De meeste AI-projecten falen niet aan een gebrek aan budget of talent. Ze falen aan drie structurele problemen:
1. Misalignment tussen businessdoelen en AI-capabilities
Bedrijven worden meegesleept door hype en zetten AI in voor problemen die beter opgelost worden met traditionele methoden. Of erger: ze overschatten wat AI nu al kan en onderschatten de tijd en resources die nodig zijn.
Het resultaat? Pilots die starten zonder helder business case, zonder executive buy-in, en zonder concrete ROI-verwachtingen. Zodra budgetten onder druk komen, zijn dit de eerste projecten die sneuvelen.
2. Data is de flessenhals
73% van data leaders noemt data quality en completeness als primaire barrière voor AI-succes — belangrijker dan model accuracy, computing costs of talent shortages.
Organisaties hebben:
- Incomplete datasets die cruciale factoren missen
- Gefragmenteerde data die AI niet kan reconciliëren
- Bias in trainingsdata die leidt tot discriminerende outputs
- Gebrek aan real-time data integratie
Zonder een solide data governance strategie zijn AI-projecten gedoemd te falen.
3. Organisatorische silos en gebrek aan ownership
Wanneer business teams, IT en data science in isolatie opereren, missen projecten de cross-functionele expertise die nodig is voor deployment. Zonder gedeelde ownership blijven zelfs veelbelovende pilots steken voor ze productie bereiken.
Twee onderbelichte risico's versterken de failure rate:
AI-washing: smoke and mirrors
Een startup die in 2025 zijn chatbot als 'AI-driven' marketingde, bleek in werkelijkheid menselijke engineers in India te hebben die handmatig requests verwerkten. Dit soort praktijken ondermijnen vertrouwen en verspillen investeringen.
De les: eis transparantie van vendors en valideer claims voordat je commitment geeft.
Cognitive offloading: het stille risico
Een MIT-studie uit 2024 toonde aan dat gebruikers die zwaar leunen op generative AI models minder origineel werk produceren en minder informatie vasthouden — zelfs wanneer ze geloven dat de tool hen helpt.
Het risico: mensen die zo afhankelijk worden van AI dat ze hun eigen oordeelsvermogen verliezen. Dat leidt tot blind vertrouwen in outputs die fout kunnen zijn.
Het MIT-onderzoek toont glashelder waar de ROI zit — en onder welke condities projecten overleven versus crashen.
Domain-specifieke, workflow-geïntegreerde oplossingen winnen
De grootste successen komen uit:
- Back-office automation: processen stroomlijnen, outsourcing reduceren, kosten besparen
- Specialized vendor partnerships: slagen ~67% van de tijd, versus slechts 33% voor internal builds
- Finance & compliance: vertical AI met diepe workflow-integratie en compliance-awareness
De les: hype experiments (low specificity, low integration) hebben een 95% failure rate. Survivors & scalers (high specificity, high integration) presteren 2x beter.
Start klein, experimenteer vaak, meet precies
Bedrijven die slagen:
- Draaien lean AI pilots om snel te identificeren wat werkt
- Gebruiken AI voor augmentation, niet replacement
- Meten succes via precieze KPI's gekoppeld aan business outcomes
- Passen workflows aan vóór ze technologie selecteren
Vanuit mijn ervaring met systemen en data-infrastructuur zie ik deze patronen bij projecten die gaan falen:
- Geen executive sponsorship: AI blijft een 'nice-to-have' experiment
- Technology-first aanpak: teams selecteren modellen voordat ze workflows herontwerpen
- Gebrek aan data governance: meer tijd gaat naar data cleaning dan insights genereren
- Geen change management: teams worden niet voorbereid op nieuwe processen en rollen
- Vage succes metrics: 'productivity gains' zonder harde KPI's
Elk van deze red flags verhoogt dramatisch de kans op failure.
1. Start met een business probleem, niet met technologie
Definieer eerst het probleem dat je wilt oplossen. Bepaal dán of AI de juiste oplossing is. Veel problemen zijn beter op te lossen met process optimization of automation.
2. Bouw data governance in vanaf dag één
Investeer in:
- Data quality frameworks
- Entity resolution (één klant = één profiel)
- Real-time data integratie
- Bias detection en mitigatie
3. Kies tussen build en buy — strategisch
Internal builds hebben een 33% success rate. Specialized vendors 67%. Voor high-stakes, compliance-heavy use cases: kies vendors met domeinexpertise.
4. Redesign workflows eerst, technologie tweede
McKinsey toont aan: organisaties die end-to-end workflows herontwerpen vóór ze modeling techniques selecteren, rapporteren 2x vaker significante financiële returns.
5. Embed governance in workflow
Laag het er niet bovenop. Integreer het vanaf het begin. Gebruik AI-gedreven testing, monitoring en risk tiering.
Een 95% failure rate klinkt ontmoedigend. Maar het is geen bewijs dat AI niet werkt — het is bewijs dat de meeste organisaties het verkeerd aanpakken.
De bedrijven die slagen:
- Starten met business outcomes, niet technologie-experimenten
- Investeren in data governance vóór ze modellen trainen
- Kiezen voor domain-specifieke, workflow-geïntegreerde oplossingen
- Meten ROI via harde KPI's, niet vage productivity claims
- Embedden governance in processen, niet als afterthought
Mijn advies: Behandel AI niet als een technologie-investering, maar als een business transformation. De bedrijven die dat snappen, zitten bij de 5%. De rest blijft geld verbranden op pilots die nergens toe leiden.
Waar wil jij bij horen?