Mag AI een strategisch woordje meepraten in de boardroom?

Op de werkvloer heeft AI ingang gevonden, maar is dat ook het geval in directiecomités of raden van bestuur? De vraag of AI strategische beslissingswaarde heeft, schurkt aan bij het openen van de doos van Pandora. Bij welke vraagstukken komt generatieve AI vandaag al van pas? En aan welke voorwaarden moet je als bedrijf voldoen? We gingen erover in gesprek met Philippe Baecke van Vlerick Business School.

De voorbije jaren is AI gestaag maar zeker doorgedrongen in de dagdagelijkse routine van heel wat bedrijven. Medewerkers gebruiken AI om bijvoorbeeld e-mails te schrijven, notulen te verwerken en data te doorzoeken. In productie-omgevingen voorspellen algoritmes storingen, sturen ze koeling en energieverbruik bij en detecteren ze kwaliteitsfouten. De impact op de werkvloer is werkelijk tastbaar.

Maar wat met de boardroom? Kan AI ook een rol spelen in de strategische besluitvorming van een onderneming? Denk aan een stevige marktinschatting, een oerdegelijke scenarioplanning of nog sterker: een kapitaalallocatie? Kan je dat als directiecomité zomaar even “in de handen” van ChatGPT, Copilot of Gemini leggen? Het is een vraag waar ook Philippe Baecke, Professor of Business Analytics and Artificial Intelligence aan Vlerick Business School, zich graag over buigt. Hij maakt een voorzichtige inschatting van hoe sterk AI anno 2025 al is doorgedrongen in de boardrooms. “Naar schatting 20% van de organisaties heeft al ingezet op de ontwikkeling van tools die hun managers helpen om betere beslissingen te maken”, legt hij uit.

Toch gebruiken de meeste bedrijven AI vandaag nog niet strategisch in hun boardroom. Hij wijst erop dat vooral klassieke dashboards en business intelligence-rapporten met beschrijvende analyses ingang vinden. Dat staat echter nog niet gelijk aan het inzetten van die tools in het nemen van strategische beslissingen. “Generatieve AI zit daar zelden in vervat. Het gros van de organisaties staat nog maar aan het begin om zulke toepassingen ook voor strategische besluitvorming te benutten.” Anders gezegd: het C-level beschikt vaak wel over datavisualisaties en historische rapporten, maar het gebruik van AI-modellen die scenario’s doorrekenen, marktanalyse doen of investeringsbeslissingen ondersteunen, is vooralsnog eerder uitzondering dan regel. Toch is het niet ondenkbaar dat AI al echt van strategische waarde kan zijn voor directiecomités.

Concurrentie-analyse

Philippe Baecke stipt meteen twee zeer concrete strategische domeinen aan waarvoor hij het inzetten van generatieve AI geschikt acht. Een eerste optie is het uitvoeren van concurrentie-analyses. “GenAI laat een boardroom eigenlijk al toe om zeer snel een eerste marktonderzoek uit te voeren”, zegt hij. “Met de juiste prompting kan een directiecomité op korte tijd marktdynamiek en concurrenten laten doorlichten via gekende strategische kaders: van de BCG-matrix en Porter’s Five Forces tot PESTEL-analyses en SWOT-overzichten.” Executives kunnen op die manier met een beperkte inzet van researchcapaciteit snel winst boeken. “Een AI-model kan bijvoorbeeld per concurrent een SWOT aanreiken. Het blijft een eerste schets, maar het zorgt voor een bruikbare start om verder te verdiepen.”

Dergelijke input aanleveren is één iets, maar welke garanties op kwaliteit heb je? De keuze van het type model wordt in dat opzicht een belangrijk gegeven. “Er zijn modellen die eerst even nadenken – of dieper researchen – voor ze antwoorden. Voor strategische vragen leveren die vaak betere output dan de modellen die alleen maar snel genereren.”

Scenarioplanning

Een tweede domein waar AI de boardroom kan versterken, is scenarioplanning. “Je kan modellen vandaag al vragen om strategische scenario’s uit te werken, en liefst ook ‘edgier’ scenario’s die het management prikkelen om out-of-the-box te denken”, legt Philippe uit. Zo kan bijvoorbeeld ook een raad van bestuur verschillende toekomstpaden naast elkaar zetten. Denk aan scenario’s rond nieuwe regelgeving, toeleverketens of energieprijzen, om vervolgens meteen de mogelijke impact te schetsen.”

Een optie die de vraag doet rijzen wat dan nog de meerwaarde is van de menselijke grijze cellen in de boardroom. Philippe benadrukt dat het hier niet gaat om een vervanging van menselijk inzicht, wel om een versneller en inspirator. AI kan de voorbereidende analyses en de structurering van scenario’s grotendeels automatiseren, waardoor executives zich sneller kunnen focussen op de interpretatie en de keuzes.

Opletten met prijsdata

De twee domeinen die Philippe Baecke aanstipt, ogen interessant, maar als we hem voor de voeten werpen dat het maken van prijsvergelijkingen en -analyses misschien wel de meest voor de hand liggende optie is, reageert hij voorzichtiger.

“Voor mij is pricing nog altijd heel sterk analytisch georiënteerd,” zegt hij, “en daar zie ik de meerwaarde van generatieve AI veel minder.” Volgens Philippe draait prijszetting in essentie om het modelleren van de relatie tussen prijs en vraag: als bedrijf wil je weten wat er gebeurt met de afzet als de prijs bijvoorbeeld met 5% stijgt. “Dat blijft een statistische, datagedreven oefening. Voor zulke voorspellingen is klassieke machine learning of econometrie doorgaans nauwkeuriger dan een generatief model dat vooral tekst produceert.”

Philippe waarschuwt dat generatieve AI in dit domein vaak niet verder komt dan algemene adviezen of het herhalen van publiek beschikbare informatie. “De kracht van generatieve AI ligt minder in het berekenen van elasticiteiten of het doorrekenen van prijsscenario’s, wel in het structureren van inzichten die er al zijn.” Dat betekent niet dat AI geen rol kan spelen: taalmodellen kunnen prijsanalisten ondersteunen bij het rapporteren, visualiseren of simuleren van scenario’s voor het management. Maar de kernberekeningen voor optimale prijszetting blijven voorlopig het terrein van statistische en voorspellende modellen die met gestructureerde data werken. “Voor strategische pricing verwacht ik dat die klassieke aanpak nog lang de meest relevante optie blijft”, klinkt het.

Veilig omspringen met gevoelige data

Generatieve AI inzetten voor prijsanalyses is niet alleen minder geschikt door de beperkte voorspellende kracht van taalmodellen, maar roept ook vertrouwens- en veiligheidsvragen op. Is het überhaupt een goed idee om boardroom-data aan generatieve AI toe te vertrouwen? “Veel bedrijven aarzelen om gevoelige prijsdata of commerciële strategieën te laten verwerken door een model dat draait op servers in de VS of China”, merkt Philippe Baecke op. Het risico dat interne informatie wordt meegetraind in publieke modellen is reëel. Zijn advies is dan ook duidelijk: “Gebruik geen publieke gratis tools voor bedrijfsgevoelige vragen, want die antwoorden kunnen in sommige gevallen terug in het model terechtkomen. Kies voor de corporate-versies waar de leverancier garandeert dat data niet worden hergebruikt.”

Volgens Philippe is data governance de eerste verdedigingslinie. Wie intern met generatieve AI wil werken, moet vastleggen welke data wel en niet beschikbaar zijn voor de modellen. “Bedrijven die al een goed uitgewerkt toegangsmodel voor hun documenten hebben, kunnen sneller aan de slag met RAG-toepassingen.” Bij die zogenaamde Retrieval Augmented Generation worden interne databronnen tijdelijk bij een vraag gevoegd, zonder dat ze worden meegetraind. Of uitgelegd aan de hand van een concreet risico: “Als je zonder beperkingen alle documenten koppelt, kan een prompt plots ook het loon van de CEO opleveren. Dat wil je niet.”

Governance bepaalt dus niet alleen de technische keuzes, maar ook de juridische en de ethische grenzen. In de boardroom mag AI niet losstaan van het bredere data- en analytics-beleid. Wie governance en risico’s niet op orde heeft, zal AI nooit verantwoord of strategisch kunnen toepassen. “AI-projecten mislukken niet door de technologie, maar door gebrekkige afspraken over data en toegang”, preciseert Philippe.

Van maturiteitsanalyse tot implementatie

Het mag duidelijk zijn: een bedrijf moet een zekere maturiteit hebben voor het zijn C-level AI laat meenemen in strategische beslissingstrajecten. Weten waar de organisatie staat, is een eerste stap. “Een goed assessment is een ideaal startpunt, liefst via interviews met verschillende businessunits en functies”, zegt Philippe Baecke daarover. “Alleen zo krijg je een correct beeld.”

De Vlerick-professor benadrukt dat zo’n analyse de grondstof is voor elk strategisch AI-traject. Een klassieke valkuil is die van een topmanagement dat denkt verder te staan dan de operationele afdelingen. Grote verschillen in inschatting, bijvoorbeeld tussen IT en commerciële teams, signaleren een cultuurkloof die beslissingen zal ondermijnen.

Pas nadat de board een helder zicht heeft op die maturiteit en de zwakke schakels, kan ze prioriteiten stellen: in welke domeinen kan AI al strategisch meebeslissen – zoals scenarioplanning of concurrentie-analyse – en waar moet eerst de datagrondslag worden verbeterd? Philippe adviseert bestuurders om één concreet pilootdomein te kiezen dat zichtbaar waarde toevoegt en bij voorkeur onder de directe verantwoordelijkheid van het C-level valt. Denk aan de jaarlijkse strategische planning of een reeks investeringsbeslissingen. “Pick your battles en toon eerst de voordelen.”

Cruciaal is dat de board niet alleen het waarom en het waar bepaalt, maar ook het hoe: duidelijke regels rond datatoegang en verantwoordelijkheden, én KPI’s die opvolgen of AI-inzichten ook effectief in besluitvorming worden gebruikt. Zo blijft de adoptie van AI geen diffuus IT-project maar wordt het een georkestreerd bestuursinitiatief dat start met de juiste vragen in de boardroom en vandaaruit doorstroomt naar de rest van de organisatie.

Futureproof bestuurscultuur

Wie verwacht dat generatieve AI binnen enkele maanden de boardroom zal overnemen, vergist zich. Slechts een minderheid van de organisaties – de datavolwassen bedrijven – gebruikt AI al echt als strategische partner. Voor de meeste bedrijven wacht de komende jaren vooral een traject van opbouwen van maturiteit, governance en cultuur. Toch loont het om nu te starten: executives die vandaag experimenteren met bijvoorbeeld scenarioplanning en competitieve analyses, leggen de basis voor een futureproof bestuurscultuur. AI vervangt het directiecomité niet, maar kan het beter onderbouwde keuzes laten maken, mits de randvoorwaarden op orde zijn.