De adoptie van AI in het bedrijfsleven neemt in snel tempo toe. Een veelvoorkomende aanname hierbij is dat echte waarde alleen voortkomt uit het bouwen van sterk gepersonaliseerde, eigen modellen. Dit is echter juist vaak niet het geval. Het te vroeg implementeren van op maat gemaakte AI-tools kan meer problemen veroorzaken dan oplossen. Zo verhoogt het de complexiteit, de kosten en de risico’s, vooral als een organisatie risico’s wat betreft databeheer, beveiliging en regelgeving niet goed kan beheersen. Voor de meeste organisaties zijn kant-en-klare AI-tools, zoals breed beschikbare, vooraf gebouwde copilots en algemene modellen voor workflow-efficiëntie, al goed genoeg om direct een operationele impact en een solide ROI te genereren.
De valkuil van AI-ambitie
Organisaties hebben vaak een voorkeur voor op maat gemaakte AI-tools omdat ze denken dat dit concurrentievoordeel oplevert, in tegenstelling tot bestaande tools. Deze druk kan er echter ook toe leiden dat organisaties complexe AI-projecten starten voordat ze daar volwassen, veilig en operationeel klaar voor zijn. Volgens MIT is de manier waarop bedrijven AI implementeren net zo belangrijk als de tools die ze implementeren. Uit onderzoek blijkt dat organisaties die AI-tools van gespecialiseerde leveranciers implementeren of deze zelf ontwikkelen, slagen in ongeveer 67% van de gevallen, terwijl interne AI-systemen slechts in ongeveer een derde van de gevallen succesvol zijn.
Ook zorgen op maat gemaakte AI-tools vaak voor extra verborgen kosten. Dit heeft vooral te maken met het onderschatten van de inspanning die nodig is om data voor te bereiden zodat AI-systemen er effectief gebruik van kunnen maken. Dit omvat bijvoorbeeld het opschonen, structureren en organiseren van datasets. Tegelijkertijd kunnen maatwerksystemen de beveiligingsrisico’s vergroten door nieuwe tools toe te voegen voordat er sprake is van significante zakelijke waarde. De verantwoordelijkheid voor het beheren van deze risico’s, governance en het naleven van strikte regelgeving, liggen bovendien volledig bij de organisatie zelf.
Het voordeel van een AI die precies ‘goed genoeg’ is
In de praktijk betekent ‘goed genoeg’ een kant-en-klaar AI-systeem dat aansluit op de werkelijke behoeften van een organisatie. Het is een tool die de workflowefficiëntie verbetert zonder dat een volledige herstructurering van bestaande bedrijfssystemen nodig is. Daarnaast levert het snel een meetbare ROI door de automatisering van herhaalbare processen, een lagere implementatiedrempel en ingebouwde updates. Net zo belangrijk is dat een kant-en-klaar systeem gebruiksvriendelijk en intuïtief is zodat medewerkers het makkelijk begrijpen, vertrouwen en kunnen gebruiken. Al deze voordelen leveren zichtbare successen op en creëren intern momentum.
Het adopteren van een AI-systeem dat precies goed genoeg is draait uiteindelijk om het prioriteren van echte impact en veilige, schaalbare implementatie boven flitsende projecten zonder inhoud of een sterke operationele basis.
Deze operationele basis begint met duidelijke governance-verwachtingen. Organisaties moeten definiëren hoe AI-systemen worden geselecteerd, geïmplementeerd, gemonitord en geëvalueerd, met expliciete rollen, verantwoordelijkheden en escalatiepaden. Het vroegtijdig vaststellen van duidelijke prestatiebenchmarks zorgt ervoor dat teams zowel de succescriteria als de risico’s goed begrijpen.
Governance maakt van ‘goed genoeg’ een slimme start
Het bouwen van een sterke basis voor AI-governance met goed gedefinieerde richtlijnen zorgt voor een duidelijk pad naar AI-volwassenheid. Deze richtlijnen kunnen onder andere bestaan uit: een zero trust-architectuur, continue monitoring en logging, geteste herstelprotocollen, identiteits- en toegangsbeheer en herstelorkestratie. Samen zorgt dit ervoor dat AI-systemen veilig, betrouwbaar en schaalbaar zijn.
Zodra er een gestructureerd implementatie- en governanceplan is, kunnen leiders ook effectiever beoordelen of een eigen AI-tool aansluit bij hun bedrijfsdoelen. Met een sterke basis kunnen organisaties prioriteit geven aan het creëren van echte waarde, betere controles en verantwoorde schaalvergroting.
Een veiliger pad naar AI-volwassenheid
De eerste stap naar AI-volwassenheid is een plan voor veilige adoptie van AI-systemen. Dit komt vooral neer op operationele discipline. Organisaties moeten weten waar hun data zich bevinden, wie er toegang tot heeft, hoe deze worden gebruikt en hoe snel ze deze kunnen herstellen als er iets misgaat. Om dit te bepalen is een sterke datahygiëne en -zichtbaarheid nodig.
Zodra de datakwaliteit op orde is, is de volgende stap om te beginnen met gangbare taken met een hoog rendement die meetbare impact opleveren. Organisaties moeten de impact en het gebruik van de aanwezige tools goed volgen en alleen opschalen wanneer governancekaders bewezen en herhaalbaar zijn. Eigen AI-oplossingen kunnen daarbij zinvol zijn, maar alleen nadat een organisatie daadwerkelijk AI-volwassenheid heeft bereikt.
Het verkrijgen van blijvende waarde uit AI komt vooral voort uit bewezen bruikbaarheid, governance en vertrouwen. Het uitrollen van een ogenschijnlijk geavanceerd systeem zonder enige vangrails levert alleen maar teleurstelling op. Voor de meeste organisaties zijn kant-en-klare AI-oplossingen juist een duidelijke weg naar een reëele ROI en duurzame groei. Leiders die willen dat hun AI-projecten slagen, kiezen voor continue vooruitgang in plaats van kortstondige prestaties die geen impact op de lange termijn opleveren.
Dit is een ingezonden bijdrage van Veeam. Via deze link vind je meer informatie over de mogelijkheden van het bedrijf.