Waarom de meeste AI-projecten in het bedrijfsleven falen en hoe dit op te lossen

Volgens Gartner en McKinsey wordt de zakelijke uitgave aan generatieve AI in 2025 geschat op 644 miljard dollar, maar meer dan 80% van de projecten slaagt er niet in om de gestelde doelen te bereiken, en slechts ongeveer 15% haalt een duurzame productie. Uit het onderzoek van MIT NANDA naar meer dan 300 initiatieven blijkt dat 95% van de GenAI-pilots geen meetbare impact heeft op winst of productiviteit. Gartner plaatst generatieve AI in de Trog van Desillusie, terwijl agentische AI zich op de Piek van Opgeblazen Verwachtingen bevindt. Het artikel identificeert vijf hoofdoorzaken van falen: het ontbreken van meetbare bedrijfsdoelen, het automatiseren van gebrekkige processen (GIGO), een onvolledige Total Cost of Ownership (TCO), het kiezen van tools voordat het probleem is gedefinieerd, en het ontbreken van een eigenaar die verantwoordelijk is voor bedrijfsresultaten. Om deze problemen te beperken, beschrijft de auteur een selectietrechter met drie filters: meetbare financiële impact, de noodzaak van AI, en een degelijke architectuur met TCO. Het artikel bespreekt ook de 'GenAI-kloof' en de 'leerachterstand' zoals beschreven door MIT NANDA, en wijst op het probleem van schaduw-AI. Als oplossing presenteert de auteur de AI-platformstrategie van zijn bedrijf, die lagen omvat voor agentconstructie, integratie, bedrijfskennis en een governancekader met AI-governance- en risicokaders. Daarnaast noemt hij een multi-agent presale-systeem bestaande uit acht gespecialiseerde agenten om initiatieven in een vroeg stadium te versnellen.