Gen AI-pilotmoeheid vermijden: leiden met doel

We hebben dit verhaal eerder gezien: baanbrekende technologie veroverde de verbeelding van zakelijke leiders in verschillende industrieën, met de belofte van transformatie op grote schaal. In het begin van de jaren 2010 was het robotic process automation (RPA). Kort daarna nam cloud computing zijn beurt. Vandaag de dag is generatieve AI (Gen AI) in de schijnwerpers – en organisaties duiken er zonder duidelijke vooruitzichten in.

Het resultaat? Een stijgende golf van wat Gen AI-pilotmoeheid genoemd kan worden. Het is de staat van uitputting, frustratie en afnemende vaart die intreedt wanneer te veel AI-initiatieven worden gelanceerd zonder structuur, doel of meetbare doelen. Bedrijven lopen tientallen pilots tegelijk, vaak met overlappende intentie maar zonder duidelijke succescriteria. Ze jagen potentieel over afdelingen, maar in plaats van efficiëntie of ROI te ontgrendelen, creëren ze verwarring, redundantie en stilgezette innovatie.

Definiëren van Gen AI-pilotmoeheid

Gen AI-pilotmoeheid weerspiegelt een bredere organisatorische uitdaging: oneindige ambities zonder eindige structuur. De oorzaken zijn vertrouwd voor iedereen die eerder technologiegolven heeft meegemaakt:

• Oneindige mogelijkheden: Gen AI kan overal worden toegepast – marketing, operaties, HR, financiën – waardoor het verleidelijk is om meerdere use cases te lanceren zonder duidelijke grenzen.
• Makkelijke implementatie: Tools zoals OpenAI’s GPT-modellen en Google’s Gemini laten teams toe om pilots snel op te zetten zonder afhankelijkheid van engineering – soms binnen enkele uren.
• Geen duurzame planning: Gen AI vereist goede kwaliteit data om effectief te zijn. In veel gevallen kan data verouderd raken zonder een proces om ervoor te zorgen dat de data actueel en correct blijft.
• Slechte meetbaarheid: In tegenstelling tot traditionele IT-implementaties is het moeilijk om te bepalen wanneer een Gen AI-tool “goed genoeg” is om van pilot naar productie over te gaan. ROI is vaak onduidelijk of vertraagd.
• Integratiebelemmeringen: Veel organisaties worstelen om Gen AI-tools in bestaande systemen, datapipelines of workflows in te passen, waardoor tijd, complexiteit en frustratie toevoegen.
• Hoge bronbehoefte: Pilots vereisen vaak aanzienlijke tijd, geld en menselijke investering – vooral rondom training en onderhoud van schone, bruikbare datasets.

Kortom, Gen AI-moeheid ontstaat wanneer experimenten de strategie voorbijstreven.

Waarom gebeurt dit telkens?

In veel gevallen is het omdat organisaties het fundamentele werk overslaan. Voordat ze geavanceerde technologie inzetten, moeten ze eerst de processen optimaliseren die ze proberen te verbeteren. Bij Accruent hebben we gezien dat bedrijven tot 50% efficiencywinst kunnen behalen door alleen al workflows te stroomlijnen en datakwaliteit te garanderen, voordat ze AI inzetten. Gen AI op een goed afgestemde systeem leggen, kan de verbetering verdubbelen. Maar zonder die basis, zal zelfs de meest indrukwekkende AI-modellen geen waardevolle resultaten opleveren.

Een andere valkuil is het ontbreken van duidelijke richtlijnen. Gen AI-pilots moeten niet worden behandeld als oneindige experimenten. Succes moet worden gemeten in gedefinieerde resultaten – tijd bespaard, kosten verlaagd of capaciteiten uitgebreid. Er moeten poorten zijn om projecten te starten, te pivoteren of te beëindigen op basis van gegevensgestuurde evaluatie. De helft van alle Gen AI-ideeën kan uiteindelijk beter geschikt zijn voor andere technologieën zoals RPA of no-code tools – en dat is okay. Het doel is niet om AI te implementeren voor de sake van AI, maar om bedrijfsproblemen effectief op te lossen.

Lessen uit RPA en cloud-migratie

Dit is niet de eerste keer dat organisaties worden meegesleept door technologie-enthusiasme. RPA beloofde repetitieve taken te elimineren; cloud-migratie beloofde flexibiliteit en schaal. Beide hebben het uiteindelijk geleverd – maar alleen voor degenen die discipline toepasten bij de implementatie.

Een belangrijke les? Sla de basis niet over. We hebben met eigen ogen gezien dat organisaties tot 50% efficiencywinst kunnen behalen door alleen al bestaande workflows te stroomlijnen en datahygiëne te verbeteren voordat ze AI inzetten. Wanneer AI op een geoptimaliseerd systeem wordt toegepast, kunnen de winsten verdubbelen. Maar wanneer AI op een gebroken proces wordt toegepast, is de impact verwaarloosbaar.

Hetzelfde geldt voor data. Gen AI-modellen zijn alleen zo goed als de data die ze consumeren. Vuile, verouderde of inconsistentie data leidt tot slechte resultaten – of erger, vooroordelen en misleidende resultaten. Daarom moeten bedrijven investeren in robuuste data-governance-kaders, een visie die wordt ondersteund door branche-experts en benadrukt in rapporten van McKinsey.

De verleiding van “gemakkelijke” AI

Een van de tweesnijdige zwaarden van generatieve AI is de lage drempel tot toegang. Met vooraf gebouwde modellen en gebruikersvriendelijke interfaces kan iedereen in een organisatie een pilot opzetten in een kwestie van dagen – soms uren of zelfs minuten. Terwijl deze toegankelijkheid krachtig is, opent het ook de poorten. Plotseling heb je teams over afdelingen heen experimenteren in silo’s, met weinig toezicht of coördinatie. Het is niet ongebruikelijk om tientallen Gen AI-initiatieven tegelijk te zien lopen, elk met verschillende stakeholders, datasets en definities van succes of het ontbreken daarvan.

Deze gefragmenteerde aanpak leidt tot vermoeidheid – niet alleen vanuit een bronnenstandpunt, maar van de groeiende frustratie van het niet zien van tastbare rendementen. Zonder centrale governance en een duidelijke visie kunnen zelfs de meest veelbelovende use cases eindigen in eindeloze lussen van iteratie, verfijning en herbeoordeling.

De cyclus doorbreken: met opzet bouwen

Begin met het behandelen van Gen AI als elke andere ondernemingsinvestering in technologie – gebaseerd op strategie, governance en procesoptimalisatie. Hier zijn enkele principes die ik cruciaal heb gevonden:

1. Begin met het probleem, niet met de technologie. Te vaak jagen organisaties Gen AI-use cases na omdat ze spannend zijn – niet omdat ze een gedefinieerde bedrijfsuitdaging oplossen. Begin door frictiepunten of inefficiënties in uw workflows te identificeren en vraag uzelf af: is Gen AI het beste instrument voor de klus?
2. Optimaliseer voordat u innoveert. Voordat u AI op een gebroken proces legt, repareert u het proces. Het stroomlijnen van operaties kan grote winsten opleveren op zichzelf – en maakt het veel gemakkelijker om de additieve impact van AI te meten. Zoals Bain & Company opmerkte in een recent rapport, bedrijven die zich richten op fundamentelere gereedheid, zien snellere tijd tot waarde van Gen AI.
3. Valideer uw data. Zorg ervoor dat uw modellen zijn getraind op nauwkeurige, relevante en ethisch verantwoorde data. Slechte datakwaliteit is een van de belangrijkste redenen waarom pilots niet schalen, volgens Gartner.
4. Definieer wat “goed” lijkt. Elke pilot moet duidelijke KPI’s hebben die zijn gekoppeld aan bedrijfsdoelen. Of het nu gaat om het verminderen van de tijd die wordt besteed aan routine taken of het verlagen van operationele kosten, succes moet meetbaar zijn – en pilots moeten beslissingspoorten hebben om door te gaan, te pivoteren of te beeindigen.
5. Houd een breed gereedschapskist. Gen AI is niet het antwoord op elk probleem. In sommige gevallen kan automatisering via RPA, low-code-apps of machine learning sneller, goedkoper of duurzamer zijn. Wees bereid om nee te zeggen tegen AI als de ROI niet klopt.

Kijken naar de toekomst: wat zal helpen vs wat mogelijk schaadt

In de komende jaren kan pilotmoeheid erger worden voordat het beter wordt. Het tempo van innovatie versnelt alleen maar, vooral met opkomende technologieën zoals Agentic AI. De druk om “iets met AI” te doen is enorm – en zonder de juiste richtlijnen riskeren organisaties overweldigd te worden door het enorme volume aan mogelijkheden.

Er is echter reden tot optimisme. Ontwikkelpraktijken rijpen. Teams beginnen Gen AI te behandelen met dezelfde discipline die ze toepassen op traditionele softwareprojecten. We zien ook verbeteringen in tooling. Vooruitgang in AI-integratieplatforms en API-orchestratie maakt het gemakkelijker om Gen AI in bestaande technische stacks in te passen. Vooraf getrainde modellen van aanbieders zoals OpenAI, Meta en Mistral verlichten de last op interne teams. En kaders rondom ethische en verantwoorde AI, zoals die door het AI Now Institute worden bepleit, helpen onduidelijkheid en risico te verminderen. Misschien wel het belangrijkste is dat we een toename zien in cross-functionele AI-literatuur – een groeiend begrip onder zowel zakelijke als technische leiders over wat AI kan (en niet kan) doen.

Laatste gedachte: het gaat om doel, niet om pilots

Aan het einde van de dag komt AI-succes neer op intentie. Generatieve AI heeft het potentieel om enorme efficiencywinsten te behalen, nieuwe capaciteiten te ontgrendelen en industrieën te transformeren – maar alleen als het wordt geleid door strategie, ondersteund door schone data en gemeten door resultaten.

Zonder die ankers is het gewoon weer een technische modegril die uw teams uitput en uw raad van bestuur teleurstelt.

Als u Gen AI-pilotmoeheid wilt vermijden, moet u niet beginnen met de technologie. Begin met een doel. En bouw van daaruit.