Waarom 95% van de AI-pilots mislukt en hoe jouw proefproject bij de 5% kan horen
Door Daniel de Vos
Toen MIT onlangs meldde dat 95% van de generatieve AI-pilots geen meetbare bedrijfswaarde opleveren, vond ik dat cijfer schokkend, maar niet verrassend. Bijna elke organisatie waarmee ik spreek, is “iets aan het doen met AI”. Toch geven de meesten stilletjes hetzelfde toe: het maakt niet echt een verschil.
We zijn in een vreemde paradox terechtgekomen. AI wordt nog nooit zo veel toegepast, maar de impact ervan is zelden zo gering geweest. Volgens McKinsey's State of AI in 2025 zegt bijna negen op de tien bedrijven dat ze AI in ten minste één bedrijfsfunctie gebruiken. Maar slechts 39% kan een verbetering van de EBIT aanwijzen als gevolg van die inspanningen. BCG constateert een soortgelijk beeld: leidinggevenden experimenteren op grote schaal, maar slechts ongeveer de helft van de werknemers gebruikt AI-tools regelmatig. De rest van de organisatie heeft deze ontwikkeling gewoonweg niet bijgehouden.
En hoewel het Wharton Budget Model voorspelt dat AI uiteindelijk de productiviteitsgroei zou kunnen stimuleren, hangt dat resultaat af van een groot ‘als’: als bedrijven zich volledig concentreren op integratie, verandering en discipline.
Waarom is er dan een faalpercentage van 95%? En wat onderscheidt de weinige pilots die wel slagen?
De echte redenen waarom AI-pilots niet werken
Laten we verder kijken dan de hype en de belangrijkste redenen voor falen identificeren. In adviesstudies, klantprojecten en observaties uit de eerste hand kunnen we een patroon ontwaren waarbij vier valkuilen een hoofdrol spelen.
1. Workflow-misser
De meeste bedrijven proberen AI toe te voegen aan bestaande workflows in plaats van die workflows opnieuw te ontwerpen rond AI. Ze testen een chatbot, voegen een samenvatter toe of testen een beeldgenerator, maar het onderliggende proces blijft hetzelfde.
Zoals McKinsey opmerkt, ontstaat de echte waarde wanneer AI wordt geïntegreerd in de manier waarop het werk wordt gedaan, en niet er bovenop wordt geplakt.
2. Verkeerd afgestemde ambitie
AI-projecten beginnen maar al te vaak met kostenbesparende doelstellingen in plaats van groeidoelstellingen. Dat klinkt redelijk, totdat het de creativiteit en visie beperkt.
De top 5% van AI-performers richt zich op innovatie en omzet, niet alleen op automatisering. Ze beschouwen AI als een manier om hun bedrijfsmodel opnieuw uit te vinden, niet alleen om het huidige model goedkoper te maken.
3. Mislukte schaalvergroting
Veel pilots zijn op zichzelf succesvol, maar komen nooit verder dan de proof-of-concept-fase. Waarom? Omdat schaalvergroting data-infrastructuur, governance en verandermanagement vereist. Dat is waar organisaties struikelen. Ze onderschatten ‘het leidingwerk’ en overschatten de magie.
4. De opkomst van ‘AI-workslop’
Harvard Business Review heeft onlangs de term ‘workslop’ bedacht, waarmee wordt verwezen naar de stortvloed aan laagwaardige, door AI gegenereerde output die er productief uitziet, maar dat niet is. Wanneer teams snelheid boven kwaliteit stellen, creëren ze ruis, herwerk en vermoeidheid. Het resultaat: lagere productiviteit en gefrustreerde mensen. Zonder kwaliteitscontrole bespaart AI geen tijd, maar verspilt het juist tijd.
We bevinden ons op een buigpunt
Dit is geen mislukking, maar wrijving. Elke grote technologische verschuiving kent er een: de rommelige middenfase tussen experimenteren en integreren. Op het gebied van AI bevinden de meeste organisaties zich nu in die middenfase. Ze zijn voorbij de nieuwsgierigheid, maar hebben nog niet de kracht opgebouwd om uit te voeren. En dat is oké. Want de volgende fase is voor degenen die leren omgaan met wrijving, niet voor diegenen die het vermijden.
Het draaiboek voor de 5%
Hoe overbrug je die kloof? Hoe ga je van pilot naar prestatie?
1. Begin met een value map, niet met een tool list
Voordat je weer een nieuw AI-platform aanschaft, breng je eerst in kaart welke zakelijke resultaten je wilt behalen. Wil je je omzet verhogen? De snelheid van besluitvorming verbeteren? De leveringscycli verkorten? Koppel die doelen dan aan de processen waar AI een meetbare impact kan hebben.
Pilots zonder KPI's zijn experimenten. Pilots met KPI's zijn investeringen.
2. Herontwerp workflows, niet functietitels
AI gaat niet over het vervangen van mensen, maar over het herdefiniëren van de samenwerking tussen mensen en machines. Vraag jezelf af: hoe verandert dit de manier waarop werk wordt gedaan?
Als je een deel van een proces automatiseert, wijs de mens dan taken toe die meer waarde opleveren. Daar wordt de productiviteit het meest verhoogd.
3. Investeer in acceptatie en governance
AI groeit niet alleen door enthousiasme. Train mensen. Stel beleid op. Zorg voor duidelijke evaluatiestappen.
BCG heeft ontdekt dat organisaties die meer dan vijf uur training per werknemer aanbieden, een veel hogere acceptatiegraad en outputkwaliteit bereiken.
Governance is geen bureaucratie, het is de manier waarop je waardecreatie beschermt tegen chaos.
4. Bouw een herbruikbare AI-infrastructuur
Behandel niet elke use case als eenmalig. Standaardiseer je proceslijnen, model governance en monitoring.
De bedrijven die succesvol zijn met AI voeren niet honderden pilots uit, maar bouwen één platform dat honderden workflows aanstuurt.
5. Verdedig kwaliteit ten koste van alles
AI-workslop is niet onvermijdelijk. Stel een culturele norm vast: AI produceert concepten, mensen leveren perfectie. Beloon onderscheidingsvermogen, niet volume.
Op de lange termijn zullen niet degenen die het meest produceren, maar degenen die het beste leveren, als winnaars uit de bus komen.
De komende drie jaar: van tools naar agents
De volgende golf is al in aantocht. McKinsey meldt dat bijna 40% van de bedrijven experimenteert met agentische AI-systemen, modellen die autonoom handelen in workflows en niet alleen vragen beantwoorden. Dit zal productiviteit opnieuw definiëren naarmate AI-tools evolueren naar AI-teamleden. Maar het verhoogt ook de inzet: zonder governance, integratie en ethiek zullen die agents sneller handelen, maar niet noodzakelijkerwijs slimmer.
Tegelijkertijd zal de waardekloof groter worden. BCG waarschuwt dat goed presterende AI-organisaties zich onderscheiden van de rest. Met andere woorden, de 5% is niet alleen succesvol, maar versnelt ook. Degenen die in de pilotmodus blijven steken, lopen het risico permanent achterop te raken.
De toekomst is aan de bouwers
Het verhaal dat “AI niet presteert” gaat voorbij aan de kern van de zaak. Het is niet de technologie die faalt, maar de manier waarop we die gebruiken. AI is geen plug-and-play. Het is design-and-discipline.
De kansen zijn enorm voor wie bereid is om workflows te herzien, mensen op te leiden en bewust op te schalen. Daar komt de volgende golf van concurrentievoordeel vandaan.
Want in het tijdperk van AI behoort de toekomst niet toe aan de pioniers, maar aan de finishers.
