De Volgende AI-Crisis Zal Geen Modelfout Zijn. Het Zal Een Systeemcrisis Zijn.

AI en agentic AI zijn de afgelopen jaren buzzwords geweest in het bedrijfsleven, en het bedrag aan investeringen en het tempo van de markt is een belangrijke indicator van de stijgende AI-verwachtingen. Alleen in het begin van 2026 zijn er miljarden dollars geïnvesteerd in AI-bedrijven, waaronder OpenAI en CoreWeave, wat aangeeft dat AI de komende jaren een prioriteit zal blijven in het bedrijfsleven.

Deze stijgende investeringen lijken gericht te zijn op het opschalen van AI van de experimentele fase naar productie-implementatie. In feite toont het recente rapport van Cockroach Labs – The State of AI Infrastructure 2026 aan dat 98% van de wereldwijde technische leiders heeft gemeld dat ten minste één AI-project in het afgelopen jaar van pilot naar productie is gegaan, in de hoop om echte ROI te behalen. Echter, terwijl organisaties doorgaan met het opschalen naar de productiefase, rijst één vraag dreigend: kan de infrastructuur de vraag en het tempo waarin deze AI-projecten worden opgeschaald, aan?

Waarom De Huidige Infrastructuur Niet Past Bij AI-Eisen

AI-werklasten introduceren nieuwe uitdagingen in het bedrijfsleven die nog nooit eerder zijn aangepakt. Met name: retailers verwachten een toename van het verkeer op hun sites tijdens Black Friday- en Cyber Monday-evenementen, net zoals sportwedbedrijven weten dat Super Bowl Sunday een toename op hun sites zal veroorzaken. Deze toenames komen echter allemaal voort uit menselijke activiteit die pauzes in het gebruik toelaat en niet constant draait.

De legacy-systemen die veel bedrijven gebruiken om hun AI-projecten op te bouwen, zijn gebouwd voor menselijk verkeer met klikken, pauzes en piekuren. AI-agents werken niet op deze manier; ze draaien 24 uur per dag, 7 dagen per week op machinesnelheid. Met het snel opkomen van autonome, machinegestuurde werklasten, bereiken architectuur de limieten die ze niet zijn gebouwd om aan te kunnen. En als retailers en wedbedrijven al worden overbelast met menselijke activiteit, zijn ze absoluut niet voorbereid om bij te blijven met continu opererende AI-agents.

Momenteel ervaren organisaties gemiddeld 86 storingen per jaar. Bovendien denkt 83% dat hun data-infrastructuur zal falen vanwege het gewicht van AI in het komende jaar, waarvan 34% niet eens verwacht dat het het komende 11 maanden zal overleven. En de vraag naar AI neemt alleen maar toe. Moderniseren is geen optie meer, het is een noodzaak.

De Inzet Van Het Infrastructuur Laten Zijn

Terwijl de meeste organisaties zich bewust zijn van de infrastructuur-eisen die AI nodig heeft om soepel te draaien, blijven de meeste onvoorbereid om de noodzakelijke veranderingen aan te brengen om systeemstoringen te voorkomen. Bijna twee derde (63%) van de technische leiders zegt dat hun teams onderschatten hoe snel AI-eisen de bestaande data-infrastructuur zullen overtreffen, wat aangeeft dat hoewel er vooruitgang wordt geboekt bij AI-implementaties, niets wordt gedaan om rampen te voorkomen. Terwijl systeemupgrades en -restructureringen misschien als een langetermijninvestering lijken, is de kosten van AI-gerelateerde downtime nog significanter.

Momenteel schatten meer dan de helft (57%) van de organisaties dat slechts één uur AI-gerelateerde downtime $100.000 of meer zou kosten, en hoe groter de organisatie, hoe groter de kosten. Zelfs als de operaties 99,9% van de tijd draaien, vertaalt die 0,1% zich in 9 uur downtime per jaar waarbij $100.000 of meer per uur verloren kan gaan; verloren inkomsten die de meeste niet hebben begroot. Voor seizoensgebonden werklasten en extreme pieken (denk aan Black Friday en Super Bowl Sunday) lopen organisaties het risico van bedrijfsdefinierende verliezen. Naast financiële verliezen lopen bedrijven ook het risico om consumentenvertrouwen te verliezen. Vertrouwen is al fragiel als het gaat om storingen, met 50% van de online shoppers die waarschijnlijk naar een ander merk zullen overstappen als er een storing of checkout-fout optreedt. De inzet voor het behouden van online operaties is op een allerhoogste niveau.

Operationale Veerkracht Bereiken Met Gedistribueerde Architecturen

Wanneer het gaat om het opnieuw ontwerpen van de infrastructuur om de intense eisen van AI-werklasten te ondersteunen, moet operationele veerkracht centraal staan in de strategie. Met het opschalen van AI-infrastructuur (55%), het onderzoeken van nieuwe use cases (51%) en het versterken van veerkracht (51%) als topstrategieën om het gewicht van AI-schaal te bestrijden, is het van cruciaal belang om vanaf de basis te beginnen om operationele veerkracht te leveren. Dit kan worden gerealiseerd door AI-klaar fundamenten, kosten, schaal en veerkracht centraal te stellen en dat is waar gedistribueerde database-architecturen hun eigen rol spelen.

Technische leiders noemen het incorporeren van hogere doorvoersnelheden (50%), betere observatie voor kostenbeheersing (48%) en elastische schaal om mee te groeien met onvoorspelbare AI-werklasten (47%) als topbehoeften voor succes. Met hun vermogen om naadloos te schalen, geven gedistribueerde SQL-databases ondernemingen de elastische schaal die nodig is om mee te groeien met AI-werklasten, evenals het herstellen van storingen zonder handmatige interventie.

Net als bij alle migraties, duurt het migreren van legacy- naar moderne systemen tijd. Gemiddeld duurt het ongeveer 10 maanden en kost het ongeveer $200.000. Bedrijven die de stap nemen, vinden besparingen tot $700.000 in het eerste jaar alleen. Met een sterk rendement op de investering in slechts één jaar, zullen investeringen in gemoderniseerde fundamenten ervoor zorgen dat massive AI-investeringen op lange termijn rendabel zijn zonder zich zorgen te maken over schaal- of downtime-risico’s.

Voldoen Aan De Vraag Van AI Voordat Het Te Laat Is

Veerkracht is de moeilijkste en meest dringende uitdaging in infrastructuurtoepassingen en nu is het moment om problemen aan te pakken voordat systemen instorten en de ROI van AI-projecten meenemen. Agentic AI versnelt alles in het bedrijfsleven, van potentieel inkomen tot klantverwachtingen en werklasten. Tijdens de versnelling exposeert AI ook architecturale kwetsbaarheid en de lage vertrouwen van technische leiders in de infrastructuur die nodig is om de toenemende werklasten te ondersteunen.

Terwijl we overgaan naar de volgende era van AI-werklasten, zullen leiders zich verplaatsen van het vragen hoe snel AI kan worden geadopteerd naar of hun infrastructuur zal overleven wanneer AI zijn volle schaal bereikt. Door de onderliggende infrastructuurproblemen aan te pakken en databases te adopteren die de schaal, flexibiliteit en consistentie ondersteunen die nodig zijn om AI-systemen in de lucht te houden, zullen leiders klaar zijn om AI in 2026 en daarna aan te pakken.