Generatieve AI belooft productiviteitssprongen, maar de realiteit is minder spectaculair dan de marketing. Veel organisaties kopen eerst tools en formuleren pas later doelen. Het resultaat: versnipperde experimenten, onduidelijke winst en sluipende risico’s. Wat ontbreekt is een nuchtere operationalisering: waar voegt AI betrouwbaar waarde toe, hoe meten we dat, en welke waarborgen zijn ononderhandelbaar?
De productiviteitsbelofte ontrafeld
De grootste winst zit in frictiereductie: minder schakeltijd, snellere eerste versies, vlottere samenvattingen. Dat is nuttig, maar geen wondermiddel. Zonder procesherontwerp verdampt veel tijdwinst in overdracht, herwerk en kwaliteitscontrole. Productiviteit stijgt pas structureel wanneer AI stroomopwaarts (informatievoorziening) en stroomafwaarts (acceptatiecriteria) wordt ingepast, niet als losse assistent naast het bestaande werk.
Meten is geen weten
Organisaties grijpen naar makkelijke proxies: aantallen prompts, gegenereerde woorden, tickets per uur. Die metrics zeggen weinig over waarde. Relevanter zijn foutlast, doorlooptijd, variabiliteit en escalaties. Meet per taaktype, niet per team; vergelijk baseline versus AI-ondersteund; en maak kwaliteitsbeoordeling dubbelblind om halo-effecten te vermijden. Zonder deze discipline verwar je enthousiasme met effectiviteit.
Risico’s verschoven, niet verdwenen
AI reduceert copy-pastewerk, maar introduceert modeldrift, hallucinaties en contextlekken. Compliance-risico’s (PII, IP) verschuiven naar prompts en tussenresultaten. Bovendien ontstaat cognitieve luiheid: medewerkers valideren minder kritisch wanneer antwoorden plausibel lijken. Dit is geen pleidooi tegen inzet, wel tegen naïviteit: risico’s verplaatsen vraagt andere controles, niet minder.
Governance die werkt
Begin bij dataclassificatie en toegangscontrole (wat mag waarheen). Implementeer human-in-the-loop checkpoints op besliskritieke momenten. Log prompts, bronnen en modelversies voor audit en reproduceerbaarheid. Werk met modelcards en bekende beperkingen. Leg prompt-richtlijnen vast (claims, bronnen, scope). Test met rode-teams en scenario’s; behandel updates van modellen als change management met rollback-plan.
Waar AI wel wint
Hoge trefkans: samenvattingen van interne documenten, retrieval-ondersteunde Q&A, templated klantcommunicatie, code-suggesties binnen gestandaardiseerde patronen. Cruciale randvoorwaarden: een curatief interne corpus, RAG met duidelijke citaties, latency-budgetten die bij de workflow passen, en een beveiligde architectuur. Zonder die pijlers stapel je fragiele automatisering op drijfzand.
De kern is eenvoudig: behandel generatieve AI als infrastructuur, niet als trucje. Koppel investeringen aan scherp gedefinieerde uitkomsten—kortere doorlooptijd, lagere foutpercentages, hogere medewerkerstevredenheid—en stop met tellen van tokens als succesindicator. Kleine, afgebakende pilots met harde exitcriteria leveren meer op dan brede uitrol zonder kaders. Minder magie, meer methodiek: daar ontstaat duurzame waarde.
