MSTR helpt mkb’ers om de goudmijn aan data te benutten

MSTR helpt mkb’ers om de goudmijn aan data te benutten

Cases Overig

Het mkb kan enorm profiteren van kunstmatige intelligentie (AI), maar succes komt niet vanzelf. Volgens McKinsey & Company ziet maar liefst 80% van de bedrijven in 2025 nog geen rendement op bedrijfsniveau van hun AI-investeringen. Toch liggen juist binnen de dagelijkse werkprocessen enorme kansen om de productiviteit en efficiëntie te verhogen. 

Bedrijven die AI op een doordachte manier integreren, kunnen aanzienlijke voordelen behalen, variërend van tijdsbesparing en foutreductie tot betere besluitvorming. En juist daar helpt het Nijmeegse bedrijf MSTR ondernemers bij. MSTR is specialist in veilige en schaalbare AI-oplossingen die organisaties slimmer, efficiënter en datagedreven laten werken. Het bedrijf combineert technische expertise met een pragmatische aanpak, gericht op concrete resultaten voor het MKB.

“Bij MSTR helpen we organisaties om de potentie van AI echt te benutten”, vertelt Tom Koopman, medeoprichter van MSTR “We ontwikkelen veilige, schaalbare toepassingen die aansluiten bij de specifieke uitdagingen van onze klanten. Dat doen we in uiteenlopende sectoren: van bouw en vastgoed tot software, industrie, juridische en financiële dienstverlening en de overheid.”

Een goudmijn aan data

Veel ondernemers en organisaties voelen de druk om te innoveren en digitaliseren. Vaak grijpen zij dan naar generieke tools zoals ChatGPT. Handig voor snelle taken, maar niet afgestemd op de werkprocessen die echt het verschil maken. “Elke organisatie zit op een goudmijn aan onbenutte data,” legt Koopman uit. “Dat kan interne data zijn uit bijvoorbeeld CRM-systemen of documentmanagement, maar ook externe bronnen zoals openbare overheidsdata. De kunst is om deze data slim te ontsluiten en om te zetten in concrete waarde.”

De aanpak van MSTR begint daarom niet bij de tool, maar bij het fundament. Samen met organisaties wordt gekeken: op welke processen kan AI impact hebben? Welke data wordt wel of niet gebruikt? En hoe zorg je dat afdelingen samen bepalen waar de eerste stap ligt?

“Door klein te beginnen – bijvoorbeeld met één specifiek pijnpunt – ontstaat er al snel tastbare impact. Vanuit daar kan je stap voor stap kunt bouwen aan een duurzame AI-strategie,” aldus Koopman.

Concreet en toepasbaar: voorbeelden uit de praktijk

De kracht van AI blijkt in de praktijk. MSTR ontwikkelde verschillende oplossingen die laten zien hoe AI bedrijfsprocessen slimmer maakt:

  • Juristen en experts zijn veel tijd kwijt aan het uitwerken van rapportages. Met Savi, ontwikkeld door MSTR, kunnen gesprekken eenvoudig worden genotuleerd, waarna AI binnen enkele minuten een complete rapportage in de juiste stijl oplevert. Dit bespaart tijd en waarborgt de kwaliteit.
  • Voor bouwbedrijf Van Wijnen automatiseerde AI het verzamelen en analyseren van openbare en interne data. De tool verzamelt en analyseert de benodigde data grotendeels automatisch, wat resulteert in snellere en nauwkeurigere rapportages en meer tijd voor strategische keuzes.
  • Het zoeken, schrijven en aanvragen van subsidies is een tijdrovend proces. JJUMP biedt een AI-oplossing die organisaties helpt om gemakkelijk de juiste subsidie te vinden. De tool schrijft de aanvraag voor, wat de tijd aanzienlijk verkort en de slagingskans vergroot. Daarnaast houdt JJUMP de organisatie automatisch op de hoogte van de nieuwste subsidies, zodat er geen kans meer wordt gemist.

Visie belangrijker dan tools

Deze voorbeelden maken duidelijk dat AI vooral waardevol wordt als het past bij de kernprocessen van de organisatie. “We zien vaak dat bedrijven experimenteren met losse tools, maar zonder een duidelijke strategie blijft de impact beperkt en komt de gewenste Return on Investment (ROI) niet in beeld,” vertelt Koopman.

“AI vraagt om een datagedreven manier van werken. Het is niet erg als een oplossing nu een kwaliteit heeft van 70%, uiteindelijk komt er een model die hier 90-100% van maakt. Het gaat erom dat jij als organisatie alvast gaat nadenken over de processen en hoe je die voorbereid op de snelle AI-ontwikkelingen die eraan komen.”

Vier tips voor ondernemers

De ervaringen van MSTR leveren vier duidelijke tips op voor ondernemers die met AI aan de slag willen:

  1. Begrijp je processen. Alleen dan zie je waar de echte kansen liggen.
  2. Ken je data. De kwaliteit en beschikbaarheid van data bepalen of AI-oplossingen slagen of falen.
  3. Begin klein en concreet. Wacht niet op de perfecte tool, maar start met een specifiek vraagstuk.
  4. Zoek oplossingen, geen gadgets. Generieke tools zijn leuk, maar echte waarde zit in toepassingen die aansluiten bij jouw organisatie.

AI is geen doel op zich. Het is een middel om slimmer te werken, fouten te verminderen en mensen meer tijd te geven voor het werk dat er écht toe doet.