AI is geen proefballon meer; budgetten schuiven richting modellen, copilots en automatisering. Toch stagneert de vertaling naar tastbare bedrijfswaarde. De vraag is niet of het kan, maar of het loont. Een analytische blik prikt door demo’s heen: waar is de harde winst, welke risico’s worden weggemoffeld, en hoe zwaar wegen onderhoud en afhankelijkheden op de lange termijn?
Belofte versus boekhouding
In presentaties lijkt AI frictie weg te poetsen. In de boekhouding verschijnen echter minder fotogenieke posten: datakwaliteitswerk, labeling, promptengineering, inferentiekosten en compliance-audits. Proof-of-concepts blijven te lang zweven, terwijl vendor lock-in toeneemt via propriëtaire SDK’s en gesloten embeddings. Ondertussen verdrinken teams in “AI enablement” zonder heldere exitcriteria. Belofte is marketing; waarde is een saldo van baten minus alle vaste en variabele lasten, inclusief organisatorische frictie en risicopremies.
Wat telt echt in de meetbaarheid
Accuracypercentages en benchmark-scores verdoven, maar sturen zelden operatie. Zinvoller zijn tijd-tot-waarde, adoptiegraad per taak, marginale foutkosten, uitzonderingsratio’s, herwerkpercentages en driftfrequentie. Meet per processtap: hoeveel handovers naar mens? Hoe vaak raakt een agent buiten zijn “guardrails”? Koppel KPI’s aan downstream-effecten: minder wachttijd, hogere first-contact-resolutie, minder foutcorrectie. En vooral: vergelijk met een sterke niet-AI-baseline; anders meet u vooral ambitie.
Risico’s buiten beeld
Dashboards tonen zelden de echte staart risico’s: datalekken via schaduwtools, IP-lekkage in prompts, juridische onzekerheid rond trainingsdata, ongedocumenteerde besluitvorming en moeilijk te reproduceren outputs. Hallucinaties zijn slechts zichtbaar als ze opvallen; de rest glipt stil door het systeem. Zonder robuuste logging, evaluatie en incidentresponscycli is “AI in productie” vooral een gok met reputatie en compliance.
Pragmatische route naar waarde
Begin klein, maar niet vaag: definieer één taak, één gebruiker, één KPI. Kies waar context rijk is en foutkosten laag zijn. Geef de voorkeur aan retrieval boven genereren wanneer feitelijkheid cruciaal is, en aan kleine modellen als latency of kosten leidend zijn. Borg datakwaliteit met eigenaarschap en contracten; geen model compenseert rommel. Ontwerp een mens-in-de-lus met duidelijke escalatiepaden. Meet continu met offline evaluaties én live A/B, inclusief kosten per succesvolle uitkomst. Plan een exit: portabiliteit van prompts, datasets en evaluatiesuites om lock-in te beperken.
De nuchtere les: AI rendeert wanneer het in dienst staat van scherp gedefinieerde processen, betrouwbare data en discipline in meten. Minder spektakel, meer precisie. Waarde ontstaat niet in de modelkaart, maar in het zorgvuldig ingerichte werk: kleine iteraties, harde KPI’s, expliciete grenzen en de bereidheid om nee te zeggen tegen glans zonder bewijs.
