Inhoudsopgave

Introductie: De dubbele kans voor IT-dienstverleners

Voor IT-serviceproviders heeft de AI-revolutie een bijzondere dimensie: in tegenstelling tot veel andere sectoren, biedt AI niet alleen kansen voor interne procesoptimalisatie, maar opent het gelijktijdig een compleet nieuw dienstenlandschap. In deze whitepaper belichten we deze dubbele kans en laten we concreet zien hoe u als IT-dienstverlener beide dimensies winstgevend kunt ontsluiten.

De cijfers spreken voor zich: Volgens een recente IDC-studie zal tegen eind 2025 meer dan 73% van de middelgrote bedrijven AI-implementatieprojecten uitbesteden. Alleen al in Duitsland wordt het marktvolume voor AI-diensten geschat op meer dan 4,7 miljard euro – een groei van 32% ten opzichte van 2024.

Tegelijkertijd staan IT-serviceproviders voor de uitdaging om hun eigen processen te optimaliseren om concurrerend te blijven. De Forrester Research-analyse “IT Services Efficiency 2025” toont aan dat AI-gedreven dienstverleners hun marges gemiddeld met 14,3% kunnen verbeteren – met een tegelijkertijd hogere klanttevredenheid.

“In de komende drie jaar zullen we een duidelijke marktzuivering zien. IT-dienstverleners die AI noch aanbieden, noch zelf inzetten, zullen forse marktaandelen verliezen.”

Deze ontwikkeling is voor IT-dienstverleners niet alleen een uitdaging, maar vooral een historische kans. Wie nu de juiste dubbelstrategie ontwikkelt – AI zowel als kerndienstverlening als interne efficiëntiemotor benut – kan doorslaggevende concurrentievoordelen veiligstellen.

Bij Brixon begeleiden wij al jaren middelgrote IT-dienstverleners precies bij deze transformatie. Daarbij zien we steeds drie typische hindernissen:

• Gebrek aan prioriteit: Veel bedrijven focussen slechts op één aspect – óf op nieuwe AI-diensten, óf op interne optimalisatie.
• Ontbrekende strategie: AI-initiatieven worden vaak losstaand en zonder overkoepelend plan uitgevoerd.
• Kennisachterstand: Er ontbreekt gestructureerde kennisopbouw, wat leidt tot vertragingen en frustratie.

In dit artikel laten we zien hoe de meest succesvolle IT-serviceproviders deze hindernissen overwinnen en een allesomvattende AI-strategie realiseren, die beide kanten – nieuwe diensten en interne efficiëntie – optimaal combineert.

AI als zakelijke kans: Nieuwe dienstverleningsmodellen voor IT-providers

Het integreren van AI in het dienstenportfolio is voor IT-serviceproviders geen optie, maar pure noodzaak. Volgens de huidige Gartner Market Guide for AI Professional Services (2025) zijn al 68% van alle middelgrote bedrijven actief op zoek naar partners voor hun AI-transformatie.

Opvallend: de markt is opgedeeld in duidelijk herkenbare segmenten, die elk een eigen aanpak vereisen.

De vijf meest lucratieve AI-dienstvelden voor 2025

Deze cijfers laten duidelijk zien: AI-training en data-preparatie zijn de instappunten met de grootste vraag. Hier kunnen IT-serviceproviders snel expertise opbouwen en eerste successen boeken.

Prijssystemen voor AI-diensten

Bijzonder interessant is de ontwikkeling van prijsmodellen. Uit onze analyse van meer dan 200 AI-dienstverleningsaanbiedingen blijkt een duidelijke tendens naar waardegerichte prijsmodellen:

• Time & Material: Wordt steeds meer vervangen door output-gebaseerde modellen, maar blijft relevant voor exploratieve projecten (terugval van 68% naar 42% van de projecten).
• Output-gebaseerd: Duidelijk gedefinieerde deliverables met vaste prijzen (toename van 23% naar 37% van de projecten).
• Outcome-gebaseerd: Beloning op basis van meetbare zakelijke resultaten zoals tijd- of kostenbesparing (toename van 9% naar 21% van de projecten).

Opvallend is dat succesvolle IT-dienstverleners vaak werken met gestandaardiseerde AI-pakketten. Deze combineren advies, implementatie en support voor een vaste prijs – met helder omschreven diensten en resultaten.

“De sleutel tot succes ligt in gestandaardiseerde AI-pakketten met een duidelijke value propositie. Bedrijven willen geen experimenten, maar bewezen oplossingen met voorspelbare resultaten.”

Concurrentievoordelen voor gespecialiseerde AI-dienstverleners

Uit het DEKRA-onderzoek “AI in het MKB 2025” blijkt: MKB-bedrijven geven bij AI-implementatie de voorkeur aan kleinere, gespecialiseerde dienstverleners boven de grote consultancyfirms – maar liefst 63% tegenover 37%. De belangrijkste redenen:

• Hogere flexibiliteit en betere afstemming op branchespecifieke eisen
• Beter prijs-prestatieverhouding
• Directere toegang tot expertise zonder meerdere hiërarchielagen
• Snellere implementatie en kortere besluitvormingstrajecten

Deze inzichten bieden IT-serviceproviders met 20-250 medewerkers een uitstekende positioneringskans. Door technische expertise te combineren met branchekennis kunnen zij zich profileren als gespecialiseerde AI-partners.

Onze projectervaring laat zien: Met name IT-dienstverleners die zich specialiseren in specifieke branches of toepassingsgebieden zijn succesvol – denk aan AI voor productiebedrijven, AI in de gezondheidszorg of AI voor financiële dienstverleners.

In de volgende sectie laten we zien hoe de meest succesvolle IT-dienstverleners AI niet alleen als dienst aanbieden, maar ook structureel inzetten voor interne optimalisatie.

Interne transformatie: Hoe IT-dienstverleners efficiënter worden door AI

Het intern toepassen van AI is voor IT-serviceproviders niet alleen een kwestie van efficiëntie, maar ook van geloofwaardigheid. Hoe kunt u klanten immers AI-oplossingen verkopen als u ze zelf niet gebruikt? Het consequent integreren van AI in interne processen kan gemiddeld 22-31% efficiëntiewinst opleveren, zoals blijkt uit de Accenture-studie “AI in Professional Services 2025”.

Opvallend genoeg leidt de hogere efficiëntie niet per se tot ontslagen. In plaats daarvan kunnen medewerkers zich richten op waardevollere werkzaamheden.

Status quo van procesefficiëntie in IT-bedrijven

Volgens een analyse van de Bundesverband IT-Mittelstand (BITMi) uit 2024 besteden IT-dienstverleners gemiddeld slechts 62% van hun werktijd aan waarde toevoegende activiteiten. De overige 38% gaat op aan administratie, documentatie en routinetaken – precies die zaken waar AI veel kan automatiseren.

De studie benoemt vijf grootste tijdvreters die met AI aangepakt kunnen worden:

1. Documentatie en rapportage (11,3% van de werktijd)
2. Support en foutenanalyse (9,7% van de werktijd)
3. Offerteontwikkeling en projectplanning (7,2% van de werktijd)
4. Voor- en nabereiding van meetings (5,6% van de werktijd)
5. Zoeken naar informatie en knowhow (4,2% van de werktijd)

Deze gebieden bieden samen een optimalisatiepotentieel van bijna 38% van de totale werktijd. Door gerichte AI-implementatie zijn hier aanzienlijke efficiëntiewinsten te behalen.

Concrete toepassingen voor intern AI-gebruik

Op basis van onze implementatieprojecten hebben wij de meest effectieve interne AI-toepassingen voor IT-dienstverleners geïdentificeerd:

Met name het opzetten van interne kennisbanken via Retrieval Augmented Generation (RAG) valt op. De gemiddelde IT-medewerker besteedt volgens McKinsey Digital 2024 zo’n 19% van zijn tijd aan het zoeken naar informatie. Door kennisbanken op basis van RAG kan die tijd met tot 85% teruggebracht worden.

“Onze interne AI-kennisbank heeft onze manier van werken fundamenteel veranderd. In plaats van telkens opnieuw het wiel uit te vinden, kunnen medewerkers nu in seconden putten uit de collectieve ervaring van het hele bedrijf.”

Economische impact van interne AI-optimalisatie

De economische effecten van intern AI-gebruik zijn indrukwekkend. Uit een analyse van Deloitte uit 2024 blijkt dat IT-dienstverleners door consequente AI-implementatie het volgende behalen:

• Toename van factureerbare uren met gemiddeld 18% dankzij minder administratieve werkzaamheden
• Kortere offertedoorlooptijd met 62%, wat leidt tot 24% meer gewonnen opdrachten
• Sneller inwerken van nieuwe medewerkers met 45% door AI-ondersteund onboardingproces
• Hogere klanttevredenheid met 28% dankzij sneller en preciezer support

Deze verbeteringen leiden gemiddeld tot een margeverbetering van 4,2 procentpunt – een doorslaggevend concurrentievoordeel in een sector met typische nettomarges van 8-12%.

De rekensom is simpel: Wie als IT-dienstverlener AI intern effectief inzet, kan niet alleen betere diensten tegen scherpere prijzen leveren, maar doet ook praktijkervaring op die direct van pas komt bij klantadvies en -projecten.

Maar wat zijn de doorslaggevende succesfactoren voor een geslaagde dubbelstrategie? In de volgende sectie gaan we daar dieper op in.

De vier kritieke succesfactoren voor de AI-dubbelstrategie

Het succesvol implementeren van een AI-dubbelstrategie – AI zowel als dienst als voor interne optimalisatie – draait om vier kritieke succesfactoren. Op basis van onze ervaring met meer dan 40 IT-dienstverleners hebben wij deze factoren geanalyseerd en gekwantificeerd.

1. Competentieopbouw en teamstructuur

Gestructureerde opbouw van AI-kennis is de belangrijkste succesfactor. Volgens een studie van de RWTH Aken uit 2024 ontbreken bij 72% van de middelgrote IT-dienstverleners gestructureerde programma’s voor AI-competentieopbouw.

Succesvolle bedrijven werken met een driestaps competentiemodel:

• Basiskennis voor iedereen: Algemeen begrip van AI-technologieën, toepassingsmogelijkheden en grenzen (1-2 dagen training per medewerker)
• Toepassingskennis voor projectleiders: Verdiepte kennis in prompt engineering, RAG-implementatie en LLM-integratie (5-10 dagen training)
• Expertise in het AI-kernteam: Diepgaande technische kennis, modellen aanpassen, data-architectuur (gespecialiseerde rollen met 15-30 dagen training)

De juiste teamstructuur is cruciaal. De succesvolste implementaties werken volgens het “hub-and-spoke”-model: Een centraal AI-competentiecentrum (3-5 experts) ondersteunt decentrale “AI-champions” in alle afdelingen.

“De grootste fout is te denken dat AI-kennis alleen in de IT nodig is. We hebben het overal nodig – van sales en delivery tot support.”

2. Databeschikbaarheid en -kwaliteit

De kwaliteit en beschikbaarheid van data zijn doorslaggevend voor het succes van AI-implementaties. Uit een analyse van BARC (Business Application Research Center) blijkt dat 63% van alle AI-initiatieven faalt door slechte datakwaliteit.

Voor IT-dienstverleners zijn vier datatypes extra relevant:

Succesvolle IT-dienstverleners stellen een toegewijde “data owner” aan, eindverantwoordelijk voor data-kwaliteit, consistentie en beschikbaarheid. Zij investeren gemiddeld 15-20% van hun AI-budget in datakwaliteitsinitiatieven.

3. Integratie in bestaande systemen

Naadloze integratie van AI in bestaande systemen is essentieel voor acceptatie bij medewerkers en klanten. De uitdaging: volgens PAC (Pierre Audoin Consultants) werken 78% van de IT-dienstverleners met een heterogene technologie-stack, bestaande uit gemiddeld 12-18 kernapplicaties.

De beste implementaties werken volgens “API-first”: in plaats van AI als losstaande applicatie te implementeren, wordt het via API’s direct in bestaande workflows geïntegreerd. Voor de gebruiker voelt AI als een natuurlijke uitbreiding van de werkplek.

Concrete best practices voor systeemintegratie:

• Implementatie van een centraal API-managementplatform
• Ontwikkeling van herbruikbare AI-microservices
• Gebruik van low-code-platformen voor snelle integraties
• Geleidelijke integratie, te beginnen met systemen met de hoogste gebruikersacceptatie

De integratie moet ook monitoring en governance omvatten: Succesvolle IT-dienstverleners bouwen AI-specifieke KPI’s zoals gebruiksratio, nauwkeurigheid en ROI direct in hun managementdashboards.

4. Change management en medewerkersacceptatie

De laatste, maar misschien wel belangrijkste succesfactor is effectief change management. Volgens het Korn Ferry Change Readiness-onderzoek 2024 mislukken 82% van de AI-projecten niet door de technologie, maar door menselijke factoren.

Voor IT-dienstverleners is de situatie extra complex: Veel medewerkers zijn bang dat AI hun baan bedreigt. Deze zorgen moeten proactief worden besproken.

Effectieve change management bij AI-implementatie omvat:

1. Duidelijke visie communiceren: Hoe verandert AI ons werk en ons businessmodel? Wat blijft hetzelfde?
2. Snelle successen zichtbaar maken: Zet in op snel realiseerbare use cases met hoge impact
3. Participatieve ontwikkeling: Betrek medewerkers actief bij de bepaling en prioritering van AI-toepassingen
4. Voortdurende training: Regelmatige skill-updates en learning-by-doing-formats
5. AI-champions koesteren: Herken medewerkers met bijzondere AI-interesse en bied ze ruimte

“Het omslagpunt in onze AI-transformatie kwam toen we ophielden te praten over abstracte rendementen en juist lieten zien hoe AI de dagelijkse frustraties van medewerkers wegnam.”

De combinatie van deze vier factoren is het fundament voor een geslaagde AI-dubbelstrategie. In de volgende sectie introduceren we een praktijkgetest fasemodel waarmee u deze strategie systematisch implementeert.

Implementatie van de dubbelstrategie: Een praktijkgericht fasemodel

De succesvolle toepassing van de AI-dubbelstrategie vraagt om een gestructureerde aanpak. Gebaseerd op meer dan 40 succesvolle implementaties ontwikkelden wij bij Brixon een vierfasenmodel dat interne optimalisatie en ontwikkeling van nieuwe AI-diensten parallel adresseert.

Fase 1: Assessment en potentieelanalyse (4-6 weken)

In deze fase inventariseert u de huidige situatie en identificeert u kansen – zowel in de interne organisatie als met nieuwe diensten.

Kernactiviteiten intern:

• Procesanalyse en identificatie van efficiëntiekansen in alle afdelingen
• Beoordeling van datakwaliteit en beschikbaarheid
• Assessment van bestaande AI-competenties in het team
• Analyse van de technologische volwassenheid van bestaande systemen

Kernactiviteiten extern:

• Marktanalyse en identificatie van AI-behoeften bij bestaande klanten
• Concurrentieanalyse: welke AI-diensten bieden concurrenten al aan?
• Opsporen van synergie tussen interne AI-toepassingen en mogelijke diensten
• Ontwikkeling van een eerste AI-servicecatalogus

Het belangrijkste resultaat is een geprioriteerde roadmap die interne en externe AI-initiatieven én hun onderlinge afhankelijkheid inzichtelijk maakt.

Fase 2: Fundamentals en pilotprojecten (8-12 weken)

In deze tweede fase worden de fundamenten gelegd en starten de eerste pilots.

Kernactiviteiten intern:

• Opbouw van een AI-competentiecentrum met duidelijke rollen en verantwoordelijkheden
• Implementatie van een datamanagementstrategie voor AI
• Start van 2-3 interne pilotprojecten met veelbelovend rendement en snelle doorlooptijd
• Introductie van basistraining voor alle medewerkers

Kernactiviteiten extern:

• Ontwikkeling van 1-2 gestandaardiseerde AI-dienstpakketten
• Identificatie van 3-5 pilotklanten voor AI-projecten
• Ontwikkeling van salesmateriaal en argumenten voor AI-diensten
• Training van het salesteam in AI-communicatie

Belangrijk is dat de pilots intern én extern meetbare resultaten opleveren, zodat de verdere transformatie momentum krijgt.

Fase 3: Opschaling en integratie (3-6 maanden)

Hier worden geslaagde pilots opgeschaald en gestructureerd geïntegreerd in bestaande processen en aanbod.

Kernactiviteiten intern:

• Uitrol van geslaagde AI-toepassingen naar meer afdelingen
• Integratie van AI in alle kernprocessen
• Opzetten van een doorlopend AI-trainingsprogramma
• Implementatie van een AI-governanceframework

Kernactiviteiten extern:

• Uitbreiding van het AI-dienstenportfolio gebaseerd op pilotervaringen
• Ontwikkeling van een leveringsframework voor AI-projecten
• Oprichting van gespecialiseerde AI-deliveryteams
• Integratie van AI-componenten in bestaande diensten

Gestructureerd kennismanagement is hier cruciaal: Leerpunten uit interne AI-projecten moeten systematisch worden vertaald naar het dienstverleningsaanbod, en andersom.

Fase 4: Optimalisatie en innovatie (continu)

In deze fase staat permanente verbetering en het ontsluiten van nieuwe AI-toepassingsgebieden centraal.

Kernactiviteiten intern:

• Voortdurende meting en optimalisatie van de ROI van AI-toepassingen
• Regelmatig technologie-scouting naar nieuwe AI-mogelijkheden
• Integratie van feedbackmechanismen voor alle AI-oplossingen
• Systematische doorontwikkeling van AI-competenties binnen het bedrijf

Kernactiviteiten extern:

• Ontwikkeling van innovatieve, onderscheidende AI-diensten
• Opbouw van partnerschappen met AI-technologieleveranciers
• Systematische tracking van AI-projectsuccessen bij klanten
• Ontwikkeling van thought leadership rond AI

Praktijkvoorbeeld: Tijdlijn van een middelgrote IT-dienstverlener

Voor meer inzicht een voorbeeld uit de praktijk van een IT-provider met 120 werknemers:

Dit voorbeeld toont hoe interne en externe AI-initiatieven elkaar kunnen versterken: Interne ervaring vloeit direct in het dienstenportfolio, terwijl klantvraag de interne ontwikkeling aanjaagt.

Belangrijkste les: De dubbelstrategie werkt alleen als beide dimensies – intern én extern – gelijktijdig en gecoördineerd worden ontwikkeld. Een eendimensionale aanpak leidt bijna altijd tot suboptimale resultaten.

Maar zelfs met zorgvuldige planning liggen er valkuilen op weg naar een geslaagde AI-transformatie. Die bespreken we in de volgende sectie.

Typische valkuilen bij AI-integratie – en hoe u ze voorkomt

De weg naar een succesvolle AI-dubbelstrategie kent uitdagingen. Uit onze projecten met IT-serviceproviders zijn terugkerende patronen naar voren gekomen die tot mislukking of forse vertraging leiden. Dit zijn de grootste valkuilen – en hoe u ze ontwijkt.

1. De “all-in-one”-valkuil: te veel tegelijk willen

Circa 68% van de mislukte AI-initiatieven bij IT-dienstverleners probeert te veel tegelijk te realiseren. Men plant omvangrijke transformaties zonder duidelijke prioritering.

Kentekenen:

• Meer dan 5-7 parallelle AI-initiatieven
• Geen duidelijke prioriteitsstelling of afhankelijkheidsanalyse
• Onvoldoende toewijzing van resources per project

Oplossing: Gebruik een gestructureerde prioritering, zoals de Impact/Effort-matrix. Identificeer “quick wins” (veel impact, weinig inspanning) en start met maximaal 2-3 interne en 1-2 externe AI-initiatieven. Bundel ervaringen alvorens uit te breiden.

“AI-transformatie is geen revolutie, maar evolutie. Begin klein, met helder meetbare stappen, en bouw systematisch verder.”

2. De “tool-zonder-probleem”-valkuil

Volgens PwC Digital 2024 start 43% van alle AI-projecten vanuit technologie – niet vanuit een probleem of waardecomponent. Zulke projecten falen drie keer vaker.

Kentekenen:

• Starten met technologiekeuze in plaats van probleemdefinitie
• Geen duidelijke KPI’s of succescriteria
• Geen validatie van de werkelijke pijnpunten bij gebruikers

Oplossing: Werk gestructureerd “problem first”: begin met het identificeren en kwantificeren van pijn- of waardepunten. Definieer succescriteria en KPI’s vóórdat technologie wordt gekozen. Valideer problemen direct met betrokken medewerkers of klanten.

3. De “dataschat-illusie”-valkuil

Veel IT-dienstverleners overschatten systematisch de kwaliteit, volledigheid en waarde van hun bestaande data. Uit het BARC-onderzoek 2024 blijkt dat 71% van de AI-projecten meer tijd aan data-preparatie besteedt dan gepland.

Kentekenen:

• Nauwelijks budget voor datavoorbereiding
• Gebrek aan gedetailleerde data-analyse vooraf
• Onduidelijke data-eigenaarschap en governance

Oplossing: Voer vooraf een diepgaande data-analyse uit. Reserveer realistisch 30-50% van het projectbudget voor datavoorbereiding en integratie. Stel heldere data-eigenaar en kwaliteitsstandaarden aan. Begin eventueel klein, met controleerbare datasets.

4. De “excellence in het verborgene”-valkuil

Veel IT-dienstverleners lopen niet vast op technologie, maar op interne communicatie. AI-successen blijven vaak beperkt tot enkele teams en worden nauwelijks gedeeld, wat acceptatie en opschaling in de weg staat.

Kentekenen:

• Geen structurele communicatie over AI-successen en leerervaringen
• Ontbreken van showcases voor AI-toepassingen
• Lage bekendheid van AI-initiatieven buiten betrokken teams

Oplossing: Zet een systematisch AI-communicatieplan op met regelmatige updates, succesverhalen en geleerde lessen. Organiseer maandelijkse “AI Demo Days” waarin teams hun vorderingen tonen. Gebruik interne successen ook voor externe marketing.

5. De “compliance-achteraf”-valkuil

Privacy, IT-beveiliging en ethische kwesties worden vaak pas laat in het AI-traject meegenomen. Volgens de BSI-studie “AI en privacy 2024” komt bij 57% van de AI-projecten in het MKB na de pilotfase pas complianceproblematiek aan het licht, wat voor vertragingen zorgt.

Kentekenen:

• Geen vroege betrokkenheid van privacy- en security-experts
• Ontbreken van systematische risicoanalyse voor AI-toepassingen
• Onduidelijke richtlijnen rond de omgang met gevoelige data

Oplossing: Betrek privacy- en security-experts vanaf het begin. Ontwikkel een gestandaardiseerd assessment voor nieuwe AI-toepassingen dat compliance integreert. Formuleer heldere richtlijnen over het gebruik van AI en privacygevoelige data.

Een bijzonder gevoelig onderwerp voor IT-dienstverleners is het gebruik van klantdata voor AI-training. Hier zijn heldere afspraken en maximale transparantie essentieel.

“Privacy is geen hindernis, maar bouwsteen van elke succesvolle AI-strategie. Wie vanaf het begin rekening houdt met compliance bespaart tijd, geld en reputatie.”

6. De “ROI-vacuüm”-valkuil

Veel AI-initiatieven mislukken omdat het economische nut niet duidelijk is gedefinieerd of gemeten. Uit de Deloitte AI Value Survey 2024 blijkt dat slechts 37% van de bedrijven de ROI van AI-investeringen systematisch monitort.

Kentekenen:

• Geen heldere succescriteria voor de start
• Geen nulsituatie (“baseline”) vastgelegd
• Geen vaste meting of rapportage van behaalde waarde

Oplossing: Definieer per AI-initiatief objectieve, kwantificeerbare succescriteria. Meet de uitgangssituatie vóór implementatie. Zet een structurele rapportage op en communiceer successen transparant. Gebruik vroege successen om verdere investeringen te onderbouwen.

Door deze valkuilen te vermijden, vergroot u de kans op een geslaagde AI-dubbelstrategie fors. Maar: hoe zal de markt zich de komende jaren ontwikkelen? Daar kijkt de volgende sectie vooruit.

Toekomstperspectief: AI-gedreven IT-dienstverlening 2026-2030

De transformatie van de IT-servicemarkt door AI is nog maar net begonnen. Om uw strategie toekomstbestendig te maken, is inzicht in aankomende ontwikkelingen cruciaal. De onderstaande prognoses zijn gebaseerd op trendanalyses van toonaangevende onderzoeksinstituten, technologiebedrijven en onze eigen projectervaring bij Brixon.

Kortetermijn­ontwikkelingen (2025-2026)

De komende 12-24 maanden verwachten we het volgende:

• Standaardisering van AI-diensten: Ontwikkeling van standaard servicepakketten met vaste prijzen en KPI’s
• Sectorspecifieke AI: Nog sterker accent op sectorgerichte AI-oplossingen i.p.v. generalistische oplossingen
• Overgang naar outcome-based pricing: Meer aandacht voor meetbare bedrijfsresultaten in plaats van technische implementatie
• Integratie van AI in managed services: AI wordt standaardonderdeel van alle servicecontracten

Vooral de stijgende vraag naar AI-integratie in bestaande systemen is relevant. Volgens Gartner zal eind 2026 meer dan 60% van alle ERP- en CRM-systemen in het MKB AI-componenten bevatten – een markt waarin wendbare IT-dienstverleners kunnen floreren.

Middellange termijn (2027-2028)

In deze jaren voorzien wij:

• Democratisering van Custom LLM’s: Steeds eenvoudiger en goedkoper ontwikkelen/onderhouden van niche-AI-modellen
• Marktconsolidatie: Overnames van kleinere specialisten door grotere IT-dienstverleners
• AI-gedreven autonome operatie: Zelfoptimaliserende IT-infrastructuur en support
• Multimodale AI als norm: Samengang van tekst, beeld, audio en video in geïntegreerde AI-systemen

Een interessante trend is de opkomst van “co-pilot ecosystemen” – geavanceerde AI-assistenten die medewerkers in alle werkaspecten ondersteunen. IDC verwacht dat in 2028 meer dan 80% van de kenniswerkers AI-co-pilots gebruikt voor minimaal 30% van hun dagelijkse taken.

Lange termijn (2029-2030)

Tegen het einde van dit decennium verwachten we fundamentele marktverschuivingen:

• Nieuwe waardeverdeling: Verschillende verschuiving van implementatie naar strategisch advies en doorlopende optimalisatie
• Hyperautomatisering: Totale automatisering van routinetaken in IT-operatie en support
• AI-gedreven businessmodel-innovatie: IT-dienstverleners als drijvende kracht achter businessmodelinnovatie bij klanten
• Human-AI symbioseteams: Nieuwe organisatievormen waarin AI en menselijke expertise optimaal samengaan

Met name de ontwikkeling van “Creator AI” zal disruptief zijn – AI-systemen die zelfstandig complexe IT-oplossingen kunnen ontwerpen én realiseren. McKinsey voorziet dat tegen 2030 tot 40% van de huidige IT-diensten door dergelijke systemen geautomatiseerd zal worden.

Nieuwe competentie-eisen voor IT-dienstverleners

Succes in deze radicaal veranderende markt vraagt om nieuwe competenties:

De strategische boodschap is helder: Start nu uw transformatie. Wie pas in 2027 of 2028 begint met AI-integratie, is te laat.

“De vraag is niet óf AI de IT-dienstenmarkt verandert, maar hoe snel en hoe ingrijpend. De grootste fout is het onderschatten van het tempo van deze transformatie.”

In de volgende sectie geven wij praktische, direct toepasbare aanbevelingen om het maximale uit deze transformatie te halen.

Direct toepasbare aanbevelingen voor IT-serviceproviders

Na alle analyses en toekomstinzichten is de belangrijkste vraag: Wat kunt u als IT-dienstverlener nu direct doen om van de AI-revolutie te profiteren? Hier praktische stappen die u vandaag al in gang zet – per tijdshorizon.

Acties op korte termijn (volgende 30-60 dagen)

Deze zaken kunt u zonder grote investeringen binnen 1-2 maanden realiseren:

1. AI-inventarisatie uitvoeren: Breng systematisch in kaart waar AI al wordt gebruikt in uw organisatie – vaak gebruiken teams ongemerkt al tools zoals ChatGPT.
2. AI-pioniers identificeren: Zoek medewerkers met ervaring met AI-tools én interesse om de AI-transformatie te leiden.
3. Basistraining voor het management organiseren: Zorg dat álle leidinggevenden basale AI-kennis en -inzichten opdoen.
4. Klantenonderzoek starten: Vraag systematisch bij uw top-20 klanten welke AI-onderwerpen actueel zijn en waar men behoefte aan support heeft.
5. AI-taskforce oprichten: Stel een multidisciplinair team samen dat de AI-transformatie aanjaagt – met een duidelijk mandaat en directe rapportage aan het management.

Het klantenonderzoek is cruciaal. Onze ervaring toont dat IT-dienstverleners de AI-behoefte van bestaande klanten vaak onderschatten – hier liggen direct realiseerbare omzetkansen.

Korte termijn (volgende 3-4 maanden)

Prioriteer deze stappen in de daaropvolgende maanden:

1. AI-competentieplan maken: Definieer welke AI-skills u wilt opbouwen (training, aanname, partnership).
2. Eerste interne AI-pilot starten: Kies een proces met groot optimalisatiepotentieel (bv. documentatie of support), implementeer AI en maak de ROI direct meetbaar.
3. Eerste AI-dienstpakketten ontwikkelen: Stel 2-3 heldere AI-pakketten samen, zoals “AI-readiness assessment”, “AI-workshop voor managers” of “RAG-implementatie voor bedrijfskennis”.
4. AI-partnernetwerk opbouwen: Identificeer technologie- en integratiepartners voor deelgebieden waar u niet direct eigen capaciteit hebt.
5. AI-governance opstellen: Formuleer heldere richtlijnen voor het gebruik van AI-tools, dataveiligheid en kwaliteitsborging van AI-inhoud.

Deze eerste pilot is extra belangrijk – het optimaliseert niet alleen processen, maar is leertraject én een directe referentie voor nieuwe diensten. Documenteer het proces, uitdagingen en resultaten zorgvuldig.

Middellange termijn (6-12 maanden)

In de tweede helft van het jaar staan deze strategische initiatieven centraal:

1. AI-competentiecentrum opzetten: Richt een dedicated unit in met heldere rollen, taken en middelen voor AI-transformatie.
2. Skill-matrix verrijken: Neem AI-skills structureel op in uw HR-beleid en beoordelingsmodellen.
3. AI-enablementprogramma voor alle medewerkers: Geef iedere medewerker basistraining en toegang tot de relevante tools.
4. AI-integratie in bestaande diensten: Scan uw totale aanbod en onderzoek waar AI direct kan worden toegevoegd.
5. Kennismanagement-systeem met RAG implementeren: Zet een krachtige, AI-ondersteunde bedrijfskennisbank op.

“De effectiefste strategie is AI als eerste in te zetten waar direct merkbare winst behaald wordt. Voor IT-dienstverleners zijn dat meestal documentatie, eerstelijnssupport en kennismanagement – precies de taken met veel werk en weinig directe waarde.”

KPI’s voor succesvolle AI-integratie

Om de voortgang te bewaken en ROI zichtbaar te maken, raad ik aan deze KPI’s te monitoren:

Structureel meten van deze KPIs helpt niet alleen bij het sturen van uw transformatie, maar biedt ook waardevolle communicatie richting medewerkers en onderbouwing van vervolg­investeringen.

Bedenk: De AI-transformatie is een marathon, geen sprint. Blijf continu bijsturen en ontwikkelen – de succesvolste IT-dienstverleners zien het niet als eenmalig project, maar als blijvend proces.

Conclusie: Uw weg naar de AI-dubbelstrategie

De AI-revolutie verandert de IT-dienstenmarkt fundamenteel. Voor IT-serviceproviders is dit hét historische moment voor een dubbele kans: AI als nieuwe business én als interne efficiëntiemotor te benutten.

De kerninzichten uit deze whitepaper:

1. Marktontwikkeling: De markt voor AI-diensten groeit exponentieel – met bijzondere focus op data-preparatie, RAG-implementatie en AI-training.
2. Interne optimalisatie: Gericht toepassen van AI kan de efficiëntie bij IT-dienstverleners met 20-30% verhogen – vooral in documentatie, support en kennismanagement.
3. Succesfactoren: Het succes van de dubbelstrategie wordt bepaald door vier factoren: kennisopbouw, datakwaliteit, systeemintegratie én change management.
4. Implementatie: Een gestructureerde aanpak in vier fasen – assessment, fundamenten, opschaling en continue optimalisatie – is bewezen effectief.
5. Valkuilen vermijden: Kerk op tijd typische fouten als overspannen ambitie, gebrekkige probleemdefinitie en onvoldoende datastrategie.

Besef: Beide dimensies van de dubbelstrategie – externe dienstverlening en interne optimalisatie – versterken elkaar. Wie AI intern succesvol toepast, adviseert en implementeert geloofwaardiger. En wie AI-diensten aanbiedt, leert zaken die ook intern van waarde zijn.

“Over vijf jaar zijn er twee soorten IT-dienstverleners: zij met AI in hun DNA – en zij die niet meer bestaan.”

Het goede nieuws: Starten met AI-transformatie is vandaag makkelijker dan ooit. Dankzij de snelle ontwikkeling van AI-platformen en -tools zijn de drempels veel lager dan twee jaar geleden. Veel rendabele toepassingen zijn met geringe investering mogelijk.

Uw volgende stappen

Wilt u nu starten of versnellen met uw AI-transformatie? Volg dan hieronder deze concrete stappen:

1. Doe een gestructureerde AI-readiness-check die zowel interne voorwaarden als marktpotentieel evalueert.
2. Wijs een interne “AI-champion” aan met directe toegang tot het management.
3. Start parallel één intern pilotproject én ontwikkel het eerste AI-dienstpakket.
4. Stel voor beide initiatieven duidelijke, meetbare doelen.
5. Communiceer uw AI-ambities – intern naar medewerkers, extern naar klanten en partners.

Brixon ondersteunt IT-dienstverleners gedurende het hele traject – van strategie tot implementatie én opschaling. Speciale aandacht geven wij aan kennisoverdracht: wij werken mét u samen, zodat uw team alle relevante AI-competenties zelf opbouwt.

Tijd voor actie is nu. De AI-revolutie wacht niet – wie snel meebeweegt, bouwt de grootste voorsprong op. Grijp de dubbele kans die AI biedt: voor nieuwe businessmodellen én voor interne efficiëntie.

Uw AI-transformatie begint met de eerste stap. Zet die vandaag nog.

Veelgestelde vragen over AI-transformatie bij IT-dienstverleners