De Volgende AI-Crisis Zal Geen Modelfout Zijn, Maar Een Systeemfout

AI en agente AI zijn de afgelopen jaren buzzwords geweest in het bedrijfsleven, en de hoeveelheid investeringen en de snelheid van de markt zijn een belangrijke indicator van de groeiende verwachtingen van AI. Alleen in het begin van 2026 zijn er miljarden dollars geïnvesteerd in AI-bedrijven, waaronder OpenAI en CoreWeave, wat aangeeft dat AI een prioriteit zal blijven in het bedrijfsleven in de komende jaren.

Deze groeiende 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 globale technologie-leiders heeft gemeld dat ten minste één AI-project in het afgelopen jaar van pilot naar productie is gegaan, in de hoop om echt rendement te behalen. Echter, terwijl organisaties doorgaan met het verplaatsen 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 allemaal voort uit menselijke activiteit die pauzes in het gebruik en niet constant loopt.

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

Op dit moment ervaren organisaties gemiddeld 86 storingen per jaar. Bovendien gelooft 83% dat hun data-infrastructuur zal falen vanwege de belasting van AI in de komende jaar, met 34% die niet eens verwacht dat het de komende 11 maanden zal overleven. En de vraag naar AI neemt alleen maar toe. Moderniseren is geen luxe meer, het is een noodzaak.

De Inzet Van Het Laten Van Infrastructuur Zoals Het Is

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

Op dit moment 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 lopen, vertaalt die 0,1% zich in 9 uur downtime per jaar waarbij $100.000 of meer per uur kan worden verloren; 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 verlies van het bedrijf. Naast financieel verlies lopen bedrijven het risico om consumentenvertrouwen te verliezen. Vertrouwen is al fragiel als het gaat om uitval, met 50% van de online shoppers die waarschijnlijk naar een ander merk zullen overstappen als er een uitval of checkout-fout optreedt. De inzet voor het behouden van online operaties is op een all-time high.

Operational Resiliency Bereiken Met Gedistribueerde Architecturen

Wanneer het gaat om het herontwerpen 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 verkennen van nieuwe use cases (51%) en het versterken van veerkracht (51%) emergent als topstrategieën om de belasting van AI-schaal te bestrijden, is het beginnen vanaf de basis om operationele veerkracht te leveren cruciaal. Dit kan worden gerealiseerd door AI-klaar fundamenten, kosten, schaal en veerkracht centraal te stellen, en dat is waar gedistribueerde database-architecturen hun eigen kracht krijgen.

Technologie-leiders noemen het incorporeren van hogere doorvoer (50%), betere observatie voor kostencontrole (48%) en elastische schaal om mee te flexen 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 samen te evolueren met AI-werklasten, evenals het herstellen van fouten 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 ongeveer $200.000. Bedrijven die de stap nemen, vinden besparingen tot $700.000 in het eerste jaar alleen. Met een sterk rendement in slechts één jaar, zullen investeringen in gemoderniseerde fundamenten massive AI-investeringen lonend maken in de lange termijn zonder zich zorgen te maken over schaal- of downtime-risico’s.

AI’s Vraag Voldoen Voordat Het Te Laat Is

Veerkracht is de moeilijkste en meest dringende uitdaging in infrastructuurtoepassingen en nu is het tijd om problemen aan te pakken voordat systemen instorten en AI-projectrendement meenemen. Agente AI versnelt alles in het bedrijfsleven, van potentieel rendement tot klantverwachtingen en werklasten. Tijdens de versnelling legt AI ook architectonische kwetsbaarheid en lage vertrouwen van technologie-leiders in de infrastructuur die nodig is om de toenemende werklasten te ondersteunen, bloot.

Terwijl we overstappen naar de volgende fase van AI-werklasten, zullen leiders overstappen van het vragen hoe snel AI kan worden geadopteerd naar of hun infrastructuur zal overleven wanneer AI de 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 drijvend te houden, zullen leiders klaar zijn om AI aan te pakken in 2026 en daarna.