AI-dashboards beloven rendement met stijgende lijnen, dalende doorlooptijden en glanzende KPI’s. Toch zijn die grafieken vaak optisch comfort: ze kwantificeren wat makkelijk meet, niet wat telt. De harde kosten (mens, risico, rework) verdwijnen achter gemiddelden, terwijl governance en incidenten in de voetnoten belanden. Het resultaat is een verleidelijke maar misleidende ROI, gebaseerd op snelheid per taak in plaats van waarde per uitkomst.
Wat dashboards verzwijgen
Latentie, time-outs en escalaties blijven zelden zichtbaar in topline KPI’s. Menselijke nabeoordeling en correcties worden geboekt als “opvolging”, niet als kostendrijver. Hallucinaties veroorzaken onzichtbare rework en reputatierisico, terwijl compliance (PII-sanitatie, audit trails) de schijnbaar goedkope inferentie duur maakt. Daarnaast fluctueren API-tarieven en tokenverbruik, wat de unitkosten onstabiel maakt.
Integratie- en observability-overhead wordt vaak geactiveerd na de pilot, zodat de “succesvolle” POC systematisch te rooskleurig is. Shadow IT-routes om snelheid te winnen vergroten lock-in en maken totale eigendomskosten ondoorzichtig. Gemiddelden maskeren de long tail van fouten waar juist de grootste schade ontstaat.
Meetfouten in productiviteit
“Taken voltooid” verwart volume met kwaliteit. Tijdwinst wordt dubbel geteld wanneer verificatie en herstelwerk buiten de metriek vallen. Flow-efficiëntie daalt door contextwissels tussen mens en model, terwijl – ironisch genoeg – de gemiddelde doorlooptijd daalt. Zonder foutcorrectie kan elke procent “snelheidswinst” netto negatieve waarde opleveren.
Een strengere meetlat
Begin met een robuuste baseline: een controlegroep of holdout die de pre-pilot werkelijkheid vertegenwoordigt. Meet doorvoer gecorrigeerd voor fouten, unitkosten inclusief inferentie, platform, toezicht en herstel, en risico via tail-statistieken (P95/P99 defecten en incidentseverity). Gebruik cashflow in plaats van scorecards: wat is de bijdrage aan marge nadat variabele kosten en kwaliteitsverlies zijn verrekend?
Kernmetriekenset
Baselinekosten per case: directe en indirecte kosten zonder AI, als nulmeting.
Error-adjusted throughput: output maal (1 − fout- en herwerkpercentage).
End-to-end doorlooptijd P50/P95: niet alleen gemiddeld, maar met staartgedrag.
Supervision hours per 100 cases: mensuren voor review, escalatie en herstel.
Incident rate & MTTR: kwaliteits- en compliance-incidenten plus hersteltijd.
Organisatorische frictie
Incentives sturen op demo-waarde: teams optimaliseren voor de meetbare snelheid, niet voor bedrijfsrisico. Inkoop jaagt volumekorting na en onderschat exitkosten. Modeldrift en releasecadans zetten QA onder druk, terwijl auditability achteraf wordt opgelapt. Zonder eigenaarschap over data, prompts en evaluatie-sets wordt het systeem ontestbaar en de ROI oncontroleerbaar.
De remedie is onaangenaam maar eenvoudig: meet waar het pijn doet. Laat grafieken pas tellen nadat ze zijn gecorrigeerd voor fouten, toezicht en incidenten, en neem tail-risico expliciet op in de businesscase. Als de case standhoudt zonder cosmetische KPI’s – in cash, risico en kwaliteit – dan pas verdient de AI-pilot opschaling. Anders is het geen innovatie, maar dure schijnzekerheid.
