Naar de voorpagina
Neem contact op
Why AI projects Fail

Waarom 95% van de AI-projecten mislukt, en hoe industriële bedrijven wél kunnen slagen

Slechts een klein deel van alle AI-pilots, ongeveer vijf procent, zorgt daadwerkelijk voor meetbare toegevoegde waarde. Industriële bedrijven kunnen succesvol zijn door niet alleen in technologie te investeren, maar vooral door de samenwerking tussen mensen en processen en AI aan te passen.

Er wordt veel gesproken over generatieve AI, maar één feit springt eruit: volgens een recent MIT rapport (Opent in een nieuw venster) levert 95% van de GenAI-projecten geen aantoonbare waarde op voor bedrijven. De oorzaak ligt meestal niet bij de technologie zelf, maar bij het gebrek aan goed verandermanagement. Veel organisaties slagen er niet in AI daadwerkelijk te verweven in hun dagelijkse processen, terwijl daar juist de grootste winst te behalen valt.

Voor industriële bedrijven zijn de risico’s nog groter, omdat zaken als efficiëntie, productiviteit, veiligheid, kwaliteit en toeleveringsketens van essentieel belang zijn. Investeren in nieuwe technologie is noodzakelijk, maar minstens zo belangrijk is dat medewerkers de oplossingen ook echt gebruiken en dat werkprocessen worden aangepast. Pas dan kan technologie een blijvend effect hebben.

Waarom veel AI-projecten mislukken – en wat je beter kunt doen

  • AI sluit niet aan op het werk van de gebruiker: Wanneer een AI-oplossing niet naadloos past binnen bestaande werkprocessen of geen echte meerwaarde biedt in de dagelijkse taken, wordt ze simpelweg niet gebruikt. Betrek gebruikers daarom vanaf het begin. Zo ontstaat gedeeld eigenaarschap over de combinatie van technologie, processen en mensen.
  • De gebruikerservaring van AI wordt genegeerd: Vertrouwen verdwijnt snel als AI als een ondoorzichtige “black box” aanvoelt. Om dat te voorkomen, moeten systemen zo worden ontworpen dat gebruikers de beslissingen van de AI kunnen begrijpen, accepteren en – waar nodig – negeren.
  • Regelgeving – Alleen voldoen of strategisch voordeel halen: De EU AI Act verplicht menselijke controle bij risicovolle AI-systemen. Naast naleving van de regels kan een goed samenspel tussen mens en AI ook operationele risico’s verminderen, het gebruik vergemakkelijken en de invoering versnellen – zelfs voor toepassingen die niet als risicovol gelden.
  • AI wordt gemeten met de verkeerde doelen en metrics: “Een beetje experimenteren met AI” is niet genoeg. Je moet meten op twee niveaus:
    • AI-KPI’s: nauwkeurigheid van het model, begrijpelijkheid en vertrouwen van gebruikers. Door deze indicatoren continu te volgen, zie je of de techniek functioneert en of gebruikers de oplossing zullen accepteren.
    • Zakelijke KPI’s: efficiëntie, kwaliteit, precisie en medewerkerstevredenheid. Deze tonen of de investering rendeert. Zonder deze metingen blijft een AI-project vaak een losstaand technisch experiment zonder tastbaar bedrijfsresultaat.

Praktische stappen voor succesvolle AI-projecten

  1. Bepaal de juiste toepassing en maak de waarde concreet: Kies een duidelijk afgebakend probleem met een meetbaar effect op de organisatie en dat past bij de strategische doelen.
  2. Test met gebruikers: Betrek medewerkers en specialisten al vanaf het ontwerp, zodat de oplossing aansluit bij hun dagelijkse praktijk.
  3. Blijf de mens centraal zetten: Zorg dat mensen betrokken blijven bij belangrijke beslissingen, ook als de technologie zelfstandig kan handelen. Dit vergroot vertrouwen en gebruiksacceptatie.
  4. Investeer in kennis en data: Bouw een team met verstand van technologie, processen en menselijke interactie. Zorg tegelijk voor betrouwbare data die voortdurende verbetering mogelijk maakt.
  5. Denk vooruit: De ontwikkeling van AI is een langdurig traject. Het afstemmen en verbeteren van modellen kost tijd en hoort bij het proces. Verwacht niet dat het direct resultaat moet opleveren.

Met deze basis vergroot je de kans dat je volgende AI-project echt rendeert.

Wil je meer halen uit AI? Neem contact op met onze specialist voor een vrijblijvend gesprek.

Over de schrijver

Hanna Remula

Head of Design, Cloud and Applications

Hanna Remula is a business developer and design leader with a passion for driving meaningful transformation in industrial companies. With deep expertise in strategic design and change adoption, Remula helps organizations go beyond technology – ensuring that digital, data, and AI initiatives deliver genuine value. Remula bridges the gap between business, technology, and people across the OT–IT landscape to enterprise-wide digital, data and AI programs to deliver real impact. She is a trusted partner to industry leaders, SMEs, and global corporations shaping the future of industrial operations.