AI-pilot zonder eigenaar mislukt bijna altijd

Een ondernemer in Rotterdam vertelde me laatst over de AI-tool die zijn bedrijf drie maanden geleden aanschafte. Typisch een AI-pilot zonder eigenaar: bij de demo was iedereen enthousiast, maar inmiddels logt er nog maar één medewerker af en toe in, uit plichtsbesef. De rest werkt gewoon weer op de oude manier. Het abonnement loopt door.

Dit patroon zie ik vaker dan me lief is. En het is geen incident. Onderzoek van MIT naar generatieve AI in het bedrijfsleven laat zien dat 95 procent van de AI-pilots geen meetbaar rendement oplevert. De techniek is daarbij zelden het probleem. Ergens tussen de proef en het echte werk gaat het mis.

De tool krijgt de schuld, het probleem zit ergens anders

Als een pilot vastloopt, wordt al snel naar de tool gewezen: verkeerd platform, te duur, te ingewikkeld. Uit hetzelfde MIT-onderzoek blijkt iets opvallends. Bedrijven die een kant-en-klare AI-oplossing inkopen hebben 67 procent kans op succes. Bedrijven die zelf iets bouwen komen op 33 procent uit. De technologie is in beide gevallen vergelijkbaar. Wat verschilt, is wie verantwoordelijk is voor het resultaat.

Bij een ingekochte tool ligt de druk om waarde te leveren bij de leverancier. Bij een zelfgebouwd project ligt die druk nergens, tenzij iemand binnen het bedrijf de uitkomst expliciet op zich neemt. Vaak gebeurt dat niet. Een pilot start vanuit enthousiasme van de directie of een los initiatief van IT, maar niemand in de lijn voelt zich eigenaar van het resultaat. Er is geen proces dat concreet sneller of goedkoper moet worden, geen meetpunt om aan te tonen dat het werkt, en dus ook geen reden om door te zetten zodra het tegenzit.

Dat verklaart ook waarom pilots die technisch prima werken alsnog nooit landen in het dagelijkse werk. Een demo draait op schone, uitgekozen voorbeelden. De praktijk zit vol uitzonderingen, foute invoer en collega's die het net anders doen dan op papier staat. Zonder iemand die die wrijving oplost, stokt het bij de eerste onverwachte situatie.

Een AI-pilot zonder eigenaar komt nooit verder dan de proef

Voor een mkb-bedrijf is dit reden om ergens anders te beginnen dan bij een tooldemo. Niet welke AI-oplossing er beschikbaar is, maar welk proces nu traag of foutgevoelig is, en wie daar dagelijks verantwoordelijk voor is. Die persoon moet de uitkomst kunnen beoordelen omdat het zijn of haar eigen werk daadwerkelijk makkelijker maakt, niet omdat het management erom vraagt.

Dat is precies het verschil tussen automatiseren op de bestaande infrastructuur van een bedrijf en een los AI-project ergens in de organisatie neerzetten. Werk je vanuit het proces zelf, met iemand die er dagelijks in zit, dan is er vanaf dag één een eigenaar en een meetpunt. Werk je vanuit een tool die "we moeten hier iets mee" moet rechtvaardigen, dan ontbreken beide.

De meeste mkb-ondernemers voelen dit denk ik al aan. De vraag is niet meer of AI iets voor je bedrijf kan betekenen. De vraag is wie in jouw bedrijf een half jaar verantwoordelijk wil zijn voor een proces dat structureel beter moet werken. Kun je die persoon niet aanwijzen, dan weet je meteen waarom een AI-pilot zonder eigenaar meestal vastloopt nog voor hij goed en wel begonnen is.