Leroy Chaigneau en Gerjan van Lopik (Talent&Pro): 'Wie AI écht wil laten landen, brengt techniek en verandering samen'
In dit artikel:
Leroy Chaigneau (Business Director) en Gerjan van Lopik (AI & Tech Acceleration Lead) van Talent&Pro waarschuwen dat veel AI‑projecten in (financiële) instellingen stranden in de pilotfase, niet door gebrek aan tooling of budget, maar door wat eromheen ontbreekt: schone en toegankelijke data, heldere governance en een organisatie die klaar is om te veranderen. “AI is geen product dat je even afvinkt. Het is een manier van werken,” zegt Chaigneau, en dat gebrek aan bestuurlijke en culturele voorbereiding verklaart volgens hen waarom veel pilots niet opschalen.
Ondersteunend onderzoek wijst hetzelfde uit: een grote studie van het National Bureau of Economic Research meldt dat meer dan 80% van de bedrijven nog geen meetbare productiviteitswinst door AI ziet. Talent&Pro ziet praktisch hetzelfde patroon: organisaties plakken AI‑oplossingen bovenop oude processen en verwachten dat er dan vanzelf verandering optreedt — dat gebeurt meestal niet.
Van Lopik benadrukt dat het technische vertrekpunt simpel is maar essentieel: zonder goed gestructureerde data werken modellen niet. In sectoren als pensioenuitvoering, verzekeringen en banken ligt het extra complex omdat systemen decennialang zijn opgebouwd, data in silo’s leven en definities verschillen. De invoering van de Wet toekomst pensioenen biedt volgens hen een zeldzame kans om data te standaardiseren en meteen een solide fundament voor AI neer te leggen; wie dat moment mist, speelt het probleem alleen maar door naar later.
Naast data noemt Talent&Pro governance als onontkoombaar: Europese regels — bijvoorbeeld de AI Act en verplichte transparantie- en risicoclassificaties — maken het vrijwel onmogelijk om AI zonder kader uit te rollen. Chaigneau en Van Lopik zien dit niet als beperking maar als concurrentievoordeel van Europese aanpakten: bouwen met compliance van meet af aan voorkomt later kostbare aanpassingen.
Het derde en volgens hen vaak onderschatte element is adoptie. Technologie schaalt pas als gebruikers op de werkvloer het gaan vertrouwen en dagelijks inzetten. Daarom pleiten ze voor change management en multidisciplinaire teams — dataspecialisten werken naast procesdeskundigen en change managers — in plaats van afgesloten AI‑hoekjes. Talent&Pro zet vanaf dag één mensen naast de werkvloer om acceptatie te bevorderen; dat is volgens hen het verschil tussen een demo en een blijvend werkende oplossing.
Over werkgelegenheid relativeren ze het verliesframe: AI verandert vooral de inhoud van banen — routine taken verdwijnen, nieuwe competenties komen erbij — en daarom is investeren in omscholing essentieel. Data van de Strada Education Foundation toont dat bedrijven die AI inzetten juist vaker jong talent aannemen; Talent&Pro ondersteunt dit met twee Masterships (Data Science & AI met TU/e en Change Management met Nyenrode) om professionals op te leiden die zowel techniek bouwen als organisatieverandering begeleiden.
Operationeel werkt Talent&Pro niet met kant‑en‑klare producten maar met trajecten: een quickscan om AI‑volwassenheid op data, technologie, mensen en processen te meten, een roadmap en mensen die implementeren naast de klant. Praktijkvoorbeeld: een agentic oplossing voor klantverzoeken verkortte verwerkingstijd van drie dagen naar enkele uren én werd daadwerkelijk geïntegreerd in het werkproces.
Kernboodschap: de technologie en het budget zijn vaak aanwezig, maar zonder een stevig datafundament, strakke governance en gerichte aandacht voor adoptie en opleiding blijft AI een veelbelovende pilot in plaats van een blijvende productiviteitsmotor. Talent&Pro richt zich op het bouwen van die brug tussen techniek en de werkvloer.