Het vermijden van Gen AI-pilootmoeheid: Leiden met doel

We hebben dit verhaal eerder gezien: disruptieve technologie vat de verbeelding van zakelijke leiders in verschillende branches, belovend transformatie op grote schaal. In het begin van de jaren 2010 was het robotic process automation (RPA). Kort daarna kreeg cloud computing zijn beurt. Vandaag de dag staat generative AI (Gen AI) in de schijnwerpers – en organisaties duiken zonder duidelijk pad naar voren headfirst in pilots.

Het resultaat? Een opkomende golf van wat Generative AI-pilootmoeheid genoemd kan worden. Het is de staat van uitputting, frustratie en afnemende impuls die intreedt wanneer te veel AI-initiatieven zonder structuur, doel of meetbare doelen worden gelanceerd. Bedrijven runnen 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 gestagneerde innovatie.

Definiëren van Gen AI-pilootmoeheid

Generative AI-pilootmoeheid weerspiegelt een bredere organisatorische uitdaging: oneindige ambitie 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.
• Gemakkelijke implementatie: Tools zoals OpenAI’s GPT-modellen en Google’s Gemini stellen teams in staat om pilots snel op te zetten zonder afhankelijkheid van engineering – soms binnen een paar uur.
• Geen duurzame plan: Gen AI vereist goede kwaliteit gegevens om effectief te zijn. In veel gevallen kunnen gegevens verouderd raken zonder een proces te implementeren om ervoor te zorgen dat de gegevens correct en actueel blijven.
• Slechte meetbaarheid: In tegenstelling tot traditionele IT-implementaties is het moeilijk te bepalen wanneer een Gen AI-hulpmiddel “goed genoeg” is om van pilot naar productie over te gaan. ROI is vaak vaag of vertraagd.
• Integratiehobbels: Veel organisaties worstelen om Gen AI-hulpmiddelen in bestaande systemen, datapipelines of workflows te integreren, waardoor tijd, complexiteit en frustratie worden toegevoegd.
• Hoge resourcedruk: Pilots vereisen vaak aanzienlijke tijd, geld en menselijke investering – vooral rondom het trainen en onderhouden van schone, bruikbare datasets.

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

Waarom gebeurt dit telkens?

In veel gevallen is dit omdat organisaties het fundamentuele werk overslaan. Voordat ze geavanceerde technologie implementeren, moeten ze eerst de processen optimaliseren die ze proberen te verbeteren. Bij Accruent hebben we gezien dat bedrijven al tot 50% efficiencywinst kunnen behalen door alleen al workflows te stroomlijnen en gegevenskwaliteit te garanderen, voordat ze AI überhaupt introduceren. Gen AI op een goed afgestemde systeem leggen, en de verbetering kan verdubbelen. Maar zonder die basis, zullen 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 eindeloze experimenten. Succes moet worden gemeten in gedefinieerde resultaten – tijd bespaard, kosten verlaagd of capaciteiten uitgebreid. Er moeten poorten zijn om projecten voort te zetten, te pivoteren of te beëindigen op basis van gegevensgestuurde evaluatie. De helft van alle Gen AI-ideeën zal uiteindelijk blijken beter geschikt te 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 zijn meegesleept door technologie-enthusiasme. RPA beloofde repetitieve taken te elimineren; cloud-migratie beloofde flexibiliteit en schaal. Beiden leverden – uiteindelijk – maar alleen voor diegenen 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 gegevenshygiëne te verbeteren voordat ze AI introduceren. Wanneer AI op een geoptimaliseerd systeem wordt toegepast, kan de winst verdubbelen. Maar wanneer AI op kapotte processen wordt toegepast, is de impact verwaarloosbaar.

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

De verleiding van “gemakkelijke” AI

Een van de dubbele zwaarden van generatieve AI is de lage drempel. 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 hebt u teams over afdelingen die in silo’s experimenteren, 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 resource-perspectief, maar vanuit 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: Bouwen met intentie

Begin met het behandelen van Gen AI als elke andere ondernemingsinvestering in technologie – gefundeerd in strategie, governance en procesoptimalisatie. Hier zijn enkele principes die ik kritiek vind:

1. Begin met het probleem, niet de technologie. Te vaak jagen organisaties Gen AI-use cases omdat ze spannend zijn – niet omdat ze een gedefinieerde bedrijfsuitdaging oplossen. Begin door frictiepunten of inefficiënties in uw workflows te identificeren, en vraag dan: is Gen AI het beste instrument voor de klus?
2. Optimaliseer voordat u innoveert. Voordat u AI op een kapot proces legt, repareert u het proces. Het stroomlijnen van operaties kan grote winst 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 gegevens. Zorg ervoor dat uw modellen getraind zijn op nauwkeurige, relevante en ethisch verkregen gegevens. Slechte gegevenskwaliteit 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 brede 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.

Terugkijken: Wat helpt vs wat schaadt

In de komende jaren kan pilootmoeheid 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 de enorme hoeveelheid mogelijkheden.

Er is echter reden tot optimisme. Ontwikkelpraktijken rijpen. Teams behandelen Gen AI met dezelfde discipline als 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 te integreren. Pre-getrainde modellen van aanbieders zoals OpenAI, Meta en Mistral verlichten de last voor interne teams. En kaders rondom ethische en verantwoorde AI, zoals die door het AI Now Institute worden bepleit, helpen onduidelijkheid en risico’s te verminderen. Misschien wel het belangrijkste is dat we een toename zien in cross-functionele AI-geletterdheid – een groeiend begrip onder zowel zakelijke als technische leiders over wat AI kan (en kan niet) doen.

Laatste gedachte: Het gaat om doel, niet pilots

Uiteindelijk komt AI-succes neer op intentie. Generatieve AI heeft het potentieel om enorme efficiencywinsten te behalen, nieuwe capaciteiten te ontgrendelen en branches te transformeren – maar alleen als het wordt geleid door strategie, ondersteund door schone gegevens 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-pilootmoeheid wilt vermijden, begin dan niet met de technologie. Begin met een doel. En bouw van daaruit verder.