Waarom AI-projecten vastlopen in de pilotfase
Michael Atalla, marketingbaas bij UiPath, windt er geen doekjes om: de meeste bedrijven die momenteel experimenteren met kunstmatige intelligentie, gooien hun geld weg. Uit cijfers van het beursgenoteerde automatiseringsbedrijf blijkt dat 70 tot 80 procent van de AI-projecten nooit de overstap maakt van een pilot naar een volledige uitrol. Het probleem ligt niet bij de modellen, maar bij de organisatie eromheen.
UiPath, dat onlangs zijn vijfjarige beursjubileum vierde, ziet een verschuiving in de markt. Waar voorheen de focus lag op het automatiseren van simpele taken, draait het nu om wat Atalla ‘agentic business orchestration’ noemt. Bedrijven hebben inmiddels tientallen losse tools draaien, maar die communiceren niet met elkaar. Hierdoor blijven de verwachte resultaten uit en verdwijnt het rendement in de kloof tussen verschillende afdelingen.
De lessen van een cloud-veteraan voor AI-projecten
Atalla put uit zijn ervaring bij Microsoft, waar hij de transitie naar Office 365 leidde. Hij ziet nu dezelfde fouten gemaakt worden: bedrijven verplaatsen hun processen naar een nieuw systeem zonder ze fundamenteel te herzien. De ambitie is er wel, maar de uitvoering stokt bij de vraag hoe een workflow eruit moet zien om AI echt te laten renderen.
De harde les uit het interview is simpel: AI maakt goede workflows sneller en slechte processen duurder. Ondernemers die hopen dat een algoritme een rammelende administratie of een onduidelijk inkoopproces gaat repareren, komen bedrogen uit. Succesvolle AI-projecten beginnen bij het herontwerpen van het proces, waarbij de machine de saaie, gestructureerde taken overneemt en de mens de regie houdt over uitzonderingen en complexe keuzes.
De impact op de Nederlandse werkvloer
Voor de werknemer is de angst voor vervanging reëel, maar volgens Atalla ook deels onterecht. Banen verdwijnen niet direct, ze veranderen van vorm. Routineus werk wordt geabsorbeerd door agenten, terwijl er nieuwe rollen ontstaan rondom proceseigenaarschap en het beheer van algoritmen. Het gaat niet om het vervangen van mensen, maar om het weghalen van wrijving uit hun dagelijkse werkzaamheden.
In plaats van te vragen welke tool je moet kopen, zouden directies zich moeten afvragen waar het werk begint en waar de beslissingen worden genomen. Alleen door die orkestratie serieus te nemen, kunnen bedrijven ontsnappen aan de negatieve statistieken van mislukte AI-projecten en daadwerkelijk waarde toevoegen aan hun organisatie.
Wat valt ons op?
AI maakt goede workflows sneller en slechte processen duurder.
Wat betekent dit voor jou?
Voor de mkb-ondernemer betekent dit dat je niet moet staren naar de techniek, maar naar je eigen bedrijfsvoering. Je hoeft geen techgigant te zijn om resultaat te boeken, zolang de basis van je processen maar staat.
- Breng je belangrijkste workflows in kaart voordat je nieuwe software aanschaft.
- Stuur aan op orkestratie: zorg dat nieuwe tools praten met je bestaande systemen.
- Investeer in de proceskennis van je team; zij moeten de technologie aansturen en controleren.
