Van Dijk Metaal B.V.

De directeur heeft een heldere persoonlijke visie op wat AI kan betekenen voor de productielijn en de concurrentiepositie. Die visie is echter nog niet vertaald naar een gedeelde koers met het MT. In de sessie ontstond op meerdere momenten een patroon: de directeur schetste een richting, één of twee MT-leden nuanceerden, de rest zweeg. Strategische eensgezindheid is er op het niveau van intentie, niet op het niveau van keuzes.

ZelfbeeldvergelijkingHet MT schatte zichzelf strategisch klaar op een 3,8. De sessie liet een 3,1 zien. Het verschil zit in de aanname dat een gedeelde intentie gelijkstaat aan een gedeelde koers – dat is het niet.

Er zijn drie herkenbare profielen in de organisatie: een kleine groep enthousiastelingen die al met AI-tools experimenteert, een grote middengroep die afwacht, en een zichtbare sceptische minderheid in de productie zelf. De sceptici zijn niet irrationeel: zij zien de pilot van twee jaar geleden die na drie maanden geruisloos verdween. Dat heeft vertrouwen gekost. Verandervermogen is aanwezig, maar er is een herstelslag nodig voordat een nieuw initiatief op draagvlak kan rekenen.

ZelfbeeldvergelijkingHet MT verwachtte een 3,5 op verandervermogen. De sceptische onderstroom – zichtbaar in lichaamstaal en in wat er niet gezegd werd – rechtvaardigt een lagere score. De pilot-herinnering speelt nog.

Dit is het sterkste fundament van de organisatie. De kernprocessen – van orderinname tot kwaliteitscontrole – zijn beschreven, herhaalbaar en grotendeels stabiel. Er is een ISO-certificering die discipline afdwingt. Uitzonderingen zijn de onderhoudsplanning en de klantenservice: die leven nog grotendeels in de hoofden van twee vaste medewerkers. Dat is een kwetsbaarheid, maar geen blokkade voor AI-adoptie op de korte termijn.

ZelfbeeldvergelijkingNagenoeg in lijn met de sessie-uitkomst. Van Dijk weet dat processen een kracht zijn. Dat klopt.

De organisatie werkt met vier systemen die niet met elkaar communiceren: een ERP voor productie, een los CRM, een Excel-gebaseerde planningsomgeving en een kwaliteitssysteem dat draait op een legacy-applicatie. Data over een order bestaat op drie plekken tegelijk, soms met verschillende uitkomsten. Besluiten over planning worden genomen op basis van het systeem dat iemand vertrouwt, niet op basis van één bron van waarheid. Dit is de meest urgente technische beperking voor AI-adoptie.

ZelfbeeldvergelijkingHet MT schatte zichzelf op 3,0. De werkelijke situatie – vier ontkoppelde systemen, geen dataeigenaar – rechtvaardigt een 2,2. Dit is een bekende pijn die bewust geparkeerd is. Dat parkeren heeft een prijs.

Er zijn geen formele afspraken over AI-gebruik. Medewerkers gebruiken AI-tools voor offerteteksten, planningsondersteuning en klantcommunicatie – zonder dat de organisatie daar zicht op heeft. Er is geen beleid, geen risico-eigenaar en geen aansluiting op de eisen van de EU AI Act. De lage score is niet verwijtend: dit is de situatie bij de meerderheid van organisaties in deze sector. Maar de combinatie van actief gebruik en nul kaders is een risico dat nu beheersbaar is en over een jaar niet meer.

ZelfbeeldvergelijkingHet MT had governance niet als aandachtspunt benoemd. Dat is zelf de bevinding.

Het verdienmodel is gezond maar kwetsbaar op één punt: de marge zit in complexe maatwerkorders, en de inschatting van die complexiteit is mensenwerk. Dat is precies waar AI op termijn waarde kan toevoegen – maar ook waar een concurrent met betere data-infrastructuur sneller kan zijn. De schaalbaarheid van het model is beperkt door de personeelsafhankelijkheid in de planning.

ZelfbeeldvergelijkingHet MT dacht niet in termen van verdienmodelrisico. De sessie bracht dit voor het eerst expliciet op tafel. Dat is waardevol – ook als het ongemakkelijk voelde.