Bedrijven kondigen graag een “AI-first” koers aan, alsof de framing zelf waarde creëert. In werkelijkheid is het meestal decor: een belofte aan beleggers, een geruststelling aan bestuurders, en een rookgordijn voor ontbrekende productdiscipline. Wie waarde wil leveren, begint niet met AI, maar met een scherp gedefinieerd probleem en meetbare beslisregels.
AI-first als slogan
De slogan suggereert leiderschap, maar verhult vaak een omgekeerde causaliteit: de technologie dicteert de casus. Teams voegen een model toe waar een if-else volstaat, of ze proberen onzekerheid te vermarkten als magie. De vraag zou moeten zijn: verhoogt dit de netto-besliskwaliteit tegen acceptabele risico’s en kosten? Zo niet, dan is het theater.
Waar het misgaat
Incentives en data
Incentives sturen naar zichtbare features, niet naar stille robuustheid. Daardoor ontstaan dataprojecten zonder datastandaarden, zonder eigenaarschap en met sampling bias. Training en productie drijven uiteen; definities verschuiven; feedbackloops sluiten niet. Het resultaat is een model dat op demo’s schittert en in de operatie piept en kraakt.
Modelrisico’s
Modeldrift, leakage, overfitting en latent conflict met regelgeving zijn geen randzaken. Zonder incidentlogging, canary-releases en duidelijke fallbackpaden wordt elk foutje een escalatie. Hallucinaties in generatieve systemen worden dan niet gedempt, maar opgeschaald. Governance volgt achteraf, als reputatieschade al is geleden.
Een strakker besliskader
Probleemselectie en metrics
Begin met een baseline: welke performance levert een niet-ML oplossing vandaag? Definieer een loss die de echte kosten weegt (false positives, latency, toezichtlast). Stel beslisdrempels vast vóór training. Vereis interpreteerbaarheid waar aansprakelijkheid dat vraagt. En borg een human-in-the-loop daar waar foutkosten asymmetrisch zijn.
Operationele checks
Datacontracten en versies; synthetische en adversarial tests; shadow mode vóór live; monitoring op data- en conceptdrift; rollback binnen minuten, niet dagen. Privacy-by-design als default, inclusief traceerbare prompts en outputs. Documenteer modelkaart, risicoanalyse en eigenaarschap alsof audit morgen langskomt.
De paradox is eenvoudig: de snelste weg naar AI-waarde is traag beginnen. Zet eerst de saaie infrastructuur recht, dwing scherpe probleemformulering en toets of AI werkelijk het marginale voordeel biedt. Wie die discipline accepteert, ontdekt dat “AI-first” zelden nodig is om toch consequent beter te beslissen. En waar AI wél de juiste hefboom is, bewijst dat zich zonder slogan.
