AI for small business (tools en best practices)

Kunstmatige intelligentie (oftewel artificial intelligence, AI) is mainstream geworden. Het is overal aanwezig. Volgens het Small Business Trends-rapport van Salesforce➚ maakt zo’n negen op de 10 mkb-teams gebruik van AI. 60% geeft aan momenteel generatieve AI (GenAI) te gebruiken of is van plan deze te gebruiken. En 33% van de salesteams verwacht dit binnen twee jaar te doen. 

Ben jij er als kleine ondernemer klaar voor? We zetten alles over AI-tools voor het mkb voor je op een rij: de voordelen, uitdagingen, de juiste tools en hoe je je kunt voorbereiden op een AI-gestuurde toekomst.

Het volgende komt aan bod:

• Wat is AI voor het mkb?
• Waarom kleine bedrijven AI zouden moeten omarmen
• Best practices voor het implementeren van AI in het mkb
• Uitdagingen bij het toepassen van AI voor kleine bedrijven
• De toekomst van AI in het mkb
• Waar moet je op letten bij AI voor mkb-oplossingen?
• AI optimaal benutten voor het mkb

Wat is AI voor het mkb?

AI voor het mkb is simpelweg het gebruik van AI-oplossingen in mkb-bedrijven voor probleemoplossende taken die tijd en middelen in beslag nemen. AI-tools zijn ontworpen om delen van menselijke intelligentie na te bootsen, met name informatieverwerking en besluitvorming. Voor kleine bedrijven biedt AI de mogelijkheid om processen te stroomlijnen, handmatige inspanningen te verminderen en de overheadkosten laag te houden.

Hoewel AI-toepassingen voor kleine en middelgrote bedrijven➚ doorgaans kleinschaliger zijn dan voor grotere ondernemingen, kunnen ze een grote impact hebben. Met de juiste software voor klantrelatiebeheer (Customer Relationship Management, CRM)➚ kun je bijvoorbeeld een gratis chatbot installeren om op klanten te reageren. 

Veel mkb-bedrijven hebben een klein IT-team, of helemaal geen. AI-functies, zoals proces- en softwarebewaking, kunnen helpen IT-problemen te verminderen zonder zaken complexer te maken. AI kan kleine teams ondersteunen door te helpen bij eenvoudige taken en hun algehele werkzaamheden efficiënter te maken.

Waarom kleine bedrijven AI zouden moeten omarmen

De groei van AI zou je kunnen beschouwen als een bonus voor je mkb-bedrijf. Vanaf nu wordt het alleen maar gemakkelijker voor je. Er zijn verschillende voordelen van AI➚ voor mkb-bedrijven, waaronder:

Verbeterde klantenservice

Uit ons onderzoek➚ blijkt dat 65% van de klanten tegenwoordig verwacht dat bedrijven zich aanpassen aan hun veranderende behoeften en voorkeuren. AI maakt het mogelijk om sneller en via voorkeurskanalen te reageren op de behoeften van klanten en problemen bijna realtime aan te pakken.

Chatbots➚ zijn hier een goed voorbeeld van. Met behulp van ML➚ -algoritmen (machine learning) worden chatbots getraind om veelvoorkomende vragen van klanten te beantwoorden met behulp van grote datasets. Hoe meer gegevens worden gebruikt, hoe beter het eerste resultaat, maar deze tools leren ook van hun interacties met klanten.

Wanneer je AI-tools integreert met CRM-databases➚, kan je mkb bovendien klantinteracties analyseren en gepersonaliseerde aanbiedingen en berichten maken voor verschillende klantsegmenten. Dit kan helpen om je klanten zich speciaal te laten voelen en de loyaliteit op lange termijn te vergroten.

Verbeterde productiviteit

Uit de enquête van het Small Business and Entrepreneurship Council (SBE) blijkt dat 76% van mkb-ondernemers zegt dat ze zich dankzij AI kunnen concentreren op waardevolle taken. Denk aan het ontwikkelen van nieuwe producten of diensten of het opzetten van gerichte marketingcampagnes, waardoor de productiviteit wordt verhoogd. Het verbeteren van de productiviteit komt vaak door handmatige of repetitieve taken te automatiseren. 

Bijvoorbeeld het verzamelen en verifiëren van klantgegevens. In plaats van dat teams hun tijd en middelen besteden aan het handmatig invoeren en controleren van data, kan AI deze taken automatiseren en daarbij bovendien de algehele nauwkeurigheid vergroten.

Lagere kosten

AI kan ook helpen de operationele kosten te verlagen door taken te automatiseren die geen vergaande menselijke inmenging vereisen, zoals data-invoer, het afhandelen van routinematige vragen aan de klantenservice, het plannen van afspraken en het opvolgen van activiteiten. AI is een bijzonder kosteneffectieve keuze voor grootschalige data-analyseprojecten, omdat het buiten kantooruren kan werken, minder snel fouten maakt en kan worden aangepast om specifieke data-output te leveren.

Betere marketingcontent

Dankzij de opkomst van generatieve AI (GenAI)➚ kunnen mkb’s nu sneller dan ooit AI-tools gebruiken om marketing-, sales-, product- en blogcontent te creëren. Generatieve AI maakt gebruik van een combinatie van grote taalmodellen (LLM’s)➚ en natuurlijke taalverwerking (NLP)➚ om eenvoudige vragen te beantwoorden en eenvoudige marketingmiddelen te creëren.

Je kunt GenAI bijvoorbeeld gebruiken om marketing-e-mails te maken, ideeën op te doen voor blogonderwerpen of je bedrijfsvoering te verbeteren. Het voorbehoud is echter wel dat AI het meest geschikt is voor taken die eenvoudig en gestandaardiseerd zijn. Overmatig gebruik kan leiden tot verminderde betrokkenheid van de consument, omdat door AI gegenereerde content snel voorspelbaar of eentonig overkomt. Om een unieke stem en  perspectief te behouden, is het nog steeds essentieel dat mensen toezicht houden op de creatie van AI-content.

Best practices voor het implementeren van AI in het mkb

AI-tools zijn ontworpen om bestaande processen te ondersteunen. Je kunt ze dan ook niet simpelweg implementeren en het daarbij laten. Je zult als mkb’er AI-bedrijfsstrategieën moeten ontwikkelen die inspelen op je huidige zakelijke behoeften, mogelijke integratieproblemen en training van medewerkers. We hebben enkele best practices voor het implementeren van AI voor je op een rij gezet:

Definieer concrete toepassingsscenario’s

Om concurrerend te blijven en voorop te lopen, kan je ervoor kiezen om AI snel in te zetten zonder het doel ervan duidelijk te definiëren. Deze snelle aanpak kan er toe leiden dat je bedrijf AI-tools niet volledig begrijpt of benut. Om de impact van AI te maximaliseren, begin je dus met het identificeren van specifieke toepassingsscenario’s waarmee AI je bedrijf kan helpen. Vervolgens kijk je welke tools hiervoor het meest geschikt zijn. 

Het overwegen van mogelijke pijnpunten

In een tijdperk waarin digitale transformatie essentieel is voor het succes van het mkb, wordt al snel verondersteld dat AI-tools naadloos zullen samenwerken met je bestaande oplossingen. Maar dit is niet altijd het geval. 

Als je bijvoorbeeld specifieke of op maat gemaakte software gebruikt, is deze mogelijk niet ontworpen om te communiceren met AI-tools, die voortdurende connectiviteit en dataquery’s vereisen. Om te voorkomen dat je nieuwe uitdagingen voor jezelf creëert, is het belangrijk om rekening te houden met mogelijke pijnpunten en te onderzoeken welke tools kunnen worden geïntegreerd met je huidige software. 

In het geval van verouderde tools of op maat gemaakte oplossingen, kun je mogelijk een aangepaste API gebruiken: een software-interface waarmee twee of meer computerprogramma’s met elkaar kunnen communiceren. Maar zorg ervoor dat je dit doet voordat AI-tools operationeel zijn. Daarmee voorkom je typische problemen zoals ontbrekende data of dataverlies.

Training van je team

Ten slotte moet je je teams voorlichten over het gebruik van AI-tools. Dit gaat onder andere over operationele basisprincipes en gebruiksverwachtingen. Vanuit operationeel oogpunt is het belangrijk om je medewerkers in een vroeg stadium te betrekken, ruim voordat eventuele tools worden ingezet. Leg daarbij uit welke functies vaak voorkomen: zowel functies die samenwerken met bestaande tools als volledig nieuwe functies. 

Als je aan de slag gaat met AI, dan moet je ook duidelijke basisregels opstellen voor het gebruik ervan, vooral als het gaat om klantgegevens. Je medewerkers moeten weten welke gegevens zij kunnen gebruiken, op welke manier dit moet gebeuren en wat ze met gegevens moeten doen zodra de analyse is voltooid.

Uitdagingen bij het toepassen van AI voor kleine bedrijven

Hoewel AI aanzienlijke voordelen biedt voor het mkb, brengt het ook potentiële uitdagingen met zich mee.

Databeveiliging

Uit ons onderzoek blijkt dat meer dan 68% van de consumenten➚ aangeeft dat de betrouwbaarheid van bedrijven door de ontwikkelingen op het gebied van AI nog belangrijker wordt.. Aangezien klanten steeds meer waarde hechten aan personalisatie, moet je als mkb persoonlijke gegevens verzamelen om zinvolle klantervaringen te kunnen leveren. De meeste consumenten zijn bereid deze gegevens te delen als ze precies weten wat er aan informatie wordt verzameld, hoe dit wordt gebruikt en of gegevens met derden worden gedeeld. 

AI-oplossingen kunnen grote datasets analyseren op overeenkomsten en mogelijke patronen. Dit helpt het mkb bij het opstellen van gepersonaliseerde advertentie- en verkoopcampagnes. Maar als AI-tools worden gehackt, kunnen aanvallers toegang krijgen tot gevoelige klantgegevens, waardoor je bedrijf datalekken moet melden en het vertrouwen van de consument wordt geschaad. Om dit probleem aan te pakken, moet je er als mkb voor zorgen dat AI-tools binnen het bereik van bestaande beveiligingstools vallen en dat alle gegevens die door AI worden verwerkt, waar mogelijk worden geanonimiseerd en versleuteld.

Normalisatie

Volgens de SBE Council-enquête is 85% van het mkb van mening dat de overheid een evenwicht moet vinden tussen regelgeving en innovatie op het gebied van AI. In zijn huidige staat is de AI-markt echter te gefragmenteerd om brede normalisatie te ondersteunen. Als gevolg hiervan moeten mkb’s vertrouwen op AI-leveranciers om ervoor te zorgen dat tools voldoen aan dataverwerkings- en privacyvereisten zoals die zijn vastgelegd in regelgeving zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) van de Europese Unie en de California Consumer Privacy Act (CCPA).

De toekomst van AI in het mkb

Dit zijn twee trends om in de gaten te houden naarmate AI voor het mkb zich verder ontwikkelt:

1. Diepgaande integratie

Hoewel de snelle ontwikkeling van AI-tools is verschoven van alleen zakelijke oplossingen naar commercieel beschikbare aanbiedingen, zijn veel van deze oplossingen oppervlakkig. Ze kunnen weliswaar voordelen bieden, zoals automatisering en personalisatie, maar vaak zijn dit bijzaken. 

Een aanbieder van data-analyse kan bijvoorbeeld de term ‘AI’ gebruiken om het verzamel- en analyseproces te beschrijven, terwijl AI in feite alleen wordt gebruikt om de aanwezigheid van data-uitschieters te evalueren. Nieuwe oplossingen zullen AI eerder centraal in bedrijfsprocessen plaatsen. Voorbeelden zijn pc’s met neurale verwerkingseenheden (NPU’s) en applicaties die in staat zijn om grootschalige AI-processen op lokale apparaten uit te voeren, zonder dat er cloudconnectiviteit nodig is. Volgens Gartner zullen bedrijven tegen 2026 ‘all-in’ gaan op AI-compatibele pc’s.

2. Impact van generatieve AI

Op dit moment worden GenAI-tools gebruikt om sales- en marketingcontent te creëren, chatbotactiviteiten te verbeteren en de personalisatie te vergroten. Naarmate de algoritmen voor natuurlijke taalverwerking verbeteren, zullen GenAI-oplossingen echter verschuiven naar meer sectorspecifieke modellen die kunnen helpen de nauwkeurigheid te verbeteren en de vraag naar rekenkracht te verminderen, volgens recente voorspellingen van Gartner.

Waar je op moet letten bij een AI-oplossing voor kleine bedrijven

Hoewel er geen one-size-fits-all benadering van AI is, is het voor jouw mkb-bedrijf zinvol om bestaande processen volledig te herzien en te vervangen door AI-tools. Neem bijvoorbeeld tools zoals Agentforce, een compleet AI-systeem dat data, AI, automatisering en mensen integreert om betrouwbare AI-agents in te zetten voor concrete bedrijfsresultaten.  

Het werkt door teams te voorzien van tools, diensten en agents die gebruik kunnen maken van de kracht van een LLM en hun verbonden bedrijfsgegevens om te bepalen welke taken er moeten worden uitgevoerd. Vervolgens kan Agentforce een plan opstellen om de werkzaamheden te voltooien en het plan zelfstandig uitvoeren. 

Het kan zijn dat AI-integratie voor jouw mkb-bedrijf misschien niet zinvol is, waardoor het een betere keuze is om oplossingen te vinden die parrellel aan de huidige processen werken. Zoek in dat geval naar AI-technologie die zich kan aanpassen aan je zakelijke behoeften, in plaats van oplossingen waarbij je je hele aanpak voor moet veranderen. 

Het is ook belangrijk om oplossingen te zoeken die klantondersteuningsprocessen stroomlijnen en die voor het personeel eenvoudig te begrijpen, te gebruiken en in de praktijk toe te passen zijn. We doen graag een duit in het zakje ter overweging:

9 AI-tools voor mkb’s

Als je op zoek bent naar een AI-oplossing➚ die is gebouwd voor mkb’s en waarbij je zelf de controle houdt, overweeg dan de volgende tools:

1. Agentforce: Agentforce van Salesforce is een uitgebreide oplossing die is ontworpen om teams meer mogelijkheden te bieden door hen een uniforme, AI-gestuurde werkomgeving te bieden. Het integreert verschillende tools en databronnen, waardoor agents gepersonaliseerde en efficiënte ondersteuning kunnen bieden via meerdere kanalen. Met functies zoals casemanagement, kennisartikelen en AI-gestuurde inzichten helpt Agentforce werkprocessen te stroomlijnen, responstijden te verkorten en de algehele klantervaring te verbeteren.
2. Einstein AI: Einstein AI van Salesforce is ontworpen om het mkb te helpen slimmere beslissingen te nemen. Het biedt functies zoals voorspellende analyses, natuurlijke taalverwerking en machine learning om taken te automatiseren en inzichten te bieden.
3. Sales Cloud Einstein: Sales Cloud helpt mkb’s hun verkoopprocessen te verbeteren door AI-gestuurde inzichten te bieden, zoals lead scoring, inzichten in kansen en prognoses.
4. Service Cloud Einstein: Voor klantenservice biedt Einstein AI-functies zoals caseclassificatie, aanbevolen antwoorden en de beste vervolgstappen om mkb’s te helpen problemen van klanten efficiënter op te lossen.
5. Marketing Cloud Einstein: Deze AI-tool helpt mkb’s hun marketinginspanningen te personaliseren met functies zoals voorspellende lead scoring, betrokkenheidsscores en optimalisatie van verzendtijden.
6. Einstein Analytics: Einstein Analytics biedt mkb’s geavanceerde analysemogelijkheden, waardoor ze data kunnen verkennen, inzichten kunnen ontdekken en datagestuurde beslissingen kunnen nemen.
7. Einstein Voice: Met deze functie kunnen mkb’s communiceren met Salesforce via spraakopdrachten, waardoor het eenvoudiger wordt om onderweg gegevens te raadplegen en bij te werken.
8. Einstein Bots: Mkb’s kunnen Einstein Bots gebruiken om chatbots te bouwen en in te zetten om vragen van klanten af te kunnen handelen, waardoor hun teams tijd overhouden om zich te concentreren op complexere taken.
9. Integratie: Salesforce AI-tools kunnen worden geïntegreerd met andere Salesforce-producten en apps van derden, waardoor je als mkb je werkprocessen kunt stroomlijnen en het rendement opje investeringen kunt maximaliseren.

AI optimaal benutten voor het mkb

Haal het meeste uit AI voor je mkb. Van chatbots tot generatieve AI en data-invoer: tools voor kunstmatige intelligentie bieden tal van voordelen om de bedrijfsresultaten te verbeteren en jouw bedrijf een voorsprong te geven.

Met Starter Suite➚ kun je een aantal van deze tools gratis uitproberen. Bekijk een demo of ga vandaag nog gratis aan de slag en doe je voordeel met AI voor jouw mkb.