Wat is de AI Impactanalyse?
De AI Impactanalyse is geen dik rapport dat vervolgens in een lade verdwijnt. Het is een strategische dieptemeting. We kijken naar jouw huidige software-ecosysteem, je data en je gebruikersprocessen om te bepalen waar AI daadwerkelijk een probleem oplost of een nieuwe kans creëert.
Het doel? Een helder overzicht van kansen die technisch haalbaar zijn, commercieel levensvatbaar zijn en – misschien wel het belangrijkste – waar je eindgebruiker ook echt op zit te wachten.
De drie pijlers van de analyse
- Technisch Fundament: Is je data op orde? Zonder goede data is AI als een snelle auto zonder benzine.
- Gebruikswaarde: Welke handmatige taken van je klant kunnen we automatiseren of verslimmen?
- Business Case: Wat levert het op? Denk aan tijdbesparing, foutreductie of een compleet nieuw verdienmodel.
Waarom je niet zomaar moet ‘beginnen met AI’
De grootste fout die we bedrijven zien maken, is dat ze starten vanuit de techniek. “We moeten iets met Chat GPT doen,” horen we vaak. Dat is de omgekeerde wereld. Je begint bij het probleem, niet bij de tool.
Zonder een gedegen analyse loop je tegen drie grote risico’s aan:
- De ‘Proof of Concept’ Hel: Je bouwt iets leuks, maar het schaalt niet naar een volwaardig product.
- Datavervuiling: Je AI geeft verkeerde antwoorden of voorspellingen omdat de onderliggende databronnen niet consistent zijn.
- Gebruikers Weerstand: Je klanten begrijpen niet waarom ze de feature moeten gebruiken omdat het hun werk niet makkelijker maakt.
De Diepte in: Hoe wij de Impact bepalen
Wanneer we een AI Impactanalyse uitvoeren, kijken we verder dan alleen een algoritme. We analyseren de volledige keten. Hieronder zie je hoe we de verschillende AI-vormen afwegen tegen jouw behoeften.
Vergelijking van AI-toepassingen in de OEM-markt
| Toepassing | Wat doet het? | Impact op de Business |
| Predictive Maintenance | Voorspelt wanneer een machineonderdeel gaat falen. | Minder downtime, lagere servicekosten. |
| Generative AI (LLMs) | Automatiseert documentatie, supportvragen of code. | Enorme tijdsbesparing voor interne teams. |
| Computer Vision | Herkent defecten of patronen op beeld. | 100% nauwkeurige kwaliteitscontrole. |
| Process Optimization | Vindt de meest efficiënte route of planning. | Directe kostenbesparing en hogere output. |
Data: De ruggengraat van je AI-strategie
Je hoort vaak dat data het nieuwe goud is, maar dat is onzin. Ruwe data is eerder te vergelijken met ruwe olie: je kunt er pas wat mee als je het raffineert. Tijdens de Impactanalyse doen we een ‘Data Readiness Check’. We kijken naar:
- Beschikbaarheid: Hebben we genoeg historische data om een model te trainen?
- Kwaliteit: Is de data schoon, of zitten er gaten en fouten in?
- Integriteit: Hoe zit het met de privacy en de AVG-wetgeving?
Als jouw data nog in versnipperde Excel-bestanden staat of in legacy-systemen die niet met elkaar praten, dan is dát je eerste stap. Een eerlijk advies van onze kant kan dus ook zijn: “Begin nog niet aan AI, maar fix eerst je data-architectuur.” Dat is de nuchtere aanpak waar Iconica voor staat.
Hoe ziet het proces eruit?
We vliegen de AI Impactanalyse aan in een aantal overzichtelijke fasen. Geen maandenlang traject, maar korte sprints met directe feedback.
Fase 1: Discovery
We duiken in jouw business. Wat zijn de pijnpunten? Waar lekt er geld weg? We interviewen de mensen die dagelijks met de software werken. Vaak zitten de beste AI-kansen verstopt in de kleine, irritante taken die elke dag uren tijd kosten.
Fase 2: Data Audit
Onze engineers kijken onder de motorkap. We analyseren de databases en API’s. We kijken niet alleen naar wat er is, maar ook naar wat er ontbreekt om een AI-model succesvol te maken.
Fase 3: Prototyping & Validatie
We bouwen geen luchtkastelen. We maken vaak een kleine ‘Proof of Concept’ om te bewijzen dat de techniek doet wat we beloven. Dit geeft je de zekerheid die je nodig hebt voordat je een groter budget vrijmaakt.
Fase 4: De Roadmap
Het eindresultaat is een concreet plan. Welke features bouwen we eerst? Wat is de geschatte ROI? En hoe ziet de technische architectuur eruit om dit over twee jaar nog steeds beheersbaar te houden?
De Iconica Mentality: Geen Hype, maar Impact
Bij Iconica zijn we doeners. We houden van complexe uitdagingen, maar we maken ze niet ingewikkelder dan nodig. Als een AI-oplossing jou niets oplevert, vertellen we je dat ook gewoon. Onze focus ligt op het bouwen van software die werkt voor jou en je eindgebruiker.
De AI Impact Analyse is de eerste stap in die samenwerking. Het zorgt ervoor dat we samen aan de juiste dingen bouwen. Geen experiment om te experimenteren, maar innovatie die je bedrijf écht verder helpt.
Samenvattend
De AI Impactanalyse haalt de onzekerheid uit je innovatieproces. Je weet precies:
- Waarom je AI inzet (de business case).
- Hoe je het inzet (de technische roadmap).
- Wat het je oplevert (de meetbare waarde).
Wil je weten of jouw product klaar is voor de volgende stap? Laten we dan eens nuchter naar je data en je ambities kijken.
Deel dit blog, kies je platform!
Wij helpen je met slimme software.
We kennen de valkuilen – en weten hoe je ze ontwijkt. Of je nu voor het eerst software laat bouwen of al meerdere trajecten achter de rug hebt: wij snappen wat er mis kan gaan. Daarom werken we met een aanpak die voorkomt dat projecten uitlopen, dat communicatie stroef verloopt of dat het eindproduct niet aansluit op je wensen. We zijn er niet alleen om te bouwen, maar ook om bij te sturen, mee te denken en te zorgen dat het klopt. Van begin tot eind.
Ervaring waar je wat aan hebt
10+ jaar
Met succes voltooid
150+ projecten
Meer kennis ophalen?
AI / Kennisbank
In de moderne machinebouw draait alles om snelheid. Niet alleen de mechanische snelheid van een lopende band of het toerental van een motor, maar vooral de snelheid waarmee beslissingen worden genomen. Wanneer een robotarm een defect product moet wegstoten of een autonoom voertuig een obstakel detecteert, telt elke milliseconde. Toch zien we nog te vaak dat deze cruciale intelligentie in de cloud wordt geplaatst. In dit artikel leggen we uit waarom cloud-latency de grootste vijand is van real-time besluitvorming en hoe je dit met Embedded AI op basis van NPU-architecturen definitief oplost.
AI / Kennisbank
AI is overal. Je opent een tech-blog en de beloftes vliegen je om de oren: "AI gaat alles veranderen," "Je bent te laat als je nu niet instapt." Bij Iconica houden we niet zo van die gebakken lucht. Wij geloven in 'niet lullen maar poetsen'. Voor een OEM-bedrijf of een software-organisatie is de vraag namelijk niet of AI iets kan betekenen, maar wat het concreet oplevert onder de streep. Om dat te achterhalen, hebben we de AI Impactanalyse ontwikkeld. In dit artikel duiken we diep in de materie: wat is het precies, waarom is het essentieel voor jouw productstrategie en hoe voorkom je dat je investeert in een dure gimmick?
AI / Kennisbank
Moderne machines worden steeds slimmer. We stoppen ze vol met sensoren, krachtige CPU's en algoritmes die voorspellen wanneer een lager gaat knappen voordat de operator het zelf hoort. Maar daar wringt vaak de schoen: de techniek is razendsnel geëvolueerd, terwijl de interface — het scherm waar die operator de hele dag naar kijkt — vaak nog aanvoelt als een verouderde applicatie uit de jaren negentig. In dit artikel duiken we in de wereld van de Human-Machine Interface (HMI). We leggen uit waarom een moderne interface veel meer is dan 'een mooi plaatje'. Het is de cockpit die bepaalt of je AI-investeringen daadwerkelijk renderen of dat ze stof vangen op de werkvloer. En we laten zien waarom Flutter dé technologie is om die kloof te dichten.
