AI: bedreiging of kans voor de MSP?
Het zal elke MSP bekend voorkomen. Een CEO of directeur die het gevoel heeft dat zijn organisatie achterloopt met AI. En dus zoekt het bedrijf een partij die kan helpen bij vragen als: hoe introduceren we AI binnen onze organisatie, op welk niveau, bij welke medewerkers, en hoe moet ons AI-beleid eruitzien? Shazyrah Koeiman (foto), Business Development Manager bij Worldstream, gaat in deze blog er nader op in.
In theorie is dat een uitgelezen kans voor MSP's: juist op een nog onontgonnen terrein als AI is een adviserende rol van grote waarde. Maar in de praktijk blijkt het lastig om die adviesrol te pakken. Niet uit koudwatervrees voor AI, maar omdat het schort aan kennis en een concreet plan om het als dienst te verkopen. Er zijn dan ook MSP's die een adoptieconsultant inschakelen om samen een plan te maken.
Je zou verwachten dat klanten in dat geval rechtstreeks naar een hyperscaler stappen. Hyperscalers bieden generieke adoptieprogramma’s en documentatie, maar geen advies dat past bij de specifieke situatie van een organisatie: welk proces leent zich voor AI, welke medewerkers moeten worden meegenomen en welke risico’s horen daarbij? Precies dat gat maakt MSP's relevant, mits ze zelfstandig een volwaardige adviesrol kunnen pakken.
De grootste misvatting bij MSP's
Die adviesrol is makkelijker gezegd dan gedaan. Dat heeft alles te maken met de oude manier van werken: vaste contracten, voorspelbaar werk, een duidelijke scope, vaak geprijsd per gebruiker of per device. Die achtergrond creëert het idee dat AI-diensten aanbieden vooral ingewikkeld is, zonder dat er een duidelijk verdienmodel tegenover staat.
Maar het verdienmodel zit 'm niet in de techniek zelf. Een eenvoudige AI-agent zet je binnen enkele minuten neer. Het echte werk zit in wat daarna komt: AI-adoptie. De agent moet namelijk ook veilig, betrouwbaar en breed geaccepteerd worden. Het kost tijd om mensen zover te krijgen dat ze een nieuwe manier van werken ook echt omarmen. Precies daar komt de adviesrol van de MSP om de hoek kijken: uit mijn ervaring bij MSP’s blijkt dat het voor een kleine mkb-organisatie al snel gaat om zo'n tweehonderd uur consultancy, puur om één agent goed te laten landen.
Dat gat tussen bouwen en echt laten werken zie je ook terug in wat een AI-agent vandaag kan. De belofte klinkt groot: een systeem dat zelf een ticket oppakt, categoriseert en oplost, zonder dat er in het proces een menselijke handeling aan te pas komt. In de praktijk ondersteunen agents vooral nog processen, maar voeren ze nog niet zelfstandig taken uit.
Governance als onderscheidende factor
Adoptie verloopt bovendien niet overal gelijk: binnen één en dezelfde organisatie zitten vaak al grote verschillen. Sommige medewerkers werken al op eigen houtje met AI, soms met eigen tools naast de AI-oplossingen die de organisatie officieel aanbiedt, bring your own AI in het klein. Die ongelijke adoptie is een governance-risico: wie bepaalt welke data naar welk model mogen, wie een AI-beslissing mag overrulen en hoe je dat aantoont richting een auditor? Voor een MSP is dat geen bijzaak, maar een opening om zich te onderscheiden. Wie governance oppakt, biedt klanten precies datgene wat een hyperscaler nooit kan leveren.
AI is voor MSP's geen bedreiging: ze wantrouwen de technologie niet, ze twijfelen vooral omdat de kennis en het plan om het als dienst te verkopen nog ontbreken. Precies dezelfde twijfel die bij hun klanten speelt.
De volgende stap
Het verschil zit niet in wie het meest twijfelt, maar in wie als eerste zijn governance op orde heeft en daar een concreet verdienmodel van maakt. Breng als MSP je eigen AI-beleid op orde en investeer in kennis, adoptie én governance. Wie dat nu oppakt, zet een belangrijke stap naar een nieuwe bron van inkomsten en wordt voor klanten precies de partij die hun onzekerheid over AI wegneemt en richting geeft.
Door: Shazyrah Koeiman (foto), Business Development Manager bij Worldstream
