Overal ter wereld zetten bedrijven vol in op kunstmatige intelligentie (AI). Het gaat om generatieve systemen zoals ChatGPT, Copilot en talloze andere toepassingen die tekst, code, afbeeldingen en zelfs muziek kunnen maken. De hoop: kosten besparen, nieuwe omzetstromen aanboren en niet achterblijven in de technologische race. Maar de praktijk blijkt weerbarstig. Uit onderzoek van de Amerikaanse universiteit MIT blijkt dat het overgrote deel van de AI-projecten in bedrijven uiteindelijk mislukt.
Volgens de onderzoekers is er de afgelopen jaren wereldwijd al meer dan 30 miljard dollar geïnvesteerd in generatieve AI. Bedrijven experimenteerden massaal, maar liefst 95 procent van deze projecten levert volgens MIT “helemaal niets op”. De onderzoekers analyseerden tientallen grote en middelgrote organisaties, verspreid over verschillende sectoren en landen.
AI als oplossing zonder probleem
Een van de belangrijkste oorzaken is dat AI vaak wordt neergezet als dé oplossing, zonder dat er een concreet probleem ligt. Bedrijven weten vaak niet goed wát ze ermee willen bereiken. “Dan wordt er een pilot gestart, men experimenteert wat, maar uiteindelijk blijkt de technologie niet te passen in de bestaande werkprocessen,” zegt techniekfilosoof Stefan Buijsman (TU Delft).
Dat beeld wordt bevestigd door cijfers uit het MIT-rapport. Bij 60 procent van de onderzochte bedrijven is onderzoek gedaan naar concrete toepassingen van AI, maar slechts 5 procent wist dit daadwerkelijk succesvol te implementeren in de dagelijkse praktijk.
Verkeerde inzet van budget
Ook de manier waarop bedrijven hun AI-budget inzetten, pakt vaak verkeerd uit. Meer dan de helft gaat naar marketing- en salesprojecten. Daarmee hopen organisaties klanten beter te bereiken of campagnes sneller uit te rollen. Maar volgens de onderzoekers ligt daar zelden de grootste winst. Het automatiseren van repetitieve administratieve taken of risicobeheersing in de financiële sector levert doorgaans meer waarde op.
Een klein deel van de bedrijven boekt wél succes. Zij doen dit door AI heel gericht in te zetten op één goed gedefinieerd probleem. Voorbeelden zijn het geautomatiseerd beoordelen van kredietrisico’s of het produceren van promotiemateriaal, waardoor externe bureaus niet meer nodig zijn. Volgens hoofdonderzoeker Aditya Challapally zijn dit de projecten die snel tastbare waarde opleveren.
Succesfactoren: externe tools en focus
Wat verder opvalt: succesvolle bedrijven kiezen vaak voor gespecialiseerde externe AI-tools in plaats van zelf alles te ontwikkelen. Organisaties die dit doen, hebben volgens MIT twee keer zoveel kans op een geslaagde implementatie. Bedrijven die daarentegen zelf proberen generieke AI-systemen te bouwen, lopen vaker vast in hoge kosten, technische beperkingen en interne weerstand.
Schaduw-AI: medewerkers doen het zelf
Een ander probleem waar veel bedrijven tegenaan lopen, is wat onderzoekers “schaduw-AI” noemen. Werknemers gebruiken uit eigen beweging tools als ChatGPT of andere AI-diensten, vaak zonder dat het management dit weet of goedkeurt. Dit kan leiden tot veiligheidsrisico’s, onduidelijkheid over data-opslag en juridische problemen rondom privacy en auteursrechten.
Daarnaast blijkt het voor veel organisaties lastig om de daadwerkelijke impact van AI te meten. Hoeveel extra productiviteit levert een chatbot echt op? Hoeveel omzet is werkelijk te danken aan AI-gestuurde analyses? Zonder duidelijke meetmethodes blijft het vaak bij aannames.
De volgende stap: AI-agents
Ondertussen gaat de ontwikkeling snel verder. Bedrijven experimenteren nu al met zogenaamde AI-agents: systemen die zelfstandig complexe taken kunnen uitvoeren en beslissingen nemen zonder menselijke tussenkomst. Denk aan software die zelfstandig een leverancier kan selecteren en een contract kan afsluiten, of een agent die volledige marketingcampagnes ontwerpt en uitrolt. Dit klinkt veelbelovend, maar brengt opnieuw de vraag mee: zijn organisaties wel klaar om zulke geavanceerde technologie verantwoord in te passen?
Wat wél werkt: succesfactoren voor AI-projecten
MIT ziet bij de weinige succesvolle bedrijven een aantal duidelijke succesfactoren:
- Focus op één probleem
Bedrijven die niet te breed inzetten maar één duidelijke uitdaging kiezen, hebben veel meer kans op succes. Het oplossen van een concreet knelpunt levert tastbare waarde op. - Gebruik van gespecialiseerde tools
Externe, branchegerichte AI-oplossingen blijken vaak effectiever dan het ontwikkelen van eigen systemen. Zelf bouwen kost veel geld en tijd, terwijl gespecialiseerde tools direct inzetbaar zijn. - Heldere meetpunten
Succesvolle bedrijven stellen vooraf vast hoe ze productiviteit of omzetstijging willen meten. Zonder meetbare criteria blijft het gissen of een AI-project echt resultaat oplevert. - Duidelijke kaders en governance
Voor implementatie is het cruciaal om spelregels vast te leggen: wie mag AI gebruiken, welke data mag worden ingevoerd, en hoe worden risico’s beheerst? - Menselijke factor centraal
Bedrijven die AI inzetten als hulpmiddel en niet als vervanger, krijgen meer draagvlak. Werknemers die begrijpen hoe AI hen kan ondersteunen, accepteren de technologie sneller.
Conclusie
De conclusie van MIT is duidelijk: de hype rond AI is groot, maar de weg naar zinvolle en succesvolle toepassing is veel lastiger dan gedacht. Voor bedrijven betekent dit dat blind investeren niet de oplossing is. De sleutel tot succes ligt in focus, realistische verwachtingen en een duidelijke koppeling met concrete problemen.
Tips voor leden van HCC
Voor leden van HCC die AI willen inzetten – privé of zakelijk – zijn er lessen te trekken uit dit onderzoek.
- Begin klein en kies één concrete toepassing. Bijvoorbeeld: laat AI een eerste analyse maken van lange documenten, in plaats van een compleet nieuw planningsproces te ontwerpen.
- Gebruik bestaande en betrouwbare tools. Bouw niet alles zelf, maar kijk wat er al is en goed werkt.
- Blijf kritisch en stel altijd de vraag: welk probleem lossen we op? Is dit echt nodig, of is het een leuke gadget?
- Zorg voor back-up en menselijke controle. Vertrouw AI niet blind, maar gebruik het als hulpmiddel.
- Deel ervaringen met anderen.
Disclaimer HCC
HCC heeft geen enkel commercieel belang in de genoemde bedrijven, universiteiten of technologieën. Dit artikel is bedoeld als onafhankelijke en informatieve bijdrage voor onze leden. Wij adviseren altijd om kritisch te blijven, zelf onderzoek te doen en bij investerings- of implementatiekeuzes deskundig advies in te winnen.
