In dit slotdeel verkennen we die toekomst: de organisatie waarin alle AI's samensmelten tot één centraal brein dat meedenkt, voorspelt en bijstuurt. Geen losstaande modellen per afdeling, maar een samenhangend netwerk – gestuurd vanuit één intelligentie.
Wat gebeurt er als we verder gaan? Als niet alleen processen, data en teams op elkaar zijn afgestemd, maar ook alle AI-systemen samenwerken als één geheel? Wat als alles inmiddels is aangesloten op AI? Wat als er één centrale intelligentie is die je complete organisatie begrijpt, verbindt én bestuurt? Dan verdwijnt IT naar de achtergrond. Geen zichtbare tickets. Geen integratiepuzzels. Geen losstaande processen meer.
Vandaag gebruiken organisaties AI vooral losstaand. Een AI voor recruitment. Een model voor factuurherkenning. Een chatbot. Een voorspellingstool in sales. Maar al die modellen hebben eigen datasets, eigen logica, eigen beperkingen. Dat maakt ze krachtig op microniveau, maar zwak in het grotere geheel.
De volgende stap is dat al deze toepassingen aangesloten worden op een centrale AI-laag: één plek waar data samenkomt, context wordt gedeeld en besluitvorming gecoördineerd wordt. Niet vijf modellen die allemaal iets anders roepen, maar één AI die begrijpt wat er speelt, waar de prioriteit ligt, en wat de volgende stap is – over afdelingen heen. Een AI die niet alleen ondersteunt, maar zelfstandig handelt en beslissingen neemt: het is een agentic AI geworden, die autonoom bijstuurt op basis van real-time inzicht.
Wat verandert er concreet? De impact van zo’n centrale AI is fundamenteel. Dit zijn de veranderingen die je zult zien:
- Besluitvorming wordt gesynchroniseerd: De AI herkent niet alleen lokale afwijkingen, maar ziet patronen organisatiebreed. Als klantgedrag afwijkt én de bezetting op support laag is, wordt daarop gestuurd – automatisch.
- Planning en capaciteit worden voorspeld, niet gemeten: De AI anticipeert op drukte, personeelsbehoefte of bottlenecks. Recruitment, inkoop en projectplanning worden gevoed door realtime inzicht. Geen planningstool, maar planning als service.
- Governance en prioriteit worden intelligent aangestuurd: Welke verbetering levert nu het meeste op? Waar zit het risico van uitval? Welke release moet eerst? De AI adviseert op basis van businesswaarde, WSJF-parameters én historische effectiviteit.
- De organisatie wordt hyperpersoonlijk voor gebruikers. HR, finance, support en operations worden contextgedreven. Elke gebruiker krijgt via het multichannel portal (o.a. agentic AI) suggesties, acties en inzichten op maat. In gewone taal. Altijd juist. Altijd beschikbaar.
- AI wordt niet meer ‘gebruikt’, het wordt een kernfunctie. Je merkt niet meer waar AI zit – het is overal: in rapportage, monitoring, security, resourceplanning, en klantcontact. De AI is geen tool, het is je infrastructuur.
Wat blijft er over van de oude organisatie? Afdelingen bestaan nog steeds – maar de grenzen vervagen. In plaats van functionele silo’s krijg je service-gedreven netwerken die worden aangestuurd vanuit dezelfde logica en hetzelfde datamodel. Elk team blijft verantwoordelijk voor zijn domein, maar werkt met dezelfde AI-assistent en binnen hetzelfde platform.
IT verdwijnt naar de achtergrond. ITSM, integratie, automation – het is er nog, maar onzichtbaar. Wat je overhoudt is een infrastructuur die:
- continu leert
- zelf prioriteert
- proactief verbetert
- en gestuurd wordt vanuit waarde, niet vanuit techniek.
Technologie verdwijnt uit het zicht. Wat overblijft is een organisatie die functioneert op basis van doelen, klantwaarde en strategie. IT, integratie en automation zijn geen zichtbare lagen meer – maar embedded capabilities. Ze zijn er wel, maar je ziet ze niet meer.
Waarom bestaat ITSM eigenlijk nog? En dan dringt een fundamentele vraag zich op: Waarom bestaat ITSM eigenlijk nog?
ITSM is bedacht voor een wereld waarin IT zichtbaar was. Waar processen handmatig liepen. Waar goedkeuringen, categorisaties en prioriteiten nodig waren om grip te houden op complexe IT-landschappen.
Maar in een AI-gedreven infrastructuur:
- is het incident al opgelost voor je het merkt
- is de wijziging al getest, doorgevoerd en gemonitord
- is de root cause al weggenomen voordat iemand het vraagt
- is de business impact al doorgerekend
Wat blijft er dan nog over van ITSM? Misschien alleen nog het principe van controle. Maar niet meer als proces – als reflex. ITSM wordt iets dat je inbouwt, niet iets dat je beheert.
Of misschien moeten we de conclusie durven trekken: “Laten we ITSM niet moderniseren. Laten we het loslaten.”
In plaats van ITSM als een apart proces dat je actief moet uitvoeren of managen, wordt het een eigenschap van je platform. Net zoals je een auto niet meer handmatig hoeft af te stellen om zuinig te rijden – dat regelt de technologie – zo regelt je AI-platform zelf de stabiliteit, performance, wijzigingsbeheer en afhandeling van storingen. De controle is er nog, maar als onderlaag. Je hoeft het niet meer ‘te doen’, het gebeurt vanzelf.
De rol van mensen?
Cruciaal – maar anders In een AI-gedreven organisatie is er nog volop ruimte voor mensen – maar hun rol verschuift radicaal:
- Ze interpreteren context: AI geeft data en beslisvoorstellen, maar mensen bepalen of dit past bij de situatie, de cultuur, of de strategische koers.
- Ze kaderen strategie: als de AI optimaliseert voor een doel, moet de mens periodiek controleren of dat doel nog klopt – en bijsturen waar nodig.
- Ze verbinden en veranderen: technologie mag dan slim zijn, maar organisaties veranderen via mensen. Leiderschap, communicatie, adoptie – dat blijft mensenwerk.
- Ze stellen de ethische grenzen: AI kan veel, maar niet alles mág. De mens bepaalt de kaders: privacy, inclusie, rechtvaardigheid.
- Ze bewaken de intentie: een agentic AI neemt autonoom besluiten, maar de mens bewaakt het waarom – de context, het doel en het effect.
Oude situatie (klassiek IT/organisatiebeheer):
Een klant belt meerdere keren over een terugkerend probleem met een dienst. De supportmedewerker registreert het issue in een ITSM-systeem, maakt een ticket aan en stuurt het naar een tweede lijn. Een manager merkt later dat het probleem vaker voorkomt en roept een verbeteroverleg bijeen. Er wordt besloten tot een procesaanpassing. Dit duurt dagen tot weken.
Nieuwe situatie (AI-first organisatie):
De AI detecteert dat meerdere klanten afwijkend gedrag tonen (veel dezelfde vragen, negatieve sentimenten in e-mails of chat, herhaalde interacties). Tegelijkertijd ziet het systeem dat een interne proceswijziging recent is doorgevoerd die hiermee samenhangt. De AI doet automatisch een suggestie voor procescorrectie, stelt een verbeteractie voor, en prioriteert het in de value stream backlog.
De rol van de mens in deze situatie:
- Controleert of de AI-inschatting klopt: ligt het echt aan die wijziging?
- Kadert de actie: is het strategisch wenselijk om dit direct aan te passen?
- Bepaalt of het een symptoom of een structureel probleem is.
- Bekijkt: wat betekent dit voor andere teams? Moet er iets gecommuniceerd worden?
- Weegt af: is deze aanpassing nog AVG-conform?
De AI regelt de operatie. De mens bepaalt de richting, de norm, en de toon.
De échte organisatie van de toekomst is geen verzameling tools of automatiseringen. Het is een organisch netwerk, gestuurd door data, gedragen door mensen en versterkt door AI. Geen bots zonder visie. Geen dashboards zonder actie. Geen AI als extraatje – maar als centrale denkkracht.
En die toekomst? Die begint nu. Want de eerste organisaties bouwen al aan deze infrastructuur. Niet door alles in één keer te veranderen, maar door elke stap te nemen met één vraag in het hoofd:
Wat als alles straks verbonden is?
Bij Novictus helpen we organisaties om zich stap voor stap klaar te maken voor deze realiteit. Niet met buzzwords, maar met structuur. Niet met hype, maar met fundament. En met een visie die verder kijkt dan de technologie van vandaag.
📞 +31 (0)850491535
✉️ info@novictus.nl
.jpeg){kind=icon}
