AI implementeren betekent keuzes maken: in welke tools en software investeer je? En welke ondersteuning hoor je je medewerkers te geven om die tools efficiënt en verantwoord te gebruiken?
Deze blogpost geeft je een overzicht van vier AI-implementatiedomeinen waarin non-profits kunnen investeren. Dit zijn technische keuzes die bepalen hoe AI binnen je organisatie werkt. We baseren ons op inzichten uit onze AI-begeleidingstrajecten met non-profits.
Deze blog gaat hoofdzakelijk over technologie. AI-opleiding en begeleiding zijn minstens even belangrijk, maar in deze post focussen we op de technologische keuzes die je kan maken.
De meeste non-profits zitten nog in de ontdekkingsfase als het op AI aankomt. Ze testen het wel, maar zonder echt beleid of een duidelijke strategie. Uit de Nonprofit Pulse 2024 blijkt dat 45% van de non-profits optimistisch is over AI, maar het nog niet structureel gebruikt. Slechts 24% heeft een AI-strategie of beleid.
Dat betekent dat AI vaak individueel wordt ingezet door medewerkers, zonder samenhang tussen teams of een langetermijnvisie. AI blijft daardoor een losse tool in plaats van een geïntegreerd onderdeel van de organisatie.
De volgende stap? AI niet langer zien als een los experiment, maar als een strategisch hulpmiddel voor kerntaken en workflows. Non-profits evolueren daarbij doorgaans in drie fasen:
- Interessefase → Medewerkers gebruiken AI individueel, via gratis versies van ChatGPT of Copilot.
- Implementatiefase → Medewerkers worden begeleid om te ontdekken waar AI hen kan helpen bij kerntaken en terugkerende processen. De organisatie investeert in technologie en educatie. Er is een Ai strategie en beleid.
- Integratiefase → AI wordt diep in de organisatie verankerd, met geautomatiseerde workflows.
Deze drie fasen zie je hieronder in het maturiteitsmodel: van losse experimenten naar volledige integratie.
Deze blog focust op de implementatiefase. Hoe maak je als organisatie de overstap van experimenteel gebruik naar gerichte AI-investeringen? Welke technologieën kies je? Welke ondersteuning heeft je team nodig om die technologie investeringen te benutten?
Vier AI-implementatiedomeinen: waar investeer je in?
AI kan op verschillende manieren worden geïmplementeerd. De vier AI-domeinen verschillen in hoe diep AI geïntegreerd wordt en hoeveel training nodig is. Sommige toepassingen zijn snel en eenvoudig te benutten, andere vragen een bredere implementatie.
De meest directe impact?
- AI-assistenten uitrollen (zoals ChatGPT) is laagdrempelig en direct inzetbaar. Veel medewerkers gebruiken AI al, maar met een professionele versie en training haal je er meer uit. Een chat interface is wel verre van ideaal voor het gros van de workflows van je team. Je team haalt meer uit AI wanneer het geïntegreerd is in hun tools en met hun data.
- AI-functies in niche software benutten is de meest efficiënte manier om operationele winst te boeken. Veel software die je al gebruikt, bevat AI-opties. Een audit van je tools en enkele gerichte experimenten kunnen snel resultaat opleveren.
Voor organisaties die verder willen gaan:
- Implementeer GPT’s en Copilots. Maak specifieke AI chatbots voor specifieke taken, zoals tekstschrijven in je stijl. Dit helpt medewerkers die bedreven zijn met AI assistenten om sneller resultaat te halen want de chatbot heeft de nodige kennis en instructies om taken consistent en sneller te helpen uitvoeren.
- Enterprise-integraties (AI in CRM’s en ERP’s) zijn de meest ingrijpende en meest impactvolle vorm van AI-investering. Je integreert AI automatiseringen in de basissoftware waarop je organisatie draait. Zo automatiseer je volledige stappen in workflows.
Wat is de juiste stap voor jouw organisatie?
Deze vier domeinen kun je positioneren op twee assen: hoe diep AI wordt geïntegreerd en hoeveel training nodig is. De visual hieronder laat zien hoe elk domein zich verhoudt tot deze assen.
In de volgende secties bespreken we elk domein in detail en geven we concrete voorbeelden van hoe non-profits AI hierin kunnen inzetten.
Domein 1
AI-assistenten voor ad-hoc taken
De eerste stap naar professioneel AI-gebruik is stoppen met gratis tools zoals ChatGPT Free, die veel medewerkers nu individueel gebruiken. Deze gratis versies zijn beperkt in mogelijkheden, trager en minder veilig voor organisaties. Door een professionele AI-tool zoals ChatGPT Plus of Microsoft Copilot in te zetten, krijgen medewerkers krachtigere modellen en een veilige werkomgeving, zonder dat bedrijfsinfo extern wordt gedeeld.
✅ Lage implementatiecomplexiteit
AI-toegang geven is eenvoudig.
⚠️ Hoge nood aan training
AI werkt niet automatisch goed; medewerkers moeten leren hoe ze het slim inzetten.
Waarom kiezen non-profits voor deze aanpak?
Veel medewerkers gebruiken AI al, maar botsen op beperkingen. De gratis versie van ChatGPT is trager, minder krachtig en biedt weinig controle. Dit maakt AI-gebruik inefficiënt en versnipperd.
Met een professionele versie krijgen medewerkers sterkere AI-modellen en werken ze binnen een veilige, gedeelde AI-omgeving. Dit betekent:
- Meer efficiëntie → AI is stabieler, werkt sneller en kan complexere taken aan.
- Betere samenwerking → Teams kunnen AI-tools en instructies delen.
- Meer controle → Data blijft binnen de organisatie en wordt niet gedeeld met OpenAI.
Meer weten?
Bekijk het webinar over waarom een ChatGPT Teams-account een slimme keuze is voor je non-profit.
Concrete taken waar AI-assistenten helpen
Tijdens onze begeleidingstrajecten zien we dat non-profits AI-assistenten vooral gebruiken voor:
Samenvatten en structureren
Lange rapporten en documenten worden automatisch teruggebracht tot de kern, wat handig is om je snel in te werken in grote hoeveelheden data.
E-mails en communicatie
AI helpt bij het formuleren van professionele reacties en standaardmails. De verwachting is dat dit tijd bespaart en de kwaliteit van het werk verhoogt. In realiteit is er veel training nodig om resultaten vlot in de gewenste kwaliteit en schrijfstijl te krijgen.
Contentcreatie
Dit leunt dicht aan bij het vorige voorbeeld. AI genereert eerste drafts voor blogposts en rapporten. Medewerkers hoeven niet van een leeg scherm te starten, maar krijgen een basisversie om verder te verfijnen.
Projectplanning
Medewerkers gebruiken bijvoorbeeld ChatGPT om een eerste voorzet te krijgen voor projectplannen. Het helpt hen om een inschatting te maken van alle nodige stappen in een project, om zo vlotter zelf een projectplan uit te schrijven.
Brainstorming
AI helpt medewerkers om snel extra ideeën te bedenken voor bijvoorbeeld activiteiten, workshops of opleidingen.
Hoe pak je dit als organisatie aan?
De eerste stap is simpel: zorg voor een veilige, centrale AI-tool voor je medewerkers. In plaats van dat iedereen experimenteert met gratis versies van ChatGPT, bied je een bedrijfsaccount aan via ChatGPT Plus of Microsoft Copilot. Dit voorkomt niet alleen dat gevoelige informatie in open AI-systemen terechtkomt, maar zorgt er ook voor dat medewerkers toegang krijgen tot krachtigere AI-modellen.
Maar alleen een account uitdelen is niet genoeg. AI werkt pas goed als medewerkers leren hoe ze het slim inzetten. Daarom is training essentieel. Veel mensen beginnen met AI zonder duidelijke aanpak, waardoor ze eindigen met lange, wollige teksten of output die niet echt bruikbaar is. Door een paar basisprincipes aan te leren – zoals het geven van de juiste instructies en kritisch kijken naar AI-output – kunnen medewerkers AI veel effectiever gebruiken.
In deze blog post deel ik basisprincipes om efficiënt AI te gebruiken. Je ontdekt er ook een kaartset waarmee je hier workshops rond kan doen.
Training is dus essentieel bij het investeren in AI assistenten, net als kennisdeling in je team. Samen ontdekken waar AI assistenten jullie team kunnen helpen.
Moedig experimenteren aan, maar zorg ook voor duidelijke richtlijnen. Welke taken zijn geschikt voor AI chatbots? Waar ligt de grens? AI kan bijvoorbeeld prima helpen bij het structureren van teksten of het formuleren van e-mails, maar blijft een hulpmiddel, geen vervanger.
Domein 2
AI benutten in workflow-specifieke tools
Een snelle win: je gebruikt AI direct in de tools waar je al mee werkt, zonder extra implementatie. Veel software die non-profits al gebruiken – zoals communicatietools, fondsenwervingssoftware en projectmanagementtools – heeft inmiddels AI-functionaliteiten ingebouwd. Hierdoor kan je AI eenvoudig activeren en inzetten binnen bestaande workflows.
✅ Lage implementatiecomplexiteit
Je organisatie hoeft geen tools te laten bouwen. Het volstaat om AI functionaliteit in bestaande software aan te zetten, of om te testen van een nieuwe specifiek software pakket met AI mogelijkheden.
⚠️ Gemiddelde nood aan training
Medewerkers moeten AI-opties in de tools ontdekken en leren gebruiken. Ze hoeven weinig te leren over de onderliggende AI logica.
Waarom kiezen non-profits voor deze aanpak?
Het inschakelen van AI in bestaande software is de snelste manier om van AI-voordelen te profiteren. Dit komt doordat:
- De functionaliteit al ingebouwd is. Vaak hoef je AI alleen te activeren in je software – er is geen complexe integratie nodig.
- De mogelijkheden afgebakend zijn. Geen lange inwerkperiode nodig, want de AI-functies sluiten aan op de workflows die je medewerkers al kennen.
- De leercurve hierdoor lager is. In ChatGPT moet je zelf ontdekken hoe je AI slim inzet. In niche software is dat al voor je uitgedacht.
Een duidelijk signaal dat medewerkers AI-opties in hun software missen, is wanneer ze constant copy-pasten tussen ChatGPT en hun workflow-tools. Dat is omslachtig en foutgevoelig. Vaak bevatten de tools die ze al gebruiken al AI-functies die exact hetzelfde (of zelfs beter) kunnen doen.
Concrete taken waar AI in niche software helpt
Sinds de razendsnelle opkomst van generatieve AI kwamen er duizenden nieuwe Ai-first softwarepakketten uit, en kwamen er AI mogelijkheden in zowat alle bestaande pakketten.
Hier is een greep welke types niche toepassingen we non-profits zien exploreren en gebruiken tijdens onze begeleidingstrajecten.
Automatische notities en samenvattingen
AI-tools zoals Fathom en Fireflies kunnen vergaderingen transcriberen en samenvatten, waardoor handmatige verslaggeving verminderd wordt. Hier schrijf ik over mijn ervaring met AI notitienemers.
Beelden genereren
Grafische tools zoals Canva en Adobe Firefly gebruiken AI om visuals te genereren.
Marketing en social media teksten schrijven
Tools zoals Jasper.ai die een organisatie helpt om teksten te genereren in hun tone of voice, voor verschillende kanalen.
Hoe pak je dit als organisatie aan?
De eenvoudigste stap is te onderzoeken welke AI-mogelijkheden er al in je software zitten. Veel CRM-systemen, projectmanagementtools en marketingsoftware hebben de afgelopen jaren AI-functionaliteiten toegevoegd, maar deze blijven vaak onbenut.
Begin met een korte inventarisatie:
- Welke tools gebruikt je organisatie al?
- Welke AI-functies zijn daarin beschikbaar?
- Hoe kunnen deze functies je team helpen om efficiënter te werken?
Vaak is het een kwestie van een functie activeren en een korte testperiode starten, bijvoorbeeld via een gratis trial. Dit stelt je in staat om zonder risico te experimenteren en te ontdekken welke AI-opties echt een verschil maken voor je workflow.
Als medewerkers blijven botsen op beperkingen – bijvoorbeeld omdat AI nog niet precies werkt zoals je organisatie dat wil – dan is een volgende mogelijke stap om een eigen chatbot te trainen die medewerkers ondersteunt bij specifieke taken.
Ontdek hoe we non-profits helpen om AI-expertise op te bouwen
Strategisch, veilig en op maat: een AI-begeleidingstraject dat workflows transformeert en interne expertise versterkt
Domein 3
Getrainde chatbots voor specifieke terugkerende taken
Merk je dat medewerkers AI steeds voor dezelfde taken gebruiken, maar telkens opnieuw instructies moeten geven? Dan is het tijd voor GPT’s en Copilots. Hiermee maak je een AI-assistent die weet hoe specifieke taken werken en je altijd volgens vaste instructies assisteert.
⚠️ Meer implementatiewerk
De GPT’s moeten gemaakt en beheerd worden.
✅ Beperkte training nodig
Bij GPT’s die nuttig zijn voor meerdere teamleden, horen ze te weten dat de GPT’s bestaan en hoe je ze kan gebruiken.
Waarom kiezen non-profits voor deze aanpak?
Met een eigen GPT of Copilot automatiseer je terugkerende taken. Medewerkers hoeven niet langer handmatig prompts in te geven of AI bij te sturen. Dit bespaart tijd én zorgt voor betere en consistentere output.
In plaats van ChatGPT of Copilot steeds opnieuw in te stellen, hebben medewerkers een virtuele collega die precies weet hoe de organisatie werkt.
In deze blog post deel ik een experiment waar ik net dat deed: een GPT maken die kan schrijven als mijn collega Rutger.
Hoe wordt dit in de praktijk gebruikt?
Tijdens onze begeleidingstrajecten zien we dat non-profits GPT’s en Copilots vooral inzetten voor:
Schrijven in de tone-of-voice van de organisatie
De meest populaire GPT is eentje om teamleden te helpen om teksten te schrijven die aansluiten bij de communicatiestijl van de organisatie.
Slimmere documentverwerking
AI kan assisteren bij specifieke taken binnen documentverwerken van bijvoorbeeld rapporten, subsidieaanvragen en beleidsdocumenten. Het kan helpen met analyseren, evalueren, plannen, teksten draften,.. volgens een vaste aanpak die je organisatie gebruikt.
Evalueren en verbeteren van documenten
Een vaak terugkerende GPT tijdens onze begeleidingstrajecten is een GPT om bestaande documenten te evalueren op klare taal en inclusiviteit.
Hoe pak je dit aan als organisatie?
De eerste stap is identificeren waar AI steeds opnieuw wordt ingezet zonder dat het echt efficiënt is. Denk aan interne communicatie, standaardrapporten of contentcreatie – taken waarbij medewerkers AI telkens dezelfde instructies moeten geven.
In dit webinar zie je een korte introductie naar hoe je als team geschikte taken kan ontdekken die je met GPTs kan versterken.
Tijdens trainingen van non-profits blijkt het voor veel deelnemers niet evident om te bedenken welke GPTs en zouden kunnen helpen. Ze horen veel voorbeelden te zien, te leren welk type taken geschikt zijn voor GPTs. En daarna stap voor stap door het denkproces genomen te worden om eerste GPTs te bedenken en uit te werken.
Is dit voor alle medewerkers? Neen. Enkel voor teamleden die al thuis zijn in ChatGPT en al weten bij welke taken ze er het meest voordeel uithalen.
Foto uit workshop om stap voor stap Gen Ai kansen te spotten voor kerntaken.
Met tools zoals OpenAI’s GPT Builder of Microsoft Copilot Studio train je AI op basis van jouw werkwijze, instructies en voorbeeldmateriaal. Zo zorg je ervoor dat AI direct bruikbare output genereert en niet telkens moet worden bijgestuurd.
Zodra de interne AI chatbot werkt, start een testfase waarin medewerkers feedback geven en de output wordt aangescherpt. Hoe beter AI is afgestemd op de organisatie, hoe sneller het een betrouwbare tool wordt. Training blijft belangrijk: medewerkers moeten weten wanneer en hoe ze de GPT of Copilot het beste kunnen inzetten.
Als de AI goed functioneert, kan je verder opschalen. Misschien zijn er nog andere terugkerende processen waarin AI een rol kan spelen? Of kan AI geïntegreerd worden in bestaande software?
Domein 4
AI-integratie in enterprise tools (ERP, CRM, …)
AI écht diep in je organisatie integreren betekent dat AI niet langer een losse tool is, maar een onzichtbare kracht binnen je bestaande systemen. Dit kan in je CRM, ERP of andere bedrijfssoftware, waarbij AI processen automatiseert, data analyseert en taken slimmer uitvoert zonder dat medewerkers er nog handmatig mee bezig zijn.
Dit is de meest geavanceerde vorm van AI-integratie. Het biedt enorme efficiëntiewinsten, maar vraagt ook een strategische aanpak, een technische implementatie en een duidelijke visie op AI binnen de organisatie.
⚠️ Hoge implementatiecomplexiteit
Dit vraagt tijd, technische expertise en maatwerk.
✅ Lage nood aan individuele training
AI zit ingebouwd in de tools die medewerkers al gebruiken.
Waarom kiezen non-profits voor deze aanpak?
Non-profits die deze stap zetten, willen AI structureel in hun organisatie verankeren. Ze hebben vaak al geëxperimenteerd met AI-assistenten, niche software en zelfs GPT’s, maar botsen op beperkingen:
- AI wordt nog te veel los van bestaande workflows gebruikt, waardoor er handmatig werk blijft bestaan.
- AI-output moet nog steeds gekopieerd en geplakt worden naar andere tools.
- Data wordt niet automatisch verwerkt, wat zorgt voor dubbel werk.
Door AI rechtstreeks te integreren in enterprise software zoals een CRM of ERP, automatiseer je complete workflows. Denk aan automatische leadscoring in een CRM, gepersonaliseerde e-mails op basis van AI-analyse of automatische samenvattingen van binnenkomende cliëntvragen. Dit voorkomt manueel werk en zorgt ervoor dat medewerkers hun tijd beter kunnen besteden aan impactvolle taken.
Hoe wordt dit in de praktijk gebruikt?
Wanneer AI volledig geïntegreerd wordt in enterprise software zoals een CRM of ERP, werkt het onzichtbaar achter de schermen. Dit betekent dat AI taken automatiseert en data verwerkt zonder dat medewerkers hier nog manueel mee bezig zijn.
Automatische categorisatie en opvolging in CRM’s
AI analyseert inkomende berichten, labelt ze automatisch en genereert gepersonaliseerde opvolgcommunicatie.
Slimmere data-analyse en rapportage
AI verwerkt ruwe data en genereert inzichten die direct bruikbaar zijn voor subsidieaanvragen of impactrapporten.
Hoe pak je dit als organisatie aan?
AI integreren in enterprise tools vraagt een strategische aanpak. Dit gaat verder dan AI activeren in bestaande software: je kijkt naar je volledige operationele processen en bepaalt waar AI écht waarde toevoegt.
Audit je processen
Waar zit nog manueel en repetitief werk dat AI kan automatiseren? Denk aan:
- Administratieve taken → Dataverwerking, rapportage, planning.
- Gepersonaliseerde communicatie → Automatische e-mails, chatbots.
- Data-analyse → AI-gestuurde inzichten en voorspellende modellen.
Kies de juiste technische aanpak
Afhankelijk van de complexiteit van je integratie heb je verschillende opties:
- Low-code tools → Platformen zoals Make.com of Zapier automatiseren taken zonder code.
- Diepe integraties → Werk samen met een IT-partner of AI-integrator als AI een kernrol krijgt in je systemen.
- Enterprise-oplossingen → Microsoft Copilot Studio of AI-functionaliteiten binnen een ERP kunnen een alternatief zijn.
Stap 3: Monitor en optimaliseer
AI in enterprise tools is geen ‘set it and forget it’-oplossing.
Blijf meten: Verhoogt AI de efficiëntie? Levert het de verwachte besparing of kwaliteitsverbetering op Zijn er nieuwe knelpunten ontstaan?
Wanneer zet je deze stap?
AI-integratie in enterprise tools is de meest geavanceerde vorm van AI-adoptie. Hier wordt AI een volwaardig onderdeel van je organisatie. Dit is de juiste keuze als AI al een vaste plaats heeft in je workflows. Je klaar bent om structureel manueel werk te elimineren en je de middelen hebt om AI niet alleen te implementeren, maar ook te onderhouden en te optimaliseren.
Conclusie
Stap voor stap naar AI-integratie
Waar je AI technologie best implementeert, hangt af van waar je nu staat in je AI-adoptie.
AI-assistenten voor ad-hoc taken
Dit is de basis die iedereen zou moeten benutten.
Medewerkers gebruiken ChatGPT en andere AI-tools al. Zorg ervoor dat ze dit veilig en professioneel doen door een bedrijfsaccount te voorzien en training te geven. Zo halen ze er meer waarde uit en vermijd je risico’s.
AI in workflow-specifieke tools
De snelste manier om AI-winst te boeken.
Veel software die je al gebruikt, bevat AI-functies. Doe een audit: welke tools hebben AI-opties? Zet kleine experimenten op en kijk waar AI direct tijd kan besparen of processen kan verbeteren.
GPT’s op maat
Voor organisaties die willen experimenteren met AI-oplossingen op maat.
Werk met voorlopers in je organisatie om te testen hoe GPTs interne processen kunnen ondersteunen.
AI-integratie in enterprise tools
Voor organisaties met een hoge AI-maturiteit en digitale maturiteit.
Dit is een stap voor gevorderden. AI wordt hier diep in de organisatie verankerd en geautomatiseerd. Niet het eerste focuspunt voor de meeste non-profits – eerst moet de basis op orde zijn. Solide software en hoge data kwaliteit. Pas daarna kan je die data beter benutten met AI.
Wat is de eerste stap?
Begin met de basis: investeer in domein 1 en 2. Voorzie je kenniswerkers van de juiste AI-tools en training. Verken AI in niche software en zet experimenten op. Van daaruit kan je stap voor stap verder groeien.
AI benutten gaat verder dan alleen software kiezen
Je weet nu welke AI-implementatiedomeinen er zijn en waar je als non-profit in kan investeren. Maar AI benutten gaat verder dan alleen software kiezen. Zonder de juiste training halen je medewerkers er niet het maximale uit.
De stap van experimenteren naar structurele AI-integratie vraagt een bredere aanpak. Hoe zorg je ervoor dat je team AI slim inzet? Hoe verhoog je de AI-maturiteit binnen je organisatie?
In onze video-lessenreeks over AI in non-profits helpen we je al een eind op weg. Daarnaast begeleiden we teams ook hands-on. In ons AI-begeleidingstraject combineren we technologische implementatie met training voor je team.
Ontdek hoe we non-profits helpen om AI-expertise op te bouwen
Strategisch, veilig en op maat: een AI-begeleidingstraject dat workflows transformeert en interne expertise versterkt