Open almost any AI consultancy website and you will find the same numbers. Forty percent less time on repetitive work. Three times faster processes. Ninety percent fewer errors. Rarely with a client name, a date or a method.
Those numbers do not convince a finance director, and they shouldn’t.
We work the other way around. Before we build, we agree with you on one measure that matters, such as hours spent on quotes per week, days between delivery and invoice or errors per hundred orders. We measure it before we start and again after the build has run for a month.
One honest number from your own company beats three from a brochure.
If the number moves, you have a result you can defend. If it doesn’t, you know early and stop paying for it. Either way, the decision rests on your own data.
Open zowat elke website van een AI-consultant en je vindt dezelfde cijfers. Veertig procent minder tijd aan repetitief werk. Drie keer snellere processen. Negentig procent minder fouten. Zelden met een klantnaam, een datum of een methode.
Zulke cijfers overtuigen geen financieel directeur en dat hoort ook zo.
Wij werken omgekeerd. Voor we bouwen, spreken we samen één maatstaf af die ertoe doet, zoals het aantal uren per week aan offertes, de dagen tussen levering en factuur of het aantal fouten per honderd bestellingen. We meten die voor we starten en opnieuw als wat we bouwden een maand gedraaid heeft.
Eén eerlijk cijfer uit je eigen bedrijf wint van drie uit een brochure.
Beweegt het cijfer, dan heb je een resultaat dat je kan verdedigen. Beweegt het niet, dan weet je het vroeg en betaal je er niet langer voor. Hoe dan ook beslis je op basis van je eigen data.