Van training naar werkende AI-oplossingen binnen TNO
De uitdaging: van inspiratie naar concrete toepassing
Binnen veel kennisorganisaties blijft AI hangen in inspiratie, losse pilots of individuele experimenten. Medewerkers zien de potentie van tools zoals Microsoft Copilot, maar weten niet hoe ze deze structureel kunnen inzetten binnen hun bestaande processen en technologie-stack.
Het gevolg: veel energie, beperkte structurele impact. Productiviteit blijft afhankelijk van individuen in plaats van een gedragen werkwijze binnen teams.
Bij TNO lag de vraag niet óf AI relevant was, maar hoe medewerkers zélf concrete oplossingen konden bouwen die direct waarde toevoegen aan hun dagelijkse werk — en die overdraagbaar zijn binnen de organisatie.
Een Way of Working-traject waarin medewerkers zelf bouwen
In plaats van een klassieke training hebben we een Way of Working-traject ingericht: twee intensieve sessies van vier uur waarin teams niet alleen leren, maar daadwerkelijk producten ontwikkelen.
We werken vanuit user stories, korte sprints en directe toepassing op eigen casuïstiek. De bestaande technologie-stack vormt het uitgangspunt. In dit traject stond Copilot centraal, aangevuld met het bouwen van concrete AI-agents en praktische automatiseringen.
Deze agents zijn geen experimenten: ze zijn deelbaar met collega’s en inzetbaar binnen bredere teams. Daarmee ontstaat schaalbaarheid binnen de organisatie.
Van use case naar werkende agent
Medewerkers definiëren hun eigen user stories: welk concreet probleem kost vandaag structureel tijd?
Binnen dezelfde sessie vertalen we dit naar een werkende AI-agent of automatisering — bijvoorbeeld voor documentgeneratie, samenvattingen, interne kennisextractie of procesondersteuning.
De agents kunnen gedeeld worden met collega’s, waardoor één investering in tijd zich vermenigvuldigt binnen het team.
Resultaat: een tastbare oplossing die direct inzetbaar én overdraagbaar is.
Investeren in eigen processen
Automatiseren is een investering. Het kost tijd om een proces goed te analyseren, te structureren en te vertalen naar een agent of workflow.
In het traject begeleiden we deelnemers bij het expliciet maken van hun werkproces: waar zit herhaling, waar zit handwerk, waar gaat tijd verloren?
Door die analyse leren medewerkers niet alleen een tool gebruiken, maar investeren zij bewust in hun eigen manier van werken.
Resultaat: structurele productiviteitsverbetering in plaats van incidentele tijdswinst.
Productontwikkeling in korte sprints met duurzame impact
We werken in korte ontwikkelcycli: probleemdefinitie, oplossing bouwen, testen, verbeteren.
Hiermee leren teams hoe zij zelfstandig nieuwe agents en automatiseringen kunnen blijven ontwikkelen. De eerste investering kost tijd, maar na verloop van periode levert dit aanzienlijk rendement op in tijdsbesparing, kwaliteit en consistentie.
Resultaat: adoptie van binnenuit en een reproduceerbare aanpak voor verdere AI-ontwikkeling.
Ontdek waar AI binnen uw organisatie waarde kan leveren
Tijdens een vrijblijvend gesprek verkennen wij uw organisatie, ambities en huidige processen. U krijgt inzicht in waar AI mogelijk waarde kan toevoegen en welke vervolgstappen logisch zijn.