Waarom zoveel AI-projecten mislukken (en hoe je dat van jou kan laten slagen)        

Volgens recent onderzoek zullen de geplande uitgaven aan kunstmatige intelligentie in 2024 met 61 procent stijgen. Echter, bedrijfsleiders moeten een evenwicht vinden tussen hun enthousiasme voor AI en de werkelijke behoeften van het bedrijf. Ondanks de belofte van AI hebben veel bedrijven al AI-proof-of-concepts opgezet die niet de verwachte resultaten hebben opgeleverd. Succesvolle AI-investeringen vereisen immers grondige voorbereiding en nauwkeurige uitvoering.

De recente hype rond AI-technologie heeft geleid tot druk op IT-teams om generatieve AI te implementeren, vaak zonder duidelijke visie. Bedrijfsleiders moeten ervoor zorgen dat AI wordt geïmplementeerd om de juiste redenen en niet enkel om concurrenten bij te houden. Het is essentieel dat leiders begrijpen hoe ze optimaal voordeel kunnen halen uit AI, in plaats van te worden meegesleept door de hype.

Waarom AI kan falen

De belangrijkste oorzaak van het falen van AI in bedrijven is het toepassen ervan zonder eerst bestaande problemen of inefficiënties in kaart te brengen. Bedrijfsleiders moeten praten met partners en luisteren naar consumenten en medewerkers op de werkvloer om deze problemen te identificeren. De echte waarde van AI komt voort uit het gebruik ervan om concrete bedrijfsproblemen aan te pakken, in plaats van AI als doel op zich te zien.

Hoe AI te laten slagen

Vaak wordt AI benaderd door een apart ‘AI-team’ op te richten, wat een foutieve en gescheiden aanpak is. AI moet holistisch worden toegepast, met een bredere uitrol door het hele bedrijf. Bedrijfsleiders moeten verschillende teams samenbrengen om de technologie te implementeren en zorgen voor een soepele integratie zonder shortcuts.

Een effectieve aanpak begint met het ontwerpen van een proof-of-concept-oplossing die AI op de juiste manier inzet om een specifiek bedrijfsprobleem op te lossen. Deze oplossing kan vervolgens worden uitgebreid. Bijvoorbeeld, een generatieve AI-chatbot kan aanvankelijk voor een klein aantal klanten beschikbaar worden gesteld en daarna breder worden uitgerold. Goede interne communicatie is cruciaal om de voordelen van het proof-of-concept effectief binnen de organisatie te delen. AI-projecten worden pas echt opgemerkt door het management als ze een bepaalde schaal hebben bereikt.

Waarom generatieve AI problemen kan veroorzaken

Zelfs experts waren verrast door de toegankelijkheid van AI-technologie na de lancering van ChatGPT. Dit leidde tot de misvatting dat generatieve AI overal toegepast moest worden. Het is echter cruciaal om te overwegen of deze technologie wel de juiste keuze is, of dat andere vormen van AI beter zouden functioneren.

De hype rond generatieve AI heeft ertoe geleid dat deze technologie soms wordt ingezet in situaties waarin het niet optimaal presteert. Generatieve AI blinkt uit in specifieke toepassingen zoals chatbots en contentgeneratie, en is ook waardevol voor segmentatie, intelligente automatisering en afwijkingsdetectie. Bijvoorbeeld, het Britse AI- en IoT-bedrijf Smartia heeft met Lenovo samengewerkt om machine learning en computer vision-technologieën te integreren in hun productieproces, wat leidde tot een soepelere productie en betere detectie van afwijkingen.

Hoe bedrijven AI laten werken

AI helpt organisaties al om echte problemen op te lossen in sectoren zoals retail en productie. AI stroomlijnt en versnelt processen, waardoor de tijd die medewerkers besteden aan routinetaken vermindert. In zowel de retail als de productie blijkt computer vision een succesvolle toepassing van AI te zijn. Het verbindt de fysieke en digitale werelden, spoort defecten op productielijnen op en biedt waardevolle inzichten in winkels.

Signatrix’s AI-oplossing gebruikt computer vision om inzichten te halen uit winkelcamera’s, verdergaand dan diefstalpreventie. Het systeem biedt inzichten in klantgedrag en de effectiviteit van promoties. In de productiesector gebruikt de LabVista-software van Graymatics computer vision om fabrieken en laboratoria efficiënter en veiliger te maken voor werknemers door kwaliteitscontrole en veiligheidsrisico’s te detecteren.

De weg effenen voor een toekomst met AI

Bedrijfsleiders moeten realistisch blijven bij het omgaan met AI en zich richten op concrete problemen. Een holistische aanpak is cruciaal: AI-integratie moet onderdeel zijn van de oplossing voor echte zakelijke problemen en samenwerking tussen verschillende teams mogelijk maken. Met een doordachte aanpak kunnen leiders ervoor zorgen dat AI-projecten verder komen dan de tekentafel en daadwerkelijk vruchten afwerpen.