Generatieve AI wordt verkocht als de snelste route naar productiviteit, maar veel organisaties verwarren snelheid met vooruitgang. Output neemt toe, ja, maar de kwaliteit, consistentie en risico-exposure bewegen vaak in de tegenovergestelde richting. Wie alleen telt hoeveel tekst, code of slides er per uur worden geproduceerd, mist de verborgen kosten: herwerk, escalaties en vertrouwen dat langzaam afbrokkelt zodra één fout het proces besmet.
De belofte versus de praktijk
In pilots schittert AI door zorgvuldig gekozen taken en enthousiasme van early adopters. In de operatie valt de glans weg: context is rommelig, data onvolledig en processen zijn strak gereguleerd. De terugkerende realiteit bestaat uit prompt-tuning, controle-rondes en correcties die zelden werden begroot. Het resultaat is pseudo-efficiëntie: een kortere eerste versie gevolgd door langere reviewcycli en zwaardere compliance-checks. Efficiëntie die niet door de keten heen wordt gemeten, is geen efficiëntie.
Verborgen transactiekosten
Elke AI-interventie introduceert frictiepunten: overdracht van taakcontext, interpretatie van resultaten, validatie tegen brondata en het documenteren van beslissingen. Deze transactiekosten verplaatsen arbeid naar senior reviewers, waar tijd het duurst is. Bovendien ontstaat lock-in in tools en prompts, waardoor kennis minder overdraagbaar wordt. Wanneer medewerkers vertrekken, vertrekken hun effectieve promptbibliotheken mee, en begint de leercurve opnieuw.
Risico’s die niet op de factuur staan
Hallucinaties zijn niet alleen een kwaliteitsprobleem maar een aansprakelijkheidsrisico. Een overtuigende onwaarheid vindt snel zijn weg naar presentaties, contractteksten of codebases. Voeg daaraan privacyrisico’s, IP-lekken en bias toe, en de kosten van een enkele misser kunnen de vermeende besparingen ruimschoots overstijgen. Zonder duidelijke escalatieregels en traceerbare beslislogica verandert ‘AI-assistentie’ in een oncontroleerbare keten van aannames.
Meet anders, stuur anders
Stop met vanity metrics zoals “tijd tot eerste draft”. Meet end-to-end doorlooptijd, defectdichtheid na release, herwerkuren, auditbevindingen en tijd tot herstel. Ontwerp rollen expliciet: wie mag genereren, wie valideert, en welke data zijn toegestaan? Beperk de use-cases tot smalle, hoog-volume taken met lage impact bij fouten. Investeer in datahygiëne, prompt-standaarden en een evidence-log die door audit en juridische teams wordt geaccepteerd.
Generatieve AI is geen snelkookpan voor productiviteit maar een versterker van bestaande organisatiekwaliteit. Goede processen, schone data en strakke governance leveren tastbare winst; slechte gewoonten worden alleen sneller zichtbaar. Wie discipline boven hype verkiest, beperkt het theater en vergroot de waarde. Begin klein, meet hard, automatiseer pas na bewezen stabiliteit—en durf te stoppen waar de netto-waarde negatief blijft.
