Generatieve AI is doorgedrongen tot iedere boardroom, maar te vaak blijft het bij een flitsende demo en een nietszeggende slide over ‘potentiële ROI’. De hype verhult een eenvoudig feit: zonder harde meting, duidelijke operationele randvoorwaarden en realistische risico-inschatting levert het meer kosten en complexiteit op dan waarde.
Meetbare waarde boven showcases
Waarde begint bij een nulmeting. Wie geen baseline van doorlooptijd, foutpercentages en kosten per case heeft, kan niet aantonen dat AI iets verbetert. Evenmin volstaat een A/B-test zonder tegenfeit: wat zou er zijn gebeurd zónder AI, maar mét procesoptimalisatie en training? Alleen het verschil dat overblijft, is aan de technologie toe te schrijven.
Drie toetsen voor harde ROI
Eén: procesfit. Past het model in de taak, of duwt men een generieke chatbot in een specialistische workflow? Twee: marginale kosten. Tokenkosten, inferentietijd en herprompting tellen op; schaal maakt goedkope fouten duur. Drie: kwaliteitsborging. Zonder calibratie, sampling en menselijke beoordeling glijdt de output onzichtbaar weg van normen en beleid.
Risico’s van schijn‑automatisering
Veel ‘automatisering’ blijkt semi‑manueel: mensen corrigeren output in stilte terwijl dashboards succes rapporteren. Dit maskert structurele problemen zoals datakwaliteit, prompt‑fragiliteit en modeldrift. Bovendien ontstaan juridische en reputatierisico’s wanneer bronnen, besluitlogica en uitzonderingsafhandeling niet aantoonbaar zijn. Een auditspoor dat pas achteraf wordt bedacht, is feitelijk géén auditspoor.
Operationele randvoorwaarden
Begin bij data‑hygiëne: duidelijke definities, versiebeheer en toegangscontrole. Kies vervolgens het juiste model: niet alles vraagt een frontiermodel; vaak voldoet een kleiner, goedkoper model met domeinspecifieke tuning. Cruciaal is een mens‑in‑de‑lus die niet alleen corrigeert, maar ook het systeem leert waar het grenzen overschrijdt. Metrics horen taakgericht te zijn: precisie/recall voor compliance, tijd‑tot‑besluit voor service, en kosten per succesvolle uitkomst in plaats van per call.
Governance en kostenbeheersing
Leg guardrails vast in beleid én tooling: inputfilters, output‑validators, en ontsnappingsroutes voor edgecases. Monitor drift en veranderdruk met heldere escalatiepaden. Kosten worden voorspelbaar met rate limiting, caching, batchverwerking en een ‘human fallback’ die alleen wordt geactiveerd wanneer drempels overschreden worden. Publiceer maandelijks een scorecard die waarde (besparing of omzet), risico en klantimpact naast elkaar zet.
De vraag is niet of generatieve AI indrukwekkend is, maar of zij in uw context consistent betere uitkomsten produceert dan het best denkbare niet‑AI‑alternatief. Organisaties die die nuchtere vergelijking durven maken, ontwarren de hype van de stapel en bouwen stille, robuuste verbeteringen. De rest blijft gevangen in demo’s die schitteren in het donker en verdwijnen bij daglicht.
