Waar betaal ik eigenlijk voor? Het is de vraag die steeds vaker op tafel komt bij consultancy- en IT-dienstverleners. Een terechte vraag sinds de opkomst van AI. Want wanneer AI belooft processen te standaardiseren, fouten te verminderen en doorlooptijden te verkorten, ontstaat al snel de vraag waarom die efficiëntie zich niet vertaalt in lagere facturen. Klanten zijn minder bereid te betalen voor inzet alleen en verwachten steeds vaker garanties op uitkomsten: welke processen worden aantoonbaar beter, welke risico’s nemen af en welke waarde wordt daadwerkelijk gerealiseerd?
Wie AI weet te positioneren als middel om klanten structureel beter te laten presteren dan hun concurrenten, kan waarde opnieuw definiëren. Niet in uren, maar in impact.
Maar hoe meet je impact? Daar zijn we nog niet helemaal over uit. Het doet denken aan de beginjaren van cloudcomputing, toen er veel werd gesproken over de grote veranderingen die het voor IT-infrastructuren zou brengen. Toch duurde het bijna tien jaar voordat we gestandaardiseerde resultaten en meetbare ROI konden vaststellen. Het gebrek aan deze inzichten vormt een grote uitdaging voor dienstverleners. Toch is het mogelijk om, ondanks de verstoring door AI, sterke en stabiele klantrelaties te behouden. Dit doe je als organisatie door vast te houden aan deze basisprincipes:
1. Verwachtingsmanagement: Het uitleggen van vertragingen is vaak het moeilijkste aspect van het managen van klantverwachtingen. Door AI in te zetten, bijvoorbeeld via voorspellende analyses, kunnen potentiële vertragingen eerder worden geïdentificeerd en voorkomen. Zo behoud je de tevredenheid en het vertrouwen van klanten.
2. Transparantie: Transparantie is essentieel om een stabiele klantrelatie te behouden, zeker nu AI daarbij om de hoek komt kijken. Klanten willen niet alleen weten of hun gegevens veilig zijn, ze willen ook begrijpen hoe hun gegevens worden gebruikt. Ze willen vertrouwen hebben in de beslissingen die AI maakt. Door inzicht te bieden, bouw je het vertrouwen van klanten op in jouw inzet van AI en de toegevoegde waarde die je ermee levert.
3. Gedisciplineerde oplevering: Wanneer AI wordt ingezet binnen een resultaatgericht model, is het belangrijk om te voorkomen dat de scope van het project uit de hand loopt. Om scope creep te voorkomen, moeten eventuele extra verzoeken duidelijk worden geïdentificeerd en apart worden gefactureerd. Dit zorgt voor grip op de projectomvang én voor heldere verwachtingen over wat wel en niet binnen de afgesproken resultaten valt.
4. Waarde definiëren: Klanten willen duidelijk zien welke waarde een project voor hun bedrijf oplevert, of het nu gaat om hogere productiviteit, lagere kosten of nieuwe inkomstenstromen. Met de komst van AI is het belangrijker dan ooit om aan te tonen hoe een project niet alleen de bedrijfsvoering van klanten verbetert, maar ook hun winstgevendheid verhoogt.
5. Talent: Om zich aan te passen aan de impact van AI, hebben bedrijven expertise en vaardigheden nodig die hen onderscheiden van concurrenten. Het traditionele piramidemodel van consultancy verschuift naar kleinere teams van hooggekwalificeerde experts, ondersteund door data-consultants en productmanagers, die begrijpen hoe ze AI effectief kunnen inzetten om te voldoen aan de eisen van de klant.
6. Businessmodel: Uiteindelijk zou AI moeten zorgen voor meer wendbaarheid en een snellere reactie op de behoeften van klanten. Daarom moeten adviesbureaus dynamischere, samenwerkingsgerichte organisatieculturen en structuren bevorderen om succesvol te blijven.
AI biedt enorme kansen voor consultancy, maar het maakt tegelijkertijd duidelijk dat de tijd van het klassieke uurtje-factuurtje voorbij is. Klanten willen niet langer betalen voor inspanning, maar voor resultaat. Daarmee wordt een vraag steeds bepalender voor de toekomst van de sector: waar betaal ik eigenlijk voor?
Door: Eduardo Niebles, ERP Strategist for Professional Services Organisations, Unit4
