Van AI-hype naar praktische impact: terugblik op het VOKA-traject rond Agentic AI
Wat kan AI vandaag écht betekenen voor bedrijven? En misschien nog belangrijker: waar voegt het géén waarde toe?
Die vraag stond centraal tijdens het vierdelige VOKA-traject rond Agentic AI, begeleid door ACA Group expert Alexander Frimout en Paulien Van Rymenant. Tijdens vier intensieve sessies gingen Limburgse KMO’s en grotere organisaties niet alleen in gesprek over AI, maar vooral ook zelf hands-on aan de slag.
Van inspiratie tot proof of concept
Het traject bouwde stap voor stap op: van inspiratie en eerste use cases tot business haalbaarheid, technische randvoorwaarden en concrete roadmap-oefeningen. Daarbij lag de focus niet op AI als buzzword, maar op toepassingen die vandaag al echte businesswaarde creëren.
“Het belangrijkste doel van deze sessies was om deelnemers te tonen welke businesswaarde agentic AI vandaag al naar organisaties brengt, en hen daar meteen praktisch mee te laten experimenteren,” vertelt Alexander Frimout, AI Lead bij ACA Group.
De rode draad doorheen het traject? AI pragmatisch benaderen.
“AI doen om AI te doen is niet de juiste keuze,” aldus Alexander. “Veel bedrijven willen vandaag op de AI-trein springen, maar zonder duidelijke business case loop je het risico dat je investeert in oplossingen die weinig impact hebben.”
Tijdens de workshops werd daarom sterk gefocust op het kiezen van “de juiste wagon” voor elke organisatie en use case. Daarbij kwamen verschillende AI-aanpakken aan bod, zoals chatbots, workflow-tools, AI-producten, custom oplossingen en agentic coding.
Praktische inzichten voor echte business cases
Naast inspiratie en technologie kwamen ook thema’s zoals privacy, security, AI Act-compliance en governance uitgebreid aan bod. Veel deelnemers waren op zoek naar duidelijke handvaten rond waar AI vandaag wél en niet waarde toevoegt.
Volgens Alexander liggen de grootste opportuniteiten momenteel vooral in administratieve en repetitieve processen, zoals logistiek, HR en customer service.
Binnen organisaties voeren we al decennialang werk uit dat we ‘apenwerk’ noemen: repetitieve taken die weinig waarde toevoegen. Dankzij AI hebben we nu eindelijk een ‘aapje’ dat dat werk kan automatiseren, zodat medewerkers zich kunnen focussen op taken waar ze echt impact maken.
— Alexander Frimout, Lead AI Innovation bij ACA Group
Doorheen het traject werd ook duidelijk hoe snel deelnemers zelf met AI aan de slag gingen. Wat begon met nieuwsgierigheid en voorzichtig enthousiasme, groeide al snel uit tot concrete experimenten, automatisaties en demo’s binnen de eigen organisatie.
De sessies hebben voor mij vooral duidelijk gemaakt waar AI écht waarde toevoegt, en misschien nog belangrijker: waar het niet nodig is. Dat inzicht alleen al was enorm waardevol.
Wat ik sterk vond, is dat alles heel praktisch bleef. Geen theoretisch verhaal, maar meteen toepasbaar op mijn eigen onderneming.
Met relatief beperkte technische kennis ben ik er tijdens de opleiding zelfs in geslaagd een werkende interne chatbot te bouwen, gekoppeld aan onze kennisbank. Collega’s kunnen nu zelfstandig workflows opzoeken en krijgen meteen de juiste uitleg, zonder telkens iemand te moeten aanspreken.
— Robbie Wils, Owner bij Eurofresh
Hands-on experimenteren als versneller
De hands-on aanpak bleek voor veel deelnemers één van de grootste meerwaarden van het traject. Verschillende deelnemers gingen tussen de sessies door al actief experimenteren met eigen use cases en automatisaties.
Ook de interactie tussen deelnemers speelde daarin een belangrijke rol. Door praktijkcases en ervaringen uit te wisselen kregen deelnemers een breder beeld van hoe AI vandaag al in verschillende sectoren wordt ingezet.
“We zijn high-level begonnen, maar elke sessie verder in detail gedoken,” vertelt Alexander. “Het is belangrijk om klein en met een duidelijke business case te starten, maar tegelijk ook de big picture in gedachten te houden. Anders eindig je snel met een lappendeken aan losse AI-applicaties.”
De workshops maakten AI voor mij meteen praktisch toepasbaar. Dankzij de hands-on aanpak heb ik op korte tijd zelf een zinvolle en tijdbesparende applicatie kunnen bouwen.
Wat ik vooral geleerd heb, is dat je AI begrijpt door ermee te experimenteren: gewoon beginnen testen met een tool en je favoriete LLM gebruiken om extra informatie en begeleiding te krijgen, brengt je verrassend snel vooruit.
Ook de interactie met de andere deelnemers en hun praktijkcases was bijzonder waardevol, omdat je ziet hoe verschillend AI vandaag al ingezet wordt en welke aanpakken of tools voor anderen goed werken.
— Bo Van de Weyer, R&D Manager bij Simalco
Een community die blijft experimenteren
Tussen elke sessie zat gemiddeld zo’n tien dagen. Elke workshop startte bovendien met een korte update over het laatste AI-nieuws en recente evoluties binnen het landschap.
Volgens Alexander groeide net dat communitygevoel sterk doorheen het traject.
“Veel deelnemers gaven op het einde aan dat ze die AI-updates gingen missen,” vertelt hij. “Eén deelnemer had zelfs zijn eigen AI-agent gebouwd om die updates automatisch te blijven ontvangen.”
Een traject dat duidelijk aansloeg
Ook uit de evaluaties bleek dat het traject positief werd onthaald. Deelnemers gaven de laatste sessie een gemiddelde tevredenheidsscore van 8,7/10. Zowel de inhoud, de organisatie als de begeleiding door Alexander Frimout werden daarbij sterk beoordeeld.
Het traject maakte vooral duidelijk dat succesvolle AI-adoptie vandaag niet draait rond hype of grote transformaties, maar rond experimenteren, leren en stap voor stap waarde creëren binnen de eigen organisatie.
Ook benieuwd hoe AI praktisch toepasbaar wordt binnen jouw organisatie?
Neem contact op met onze experten!