Dit project helpt MKB bedrijven om AI praktisch én mensgericht te implementeren — met aandacht voor productiviteit, werkplezier en toekomstbestendige vaardigheden ism met studenten en experts.
Challenge: AI in je bedrijf – mensgericht en praktisch
AI biedt enorme kansen om slimmer en productiever te werken. Toch blijft de toepassing in het MKB achter. Veel ondernemers weten niet waar te beginnen of missen de kennis en tijd om met AI aan de slag te gaan. Daarnaast roept AI vragen op bij medewerkers: wat betekent dit voor mijn werk, mijn vaardigheden en mijn toekomst?
Dit project helpt MKB bedrijven om AI praktisch én mensgericht te implementeren met aandacht voor productiviteit, werkplezier en toekomstbestendige vaardigheden.
Ben jij ondernemer met 20–250 FTE (flexibel in overleg) gevestigd in Noord-Holland, Flevoland, Utrecht of Brabant? Dan is dit jouw kans om AI praktisch en betaalbaar in te zetten om de arbeidsproductiviteit én medewerkerstevredenheid te verhogen!
Dit programma is gesubsidieerd door het Ministerie van Economische zaken en Klimaat en de Goldschmeding Foundation. 100 MKB bedrijven en 200 personeelsleden mogen wij in de ronde ondersteunen met als doel het volgende te onderzoeken:
Welke AI-toepassingen echt tijd besparen en efficiëntie verbeteren.
Hoe medewerkers kunnen meebewegen met technologische veranderingen.
Hoe AI kan bijdragen aan zowel productiviteit als werkgeluk.
Wat we doen
Gedurende deze 4/5 maanden (februari 2027 – juni 2027) combineren we twee invalshoeken:
Voor ondernemer – “AI in je bedrijf”
Ondernemers krijgen hulp van een expert bij het selecteren van een werkproces, waarbij een groep studenten een MVP bouwt om een deel/deel van en proces te automatiseren.
Onder begeleiding van experts en studenten van UvA en HvA.
Met meetbare resultaten op efficiëntie en productiviteit.
Voor personeelsleden – “AI met mensen”
Medewerkers ontdekken wat AI betekent voor hun dagelijkse werk en ontwikkelen nieuwe vaardigheden via drie bijeenkomsten.
Met aandacht voor vertrouwen, betrokkenheid en betekenisvol werk.
Inclusief skill-gap analyse en persoonlijke leerpaden.
✅ Key features van de challenge
Kennisinstelling: UvA
Opleiding: Impact Lab (master studenten)
Studiejaar studenten: 2027
Aantal studenten per team: 4-5
Tijdsinvestering door studenten: 336u per student (12 ects, ~28u per ects, UvA (inclusief colleges, voorbereiding, etc. Effectief zijn studenten 1 dag per week op bedrijfslocatie aanwezig)
Duur opdracht: 17 weken
Tijdsinvestering door ondernemer (gemiddeld aantal uur per week): 18-32u (1-2u per week) (o.a. kick-off evenement, tweewekelijkse voortgangsbesprekingen, eindpresentatie, etc.).
Deliverables (advies, ontwerp, product etc.): (1a) Software (AI) prototype en (1b) rapportage productontwerp en productiviteitsanalyse.
Taal opleiding: Engels, zowel Nederlandse als internationale studenten (rapportage en eindproduct in Engels) Ondernemer moet goed Engels spreken
Matching fee: 3.350 euro voor deelname 2 bestuurders + 2 werknemers (kosten expert en trainingen)
Informatie opleiding
De studenten van de masteropleiding Business Information Technology Management (UvA) werken in een AI Impact Lab aan praktijkgerichte uitdagingen zoals hierboven beschreven.
In het AI Impact Lab brengen studenten een bezoek aan uw organisatie om een concreet bedrijfsprobleem te verkennen, bijvoorbeeld om het salesproces, klantenservice of administratie efficiënter in te richten met behulp van AI. Ze praten met medewerkers, brengen de behoeften in kaart en vertalen deze naar functionele eisen voor een nieuwe softwaretoepassing (of het integreren van bestaande AI software).
Vervolgens werken ze in kleine teams aan een proof-of-concept met moderne IT- en low-code tools zoals Mendix, C3.ai of Python met AI-bibliotheken zoals Scikit-learn, TensorFlow en PyTorch.
Door te werken volgens agile methodieken blijft u als bedrijf voortdurend betrokken en kunt u de resultaten stap voor stap volgen met een prototype als eindresultaat. Denk aan het genereren van slimme aanbevelingen, voorspellende analyses of een systeem dat automatisch trends in uw data herkent. De resultaten leveren niet alleen direct inzichtelijke waarde voor uw organisatie, maar geven ook aanknopingspunten voor structurele digitale innovatie. Bovendien onderzoeken we ook de werkelijke productiviteitswinst door gebruik van de software.
AI Impact Lab (Week 6-21, februari / mei - 2027)
Week 6-9: Studenten volgen 4 weken colleges over AI en software product management
Week 9 (1-5 March): Kickoff evenement & Tentamen lesstof
Week 10: Ontwerpen software business case. Haalbaarheidsanalyse & bedrijfswaardemodellering.
Week 11: Opstellen software eisen analyse, modelleren van gebruikerscasus, en inregelen van de levering en onderhoud van software t.b.v. kwaliteit garanties.
Week 12-19 (team rollen):
Ontwerpen software architectuur & ‘low code’.
Analyse software bruikbaarheid en toegankelijkheid. Bruikbaarheid en toegankelijkheid van AI.
Analyse AI-dienstenecosysteem & integratie van architecturen.
Data-preparatie & ML-orchestratie.
Verantwoordelijke AI & AI-beheerkaders.
Week 20: Meten van productiviteitswinst door gebruik van software en/of AI.
Week 21 (mei 25-27 - 2027): AI-impactevaluatie & eindpresentaties.
📑 Challenge voorbeelden
Een marketingbureau wil een AI-pijplijn bouwen die tekstgeneratie, beeldcreatie en merkanalyse combineert of een chatbot die de afhandeling van administratieve processen kan ondersteunen.
Een ondernemer wil zijn verkoopproces optimaliseren door middel van een dashboard dat inzicht geeft waar de organisatie haar omzet uit haalt.
Een ondernemer wil een AI dienst die recente klant-wervingspaden of verkooppaden laat zien die groeiend zijn, om zo bewust te worden welke trends gaande zijn en daar op in te kunnen spelen. Of de dienstverlener wil meerdere AI diensten integreren (chatbot + sentimentanalyse + knowledge retrieval) voor een intelligent supportsysteem.
Een ondernemer wil zijn verkoopproces efficiënter inrichten door bestaande AI tools te implementeren voor het bijvoorbeeld scrapen van data, geautomatiseerde emails en dit koppelen aan de bestaande CRM.
Een bouwbedrijf wil automatische klantvragen over offertes kunnen laten beantwoorden
Een zorginstelling wil dat clientgesprekken worden opgenomen en automatisch als rapportage en evaluatie worden toegevoegd in het EPD systeem.
Een cateraar wil een slim inkoopsysteem om out of stock te voorkomen en minder waste te genereren.
🏢 Criteria Bedrijf/challenge
Bedrijfsomvang tussen de 20-250 FTE (flexibel in overleg)
Gevestigd in Noord-Holland, Flevoland, Utrecht of Brabant.
Voor het ontwerpen van de software prototypes zullen de studenten contact hebben met belanghebbende in de organisatie om onder andere de bedrijfsprocessen te kunnen vaststellen, de software vereisten te eliciteren, de prototypes te evalueren, en de productiviteitswinst van inzet software prototype te kunnen meten (o.a. interviews en gebruikersevaluatie van ontwerpen).
Voor de AI analyse zullen de studenten contact hebben met domein experts om de data te kunnen doorgronden.
De data voor de AI module/analyse dienen reeds beschikbaar te zijn aan de start van het project. De data is geschikt voor AI analyse. Bijvoorbeeld, minimaal 10.000 rijen, 10-15 kolommen in Excel of SQL database (niet nodig voor content generatie).
Bedrijf is beschikbaar 1u-2u/week voor feedback en meetings.
Bij voorkeur werken de studenten minimaal 1 dag in de week bij de de opdrachtgever op kantoor.
Bij voorkeur technische kennis in huis (IT systemen).
Bereid om voorafgaande het project en aan het einde een vragenlijst in te vullen (45min) en maandelijks een vragenlijst in te vullen over de productiviteit (20min).
UvA heeft een standaard NDA tussen UvA, student en organisatie die de vertrouwelijkheid van de informatie van uw organisatie binnen het project beschermt (link).
🗓 Planning
Start- en einddatum challenge: 1 Feb 2027 (start) tot 28 Mei 2027 (einde)
19 Januari - deadline aanleveren bedrijfschallenges
1 Februari 2027 - Kick-off college voor studenten
1 Maart - 5 Maart - Eerste bedrijfsbezoek door studenten
2 feb - 31 mei - invullen 3 vragenlijsten prestatiewinst van de ontwikkelde software (20-45min)
Week 21 (24-28 Mei 2027)
(verplicht voor studenten, bedrijven van harte welkom)
Eindpresentaties AI Impact Lab
Dinsdag 25 Mei, groep 1 van 9u-13u in HLT (UvA)
Dinsdag 25 Mei, groep 1 van 13u-17u in HLT (UvA)
Woensdag 26 Mei, groep 1 van 9u-13u in HLT (UvA)
Woensdag 26 Mei, groep 1 van 13u- 17u in HLT (UvA)
Donderdag 27 Mei, groep 3 van 9u-13u in HLT (UvA)
Donderdag 27 Mei, groep 4 van 13u- 17u in HLT (UvA)
...