AI-trajecten bij verzekeraars mislukken niet door technologie, maar door cultuur

Een gesprek met Loes Andringa van EY over cultuur, leiderschap en AI-transformatie in de verzekeringsbranche

‍‍

Loes Andringa is Partner bij EY en heeft ruim 20 jaar ervaring met dienstverlening in de financiële sector. Ze leidt binnen EY de actuariële praktijk en is daarnaast verantwoordelijk voor alle dienstverlening door EY voor de verzekeringssector.

‍

De bereidheid om AI te gebruiken is er. Breed, consistent, over alle typen organisaties heen. En toch loopt de daadwerkelijke uitvoering achter op wat technologisch mogelijk is.

‍

Loes noemt het de pragmatisme-paradox: mensen zeggen menselijk contact te willen, maar kiezen in de praktijk voor AI als dat sneller en handiger is. En organisaties zeggen klaar te zijn voor digitale verandering, maar doen in de uitvoering iets heel anders.

‍

Waar zit dan het echte probleem? Niet in de technologie.

‍

Een AI-chatbot hier, een pilot daar: zo verbrand je budget zonder resultaat

De meest gemaakte fout in de verzekeringsmarkt van 2026: investeren in losse AI-toepassingen die niet met de rest van de organisatie worden verbonden.

‍

Een chatbot voor klantenservice. Een pilot voor schadeherkenning. Een experiment met automatische acceptatie. Elk project op zichzelf misschien veelbelovend. Maar samen vormen ze geen verandering. Ze vormen een lappendeken.

‍

"Over drie jaar gaan we een deel van die investeringen zien als weggegooid geld," zegt Loes. "Niet omdat de technologie niet werkte, maar omdat het niet aansloot op de rest van de organisatie."

‍

Wat wél werkt, is end-to-end denken. Niet: hoe zet ik AI in op dit ene punt? Maar: hoe richt ik de hele klantreis opnieuw in als ik AI tot mijn beschikking heb? Dat is een andere denkbeweging, en een die de meeste organisaties nog niet hebben gemaakt. Hoe Novulo dat in de verzekeringsbranche ondersteunt, lees je op de platformpagina.

‍

Britse verzekeraars zijn al een fase verder: dit is het verschil

Als je wilt zien waar de Nederlandse verzekeringsmarkt over vijf jaar staat, kijk dan naar het Verenigd Koninkrijk.

Britse verzekeraars zijn een fase verder. De digitalisering heeft daar deels al plaatsgevonden. Het verschil zit niet in budget of technologische kennis. Het zit in het startpunt.

‍

"Koplopers beginnen digital first," zegt Loes. "In Nederland zie je nog veel partijen die proberen hun legacy weg te werken, of er omheen te bouwen. Dat levert geen echte verandering op. Alleen een nieuwe laag bovenop een oud probleem."

‍

In de frontend ziet het er bij veel partijen in Nederland aardig uit. Maar de achterkant loopt achter. En de achterkant is waar het echte werk zit: datakwaliteit, procesintegratie, snelheid. Wie de frontend heeft aangepakt maar de kern niet, heeft de schijn gewekt van modernisering, zonder de diepte. Lees ook meer over hoe het Novulo-platform de kern aanpakt.

‍

De boardroom praat over tools, terwijl ze over gedrag zouden moeten praten

Loes is direct over waar de echte blokkade zit: niet in systemen, niet in budgetten. In cultuur en leiderschap.

"De zwakste schakel zit zelden in de techniek. De technologie is er, de tools zijn er. Waar het misgaat, is in de cultuur."

‍

Een verandering naar een datagedreven organisatie vraagt dat iedereen meebeweegt. Dat is geen communicatievraagstuk. Dat is een leiderschapsvraagstuk. Als de top zelf nog redeneert vanuit oude reflexen, geeft de rest van de organisatie dat signaal terug.

‍

Het gesprek in de boardroom gaat nu te veel over tools, platformen en use cases. En te weinig over mensen en gedrag. Welke vragen stelt een AI-ondersteunde acceptant? Hoe verandert het werk van de adviseur als routinetaken worden overgenomen? Wie is verantwoordelijk als het fout gaat?

‍

Dat zijn de gesprekken die nu nog te weinig worden gevoerd.

‍

AI op slechte data levert slechte AI-uitkomsten: begin bij het fundament

Loes ziet een duidelijk patroon bij organisaties die het structureel goed aanpakken. Naast het end-to-end denken is het belangrijk om te beginnen bij de basis: de data. "Als je data niet op orde is, mist je fundament. Dan heb je niets om op te bouwen."

‍

Core systemen aanpakken. Data op orde brengen. Processen opnieuw inrichten vanuit de klant, niet vanuit de legacy. Maar Loes is concreter dan dat. Ze ziet drie voorwaarden die onmisbaar zijn, ongeacht welke richting een organisatie kiest.

‍

1. Processen moeten helder zijn vastgelegd vóórdat AI erin wordt gezet. AI werkt alleen betrouwbaar op duidelijke proceslogica.
2. Systemen en data moeten dezelfde taal spreken, met gedeelde definities en context. Zonder die gedeelde betekenislaag blijft AI gissen, ook als de data technisch gezien schoon is.
3. Elke AI-actie moet volledig traceerbaar zijn, voor de toezichthouder én voor de klant.

Wie die voorwaarden vergeet, bouwt mooie toepassingen op een wankel fundament. AI als laagje bovenop een onduidelijk proces levert onduidelijke uitkomsten. Het gaat dan sneller fout in plaats van langzaam fout.

‍

"De vraag die verzekeraars zichzelf zouden moeten stellen, is niet: hoe versnellen we ons huidige proces met AI? De vraag is: hoe zou dit proces eruitzien als we het vandaag opnieuw zouden ontwerpen, met AI als startpunt? Dat is een fundamenteel andere denkbeweging."

‍

Zet deze week de toolkeuze opzij en praat over gedrag

Loes heeft een concrete aanbeveling. Niet over technologie.

‍

Stop met de AI-agenda te laten beginnen bij toolkeuze. Begin bij de mensen. Ga deze week met je leidinggevenden in gesprek over hoe jullie willen werken met AI, niet wát je ermee gaat doen, maar hóe. Welke beslissingen vertrouwen jullie toe aan een algoritme? Welke niet? Wie is verantwoordelijk als het fout gaat?

‍

Dat gesprek is het fundament. Zonder dat fundament zijn alle pilots en experimenten een versnelde weg naar frustratie.

De markt splitst zich. Tussen organisaties die digitale verandering van binnenuit aanpakken, en organisaties die het er van buitenaf op plakken. De eerste groep bouwt. De tweede groep repareert.

‍

Meer inzichten over de staat van digitale verzekeringen in Nederland? Download de Novulo Digitale Verzekeringsbenchmark 2026.

‍

Veelgestelde vragen over AI-transformatie in de verzekeringsbranche

Hieronder vind je de meestgestelde vragen over AI-transformatie bij verzekeraars. Staat jouw vraag er niet tussen? Neem dan contact op. We beantwoorden ‘m graag! 

‍

Wat maakt een AI-project bij een verzekeraar succesvol?

Drie dingen maken het verschil. Eén: het project is onderdeel van een end-to-end procesherontwerp, niet een losse toepassing. Verzekeraars die hun processen integraal opnieuw ontwerpen halen 60 tot 80 procent efficiëntiewinst; wie één onderdeel optimaliseert, haalt 20 tot 30 procent. Twee: de proceslogica is helder vastgelegd voordat AI erin wordt gezet. AI werkt alleen betrouwbaar als het begrijpt hoe processen, definities en bedrijfsregels samenhangen. Drie: de onderliggende architectuur maakt het mogelijk om AI-oplossingen te integreren, te vervangen of zelf te bouwen zonder telkens het kernsysteem aan te raken. Een composable platform zoals Novulo levert die basis: gestructureerde context, gedeelde definities en volledige traceerbaarheid van elke stap die AI zet.

Hoe laat je een organisatie AI echt omarmen? 

AI-adoptie is geen technische uitrol maar een vertrouwensproject. Onderzoek laat zien dat mensen AI makkelijk accepteren voor het zoeken van informatie, maar terughoudender worden zodra AI autonoom handelingen uitvoert. Dat is een terechte vraag om transparantie. Vertrouwen bouw je op door stap voor stap te laten zien wat de toegevoegde waarde is, door mensen de controle te laten houden en door elke AI-actie herleidbaar te maken. Cultuurverandering begint bij leiderschap: als de top zelf nog redeneert vanuit oude reflexen, beweegt de rest van de organisatie niet mee.

Wat is het verschil tussen de digitale aanpak in Nederland en het Verenigd Koninkrijk?

Een aantal Britse verzekeraars zijn digital first begonnen. Nederlandse partijen proberen vaak legacy weg te werken of er omheen te bouwen. Dat levert een modernere frontend op, maar de achterkant, en daarmee de werkelijke efficiëntie, loopt nog achter.

Hoe begin je als verzekeraar met een zinvolle AI-aanpak? 

Begin met de vraag waar je als organisatie in wilt uitblinken: klantgerichtheid, snelheid of risicobeheersing? Die keuze bepaalt welke processen je opnieuw moet ontwerpen. Daarna volgt de vraag over de architectuur: heb je een platform dat AI de context geeft die het nodig heeft om betrouwbaar te werken? AI heeft niet alleen data nodig, maar ook begrip van processen, bedrijfsregels en definities. Een platform met één gedeelde betekenislaag, zoals Novulo, geeft AI die context zonder dat je telkens het kernsysteem moet aanpassen. Pas als die basis klopt, heeft AI-implementatie zin.

‍