Waarom het testen van AI-systemen door bedrijfsleiders geen optie meer is, maar een noodzaak.

In technologiekringen, “het uitproberen"Dogfooding" is een afkorting voor een simpel maar veeleisend idee: je eigen product op dezelfde manier gebruiken als je klanten. Het begon als een praktische discipline onder softwareteams die intern onafgewerkte tools testten, maar in het tijdperk van AI in bedrijven heeft dogfooding een veel grotere betekenis gekregen. Naarmate AI-systemen van experimenteel naar de kern van de bedrijfsvoering evolueren, is er persoonlijk op vertrouwen niet langer alleen een productpraktijk – het wordt een verplichting voor het leiderschap.

Dogfooding vóór AI: een bewezen leiderschapsdiscipline

Dogfooding heeft al lang een doorslaggevende rol gespeeld in het succes of falen van grote technologieplatformen, ruim voordat AI zijn intrede deed.

In de beginjaren van bedrijfssoftware, Microsoft verplichtte grote delen van het bedrijf om intern pre-releaseversies van Windows en Office te gebruiken.De kosten waren reëel: de productiviteit daalde, systemen vielen uit en de frustratie nam toe. Maar die wrijving legde gebreken bloot die in geen enkele testomgeving konden worden nagebootst. Belangrijker nog, het dwong het management om de gevolgen van productbeslissingen aan den lijve te ondervinden. Producten die intern succesvol bleken, hadden doorgaans ook extern succes. Producten die dat niet waren, werden gerepareerd – of stilletjes afgedankt – voordat klanten ze ooit te zien kregen.

Diezelfde discipline dook in verschillende vormen weer op bij andere toonaangevende technologiebedrijven.

Bij IBM, interne afhankelijkheid van eigen middlewareAnalyseplatformen en automatiseringstools werden essentieel tijdens de verschuiving naar bedrijfssoftware en -diensten. Wat aan het licht kwam, was een ongemakkelijke realiteit: tools die de aanbestedingsprocedures doorstonden, faalden vaak bij daadwerkelijke operationele complexiteit. Interne 'dogfooding' (het intern testen van producten) herdefinieerde de productprioriteiten rond integratie, betrouwbaarheid en levensduur – factoren die pas zichtbaar werden door aanhoudende interne afhankelijkheid.

Bij Amazon ontstond een meer compromisloze variant van deze aanpak. Interne teams werden gedwongen om infrastructuur te gebruiken via dezelfde API's die later extern beschikbaar werden gesteld.Er waren geen interne sluiproutes. Als een service traag, kwetsbaar of slecht gedocumenteerd was, merkte Amazon dat meteen. Deze discipline verbeterde niet alleen de operationele processen, maar legde ook de basis voor een wereldwijd cloudplatform dat voortkwam uit de dagelijkse praktijk in plaats van uit een abstract ontwerp.

Zelfs Google was sterk afhankelijk van intern gebruik om de data en machine learning-systemen te testen.Interne tests brachten uitzonderlijke gevallen, abstractiefouten en operationele risico's aan het licht die zelden opdoken bij externe implementaties. Deze druk leidde tot de vorming van systemen die de industriestandaarden beïnvloedden, niet omdat ze foutloos waren, maar omdat ze op grote schaal voortdurende interne belasting moesten doorstaan.

Waarom AI de inzet volledig verandert

AI verhoogt de inzet van deze les aanzienlijk.

In tegenstelling tot traditionele software zijn AI-systemen probabilistisch, contextgevoelig en gevormd door de omgevingen waarin ze opereren. Het verschil tussen een overtuigende demo en een betrouwbaar, operationeel systeem wordt vaak pas na weken van daadwerkelijk gebruik duidelijk. Latentie, hallucinatiesKwetsbare randgevallen, stille mislukkingen en verkeerd afgestemde prikkels komen niet aan bod in presentaties. Ze manifesteren zich in de dagelijkse praktijk.

Toch nemen veel leidinggevenden tegenwoordig belangrijke beslissingen over de inzet van AI in klantenservice, financiën, personeelszaken, juridische beoordeling, beveiligingsmonitoring en strategische planning – zonder zelf persoonlijk gebruik te maken van die systemen. Die kloof is niet theoretisch. Het verhoogt het risico voor de organisatie aanzienlijk.

Van productpraktijk naar strategische noodzaak

De meest succesvolle AI-organisaties passen hun eigen systemen niet uit ideologie toe, maar uit noodzaak.

Leidinggevende teams stellen interne communicatie op met behulp van hun eigen copiloten. Ze vertrouwen op AI om vergaderingen samen te vatten, informatie te sorteren, eerste analyses te genereren of operationele afwijkingen aan het licht te brengen. Wanneer systemen haperen, voelt de leiding de wrijving direct. Deze directe blootstelling verkort de feedbackloops op een manier die geen enkele bestuurscommissie of leveranciersbriefing kan evenaren.

Dit is het punt waarop dogfooding ophoudt een producttactiek te zijn en een strategische discipline wordt.

AI dwingt leiders een moeilijke realiteit onder ogen te zien: waarde en risico zijn nu onlosmakelijk met elkaar verbonden. Dezelfde systemen die de productiviteit verhogen, kunnen ook fouten, vooroordelen en blinde vlekken versterken. Door AI zelf te gebruiken, worden deze afwegingen tastbaar. Leiders leren waar AI daadwerkelijk tijd bespaart en waar het stiekem extra beoordelingslast creëert. Ze ontdekken welke beslissingen baat hebben bij probabilistische ondersteuning en welke menselijk oordeel vereisen zonder inmenging. Vertrouwen wordt in deze context verdiend door ervaring – niet aangenomen op basis van cijfers.

AI is geen functie, maar een systeem.

Dogfooding legt ook een structurele waarheid bloot die veel organisaties onderschatten: AI is geen functie, maar een systeem.

Modellen zijn slechts één component. Aanwijzingen, ophaalprocessen, actualiteit van de gegevens, evaluatiekaders, escalatielogica, monitoring, controleerbaarheid en mogelijkheden voor menselijke correctie zijn net zo belangrijk. Deze afhankelijkheden worden pas duidelijk wanneer AI is ingebed in daadwerkelijke workflows in plaats van gedemonstreerd in gecontroleerde pilots. Leiders die interne AI-systemen zelf gebruiken, ontwikkelen een intuïtie voor hoe kwetsbaar – of veerkrachtig – die systemen werkelijk zijn.

Goed bestuur wordt pas echt concreet wanneer leiders het risico voelen.

Er is hier een bestuurlijke dimensie die besturen steeds meer beginnen te erkennen.

Wanneer leidinggevenden niet persoonlijk gebruikmaken van AI-systemen, blijft verantwoording abstract. Risicobesprekingen blijven theoretisch. Maar wanneer leiderschap AI direct inzet, wordt governance ervaringsgericht. Beslissingen over modelkeuze, vangrails en acceptabele faalscenario's zijn gebaseerd op de realiteit in plaats van op beleidstaal. Toezicht verbetert niet doordat de regels veranderen, maar doordat het begrip verdiept wordt.

Vertrouwen, acceptatie en organisatorische signalering

Het toepassen van dogfooding kan ook het vertrouwen binnen een organisatie hervormen.

Werknemers merken snel of het management de voorgeschreven tools daadwerkelijk gebruikt. Wanneer leidinggevenden zichtbaar gebruikmaken van AI in hun eigen werkprocessen, verspreidt de acceptatie zich organisch. De technologie wordt onderdeel van de bedrijfsvoering in plaats van een opgelegd initiatief. Wanneer AI wordt gepresenteerd als iets "voor iedereen behalve voor anderen", groeit de scepsis en stagneert de transformatie.

Dit betekent niet dat intern gebruik de klantvalidatie vervangt. Integendeel. Interne teams zijn toleranter en technisch geavanceerder dan de meeste klanten. De waarde van 'dogfooding' ligt elders: vroegtijdige blootstelling aan mogelijke fouten, sneller inzicht en een diepgaand begrip van wat 'bruikbaar', 'betrouwbaar' en 'goed genoeg' werkelijk inhoudt.

Het probleem met beloningen bij het gebruik van hondenvoer komt aan het licht.

Er is ook een minder besproken voordeel dat van belang is op directieniveau: het gebruik van eigen producten (dogfooding) verduidelijkt de stimulansen.

AI-initiatieven mislukken vaak omdat de voordelen ten goede komen aan de organisatie, terwijl wrijving en risico's voor rekening van individuen komen. Leiders die AI-systemen zelf gebruiken, ervaren deze discrepanties direct. Ze zien waar AI extra controlewerk creëert, verantwoordelijkheden verschuift zonder dat daar een bevoegdheid voor is, of subtiel het eigenaarschap ondermijnt. Deze inzichten verschijnen zelden in dashboards, maar ze leiden wel tot betere beslissingen.

Leiderschapsafstand is nu een nadeel.

Naarmate AI zich ontwikkelt van experimenteel naar infrastructureel, nemen de kosten van fouten toe. Vroege softwarefouten waren ongemakkelijk. AI-falen kunnen reputatieschade, problemen met regelgeving of strategische gevolgen hebben. In zo'n omgeving is een gebrek aan leiderschap een risico.

De bedrijven die succesvol zijn in de volgende fase van AI-adoptie Het zullen niet de bedrijven met de meest geavanceerde modellen of de grootste budgetten zijn. Zij zullen worden geleid door managers die AI op dezelfde manier ervaren als hun organisaties: onvolmaakt, probabilistisch, soms frustrerend, maar enorm krachtig wanneer het ontworpen is met de realiteit in gedachten.

Dogfooding draait in die zin niet langer om geloof in het product. Het gaat erom met beide benen op de grond te blijven staan ​​en tegelijkertijd systemen te bouwen die steeds meer met ons meedenken, beslissen en handelen.