Waarom de meeste AI-projecten falen (en hoe je dat voorkomt)

Voordat je dit leest: weet je eigenlijk wat AI kan en niet kan? Dat helpt om de rest te begrijpen.

Ik zie het regelmatig: bedrijven die enthousiast beginnen aan een AI-project, om maanden later gedesillusioneerd te concluderen dat het "niet werkt". Maar het probleem ligt zelden bij de technologie zelf.

De drie grootste valkuilen

1. Beginnen zonder concreet probleem

"We willen iets met AI doen" is geen use case. Voordat je ook maar één regel code schrijft, moet je een specifiek probleem hebben dat je wilt oplossen. Niet "we willen efficiënter werken", maar "we besteden 20 uur per week aan het categoriseren van inkomende e-mails".

Bij SIA was het probleem glashelder: incidentmeldingen kostten te veel tijd en waren vaak incompleet. Dat kun je meten. Dat kun je verbeteren. Dat kun je bewijzen.

2. Onderschatten van data-kwaliteit

AI is zo goed als de data waarmee je het voedt. Als je jarenlang inconsistente data hebt verzameld, gaat geen enkel model daar iets zinnigs mee doen. Data opschonen is niet sexy, maar het is vaak 80% van het werk.

Dit geldt ook voor context die je aan AI geeft. Garbage in, garbage out. Een AI die niet weet wat je conventies zijn, je codebase niet snapt, of je domein niet kent, produceert rommel.

3. Te groot beginnen

De neiging om meteen het complete systeem te willen automatiseren is begrijpelijk, maar contraproductief. Begin klein. Bewijs waarde met één specifieke toepassing voordat je uitbreidt.

Bij Dronelucht begonnen we niet met "automatiseer alles". We begonnen met één ding: offerte-generatie. Dat werkte. Daarna uitbreiden.

Hoe dan wel?

Succesvolle AI-projecten beginnen met een simpele vraag: "Welke taak kost nu veel tijd, maar volgt een redelijk voorspelbaar patroon?"

Dat kan zijn:

• Het categoriseren van support tickets
• Het extraheren van gegevens uit facturen
• Het genereren van standaard rapportages
• Het beantwoorden van veelgestelde vragen

Begin daar. Meet hoeveel tijd het nu kost. Bouw een prototype. Test het met echte data. Itereer. Pas als dat werkt, denk je aan uitbreiden.

Wil je leren hoe je dit soort taken effectief aan AI geeft? Prompt engineering is de basis.

De rol van verwachtingsmanagement

AI gaat fouten maken. Altijd. De vraag is niet of het perfect is, maar of het beter is dan de huidige situatie. Als een AI-systeem 80% van de e-mails correct categoriseert en een mens hoeft alleen de overige 20% te checken, is dat al een enorme winst.

Maar dat moet je van tevoren communiceren. Als stakeholders verwachten dat het systeem foutloos is, dan is 80% nauwkeurigheid een teleurstelling. Als ze verwachten dat het 60% van het werk overneemt, is 80% een succes.

Goede verificatie en duidelijke metrics vooraf maken het verschil tussen een "mislukt" project en een succes.

De oplossing: begin met advies

Voordat je investeert in development, investeer in duidelijkheid:

• Identificeer de juiste use cases: Waar zit de meeste tijdwinst?
• Beoordeel je data: Is die klaar voor AI?
• Definieer succes: Wat is "goed genoeg"?
• Train je team: Begrijpen ze wat AI wel en niet kan?

Dit is precies wat ik doe in mijn AI implementatie trajecten. Geen maanden development om er achter te komen dat het niet werkt. Eerst valideren, dan bouwen.

Je team voorbereiden

Een veelgemaakte fout: AI implementeren zonder je team voor te bereiden. Ze weten niet wat ze kunnen verwachten, niet hoe ze het moeten gebruiken, en niet wanneer ze moeten ingrijpen.

Mijn AI trainingen zijn specifiek hierop gericht. Van prompt engineering basics tot praktisch gebruik met tools als Claude en ChatGPT. Zodat je team klaar is voordat de technologie live gaat.

Tot slot

AI-projecten falen niet door de technologie. Ze falen door onduidelijke doelen, slechte data, en onrealistische verwachtingen. Fix die drie dingen, en je hebt een veel grotere kans op succes.

Wil je weten waar AI concreet waarde kan toevoegen in jouw organisatie? Bekijk hoe ik AI implementaties aanpak, lees hoe ik SIA hielp met AI-gestuurde incidentrapportage, of neem direct contact op voor een vrijblijvend gesprek.