Generatieve AI wordt verkocht als zilveren kogel: snellere content, slimmere service, lagere kosten. Achter demo’s schuilt echter een complex kostenplaatje en een governancegat. Waarde ontstaat pas als organisaties frictie accepteren: datakwaliteit, risicobeheersing en procesontwerp. Anders stapelen prototypes zich op terwijl het rendement verdampt.
Wat de ROI-verhalen verzwijgen
De meeste businesscases rekenen volumewinst en urenreductie, niet kwaliteitsverlies en correcties. Een model dat 80% goed scoort kan 100% van de workflow verstoren wanneer fouten op kritieke momenten vallen. Zonder harde kwaliteitsnormen per use-case blijft ‘efficiëntie’ een luchtspiegeling. Herbereken ROI op foutimpact, niet tokenprijzen.
Kwaliteit versus kwantiteit
Meer output is zelden meer waarde. In marketing leidt overvloed tot kanaalvermoeidheid en lagere conversie; in support tot escalaties die elders duurdere menskracht vragen. Focus-KPI’s: minder herwerk, kortere uitzonderingsdoorlooptijden, en task success boven NPS.
Verborgen operationele kosten
Promptbibliotheken, evaluatiesets en safety-guardrails vergen onderhoud. Elke modelupdate of providerwissel vereist herkwalificatie. Tel audits, juridische reviews en security mee: harde vereisten. Zonder deze uren in TCO wordt winst fictie.
Governance die niemand wil betalen
Zonder eigenaarschap ontspoort het. Rollen—product owner, model steward, data steward—verkorten beslislijnen en voorkomen incidenten. Escalatiepaden, change control en een risicoregister lijken bureaucratisch, maar reduceren verspilling en herwerk.
Datahygiëne en modeldrift
AI presteert zo goed als de data. Onjuiste labels, verouderde kennis en marktdynamiek veroorzaken drift. Plan maandelijkse reviews, gebruik canary-tests, monitor met drempelwaarden en rollback-scenario’s. Vang degradatie vroeg, vóór klanten het merken.
Mens-in-de-lus: traag maar noodzakelijk
Bij high-stakes taken is menselijke verificatie nodig. Beperk de last via onzekerheidsgestuurde triage, bronverwijzing in de UI, en steekproeven waar fouten het duurst zijn.
Een nuchter besliskader
Begin klein: één pijnpunt met hoge foutkosten en afgebakende data. Definieer exit-criteria: wanneer schalen, wanneer stoppen. Leg contractueel vast: datalocatie, incidentmelding, modelupdates. Meet wekelijks kwaliteit, kosten en risico; verwijder wat niet aantoonbaar verbetert.
Generatieve AI levert pas waarde als discipline boven snelheid gaat. Niet de mooiste demo wint, maar de strengste meting. Wie investeert in datahygiëne, governance en menselijk toezicht haalt voordeel; wie dat ontwijkt koopt spektakel en frictie.
