Generatieve AI dwingt tot herijking van commerciële strategie

Niet de technologie zelf, maar de toepassing bepaalt de waarde

Waar de consumentensector al jarenlang profiteert van datagedreven marketing en geautomatiseerde klantinteracties, blijft de B2B-sector, en met name de zakelijke dienstverlening, opvallend conservatief. Maar de druk om te digitaliseren neemt toe. De verwachtingen van zakelijke klanten veranderen, salescycli worden korter, en de noodzaak om processen efficiënter in te richten is groter dan ooit.

‍

Generatieve kunstmatige intelligentie (gen AI) lijkt nu ook de commerciële processen van zakelijke dienstverleners te raken. Niet als buzzword of experimenteel speeltje, maar als concrete versneller van leadgeneratie, klantbeheer en verkoop. Toch is de adoptie voorlopig nog beperkt. Volgens McKinsey’s laatste B2B Pulse Survey maakt slechts 19% van de bedrijven daadwerkelijk gebruik van gen AI in commerciële processen. Een bijna even grote groep (23%) is bezig met implementatie, terwijl de meerderheid vooral observeert.

‍

Digitale volwassenheid blijft achter

De B2B-markt voor zakelijke dienstverlening is traditioneel relationeel ingericht. Accountmanagers met langjarige klantrelaties, handmatige RFP-processen, en een commerciële structuur waarin technologie lange tijd slechts een ondersteunende rol speelde.

‍

Maar het klantgedrag verandert fundamenteel. Oriëntatie, vergelijking en zelfs aankoop vinden steeds vaker digitaal plaats. Ook binnen B2B is ‘self-service’ het nieuwe normaal. Klanten verwachten directe informatie, transparantie over prijs en beschikbaarheid, en gepersonaliseerde communicatie. Voor dienstverleners betekent dit dat hun commerciële infrastructuur opnieuw moet worden ingericht, schaalbaar, digitaal en datagedreven.

‍

En juist daar komt generatieve AI in beeld.

‍

Van verkoper naar dataconsument

Generatieve AI wordt vaak geassocieerd met tekstgeneratie of chatbots, maar de echte kracht zit in het verbinden van data aan commerciële besluitvorming. McKinsey identificeerde zeven use cases die in B2B-omgevingen direct waarde opleveren:

1. Next-best opportunity, automatische prioritering van de meest kansrijke leads op basis van interne en externe data.
2. Next-best action, prescriptieve aanbevelingen voor de volgende stap in het klantproces: opvolg, bel of nurture.
3. Meeting support, automatisch gegenereerde gespreksvoorbereiding inclusief klantinformatie en gespreksdoelen.
4. Proposal responder, versnelling van offertetrajecten door automatische conceptantwoorden op RFP’s.
5. Smart pricing, dynamische prijsonderhandeling op basis van klantsegmentatie en onderhandelingskracht.
6. Research assistant, realtime klant- en concurrentieanalyse als input voor sales en marketing.
7. Smart coaching, analyse van salesgesprekken voor persoonlijke feedback en gerichte training.

‍

Deze toepassingen zijn geen toekomstmuziek. Ze worden reeds ingezet in sectoren als industrie, verzekeringen en professionele dienstverlening. De resultaten zijn concreet: verkorte salescycli, hogere conversie en beter onderbouwde klantinteracties.

‍

Maar… geen silver bullet

Toch is voorzichtigheid geboden. Gen AI biedt veel mogelijkheden, maar kent ook beperkingen:

• De technologie vereist goed gestructureerde en geïntegreerde data. In veel organisaties ontbreekt die basis.
• Er is risico op ‘hallucinaties’: feitelijke onjuistheden die overtuigend gepresenteerd worden als waarheden.
• Commerciële teams hebben tijd nodig om nieuwe technologie te adopteren. Zonder training en change management blijft de impact uit.
• De integratie met bestaande CRM-, ERP- en marketingplatforms vraagt om technische regie en visie.

‍

Kortom: wie zonder strategie aan de slag gaat met AI, vergroot eerder de complexiteit dan de productiviteit.

‍

Koop standaard, bouw het onderscheidende

Een belangrijke afweging voor directies is de balans tussen ‘buy’ en ‘build’. Veel generatieve AI-toepassingen, zoals transcriptie, samenvattingen en tekstgeneratie, zijn beschikbaar via kant-en-klare oplossingen. Voor meer strategische toepassingen, zoals proactieve lead scoring of klantcoaching, loont het om een eigen model te ontwikkelen dat aansluit op de specifieke marktpositie.

‍

Ook het tempo van implementatie is een factor. Snelle experimenten met MVP’s kunnen zorgen voor intern draagvlak. Maar zonder visie op de lange termijn, inclusief datagovernance, architectuur en training, blijft AI een geïsoleerd project.

‍

(Gen) AI is niet optioneel, maar strategisch

De inzet van AI is geen keuze of, maar wanneer en hoe. Zakelijke dienstverleners die nu investeren in commerciële vernieuwing, creëren een structureel concurrentievoordeel. Niet door alles te automatiseren, maar door mensen te versterken met data, inzichten en digitale tools.

‍

Voor wie commercie serieus neemt, is AI geen hype, maar meer en meer noodzaak.

‍