AI in Microsoft 365 (deel 1): Kansen pakken zonder de controle te verliezen

AI in Microsoft 365 biedt ongekende kansen. Met tools als Copilot en AI-agents kun je repetitieve taken automatiseren, sneller inzichten krijgen en je team meer tijd geven voor strategisch werk. Maar waar veel organisaties vol enthousiasme aan de slag gaan, schuilen er ook aanzienlijke risico's onder de motorkap. Hoe zorg je ervoor dat AI niet alleen waarde toevoegt, maar ook veilig en beheersbaar blijft?

De realiteit achter de AI-belofte

AI voelt inderdaad magisch aan, en dat gevoel klopt ook grotendeels. Een goed geconfigureerde AI-agent kan binnen seconden rapporten genereren waar je normaal uren over zou doen. Copilot kan complexe data-analyses uitvoeren die voorheen specialistische kennis vereisten. Die 'magie' is real en krachtig.

Maar hier zit de crux: die magie werkt alleen optimaal bij processen die repetitief en gestructureerd zijn. Denk aan maandrapportages, standaard offertes of statusupdates. Daar valt de grootste winst te behalen, omdat AI uitblinkt in het herkennen van patronen en het toepassen van consistente logica.

De uitdaging is dat veel organisaties AI willen inzetten zonder eerst te kijken naar welke processen zich ervoor lenen. Ze verwachten dat één prompt een perfect resultaat oplevert, ongeacht de kwaliteit van de onderliggende data of de helderheid van de instructies.

Situatieschets: Wat kan er mis gaan?

Scenario 1: De vertrouwelijke salarislijst

Een medewerker vraagt Copilot: "Wat verdient collega X?" en krijgt daadwerkelijk een antwoord. Niet omdat die persoon officieel toegang heeft tot HR-documenten, maar omdat er ergens in een vergeten SharePoint-map van drie jaar geleden een oude salarislijst staat. 

Scenario 2: De misleidende rapportage

Een AI-agent moet een kwartaalrapportage opstellen, maar gebruikt verouderde concept-bestanden en voorlopige versies. Het resultaat: een professioneel ogende rapportage vol met onjuiste cijfers en achterhaalde strategieën. De klant krijgt verkeerde informatie en het vertrouwen in AI-tools neemt af.

Scenario 3: De falende adoptie

Na een jaar Copilot-licenties blijkt dat veel medewerkers de tool nauwelijks gebruiken. De eerste ervaringen vielen tegen door trage antwoorden en irrelevante resultaten. Eenmaal teleurgesteld gaan mensen terug naar hun oude werkwijze.

Conclusie: Je mist een belangrijke slag om AI écht te omarmen als organisatie als je deze basis niet op orde hebt.

Onze aanpak

Bij Harbers ICT beginnen we elk AI-traject met een grondige analyse. We stellen kritische vragen:

• Procesanalyse: Welke taken herhaal je regelmatig volgens vaste patronen?
• Data-inventaris: Waar staat welke informatie en hoe actueel is deze?
• Toegangsrechten: Wie mag werkelijk wat zien en waarom?
• Winst-potentieel: Waar zitten de grootste tijdvreters en frustraties?

Daarnaast begeleiden we medewerkers met praktische training en coaching, zodat ze leren hoe ze AI-tools effectief kunnen inzetten in hun dagelijkse werk.

We richten ons vooral op repetitieve processen zoals maandrapportages, statusupdates of standaard offertes - daar kan AI de grootste impact maken. Maar het verschil tussen succes en teleurstelling zit hem vaak in hoe je AI instrueert.

• Slechte prompt: "Maak een rapport"
  Resultaat: Een algemeen document van 2 pagina's zonder structuur.
  
  
• Goede prompt: "Maak een kwartaalrapportage voor klant ABC met KPI's omzet, marge en klanttevredenheid volgens ons Q3-template, gebaseerd op data uit SharePoint-site 'Klantrapportages 2025'"
  Resultaat: Een professionele rapportage van 8 pagina's met actuele data, grafieken en concrete aanbevelingen – direct klaar voor verzending.

Praktisch stappenplan

Stap 1: Start met een grondige data-audit en procesanalyse

Stap 2: Stel governance-beleid op en definieer toegangsrechten

Stap 3: Begin met pilots bij specifieke processen voordat je opschaalt

Voordelen van goede voorbereiding

• Betrouwbare output uit Copilot en AI-agents
• Risicobeheersing bij gevoelige informatie
• Hogere adoptie door vertrouwen bij gebruikers
• Tijdsbesparing bij repetitieve taken