Wat Generatieve AI-hoopvolle kunnen leren van Cloud Computing Trial en Error

Generatieve AI (GenAI) is hier om te blijven, met organisaties over de hele wereld die de mogelijkheden van de technologie omarmen. Alleen al 72% van de organisaties meldt dat ze GenAI op dit moment uitgebreid of sporadisch gebruiken en nog eens 26% experimenteren met de technologie. Echter, deze nieuwe fase van GenAI-adoptie is nog steeds in de kinderschoenen.

Volgens McKinsey beschrijft slechts 1% van de bedrijfsleiders hun GenAI-implementaties als “volwassen”, wat betekent dat de technologie volledig geïntegreerd is in de workflows en aanzienlijke bedrijfsresultaten oplevert. Het overbruggen van deze volwassenheidskloof vereist voortdurende koerscorrectie, vaak door implementatiebelemmeringen, zoals aanzienlijke uitgaven, wantrouwen van onbewezen technologieën en regelgevingsrisico’s. Als deze uitdagingen je bekend voorkomen, is dat niet verwonderlijk – toen IT-teams voor het eerst overstapten naar de cloud als de volgende grote zaak, kwamen veel van dezelfde barrières aan de oppervlakte.

De twee golven van nieuwe technologie-gekte verschillen op sommige manieren. Terwijl cloud computing in het begin in meer mission-critical systemen werd geïmplementeerd, wordt GenAI sneller geadopteerd in pilotfases en voor use cases die voornamelijk zijn gewijd aan efficiency- en productiviteitsverbeteringen. Toch is de leercurve vergelijkbaar: ze dwingen organisaties om anders te denken en te werken.

Door de ervaringen van hun cloud computing-voorgangers te reflecteren, kunnen de huidige GenAI-hoopvolle zichzelf positioneren voor een beter geïnformeerde toekomst.

Cost, Risico en Verandering beheren: leren van Cloud Misstappen

Terugkijken naar de tijd toen cloudtechnologie aan populariteit begon te winnen, onderschatte veel organisaties de complexiteit van migratie en overschatte de korte-termijnkostenbesparingen. Als gevolg daarvan vielen de meeste van die organisaties ten prooi aan drie belangrijke valkuilen: slecht kostbeheer, beveiligingsmisconfiguraties en de natuurlijke weerstand die komt met culturele en organisatorische veranderingen.

De cloud-tijdperk leerde ons dat het simpelweg “lift and shift” van workloads – ze naar de cloud verplaatsen zonder modernisering – vaak geen waarde opleverde. Op vergelijkbare wijze komen GenAI-initiatieven vaak tot stilstand wanneer organisaties proberen om legacy-, ongestructureerde of slecht gedocumenteerde gegevens in krachtige nieuwe modellen te stoppen zonder de gegevensbasis bij te werken. In feite kunnen GenAI-projecten onder de maat presteren of zelfs bestaande inefficiënties versterken. De les: technologie alleen kan niet de fundamentelere zwakheden overwinnen.

Net zoals cloudtechnologie lacunes in governance, vaardigheden en langetermijnstrategie blootlegde, heeft GenAI dat ook gedaan. Als medewerkers GenAI-hulpmiddelen zonder toezicht gebruiken of de technologie buiten de grenzen van het acceptabele gebruikbeleid gebruiken, kunnen de risico’s van schaduw-IT opnieuw optreden, evenals de moeilijkheden van het beveiligen van GenAI-pijpleidingen en het garanderen van naleving op grote schaal. Deze parallellen zullen blijven optreden naarmate GenAI van experimenten naar brede ondernemingsintegratie gaat, en vereisen dezelfde robuuste cybersecurity-kaders, incidentresponsplannen en governance-structuren die binnen de cloud worden gevonden.

Verder dan risicobeheer is onbeheerd kosten-escalatie een langdurig probleem in de technologie. De cloud is geen uitzondering en naarmate bedrijven GenAI in hun workflows integreren, worden ze geconfronteerd met een soortgelijke escalatie van uitgaven.

Een groeiend aantal organisaties dat probeert hun kostbeheerstrategie te verbeteren, keert zich tot FinOps als oplossing. Door gebruik te maken van tijdige, gegevensgestuurde inzichten om forecasting te verbeteren en cross-functionele verantwoordelijkheid en samenwerking te stimuleren, heeft een uitgebreid FinOps-infrastructuur zich bewezen als waardevol voor het terugdringen van overspending en het maximaliseren van bedrijfswaarde. FinOps-principes zijn niet beperkt tot cloudkostbeheer alleen, maar bieden ook een haalbaar alternatief voor GenAI-uitgaven.

Cloudlessen in GenAI-praktijk brengen

Aan het einde van dit jaar voorspelt Gartner dat minstens 30% van de GenAI-projecten na het bewijs van concept zal worden stopgezet. Wanneer de hype de realiteit voorbijholpt, gaan de verborgen patronen achter GenAI-projectfalen – zoals onvoorbereide gegevens, onduidelijke zakelijke eigendom of onnodige complexiteit – onopgemerkt in de haast om nieuwe technologie te adopteren. Het herkennen en aanpakken van deze signalen vroeg kan het verschil maken tussen GenAI-succes en nog een stopgezet project. Leiders die actief naar deze waarschuwingssignalen kijken, in plaats van het proces te omzeilen, zetten hun teams op voor langetermijnsucces.

Als de adoptie eenmaal is goedgekeurd, moeten bedrijven de nadruk leggen op kleine GenAI-pilotprojecten om de werkelijke waarde te testen en te waarborgen in plaats van onmiddellijk over te gaan tot ondernemingsbrede schaalvergroting. Het is cruciaal dat bedrijven beginnen met slechts een paar duidelijk gedefinieerde, hoge impactuse cases met duidelijke ROI-doelen die zijn gekoppeld aan echte bedrijfsbehoeften.

Dit garandeert vroege successen, bouwt intern vertrouwen op en voorkomt tijd- en middelenverspilling aan generieke experimenten. Door GenAI-adoptie te koppelen aan een tastbaar resultaat – zoals het automatiseren van klantensummary’s of het versnellen van codereviews – kunnen organisaties waarde snel aantonen, hun aanpak verfijnen en strategischer schalen. Het helpt ook om technische inspanningen af te stemmen op bedrijfsdoelen, waar veel GenAI-pilotprojecten op dit moment tekortschieten.

Vanaf dat moment is het vaststellen van sterke checks en balances, voortdurende monitoring en duidelijk gedefinieerde governancebeleid de volgende kritieke stap voor verantwoord gebruik en naleving. Het inschakelen van externe experts kan een geweldige eerste stap zijn in de navigatie van het complexe en voortdurend evoluerende regelgevingslandschap van vandaag. Door te investeren in de juiste tools en infrastructuur vroeg in het GenAI-implementatieproces, evenals voortdurende training, kunnen organisaties de basis leggen voor duurzaam succes.

De juiste balans vinden met GenAI-innovatie

Door cloud-eralessen met discipline en vooruitziendheid toe te passen, kunnen organisaties dure misstappen vermijden en het volledige potentieel van GenAI ontsluiten – veilig, duurzaam en op grote schaal.

GenAI zal een krachtige kracht blijven, met 70% van de CEOs die melden dat ze verwachten dat de technologie hun bedrijfsmodellen de komende drie jaar zal beïnvloeden. Een aantal dat toeneemt tot 89% onder degenen die de technologie al gebruiken. Het is duidelijk dat het transformatiepotentieel van GenAI waardevol blijkt te zijn voor beslissingsnemers, maar duurzame, grootschalige impact hangt nog steeds af van het aanpakken van vertrouwens-, governance- en integratiebarrières.