Waarom de meeste AI-projecten mislukken

AI is makkelijk te demonstreren. Moeilijk te leveren.

Je kent ze wel:

• Een chatbot die “alles weet.”
• Een dashboard dat belooft de omzet van volgende kwartaal te voorspellen.
• Een magische AI-agent die “30 uur per week bespaart.”

Maar zes maanden later? Geen kik.Niemand gebruikt het. Niemand vertrouwt het. Het team is verspreid over andere projecten.

Wat ging er mis?De meeste AI-implementaties falen omdat ze als experimenten worden gezien in plaats van als volwaardige softwareproducten. Ze starten met hype, slaan de lastige stappen over en bereiken nooit de mensen die het werk écht doen.

De drie pijlers voor succesvolle AI-producten

Bij Laava hebben we AI-oplossingen in finance, logistiek, legal en meer gebouwd én uitgerold. Steeds weer zien we: je slaagt alleen als je alle drie onderstaande elementen inricht.

1. Het AI-model als motor

Iedereen focust op de keuze van de LLM of het model. Natuurlijk is dat belangrijk: sommige modellen presteren beter op specifieke taken. Maar zonder de juiste use case, datastromen en orkestratie blijft het een duur stukje infrastructuur.

Veelvoorkomende valkuilen:

• Maandenlang benchmarks draaien met drie cloud-providers, terwijl facturen nog steeds handmatig geboekt worden.
• Hoge scores op nette testdata, maar falen zodra de data rommelig of incompleet is.
• Te complexe prompt-chains voor iets dat met een simpele regelgebaseerde extractor kan.

Onze aanpak voor modelkeuze en proof of value:

1. Bouwen en testen op echte bedrijfsdata, niet op showcase-samples.
2. Kies de lichtste oplossing die werkt: soms is een kleine classifier slimmer dan een omvangrijke LLM.
3. Houd kosten in balans: evalueer het tokenverbruik en de schaalbare factuur vooraf.

Zonder deze stappen eindig je met een mooie demo… die nooit live gaat.

2. Metadata: de ruggengraat van je AI

Metadata geeft je data structuur en betekenis: contractdata, project-ID’s, auteursrollen, versiegeschiedenis. Zonder metadata ontstaan onbetrouwbare en inconsistente uitkomsten.

Typische mislukkingen bij gebrek aan metadata:

• Bestanden verspreid over Salesforce, Google Drive en e-mails, zonder “single source of truth.”
• Alles heet final_v3, waardoor het systeem niet weet welk document echt is goedgekeurd.
• Een stukgelopen metadata-pijplijn waarbij nieuwe documenten niet getagd worden, en niemand merkt dat de AI gaat hallucineren.

Onze metadata-strategie:

1. Data-inventarisatie: kaart elke bron uit en definieer een helder schema.
2. Enrichment pipelines: normaliseer cruciale attributen bij binnenkomst.
3. Governance & alerts: schemawijzigingen of ontbrekende tags leiden direct tot waarschuwingen.

Met solide metadata stopt je AI met raden en begint ‘ie betrouwbare antwoorden te geven.

3. Integratie: van demo naar dagelijkse workflow

De meeste pilots stranden bij de overdracht. Het model doet wat, de demo ziet er gelikt uit, maar is nergens écht ingebed.

Voorbeelden van integratie-fails:

• Een aanbevelingsengine die gebruikers dwingt CSV’s te uploaden in een portal die niemand kent.
• Een legal assistant die elke jurist vraagt een OAuth-token in te stellen—dus logt niemand in.
• Een n8n-workflow die klapte zodra iemand een DOCX in plaats van PDF uploadde, zonder foutmelding.

Onze integratiestrategie:

• In-app embedding: AI-functies in de tools die mensen al dagelijks gebruiken, dus geen extra inlog.
• Robuuste API’s: versiebeheer, retries, rate limits en duidelijke foutcodes.
• Monitoring & alerts: dashboards voor gebruik, performance en errors, met waarschuwingen bij afwijkingen.

Integratie is geen bijzaak; het is de cruciale stap om van een demo een blijvend product te maken.

Waarom AI-projecten falen

Vorige kwartaal verkochten ze nog Instagram-advertenties. Nu noemen ze zich “AI-transformatie experts”, gewapend met fluffy presentaties, wat n8n-flows en een promptje dat iets slims zegt. Maar zodra je vraagt naar veilige API-integratie, foutafhandeling of schaalbaarheid… blijft het stil.

AI is geen magie. Het is engineering.

Een goed prompt is niet genoeg. Om AI echt waardevol te maken binnen een organisatie, heb je architecten en engineers nodig die begrijpen hoe je robuuste, schaalbare systemen bouwt. Dit is geen hobbyproject meer. Dit is productie.

Bij AI gaat het om de infrastructuur

Als je AI-oplossingen bouwt, is het verleidelijk om meteen voor het glimmende model te gaan en de essentiële engineering over te slaan die het soepel laat draaien. Maar als je peilers als authenticatie, logging, foutafhandeling, retries, CI/CD-pijplijnen en monitoring negeert, krijg je fragiele systemen die onder reële druk bezwijken. Behandel AI als elke andere kritieke infrastructuurdienst: ontwerp vanaf dag één voor schaalbaarheid, veerkracht en observeerbaarheid.

Authenticatie & Autorisatie

Beveilig elk endpoint. Gebruik robuust identiteitsbeheer en rolgebaseerde toegangscontroles om ongeautoriseerde toegang te voorkomen en gevoelige data te beschermen.

Logging & Metrics

Leg gedetailleerde request-logs, latency-metrics en model confidence scores vast. Deze logs bieden inzicht in gebruikspatronen, knelpunten en foutmodi.

Foutafhandeling & Retries

Bescherm tegen tijdelijke fouten door retry-logica met exponentiële backoff te implementeren. Toon fouten en fallback-opties op een gebruiksvriendelijke manier om een betrouwbare gebruikerservaring te waarborgen.

CI/CD & Deployment

Automatiseer testen, packaging en deployment. Unit-tests voor businesslogica, integratietests voor API-contracten en smoke-tests in productie zijn ononderhandelbaar.

Monitoring & Alerting

Zet real-time dashboards op voor key performance indicators (KPI’s) en configureer alerts voor anomalieën zoals latency-pieken, error-surges en verschuivingen in inputdistributies.

Door je AI-service te behandelen als kerninfrastructuur in plaats van een eenmalig experiment, voorkom je dat je systeem bezwijkt wanneer het er echt toe doet.

Los één écht probleem op

AI mag geen leeg modewoord zijn; het moet een oplossing zijn. Te vaak kondigen teams aan: “We gaan iets met AI doen,” om vervolgens dashboards te produceren die niemand gebruikt. Begin in plaats daarvan met een scherp afgebakende, hoog-impact klus:

1. Identificeer een pijnpuntPraat met eindgebruikers, schets workflows en kwantificeer tijd- of kostenbelasting.
2. Definieer succes­criteriaBespaar je minuten op een handmatig proces? Verminder je fouten? Verhoog je omzet? Stel duidelijke KPI’s en ROI-doelen vast.
3. Itereer snelBouw een minimaal werkend prototype, meet en optimaliseer totdat het betrouwbaar in productie draait.

Deze focus zorgt voor tastbare waarde en levert data om verdere investering te rechtvaardigen.

Groei adoptie organisch

Top-down mandates en glimmende dashboards zullen geen breed gebruik stimuleren, echte teams wel. In plaats daarvan:

• Begin klein met één teamWerk nauw samen, co-creëer de oplossing en integreer die in de dagelijkse workflows. Hun feedback is je kompas.
• Bouw vertrouwenLever voorspelbare prestaties, transparante foutmeldingen en duidelijke documentatie over hoe en wanneer de AI te gebruiken.
• Schaal op verzoekAls het initiële team waarde ervaart, zal het woord zich verspreiden. Gebruik die momentum om nieuwe teams aan boord te halen en pas elke uitrol aan hun behoeften aan.

Adoptie groeit door aantoonbare impact, niet door directieven van bovenaf.

Investeer in metadata vóór modellen

Alle hype ten spijt: rommelige of onvolledige data blijft gokken. Een geavanceerd model getraind op slechte data levert nog steeds onbetrouwbare resultaten:

1. Standaardiseer & NormaliseerCreëer schema’s, hanteer consistente eenheden en handhaaf validatieregels bij data-ingestie.
2. Verrijk & AnnoteerTag de data met metadata, tijdstempels, gebruikers-ID’s, herkomst en kwaliteitscores.
3. Catalogiseer & GovernOnderhoud een doorzoekbare catalogus van datasets, schema-versies en lineage. Automatiseer datakwaliteitscontroles en waarschuw stakeholders bij afwijkingen.

Als je data betrouwbaar is, wordt model­tuning veel effectiever. Goede data wint het altijd van kleine model­tweakjes.

Slotgedachte: AI faalt aan de randenWe hebben allemaal chatbots gezien die zelfverzekerd onzin verkopen, verwaarloosde dashboards en LinkedIn-claims van “75 uur per week bespaard” zonder bewijs. Bureau’s die van contentmarketing naar AI-specialist omschakelen, zijn een symptoom, niet oplossing. AI faalt zelden door een slecht model; het faalt doordat alles eromheen (datapipelines, engineering, adoptiestrategie en probleembeschrijving) zwak is.

Bouwen met AI is geen weekendhobby. Het vergt engineering, heldere probleem­definitie, organische adoptiestrategieën en rigoureus datamanagement. Doe je dat, dan bouw je geen zandkastelen maar een fundament van steen.