80% van de AI-projecten faalt. Dit is waarom en hoe jij bij de andere 20% kunt horen

Uit onderzoek blijkt dat 4 op de 5 AI-ontwikkelingsprojecten niet succesvol zijn. Dat is meer dan twee keer zoveel als bij traditionele IT-projecten!!

De afgelopen weken hebben we onderzocht wat de meest voorkomende redenen zijn waarom deze projecten mislukken, en er is een duidelijk patroon zichtbaar geworden.

Hieronder bespreken we de thema’s en fouten die de grootste rol spelen bij een verhoogde kans op mislukking.

1. Onrealistische verwachtingen

Wat we vaak zien, is dat bedrijven verwachten dat AI een wondermiddel is dat al hun problemen oplost.

En niet alleen dat, ze verwachten het vaak ook voor een verbazingwekkend laag budget en binnen een onrealistische tijd.

Deze misvatting komt voort uit de marketinghype waarin we leven, waar bureaus onrealistische cijfers en resultaten promoten om klanten enthousiast te maken. Het nadeel is dat de meeste bedrijven niet weten wat daadwerkelijk mogelijk en realistisch is.

De realiteit is dat AI en automatisering krachtig zijn, maar zeker geen magie.

2. Geen duidelijke probleemdefinitie

Een van de meest voorkomende problemen binnen AI en automatisering is dat veel mensen technologie implementeren simpelweg omdat ze “mee moeten met de toekomst.”

Maar in werkelijkheid hoef je helemaal niets. Technologie implementeren is geen doel op zich, het is een middel om iets te bereiken.

Als je niet duidelijk weet wat dat gewenste eindresultaat is (inclusief welk probleem het oplost), is de kans klein dat het echte waarde oplevert.

Wanneer je AI en automatisering wilt inzetten, begin dus altijd intern. Breng je problemen en processen in kaart, en bepaal heel concreet wat het gewenste resultaat van je oplossing is. Lees hier meer over ons framework om de échte kansen binnen je bedrijf in kaart te brengen.

Investeren moet logisch zijn, niet gebaseerd op hype.

3. Gebrek aan competentie

Wat we verrassend vaak zien, is dat projecten mislukken omdat het ontwikkelingsteam (intern of extern) niet in staat is om goed te leveren.

Hoewel het tegenwoordig makkelijker is om software te ontwikkelen, vereist het bouwen van een goed werkend product dat écht bij jouw bedrijf past nog steeds vakmanschap en ervaring.

Als die ontbreken, zie je oplossingen die er in een demo fantastisch uitzien maar in de praktijk falen, en dus nauwelijks waarde toevoegen.

Werk met een team dat weet wat het doet, de juiste achtergrond en ervaring heeft, en je kan bieden wat je nodig hebt, niet alleen wat ze toevallig kunnen leveren.

4. Onjuiste of slechte data

Hoewel niet elk project afhankelijk is van grote hoeveelheden data (de meeste van onze projecten zijn dat niet), mislukken veel projecten door een gebrek aan juiste, hoogwaardige data.

Voor data-intensieve oplossingen (zoals voorspellingen of berekeningen) moet je realistisch kijken naar de kwaliteit en diepgang van je huidige database.

Als er niet genoeg data is (iets wat je samen met een ontwikkelaar kunt bepalen), splits het project dan op in fases: kijk eerst wat je kunt doen met wat er is, of bouw een module die de komende weken of maanden data verzamelt en structureert, zodat je daarna goed kunt ontwikkelen.

5. Slechte integratie

AI-oplossingen, automatiseringen en andere softwareproducten mogen geen losse tools zijn. Althans niet als je er echte waarde uit wilt halen.

Als een systeem niet goed integreert met je technische infrastructuur, processen of werkwijze, zal niemand het gebruiken.

Houd bij het uitwerken van een oplossing dus altijd integratie in gedachten, zowel technisch (zoals het delen of ophalen van data uit je CRM- of ERP-systeem) als praktisch in het dagelijkse werk.

Als je team het niet graag gebruikt, zullen ze het ook simpelweg niet doen.

6. Focus op de korte termijn

Een ander probleem dat we vaak zien, vooral bij meer traditionele organisaties (zoals semi-overheidsinstellingen), is te veel focus op de korte termijn of op de pilotfase.

Pilots betekenen weinig als je de succesvolle niet opschaalt.

Als je klein begint met een pilot, denk dan altijd na over wat er daarna gebeurt.

Plan hoe je kunt opschalen, uitbreiden, implementeren binnen het team en het duurzaam maken.

Veel bedrijven hebben drukke innovatieteams, maar profiteren nauwelijks van technologie omdat ze nooit verder komen dan pilots.

7. Geen duidelijke strategie of scope

Dit is een van de meest voorkomende en schadelijke problemen: geen duidelijke strategie of scope voor ontwikkeling.

Een Scope of Work (SoW) is in wezen een plan dat het probleem duidelijk definieert, de oplossing beschrijft (inclusief de te bouwen functionaliteiten), de deliverables, benodigde techstack, risico’s, investeringen, tijdlijn en meer opsomt.

Een goede SoW vormt de basis van elk succesvol project, het leidt tot snellere ontwikkelcycli, betere resultaten en tevredener klanten.

Het lijkt misschien extra werk, maar sla deze stap niet over. Eén verkeerde stap tijdens de ontwikkeling kan je later duur komen te staan. Lees hier meer over ons framework voor effectieve scopes.