
Voor IT-adviesbureaus en de bedrijven die zij bedienen, vertegenwoordigt AI zowel een transformatieve kans als een complexe uitdaging. Het technologielandschap omvat AI-gestuurde IT-operaties (AIOps), geautomatiseerde security-orchestratie, intelligente procesautomatisering en toepassingen van grote taalmodellen, elk met verschillende implementatievereisten, kostenprofielen en risicoaspecten. Deze complexiteit wordt vergroot door de EU AI Act, de eerste uitgebreide AI-regelgeving ter wereld, die nieuwe compliance-verplichtingen introduceert die elk Europees bedrijf moet begrijpen. Dit artikel biedt een praktische gids voor de AI-technologieen die IT-consulting hervormen en een duidelijke roadmap voor verantwoorde adoptie.
AIOps: AI-gestuurde IT-operaties
De AIOps-markt zal naar verwachting ongeveer 16 tot 18 miljard dollar bereiken in 2025 en groeien tot meer dan 36 miljard dollar tegen 2030, gedreven door bedrijven die worstelen met complexe hybride cloudomgevingen, toenemende observabiliteitsdata en de druk om operationele kosten te verlagen en tegelijkertijd de serviceweerbaarheid te verbeteren. AIOps past machine learning en geavanceerde analytics toe op IT-operatiegegevens en automatiseert de detectie, diagnose en oplossing van infrastructuur- en applicatieproblemen.
In de kern nemen AIOps-platforms gegevens op van monitoringtools, logbeheersystemen en ticketingplatforms om patronen te identificeren, events te correleren en bruikbare inzichten op te leveren. In plaats van te reageren op individuele alerts identificeert AIOps de hoofdoorzaak van cascaderende storingen, voorspelt het potentiele uitval voordat deze optreedt en kan het geautomatiseerde herstelacties triggeren. Volgens OpsRamp meldt 87% van de organisaties dat hun AIOps-tools succesvol waarde hebben geleverd.
Voorspellend onderhoud is een van de meest impactvolle AIOps-toepassingen. Door historische storingspatronen, systeemmetrieken en omgevingsgegevens te analyseren, kunnen AI-modellen hardwarestoringen, capaciteitsuitputting en prestatieverslechtering dagen of weken van tevoren voorspellen. Dit verschuift IT-operaties van een reactief break-fix-model naar een proactief preventiemodel, wat de downtime aanzienlijk vermindert en de levensduur van de infrastructuur verlengt.
Het implementeren van AIOps vereist een volwassen datafundament. Organisaties hebben uitgebreide monitoringdekking nodig over hun infrastructuur, goed gestructureerde logaggregatie en schone CMDB-gegevens. Klein beginnen met een specifieke use case, zoals geautomatiseerde alertcorrelatie of capaciteitsvoorspelling, is effectiever dan een brede AIOps-uitrol te proberen.
Geautomatiseerde beveiliging: SOAR-platforms en meer
De markt voor security orchestration, automation and response (SOAR) bereikte ongeveer 1,8 miljard dollar in 2025 en zal naar verwachting groeien tot 5 miljard dollar tegen 2035, wat de kritieke rol van automatisering in moderne cybersecurity weerspiegelt. Het mkb, met 51,6% marktaandeel in SOAR, is de snelst groeiende adoptiegroep, omdat kleinere organisaties vaak geen dedicated beveiligingsteams hebben en moeten vertrouwen op automatisering.
SOAR-platforms integreren met bestaande beveiligingstools, waaronder SIEM-systemen, EDR-oplossingen, threat intelligence feeds en kwetsbaarhedsscanners, om gecoordineerde responsworkflows te orchestreren. Wanneer een potentiele dreiging wordt gedetecteerd, kan het SOAR-platform automatisch de alert verrijken met threat intelligence-gegevens, correleren met andere recente events, de ernst beoordelen en vooraf gedefinieerde responsplaybooks uitvoeren, dit alles binnen seconden na detectie.
Naast SOAR verbetert AI de beveiliging over de gehele dreigingslevenscyclus. Machine learning-modellen in NDR-platforms stellen baselines van normaal gedrag vast en signaleren anomalieen die op handtekeningen gebaseerde tools zouden missen. AI-gestuurde e-mailbeveiligingsoplossingen detecteren geavanceerde phishingaanvallen door schrijfpatronen en afzendergedrag te analyseren. En UEBA-platforms identificeren insider threats door afwijkingen van vastgestelde gedragspatronen te detecteren.
Voor organisaties in Belgie en de EU wordt geautomatiseerde beveiliging niet alleen een best practice maar een regelgevende verwachting. De NIS2-richtlijn vereist dat organisaties in kritieke sectoren state-of-the-art beveiligingsmaatregelen implementeren. Cloudgebaseerde SOAR-platforms bieden de schaalbaarheid en lagere implementatiecomplexiteit die deze mogelijkheden toegankelijk maken voor middelgrote organisaties.
Intelligente procesautomatisering vs. traditionele RPA
Terwijl robotic process automation (RPA) bedrijfsprocessen transformeerde door repetitieve, regelgebaseerde taken te automatiseren met een gemiddelde ROI-terugverdientijd van minder dan 12 maanden, vertegenwoordigt intelligente procesautomatisering (IPA) de volgende evolutionaire stap. IPA combineert RPA met kunstmatige intelligentie, machine learning, natural language processing en computer vision om complexe, op oordeelvorming gebaseerde processen aan te pakken. Bedrijven die IPA adopteren bereiken tweemaal de productiviteitswinst van bedrijven die alleen RPA gebruiken, met operationele kostenreducties van 25 tot 50%.
Het belangrijkste onderscheid ligt in hoe elke technologie complexiteit aanpakt. RPA blinkt uit bij gestructureerde, voorspelbare taken zoals factuurverwerking, datamigratie en rapportgeneratie. Wanneer een proces ongestructureerde gegevens omvat, zoals het lezen van e-mails of contracten, of oordeelsvermogen vereist, schiet RPA tekort. IPA vult deze kloof door cognitieve capaciteiten toe te voegen: NLP om menselijke taal te begrijpen, ML om van data te leren en te verbeteren, en computer vision om visuele informatie te verwerken.
Praktische IPA-toepassingen in bedrijfsomgevingen omvatten intelligente documentverwerking, klantenserviceautomatisering die intentie en context begrijpt, voorspellende analyses voor supply chain-optimalisatie en geautomatiseerde compliancemonitoring. Tegen 2025 zal hyperautomatisering naar verwachting een vijfde van alle bedrijfsprocessen beinvloeden.
De opkomst van no-code en low-code automatiseringsplatforms democratiseert de toegang tot deze mogelijkheden. Bedrijfsgebruikers kunnen nu automatiseringsworkflows bouwen die AI-mogelijkheden incorporeren zonder uitgebreide programmeerkennis. Voor IT-adviesbureaus verschuift dit de focus van het bouwen van maatwerkoplossingen naar advies over platformselectie, governancekaders en verandermanagementstrategieen.
LLM's in het bedrijfsleven en de EU AI Act
Grote taalmodellen zijn snel geevolueerd van experimentele technologie naar kerninfrastructuur voor bedrijven. Het gebruik van generatieve AI in bedrijven verdubbelde naar 67% in 2025, met bedrijfstoepassingen die klantenserviceautomatisering, kennisbeheer, softwareontwikkeling, contentgeneratie en documentverwerking omvatten. Bedrijven als JPMorgan Chase gebruiken LLM's voor fraudedetectie, Walmart voor voorraadoptimalisatie en UnitedHealth voor claimautomatisering. Bijna 90% van de technologieleiders is van plan hun AI-budgetten te verhogen.
Voor Europese bedrijven voegt de EU AI Act een kritieke compliance-dimensie toe aan AI-adoptie. De verordening trad in werking op 1 augustus 2024, met een gefaseerde implementatietijdlijn. Sinds 2 februari 2025 worden verboden AI-praktijken gehandhaafd en moeten alle organisaties AI-geletterdheid onder hun personeel waarborgen. Vanaf 2 augustus 2025 worden governancebepalingen voor general-purpose AI-modellen van kracht. De volledige verordening wordt van toepassing op 2 augustus 2026, met boetes tot 35 miljoen euro of 7% van de wereldwijde jaaromzet.
De Act hanteert een risicogebaseerd kader met vier categorieen. Verboden praktijken omvatten subliminale manipulatie, exploitatie van kwetsbaarheden, sociale scoring en individuele criminele profilering. Hoog-risico AI-systemen, zoals die gebruikt in werving, gezondheidszorg, kritieke infrastructuur en rechtshandhaving, vereisen uitgebreide documentatie, testen, transparantie en menselijk toezicht.
Organisaties moeten beginnen met het uitvoeren van een AI-inventarisatie om alle gebruikte of in ontwikkeling zijnde AI-systemen te catalogiseren en te classificeren op risiconiveau. Stel een AI-governancekader op dat rollen, verantwoordelijkheden en processen voor AI-toezicht definieert. Zorg voor AI-geletterdheidstraining voor alle medewerkers die betrokken zijn bij AI-implementatie of besluitvorming. Samenwerken met consultants die zowel het technische als het regelgevende landschap begrijpen, is essentieel.
Een praktische AI-adoptieroadmap
Succesvolle AI-adoptie in bedrijven volgt een gestructureerde aanpak die ambitie en pragmatisme in balans brengt. De roadmap begint met een beoordelingsfase waarin u high-impact, laag-risico use cases identificeert die snel waarde kunnen aantonen. Veelvoorkomende startpunten zijn geautomatiseerde IT-monitoring, documentverwerking, chatbots voor routinevragen en zoeken in interne kennisbanken. Deze use cases leveren doorgaans meetbare ROI op binnen drie tot zes maanden.
De fundamentfase richt zich op het bouwen van de data-infrastructuur en governancekaders die enterprise AI vereist. Dit omvat het vaststellen van datakwaliteitsnormen, het implementeren van datacatalogisering, het definieren van AI-ethiekrichtlijnen en het creeren van de technische infrastructuur voor modelontwikkeling en -deployment. Organisaties die deze fase overslaan, merken vaak dat hun AI-initiatieven vastlopen wanneer ze geen toegang hebben tot schone, goed beheerde data op schaal.
De opschalingsfase breidt succesvolle pilots uit naar productiesystemen en introduceert geavanceerdere AI-mogelijkheden. Dit kan het uitrollen van AIOps over uw infrastructuur omvatten, het implementeren van intelligente automatisering voor complexe bedrijfsprocessen, of het integreren van LLM-mogelijkheden in klantgerichte applicaties. Zorg in deze fase voor robuuste monitoring van modelprestaties, biasdetectie en drift.
Handhaaf gedurende alle fasen een kader voor verantwoorde AI dat transparantie, eerlijkheid, verantwoordelijkheid en privacy adresseert. Voor EU-gebaseerde organisaties moet dit kader expliciet zijn afgestemd op de vereisten van de EU AI Act. Regelmatige audits van AI-systemen, documentatie van besluitvormingsprocessen en kanalen voor feedback van belanghebbenden zijn essentieel. Onthoud dat AI-adoptie een doorlopende reis is, geen bestemming.
Hoe Shady AS u kan helpen
Bij Shady AS SRL in Brussel helpen we organisaties om met vertrouwen te navigeren in het snel evoluerende AI-landschap. Onze adviesdiensten bestrijken de volledige AI-adoptiereis, van het identificeren van waardevolle use cases en het beoordelen van EU AI Act-compliancevereisten, tot het implementeren van AIOps-platforms, intelligente automatiseringsworkflows en LLM-gestuurde bedrijfsapplicaties. We combineren diepgaande technische expertise met praktisch begrip van Europese regelgevingsvereisten.
Of u nu voor het eerst AI verkent of bestaande initiatieven wilt opschalen, ons Brusselse team biedt de strategische begeleiding en hands-on implementatieondersteuning die u nodig heeft. We begrijpen de unieke uitdagingen waarmee Belgische en Europese bedrijven worden geconfronteerd, van meertalige vereisten tot AVG- en AI Act-compliance, en we stemmen onze aanpak af op uw specifieke sector en operationele context. Neem vandaag nog contact op met Shady AS SRL voor een AI-gereedheidsassessment en ontdek hoe kunstmatige intelligentie uw activiteiten kan transformeren met behoud van de governance- en compliancenormen die uw bedrijf vereist.