Waarom een AI die 'goed genoeg' is vaak de slimste keuze is

In dit artikel:

Bedrijven stappen snel over op AI, maar volgens deze bijdrage is de drang om meteen eigen, sterk gepersonaliseerde systemen te bouwen vaak ongezond ambitieus. Voor veel organisaties leveren kant-en-klare tools, zoals generieke copilots en workflow-oplossingen, al snel genoeg resultaat op: lagere drempels, beperkte implementatiekosten en een meetbare opbrengst zonder ingrijpende vernieuwing van bestaande systemen.

De kern van het stuk is dat maatwerk-AI vaak wordt onderschat. Niet alleen maken zulke projecten de technologie complexer, ook data-voorbereiding, beveiliging, governance en naleving van regels kosten veel meer tijd en geld dan verwacht. Onderzoek waarnaar wordt verwezen laat zien dat AI-oplossingen van gespecialiseerde leveranciers of zelfgebouwde systemen vaker slagen dan volledig intern ontwikkelde projecten, die juist relatief vaak stranden.

De auteur pleit daarom voor een “goed genoeg”-aanpak: eerst veilige, betrouwbare en gebruiksvriendelijke toepassingen inzetten voor taken met directe waarde, en pas later opschalen naar maatwerk. Daarvoor moeten organisaties hun data op orde hebben, duidelijk vastleggen wie waarvoor verantwoordelijk is en werken met stevige controlemechanismen zoals toegangsbeheer, monitoring en herstelplannen. Pas als die basis staat, is het zinvol om te beoordelen of een eigen AI-oplossing echt toegevoegde waarde heeft.