Van ROI-berekening en TCO-analyse tot scenario-modellering en risicomatrix — een financieel document dat je directie in 15 minuten kan lezen en waarop ze kan beslissen.
Een AI business case opstellen is de stap die bepaalt of je AI-project het budget haalt. De directie wil geen technologieverhaal — ze wil weten wat het kost, wat het oplevert, wanneer het terugverdiend is en wat er gebeurt als aannames tegenvallen. Een professionele business case beantwoordt die vragen met cijfers die stand houden onder CFO-scrutinering.
Het begint met het kwantificeren van het bedrijfsprobleem in euro's per jaar, niet met de technologie. Voorbeeld: een klantenserviceteam van 12 FTE met €480.000 loonkosten per jaar besteedt naar eigen schatting 35% van hun tijd aan vragen die een AI-assistent kan afhandelen — dat is €168.000 potentiële besparing. Trek implementatie (€45.000) en jaarlijkse exploitatie (€18.000) eraf: payback onder vier maanden. Dat zijn de getallen die budget vrijmaken — mits ze gebaseerd zijn op jouw werkelijke proces-meting, niet op branchebenchmarks.
Onze aanpak is een vierdelig framework. Eerst TCO over 3-5 jaar: licenties, implementatie, training, datapreparatie (doorgaans 25-35% van projectbudget — vaak vergeten), change management, infrastructuur en interne uren. Tweede: directe en indirecte baten (ureductie, foutreductie, productiviteitswinst van vrijgespeelde FTE's, snellere doorlooptijden). Derde: cost-of-inaction met compound-effect — stijgende loonkosten, personeelsverloop, concurrenten die wel automatiseren. Vierde: drie scenario's (conservatief, realistisch, optimistisch) met adoptiecurve (40-60% resultaat in maand 1-3, volle capaciteit na 6-9 maanden).
Wat je krijgt: een executive summary van één A4 met vijf kerngetallen, een interactief Excel-model waarmee directieleden zelf aannames kunnen testen, een presentatie van maximaal 15 slides in piramidestructuur (conclusie eerst) en een risicomatrix met gekwantificeerde impact en mitigatie per risico. Opstellen duurt 2-3 weken voor een enkel proces, 3 weken voor meerdere afdelingen. Vanaf €3.500. Doorgaans goedkoper dan de kosten van een verkeerd ingerichte AI-pilot.
Ontbrekende TCO-componenten, ontbrekende scenario's, te optimistische aannames
Je hebt een AI-idee maar de directie vraagt om harde cijfers — intern Excel-document haalt de boardroom-drempel niet
Eerdere AI-investeringen liepen uit op budget of waren teleurstellend omdat TCO onvolledig was (datapreparatie, change management, hertraining vergeten)
Concurrenten automatiseren wel en jullie staan stil — maar niemand heeft een onderbouwd voorstel klaar
Je CFO wil scenario-analyse zien (wat als adoptie tegenvalt?) en jij hebt alleen een punt-schatting
Pilot dreigt eindeloos door te lopen zonder duidelijke go/no-go criteria — de board wil meetbare tussen-mijlpalen
ROI, TCO, scenario's, risico's — plus een herbruikbaar template voor later
Werkelijke proces-metingen: uren, fouten, vertragingen, opportuniteitskosten. Niet "35% tijdbesparing volgens branchebenchmark" — maar "jullie team noteerde 8,2 uur/week" uit een meetweek vooraf. Baten gesplitst in directe besparingen, productiviteitswinst en vermeden kosten.
Alle kosten uitgesplitst per jaar: licenties, implementatie, datapreparatie (25-35% van projectbudget — vaak onderschat), change management, doorlopend onderhoud, hertraining, productiviteitsdip in transitie. Cashflow-model met NPV en discontovoet 8-12% afhankelijk van risicoprofiel.
Conservatief (60% baten, 130% budget, 50% adoptie na 6mnd), realistisch en optimistisch. Elk met eigen payback. Als het project in het conservatieve scenario binnen 18-24 maanden terugverdient, staat je voorstel stevig onder CFO-scrutinering.
Top 5-8 risicofactoren met financieel effect: datakwaliteitsrisico (-€25K-€40K/jaar bij 20% incorrecte trainingsdata), adoptierisico, integratierisico, leveranciersrisico. Per risico: kans, impact én concrete mitigerende maatregel met bijbehorend budget.
Executive summary op 1 A4 (5 kerngetallen), presentatie ≤15 slides in piramidestructuur, interactief Excel-model voor eigen scenario's, 10-15 pagina's achtergrond. Ontworpen voor 15-20 minuten directie-aandacht — geen technologie-diepgang waar die niet nodig is.
Inclusief template voor toekomstige AI-investeringen binnen je organisatie: ROI-rekenmodel, risicomatrix, use-case-prioriteringsmatrix, stakeholder-checklist. Volgende business case intern opstellen kost beduidend minder doorlooptijd.
Klaar om te kijken wat ai business case opstellen voor jou betekent?
Plan een kick-off voor jouw business caseGebaseerd op jouw data, niet op aannames
1. Kickoff + proces-meting (week 1) — We definiëren scope, meten het huidige proces (uren, fouten, doorlooptijd) en verzamelen bestaande kosten uit je administratie
2. TCO + baten-model (week 1-2) — Financieel model opgebouwd uit jouw data, branche-benchmarks alleen als controlepunt
3. Scenario's + risicoanalyse (week 2) — Drie scenario's met adoptiecurve, top 5-8 risico's gekwantificeerd met mitigatie
4. Boardroom-deliverables (week 2-3) — Executive summary, slide-deck, interactief Excel, volledige rapportage
5. Presentatie-support (week 3) — Wij schuiven optioneel aan bij de directie-presentatie om vragen te beantwoorden
AI-scan, readiness assessment, strategie en governance
Een gestructureerde nulmeting op vier dimensies — data, technologie, organisatie en strategie — met scores op een vijfpuntsschaal. Resultaat: u weet waar de zwakke plekken zitten en welke stappen nodig zijn vóórdat AI-implementatie zinvol is.
Concreet gefaseerd stappenplan met prioritering, architectuur en governance. Binnen 3-6 weken een uitvoerbaar plan — inclusief business cases per initiatief.
Strategisch compliance-advies voor bestuur en directie: binnen twee weken weet u wat de AI Act concreet voor uw organisatie betekent, welke keuzes nu moeten worden gemaakt, en welke tijdlijn en investering realistisch zijn tot de deadline.
Een data kwaliteit audit meet je data op 5 dimensies, brengt je systeemlandschap in kaart en levert een AI-readiness-scorecard waarmee je AI-traject niet strandt op silo’s of vervuilde records.
