Ondanks enorme investeringen mislukken de meeste AI-initiatieven door gebrekkige integratie, verkeerde middelen en ontoereikende data.
Het NANDA-initiatief van MIT publiceerde onlangs het rapport ‘State of AI in Business 2025’. De bevindingen zijn een waarschuwing voor elke directeur die rekent op snelle successen met generatieve AI. Ondanks enorme investeringen en enthousiasme levert 95% van de AI-pilots momenteel geen meetbaar rendement (ROI) op. Als bestuurders gevraagd wordt naar de oorzaak, wijzen ze vaak naar strikte regelgeving of de beperkingen van de AI-modellen zelf. Maar uit het onderzoek van MIT blijkt dat de echte boosdoener ergens anders ligt: gebrekkige bedrijfsintegratie. Tools zoals ChatGPT werken goed voor individuele gebruikers, juist omdat ze flexibel en universeel inzetbaar zijn. In een bedrijfsomgeving wordt diezelfde flexibiliteit een nadeel: generieke modellen leren niet van bedrijfsspecifieke werkprocessen en kunnen zich niet aanpassen aan hoe het werk daadwerkelijk wordt uitgevoerd.
De data legt een opvallende scheefgroei bloot in hoe bedrijven hun middelen verdelen. Ruim de helft van de uitgaven aan generatieve AI gaat naar sales- en marketingtools, terwijl MIT juist de hoogste ROI ziet in backoffice-automatisering: het schrappen van outsourcing, minder afhankelijkheid van externe bureaus en het stroomlijnen van interne processen. Kortom: bedrijven jagen op de meest flitsende toepassingen, maar zien de kansen die echt rendement opleveren over het hoofd.
Ontsnappen uit de eeuwige testfase
Ook opschaling blijkt een struikelblok. Uit het laatste State of AI-onderzoek van McKinsey blijkt dat bijna tweederde van de bedrijven vastzit in de testfase. Ze komen niet verder dan een paar losse pilots, terwijl de stap naar een bedrijfsbrede uitrol uitblijft. Voor veel organisaties stopt het daar dan ook. Gartner verwacht zelfs dat 60% van alle AI-projecten voor 2026 sneuvelt als bedrijven geen ‘AI-ready’-databeleid voeren. En dat is een reëel risico: in 2024 gaf 63% van de bedrijven toe dat hun databeheer nog niet klaar is voor AI. Pilots die draaien op geïsoleerde of slechte data leveren in de praktijk simpelweg geen waarde op.
Op basis van interviews met topbestuurders identificeerde MIT vier gebieden die bepalen of organisaties deze barrières kunnen doorbreken. Strategie staat voorop: investeringen in AI moeten aansluiten bij de bedrijfsdoelstellingen en waarde leveren die daadwerkelijk meetbaar en schaalbaar is. Systemen volgen op de voet; bedrijven hebben modulaire, op elkaar aansluitende platforms en data-ecosystemen nodig die intelligentie door de hele organisatie ondersteunen, in plaats van in geïsoleerde silo’s.
Synchronisatie richt zich op de menselijke kant; het vraagt van bedrijven dat ze AI-ready rollen en teams creëren, en werkprocessen herontwerpen zodat AI een integraal deel wordt van de dagelijkse werkzaamheden. Stewardship (verantwoord beheer) zorgt er vervolgens voor dat naleving, transparantie en mensgerichte principes vanaf het begin in de AI-werkwijze worden verweven, in plaats van achteraf te worden toegevoegd. Bedrijven die deze uitdagingen als onderling verbonden zien (en niet als afzonderlijke checklists), hebben een grotere kans om de pilot-valkuil te vermijden.
Bron: richardvanhooijdonk.com
