De ene aanbieder zegt 3 weken, de andere 6 maanden. Beide kloppen. Ze tellen alleen iets anders mee.
Kort antwoord: Hoe lang duurt een AI-implementatie? Voor één afgebakend proces reken je op 2 tot 4 weken van eerste gesprek tot werkend systeem. In de markt is 4 tot 12 weken gangbaar voor één automatisering, en 3 tot 6 maanden zodra er een koppeling met een bestaand systeem bij komt. Bij Marktmannen staat een eerste werkend systeem er meestal binnen 1 tot 3 weken, omdat we met één proces beginnen en pas opschalen als dat werkt. De doorlooptijd wordt zelden bepaald door de techniek, maar door hoe snel je zelf beslist en wie er tijd vrijmaakt.
Voor wie: ondernemers en directeuren van een MKB-bedrijf die overwegen om met AI te beginnen, en willen weten waar ze qua tijd aan toe zijn voordat ze aan een traject beginnen.
Het is een eerlijke vraag met een vervelend antwoord. Je krijgt namelijk overal iets anders te horen. Hieronder staat waarom dat zo is, wat de cijfers in de markt precies meten, en welke bandbreedte je zelf mag aanhouden.
Omdat "AI-implementatie" geen vaste omvang heeft. De term dekt zowel een chatbot die veelgestelde vragen beantwoordt als een complete verbouwing van een klantenserviceafdeling.
Een schatting is dus pas bruikbaar als erbij staat wat er geteld wordt. Drie dingen maken het verschil:
Leg je de doorlooptijden naast elkaar die Nederlandse aanbieders publiceren, dan ontstaat een vrij consistent beeld:
| Wat je bouwt | Gangbare doorlooptijd |
|---|---|
| Chatbot op veelgestelde vragen, zonder koppelingen | 2 tot 6 weken |
| Eén proces automatiseren | 4 tot 12 weken |
| Toepassing die een bestaande kennisbank gebruikt | 4 tot 8 weken |
| Koppeling met een bestaand systeem (CRM, ERP) | 3 tot 6 maanden |
| Een complete afdeling opnieuw inrichten | 6 maanden of meer |
Het patroon zit in de sprong. Zolang een toepassing op zichzelf staat, praat je over weken. Zodra er een koppeling met een bestaand systeem bij komt, praat je over maanden. Dat is de duurste knop aan het hele project, en het is meestal de knop waar in de eerste offerte het minst over gezegd wordt.
Alleen zegt doorlooptijd weinig als het project daarna stilvalt. Gartner voorspelde in juli 2024 dat minstens 30% van alle generatieve-AI-projecten na de proof of concept gestaakt zou worden. De vier redenen die ze noemen: slechte datakwaliteit, gebrekkige risicobeheersing, oplopende kosten en onduidelijke businesswaarde.
Geen van die vier is een technisch probleem.
Wij werken in fasen, en je kunt na elke fase stoppen. De doorlooptijd hangt af van hoe ver je gaat.
| Fase | Wat er gebeurt | Tijd |
|---|---|---|
| 0. Brainstorm | Samen het grootste tijdslek aanwijzen. Gratis. | 30 minuten |
| 1. Diagnose en roadmap | Korte procesinventarisatie, prioritering, keuze van de eerste win. | Ongeveer 1 week |
| 2. Fundament installeren | Het AI-OS op jullie eigen omgeving, connectoren en toegangsrechten. Alleen bij een volledig traject. | Halve tot hele dag bij één werkplek |
| 3. Eerste win bouwen | Eén proces tot een werkend, meetbaar systeem. | 1 tot 3 weken |
| 4. Adoptie en opschaling | Hands-on workshop en overdracht, daarna de volgende toepassingen. | Doorlopend |
Voor een afgebakend project (fase 0, 1 en 3) kom je daarmee op 2 tot 4 weken van eerste gesprek tot werkend systeem. Een volledig traject waarin ook het fundament staat en het team getraind wordt, loopt langer door, maar levert onderweg al werkende dingen op.
Eén kanttekening, want dit is precies waar aanbieders te makkelijk over doen: dit is een bandbreedte, geen belofte. Er zijn processen die in 5 dagen staan en processen die 3 weken vragen omdat de data eerst opgeruimd moet worden. Wij committeren ons daarom niet op een vaste "14 dagen".
Bijna nooit de techniek. Kijk terug naar de redenen die Gartner noemt voor gestaakte projecten: datakwaliteit, risicobeheersing, kosten en onduidelijke waarde. Dat gaat allemaal over de organisatie, en het komt overeen met wat wij bij klanten zien.
De 4 dingen die een project in de praktijk vertragen:
Omdat het meeste werk in de eerste zit, en dat werk grotendeels bestaat uit uitzoeken hoe jullie bedrijf in elkaar zit. Welke producten, welke processen, welke afspraken, welke uitzonderingen. Leg je dat één keer goed vast, dan hoeft het bij toepassing 2 en 3 niet opnieuw.
Bij een verfproducent met een eigen buitendienst en meerdere vestigingen staat dat fundament sinds dit jaar. Daarbovenop kwamen een productkennisbank die het hele bedrijf kan bevragen, een app waarmee de buitendienst een klantbezoek inspreekt en het verslag met actiepunten automatisch in het CRM belandt, en inmiddels een chatbot. 3 toepassingen, 0 keer opnieuw begonnen.
Bouw het één keer goed. Dan bouwt AI overal in je bedrijf mee.
4 dingen, op volgorde van effect:
Werkt je team al met Claude of ChatGPT, dan heb je een voorsprong: de gewenning is er dan al. Wij schreven eerder over de overstap van ChatGPT naar Claude, inclusief wat je meeneemt en wat je opnieuw moet inrichten.
Wil je weten hoe zo'n traject van binnen werkt, dan staat in onze wiki een uitgebreidere beschrijving van AI-implementatie vanuit directieperspectief.
Bron: Gartner, Predicts 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept By End of 2025 (29 juli 2024). De doorlooptijden in de tabel zijn samengesteld uit gepubliceerde cijfers van meerdere Nederlandse aanbieders, geraadpleegd op 26 juli 2026.