Generatieve AI belooft productiviteitssprongen en creatieve doorbraken. In de praktijk vormen de baten zich minder rond magie en meer rond procesdiscipline. Wie alleen rekent met demodemo’s en vendor-slides, koopt vooral verwachtingen. De echte vraag is niet of AI “werkt”, maar of de keten — data, governance, integratie, menselijk toezicht — het volhoudt zonder kosten en risico’s te laten ontsporen.
Efficiëntieclaims en verborgen kosten
De zichtbare winst zit in snellere concepten en geautomatiseerde routine. De onzichtbare rekening volgt via prompt-bibliotheken, versies, guardrails, evaluatiesets en monitoring. Elke kleine verbetering vraagt datagovernance, labeling, herhaalbare testcases en rollback-mechanismen. Shadow IT met losse API-sleutels lijkt goedkoop, tot incidentrespons, juridisch advies en rework de balans doen kantelen. Efficiëntie is pas echt wanneer latency, foutpercentages, hersteltijd en handover tussen mens en model meetbaar dalen.
Risico en compliance ontleed
Hallucinaties zijn geen randverschijnsel maar een structurele eigenschap. Zonder output-evaluatie (consistency, factuality, harm) en logging blijft aansprakelijkheid diffuus. IP-lekken via trainingsdata, AVG-risico’s bij gevoelige prompts en auditverplichtingen onder de EU AI Act vragen expliciete keuzes: on-prem of gecontroleerde cloud, contractuele waarborgen, data-minimalisatie, en expliciete uitsluitingen. Zonder dataclassificatie en beleid voor retention is elk “snelle pilot” een latente compliance-schuld.
Mens in de lus
Human-in-the-loop is geen formaliteit. Wie review toevoegt, verschuift werklast naar beoordeling, escalatie en uitleg. Rollen moeten hersneden: wie is eindverantwoordelijk, welke drempels triggeren handmatige checks, en hoe wordt expertise onderhouden als routine verdwijnt? Zonder duidelijke RACI en tooling voor snelle correcties bouwt men een pseudo-automaat die menselijk werk camoufleert in plaats van vermindert.
ROI die standhoudt
Bereken TCO inclusief inferentiekosten, context retrieval, vectoropslag, evaluatie-infra, red-teaming, training en opleiding. Zet hiertegenover specifieke output-KPI’s (tijd-tot-resultaat, foutreductie, conversie-impact) en een risicopremie voor incidenten. Start met smalle, datarijke use-cases met lage juridische blootstelling. Productie rijpt via staged roll-outs, canary-evaluaties en kill switches — niet via heroïsche big bang-integraties.
De kern: minder universele tools, meer scherp gedefinieerde problemen. Kwalitatieve data, herhaalbare evaluaties en helder eigenaarschap verslaan generieke beloftes. Organisaties die AI benaderen als procesontwerp — met meten, begrenzen en bijsturen als default — oogsten duurzame waarde. De rest koopt momentum en mist mechaniek. Kiezen voor klein, toetsbaar en omkeerbaar is geen voorzichtigheid; het is professioneel realisme.
