Boardrooms verdrinken in AI-beloftes. Demo’s imponeren, maar operationele waarde blijft vaak onzichtbaar. De vraag is niet of AI indrukwekkend is, maar of het consequent, veilig en herhaalbaar resultaat oplevert. Dat vereist nuchtere maatstaven, niet georkestreerde showcases.
De meetlat: wat telt echt?
Productiviteitswinst meet je aan doorlooptijd, foutpercentages en gerealiseerde output per medewerker, niet aan pilot-enthousiasme. Koppel elke AI-usecase aan een expliciet bedrijfsdoel: lagere kosten per transactie, hogere first-contact-resolutie, kortere time-to-market. Als deze kernwaarden niet bewegen, is het geen verbetering maar theater.
Proxy-metrics versus kernwaarden
Metingen zoals tokens per minuut, tickets gesloten of lines of code zijn proxy’s, geen waarde. Ze maskeren causaliteit: meer tickets kan duiden op bulkwerk of slechte triage. Meet in gecontroleerde A/B-omgevingen met duidelijke controlegroepen, vooraf gedefinieerde hypotheses en statistische drempels. Zonder experimentele discipline blijft elk resultaat anekdotisch.
Organisatorische realiteit
Technologie faalt niet aan de whiteboardzijde, maar in de workflow. Rolafbakening, training en procesintegratie bepalen de uitkomst. Een model dat buiten het ticketingsysteem om opereert creëert frictie en schaduwprocessen. Maak de ‘happy path’ korter met AI; als adoptie vraagt om extra kliks of omwegen, is de netto-impact negatief.
Datahygiëne en governance
AI is zo goed als de data die het voedt. Dubbele records, ontbrekende labels en impliciete aannames corroderen prestaties. Handhaaf datakwaliteitsregels, versieer datasets en modellen, log elke voorspelling en herstel herleidbaarheid tot brondata. Governance is geen bureaucratie; het is de enige manier om risico’s en regressies vroeg te vangen.
Een korte toets: drie vragen
Welke bedrijfsmetric verandert, met hoeveel en tegen welke kosten? Hoe robuust is het resultaat onder veranderende data en volumepieken? Welke fallback en aansprakelijkheidsgrenzen gelden wanneer het model faalt? Als deze antwoorden ontbreken, is de case niet investeringsrijp.
Risico’s en bijwerkingen
Hallucinaties, juridische blootstelling, leverancierslock-in en onvoorspelbare inference-kosten ondergraven businesscases. Minimaliseer dit via guarded generation, menselijke verificatielussen, modeldiversificatie en budgetcaps. Optimaliseer niet alleen voor nauwkeurigheid, maar voor totale eigendomskosten en operationele continuïteit.
De nuchtere route is klein beginnen, streng meten en snel itereren. Behandel AI als een procesverbetering, niet als prestigeproject. Waar waarde aantoonbaar is, schaal je betrouwbaar op; waar niet, stop je zonder spijt. Zo scheid je duurzame productiviteit van marketinggeruis en blijft technologie middel, geen mythe.
