Miljoenen in AI: Te weinig bewijs voor productiviteitswinst

In Nederland en de EU investeren bedrijven aanzienlijk in AI-tools zoals Microsoft Copilot, ChatGPT Enterprise en Google Gemini. De inzet van deze generatieve systemen groeit van pilotprojecten naar reguliere toepassingen binnen kantoorsoftware, klantenservice en softwareontwikkeling. Echter, de daadwerkelijke toegevoegde waarde blijft vaak onduidelijk, vooral omdat er weinig harde cijfers zijn over productiviteitswinst. Voor veel IT- en finance-afdelingen is het moeilijk om te bewijzen dat de hoge kosten van deze technologieën gerechtvaardigd zijn.

Ondanks stiptheid van bestuurders in het omarmen van AI om taken zoals schrijven, coderen en zoeken te optimaliseren, blijkt het meten van tijdsbesparingen en kwaliteitsverbeteringen problematisch. Veel organisaties hebben geen nulmetingen uitgevoerd, wat bemoeilijkt dat zij resultaten eerlijk kunnen vergelijken. Hierdoor rijst de vraag of ze investeren in effectieve oplossingen of dat de extra licenties niet echt renderen.

De totale eigendomskosten (TCO) van AI-oplossingen is een ander aandachtspunt. Naast hoge licentiekosten brengen deze technologieën ook kosten voor integratie, veiligheid en training met zich mee. Bedrijven kampen soms met een overschot aan tools die overlappingen vertonen, wat leidt tot inefficiënties en verhoogde kosten. Dit probleem wordt verergerd door een afhankelijkheid van specifieke leveranciers, waardoor overstappen naar alternatieven lastiger kan zijn.

Om de waarde van AI te kunnen meten, moeten organisaties werken met vooraf gedefinieerde basislijnen en heldere KPI’s die de effectiviteit van AI-toepassingen in kaart brengen. De aankomende Europese AI-verordening stelt bedrijven ook voor nieuwe uitdagingen, waaronder governance en compliance met de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Tijdig anticiperen op deze regelgeving, en tegelijkertijd de verantwoordelijkheden helder documenteren binnen een AI-beleidskader, is cruciaal voor de succesvolle implementatie van deze technologieën.

Praktische stappen zijn essentieel voor bedrijven die AI-wensen willen vertalen naar duidelijke resultaten. Dit omvat het starten met pilotcases, het kiezen van integrale oplossingen en het regelmatig rapporteren over gebruik en effectiviteit. Door deze stappen zorgvuldig te volgen, kunnen organisaties de overstap maken van een kostenpost naar een waardevolle asset die productiviteit daadwerkelijk bevordert.

Lees het volledige artikel van AI Insider.