Proof of Concept (PoC) met AI: veelgemaakte fouten én hoe ze te voorkomen
Artificial Intelligence (AI) biedt prachtige kansen voor organisaties, maar veel initiatieven stranden al in de Proof of Concept (PoC) fase. Recente onderzoeken laten zien dat maar liefst 97% van de generative AI-projecten moeite heeft bewezen bedrijfswaarde op te leveren, en 74% nooit verder komt dan de PoC-fase. De oorzaak: niet technologie, maar vooral tekortkomingen in planning, uitvoering en validatie. In deze blog ontdek je welke valkuilen je kunt vermijden en hoe je AI-PoC's succesvol maakt met slimme best practices uit de praktijk.
Valkuil 1: Geen duidelijk strategisch doel
AI klinkt innovatief en aantrekkelijk, maar zonder heldere bedrijfsdoelen blijf je hangen in mooie experimenten zonder praktische waarde. Denk aan een zorginstelling die een chatbot wilde testen om patiëntvragen automatisch te beantwoorden. De AI werkte prachtig, maar paste niet in de bestaande werkwijze. Gevolg: de tooling bleef ongebruikt.
De oplossing? Start met een duidelijk doel, zoals het verminderen van de tijd die HR-medewerkers spenderen aan het screenen van cv’s. Een helder bedrijfsdoel zorgt voor gerichte inzet van technologie en direct zichtbaar resultaat. Bijvoorbeeld, een retailer definieerde dat AI moest helpen om voorraadoverschot met 15% terug te brengen door weer en social media data te betrekken. Een concreet doel leverde direct tastbare meerwaarde.
Valkuil 2: Vergeten de kwaliteit en diversiteit van data te beheersen
AI-modellen zijn slechts zo effectief als de data waarop ze getraind zijn. Helaas vergeten organisaties regelmatig hun datasets kritisch te beoordelen. Zo trainde een recruitmentbureau hun AI-systeem op gegevens van vooral mannelijke kandidaten uit de IT-sector, waardoor het model onbedoeld vrouwelijke en niet-technische profielen benadeelde.
De best practice: zorg ervoor dat je data schoon, divers en representatief zijn. De ervaring van een bank toont dat je bijvoorbeeld synthetische data kunt inzetten om uitzonderlijke scenario's zoals fraudegevallen beter te trainen en te testen, gecombineerd met een ethische check om vroege fouten op te sporen.
Valkuil 3: Gebrek aan integratie met bestaande processen
Een technisch geslaagde PoC faalt alsnog als medewerkers extra handelingen moeten verrichten zodat de AI-tool bruikbaar is. Bijvoorbeeld, sentimentanalyse software die niet communiceert met bestaande klantenbeheersystemen dwingt gebruikers data handmatig van het ene systeem naar het andere te verplaatsen—waardoor alle tijdswinst verloren gaat.
Best practice hier: ontwikkel altijd vanuit de gebruikerservaring. Integreer het AI-model direct in bestaande werkprocessen en systemen, zoals een logistiek bedrijf deed door voorspellende orderprioritering aan het magazijnplanningssysteem te koppelen. Eindgebruikers waren daardoor sneller en beter geholpen.
Valkuil 4: De gebruiker uit het oog verliezen
Technische prestaties zoals hoge nauwkeurigheid zijn belangrijk, maar onbegrijpelijke resultaten of aanbevelingen leiden tot wantrouwen. Bijvoorbeeld, verzekeringsmedewerkers verwierpen een AI-tool voor claimvalidatie omdat de AI geen uitleg bood over haar beslissingen.
Voorkom dit door technische kwaliteit te combineren met begrijpelijkheid, via transparante en begrijpelijke uitleg. Een energiebedrijf maakte AI-aanbevelingen duidelijk door ondersteunende bewijzen zoals sensorhistorie zichtbaar te maken aan technici. Daardoor steeg hun vertrouwen direct aanzienlijk.
Valkuil 5: Niet vooruitdenken over schaalbaarheid en compliance
Veel initiatieven stranden doordat de omgeving niet schaalbaar of compliant is. Een marketingtool werkte bijvoorbeeld uitstekend bij lage aantallen gebruikers, maar crashte zodra duizenden bezoekers tegelijk kwamen. Daarnaast ontbreekt vaak aandacht voor nieuwe regelgeving zoals de EU AI Act.
Zorg daarom vanaf dag één voor schaalbare infrastructuur en documenteer alle modelbeslissingen adequaat. Een Nederlandse gemeente minimaliseerde risico's door hun infrastructuursysteem direct modulair te ontwerpen, zodat het eenvoudiger uitbreidbaar was naar meerdere toepassingen.
Succesvolle AI-PoC in de praktijk: Dit werkt echt
Start klein, maar denk groot: bijvoorbeeld een HR-afdeling die AI inzet voor kleine processen zoals automatische interne vacature- en competentiematching.
Zorg voor diverse teams: betrek vanaf het begin verschillende expertises, van technische specialisten en UX-designers tot juristen en daadwerkelijke gebruikers.
Plan realistisch: houd rekening met onverwachte problemen en leer van fouten. Een webshop ontdekte onverwachte seizoenspatronen, paste snel succesvol aan dankzij beschikbare middelen en een flexibele instelling.
Zet de mens centraal: De AI komt pas echt tot leven als mensen het vertrouwen. Train medewerkers daarom niet alleen hoe ze AI moeten gebruiken maar ook hoe ze kritisch mogen blijven denken.
Van AI-experiment naar echte bedrijfssuccessen
Een succesvolle AI-PoC is veel meer dan techniek alleen. Door valkuilen vroegtijdig te vermijden en zorgvuldig ontworpen best practices te hanteren, maak je van AI-pilots een duurzaam succes. De crux ligt in een evenwichtige benadering die zowel strategisch realistisch als technisch ambitieus is.
Zoals een AI-expert ooit treffend zei: "Het gaat er niet om mensen te vervangen met AI, maar eerder om hen te versterken—waardoor ze sneller, slimmer en met meer plezier werken." Door dit als basis te nemen, kan een PoC transformeren tot een gewaardeerd en impactvol hulpmiddel binnen ieder bedrijf.
