De APO-methode · AI Process Optimisation
Eerst het proces, dan de AI. Zo werkt de APO-methode
APO brengt in kaart welke processtappen AI kan overnemen, wat dat per jaar oplevert in uren en euro's, en wat het kost om te bouwen. Samen met de mensen die het werk doen, met hun eigen getallen. Geen presentatie over wat AI zou kunnen, maar een rekensom over wat het bij jullie oplevert.
- Drie getallen per processtap
- 24 bouwblokken met vaste urenraming
- Het verwachte scenario is leidend
- BinnenHet werk zoals het nu looptProcesmap in meetbare stappen
- MensDrie getallen per stapDuur, aantal mensen, frequentie
- AIAI-fit en rol per stapZeven vragen, vier rollen
- AIBouwlaag en urenZelf met AI, of NinA bouwt
- KlaarBusiness case en roadmapVerwacht scenario, drie fases
Van gevoel naar getal
01 / Waarom een methode
Vier dingen houden organisaties tegen.
APO pakt ze alle vier aan in één werksessie, met de mensen die het werk doen aan tafel.
Ze weten niet waar te beginnen
“Iedereen heeft een mening over AI. Niemand heeft een lijst.”
Ze kunnen het niet onderbouwen
“Zonder getal geen budget. Zonder budget geen project.”
Ze overschatten en onderschatten tegelijk
“Dat is even automatiseren, zeiden we. Een half jaar later bouwden we nog.”
Ze slaan de randvoorwaarden over
“Het model was het probleem niet. De data was er gewoon niet.”
02 / Wat het is
Wat is de APO-methode?
APO staat voor AI Process Optimisation, de methode van NinA AI. We tekenen samen met het team de belangrijkste processen uit in meetbare stappen. Per stap bepalen we of AI hem kan overnemen, wat dat realistisch bespaart en wat het kost om te bouwen. Aan het eind ligt er een geprioriteerde lijst, een onderbouwde business case en een plan in drie fases.
Het hart van de methode is één simpele regel: elke stap krijgt drie getallen. Hoe lang duurt het, met hoeveel mensen, hoe vaak per maand. "Dat kost veel tijd" wordt zo: veertig minuten, twee mensen, tachtig keer per maand. Dat is 1.280 uur per jaar, en bij een tarief van € 45 per uur € 57.600 aan werk. Pas dan komt de vraag welk deel AI daarvan kan overnemen.
De methode heette eerst APR, AI Process Redesign. We hebben hem bewust omgedoopt. Redesign suggereert dat alles op de schop gaat. Optimisation beschrijft wat er echt gebeurt: bestaande processen worden stap voor stap beter, en AI neemt alleen over wat het aantoonbaar beter of goedkoper kan.
01Rekent live mee
Elke invoer werkt direct door in de business case. Je ziet je eigen cijfers ontstaan, in plaats van achteraf een rapport te krijgen.
02Scheidt zelf doen van laten bouwen
Niet elke kans is een project. Een deel pakt je team zelf op met prompts en assistenten.
03Eerlijk over onzekerheid
Kansen zonder data of voorbeelden krijgen een lagere betrouwbaarheid. We adviseren op het verwachte scenario.
04Van jullie, niet van ons
Het team benoemt de kansen, scoort de eigen volwassenheid en stemt over prioriteiten. Daarom is er draagvlak.
03 / Uitgangspunten
Zeven uitgangspunten die we nooit loslaten.
01
Proces eerst, techniek later
We beginnen bij het werk, niet bij AI. Wie de volgorde omdraait, krijgt oplossingen zonder probleem.
02
Alles in tijd en geld
Duur, aantal mensen, frequentie. Zonder die drie getallen bestaat een kans niet in het model.
03
Onzekerheid zichtbaar maken
Een bandbreedte in plaats van één getal, een rem bij ontbrekende data, en het verwachte scenario als leidraad.
04
Zelf doen waar het kan
De onderste twee bouwlagen liggen bij jullie. Wie alles laat bouwen, leert niets en blijft afhankelijk.
05
De mens blijft ergens leidend
Bij creativiteit, fysieke aanwezigheid of aansprakelijkheid beslist een mens. Volledig autonome AI is de uitzondering.
06
Jullie praten, wij sturen
Vragen boven vertellen. De kansen moeten van de deelnemers zijn, anders is er geen draagvlak.
07
Draagvlak telt mee
Een gedragen quick win met energie in het team wint van een groter maar zwaarder project.
In één zin
De methode in één zin
APO brengt in kaart welke processen AI kan overnemen, wat dat per jaar oplevert en wat het kost om te bouwen.
04 / Tien blokken
Van welkom tot plan, in tien blokken.
Zo loopt een volledige sessie. In de AI Quick Scan doen we dit op één dag bij jullie op locatie, met de mensen die het werk doen.
| Waarom we het doen | Wat het oplevert | |
|---|---|---|
| 1. Welkom en dagritme | Iedereen weet wat er komt en waarom we het samen doen. | Een team dat actief meedoet |
| 2. Intake en kaders | Zodat alles wat we straks berekenen klopt, en we weten wat wel en niet mag met AI. | Context, financieel kader, AI-beleid |
| 3. AI-volwassenheid | Eerlijk in beeld waar jullie staan en waar je heen wilt. | Nulmeting op zeven dimensies |
| 4. Kansen verzamelen | Een muur vol ideeën. Alles mag, daarna kiezen we. | Gestemde topkansen |
| 5. Procesmap | We tekenen hoe het werk nu echt loopt. | Processen in meetbare stappen |
| 6. Van handmatig naar AI | Per stap: wat neemt AI over, waar houdt de mens een check? | Per proces een AI-versie met besparing |
| 7. Kansen classificeren | Doen jullie het zelf met AI, of bouwt NinA het? | Bouwlaag en urenraming per kans |
| 8. Prioriteren | Veel opleveren met weinig moeite wint. | Een top 3 voor de eerste fase |
| 9. Business case | Wat het oplevert, wat het kost en wanneer het terug is. | Drie scenario's, verwacht leidend |
| 10. AI Future Plan | Het plan op één plek, het startpunt van de samenwerking. | Roadmap in drie fases |
05 / De nulmeting
Zeven dimensies, nu en over twaalf maanden.
Strategie, data, technologie, mensen, processen, beleid en cultuur. Elk op een schaal van 1 (initieel) tot 5 (transformatief), geijkt op gedrag dat je kunt zien, niet op gevoel. De grootste sprong tussen nu en doel bepaalt waar de aandacht heen gaat. Zelf proberen? Doe de gratis zelfscan.
Profiel · nu vs. doel
2,7
nu
4,1
doel na 12 maanden
Grootste sprongData op orde (2 naar 4)
Wat we meten, op een schaal van 1 tot 5
Strategie en Visie+1 sprong
Hoe duidelijk en gedragen is de AI-visie in het MT? Staat de strategie op papier en bij wie ligt het mandaat?
nu 3, doel 4.Data op orde+2 sprong
Is data centraal beschikbaar, gestructureerd en toegankelijk voor automatisering en AI?
nu 2, doel 4.Technologie en Infrastructuur+1 sprong
Welke tools, cloudplatforms en integraties zijn er? Hoe makkelijk koppel je nieuwe systemen?
nu 3, doel 4.Mensen en Vaardigheden+2 sprong
Kent het team AI-tools, prompting en automatisering? Is er capaciteit en bereidheid om bij te leren?
nu 2, doel 4.Processen en Adoptie+1 sprong
Zijn processen helder beschreven en wordt er actief geoptimaliseerd? Hoe verliepen eerdere change-trajecten?
nu 3, doel 4.Beleid en risico's+2 sprong
Is er beleid voor AI-gebruik, data-ethiek, privacy en security? Hoe weegt men risico tegen snelheid?
nu 2, doel 4.Cultuur en Veranderkracht+1 sprong
Hoe staat de organisatie tegenover verandering? Is er ruimte voor experimenteren, falen en leren?
nu 4, doel 5.
06 / AI-fit
Is deze taak geschikt voor AI? Doe de check.
Per processtap stellen we zeven vragen, elk met nee, deels of ja. Ze zijn gebaseerd op het werk van Brynjolfsson en Mitchell over welke taken zich lenen voor machine learning. Drie vragen bepalen daarna of de mens leidend blijft. Kies een voorbeeld of vul je eigen taak in.
Begin met een voorbeeld, of vul je eigen taak in
AI-fit: zeven vragen
01Is helder wat erin gaat en wat eruit moet komen?
Kan wie het werk doet uitleggen: dit krijg ik, dit lever ik op?
02Staat de informatie die nodig is digitaal?
In een systeem, een mailbox of een map. Niet in iemands hoofd.
03Zijn er minstens tien voorbeelden van goed werk?
Input én goede output, digitaal. Een week naast Henk zitten telt niet.
04Is het in een paar stappen af?
Geen lange keten van afwegingen die op elkaar voortbouwen.
05Gaat het elke keer ongeveer hetzelfde?
Een vast patroon, niet elke keer een uitzondering.
06Is een fout goedkoop te herstellen?
Ja: een fout valt op en is snel recht te zetten.
07Hoeft de uitkomst niet uitgebreid onderbouwd te worden?
Nee als er een juridische of diepgaande uitleg bij moet.
Blijft de mens leidend?
- Is originele creativiteit de kern?
- Moet iemand fysiek aanwezig zijn?
- Is een mens persoonlijk aansprakelijk voor de uitkomst?
Uitslag
11 / 14
AI-fit · Sterk
Deze taak leent zich goed voor AI.
Rol van AI
Mens keurt goed
AI doet het werk, een mens controleert voor het naar buiten gaat.
Betrouwbaarheid
79%
Dit is de eerste toets uit de APO-methode. In de AI Quick Scan doen we hem per processtap, samen met wie het werk doet.
07 / Vier rollen
AI is geen alles-of-niets.
Uit de AI-fit volgt een van vier rollen tussen mens en AI. Verreweg de meeste kansen landen op "mens keurt goed" of "AI helpt". Volledig autonome AI is de zeldzaamste rol: alleen bij een zeer hoge score en zonder creativiteit, fysieke aanwezigheid of aansprakelijkheid.
Kies een taak
Mens
De mens doet het werk. AI blijft weg.
AI helpt
De mens doet het, AI levert een eerste versie of zoekt op.
Mens keurt goed
AI doet het werk, een mens controleert voordat het de deur uit gaat.
Volledig AI
AI doet het zelf. Een mens kijkt steekproefsgewijs mee.
Waar het landt: Mens keurt goed
AI zet het antwoord klaar met de juiste orderinformatie. Een medewerker leest mee en verstuurt: de toon en de uitzonderingen blijven mensenwerk.
08 / Vier bouwlagen
Zelf met AI, of NinA bouwt.
Elke kans krijgt een bouwlaag. Die bepaalt wie het maakt en hoeveel werk het is. De onderste twee doet je team zelf, met training en de juiste prompts. De bovenste twee bouwen wij. Elke kans koppelen we aan een van 24 vaste bouwblokken met een urenraming in drie scenario's, zodat de raming niet afhangt van wie de sessie doet.
Laag 1 · zelf met AI
Prompts en kennis
Het team doet het zelf, met goede prompts en training. Denk aan een promptbibliotheek voor terugkerend schrijfwerk.
Laag 2 · zelf met AI
Assistenten en projecten
Eigen GPT's en Claude Projects met jullie kennis erin, bediend door het team. Bijvoorbeeld een assistent die mail sorteert of teksten in de huisstijl schrijft.
Geen data of geen voorbeelden? Dan maximaal 40 procent betrouwbaarheid. Hoe mooi de kans ook klinkt.
Dat is de belangrijkste rem in de methode. Een lage betrouwbaarheid is geen afwijzing, maar een opdracht: eerst het fundament, dan de bouw. En nooit 100 procent besparing: per stap rekenen we met maximaal 90 procent, want uitzonderingen, controle en beheer blijven.
09 / Prioriteren
Wat pakken we eerst?
Elke kans krijgt een plek op twee assen: verwachte besparing per jaar tegen verwachte bouwuren. De standaarddrempels zijn € 15.000 per jaar voor hoge impact en 60 uur voor lage inspanning, per klant aan te passen. De ranglijst sorteren we op ICE: impact maal betrouwbaarheid maal gemak, elk op een schaal van 1 tot 10. Omdat betrouwbaarheid een vermenigvuldiger is, drukt een ontbrekende randvoorwaarde de hele score omlaag. Dat is opzet.
| Impact | Inspanning | Wat we doen | |
|---|---|---|---|
| Quick win | Hoog | Laag | Direct doen, in de eerste fase |
| Strategische kans | Hoog | Hoog | Plannen, met een akkoord op de business case |
| Opvulwerk | Laag | Laag | Op de plank, alleen als er tijd over is |
| Ondankbaar | Laag | Hoog | Niet doen, of eerst dieper graven |
Schuif opzij voor alle kolommen →
10 / Het AI Future Plan
Een plan in drie fases.
De laatste stap van de methode. Het plan is het startpunt van de samenwerking, en in een partnership werken we het elk kwartaal bij.
- 01
Quick wins
0 tot 3 maanden · laag 1 en 2
Wat het team zelf oppakt met prompts en assistenten. Vaak binnen enkele weken resultaat, zonder bouwproject.
- 02
Bouwen
3 tot 9 maanden · laag 3
Workflows die processen overnemen, gekoppeld aan jullie systemen. Eén voor één live, met een mens die meekijkt.
- 03
Strategisch
9 tot 12 maanden en verder · laag 4
Maatwerk: agents, zoeken in eigen documenten, platforms. Pas als het fundament er ligt.
11 / Waar je de methode tegenkomt
In de Quick Scan en elke maand daarna.
De methode is geen los product. Hij zit in alles wat we doen.
- In de AI Quick Scan doorlopen we hem op één dag bij jullie op locatie. Binnen een week krijg je de nulmeting, een business case per kans, de impact-effortmatrix, een roadmap voor twaalf maanden en een pakketadvies. € 6.000 eenmalig, ook los af te nemen.
- In het AI Partnership is het model van de Quick Scan de meetlat. Elke maand laten we zien wat er draait en wat het oplevert, tegen de business case die we samen maakten.
- In een workshop gebruiken we delen ervan: processen uittekenen, de AI-fit check, de vier rollen.
Wil je eerst zelf rekenen? Met de rekenhulp zie je in twee minuten wat AI jouw bedrijf oplevert, met dezelfde drie scenario's.
“Laat je niet gek maken. Start small.”
12 / Vragen
Vragen over de APO-methode
Wat betekent APO?
APO staat voor AI Process Optimisation, de methode van NinA AI. Je tekent processen uit in meetbare stappen en bepaalt per stap of AI het kan overnemen, wat dat bespaart en wat het kost om te bouwen. Tot augustus 2026 heette de methode APR, AI Process Redesign.
Hoe lang duurt een APO-sessie?
Een volledige sessie in tien blokken duurt vier tot vierenhalf uur, inclusief een pauze. In de AI Quick Scan doen we dit op één dag bij jullie op locatie, en binnen een week ligt de uitwerking er: nulmeting, business case per kans, roadmap en pakketadvies.
Wie moeten er bij de sessie zijn?
De mensen die het werk doen, en iemand die kan beslissen. De kansen moeten van de deelnemers komen. Een sessie met alleen het MT levert een mooie lijst op, maar weinig draagvlak op de werkvloer.
Wij weten al waar onze problemen zitten. Wat voegt de methode toe?
De getallen. Wat kost het nu, wat levert AI realistisch op en wat kost het om te bouwen? Zonder die drie is er geen besluit te nemen. Als jullie de problemen al kennen, gaat de sessie gewoon sneller.
Onze data is een rommeltje. Heeft dit dan zin?
Juist dan. Dat komt in de sessie expliciet naar boven. Kansen zonder data of voorbeelden krijgen maximaal 40 procent betrouwbaarheid en een concrete opdracht: eerst een bron bouwen of voorbeelden verzamelen. Beter nu weten dan halverwege een project.
Hoe weet ik dat de besparingen kloppen?
Ze komen uit jullie eigen getallen: jullie tijden, frequenties en tarief. Wij vullen alleen de bouwuren in, uit een vaste bibliotheek van 24 bouwblokken. En we adviseren op het verwachte scenario, niet op het gunstigste. Het voorzichtige scenario laten we ook zien, als ondergrens.
We hebben al een AI-tool aangeschaft. Past dat erin?
Ja. De methode gaat niet over tools maar over processen. Een bestaande tool telt gewoon mee. De vraag is welke stappen die tool echt overneemt en wat dat oplevert.
Kunnen we de methode ook zelf toepassen?
Voor een deel wel. Kies één proces, geef elke stap drie getallen, bepaal per stap de rol van AI met de AI-fit check en reken het uit met de rekenhulp. Wat je mist zonder ons: de vaste urenramingen voor de bouw, de begeleiding van het gesprek en de ervaring met wat wel en niet werkt.
Zien wat de methode bij jullie oplevert?
In een kennismaking van een kwartier kijken we welk proces het eerst in aanmerking komt, en of de AI Quick Scan de logische start is.
01
Kennismaking
Een kwartier, vrijblijvend. Waar loopt het werk vast en wat wil je bereiken?
02
AI Quick Scan
Eén dag bij jullie op locatie. Binnen een week een business case en een roadmap.
03
AI Partnership
Een vast team dat bouwt, traint en elke maand laat zien wat het oplevert.
160+ organisaties · Sessies gewaardeerd met een 9,3 · Vanuit Amsterdam