Waarom 42% van de AI-projecten mislukt: de echte redenen achter het bloedbad

De ongemakkelijke waarheid over AI-investeringen

Elk kwartaal brengt ademloze aankondigingen van nieuwe AI-initiatieven. Europese bedrijven investeren miljarden in de transformatie naar kunstmatige intelligentie. De beloften zijn spectaculair: revolutionaire efficiëntiewinsten, ongekende inzichten, concurrentievoordelen die hele industrieën herdefiniëren.

De realiteit? De meeste van deze projecten mislukken spectaculair. Ze presteren niet alleen ondermaats of lopen vertraging op. Ze mislukken volledig. Verlaten voordat ze de productie bereiken, afgeschreven als dure lessen, teams ontbonden, budgetten verbrand.

En het mislukkingspercentage versnelt in een alarmerend tempo.

De cijfers die elke CTO zouden moeten angst aanjagen

Hier is een getal dat elke CTO die de budgetten voor 2025 plant, angst zou moeten aanjagen: 42% van de bedrijven heeft de meeste van hun AI-initiatieven verlaten voordat ze in 2025 de productie bereikten. Dat is een stijging ten opzichte van slechts 17% het voorgaande jaar. Een toename van 147% in het mislukkingspercentage in twaalf maanden.

Laat dat even bezinken. Bijna de helft van alle AI-projecten wordt volledig geschrapt. Niet uitgesteld tot Q2. Niet teruggeschroefd in afwachting van extra financiering. Volledig verlaten. Afgeschreven. De PowerPoint-presentaties verzamelen digitaal stof in SharePoint. De Jira-borden zijn gearchiveerd. De Slack-kanalen zijn stilgevallen.

En het wordt aanzienlijk erger. Volgens de enquête van S&P Global Market Intelligence uit 2025 onder meer dan 1.000 ondernemingen in Noord-Amerika en Europa, gooide de gemiddelde organisatie 46% van haar AI proof-of-concepts weg vóór de implementatie. Dat is geen mislukkingspercentage. Dat is een bloedbad. Europese bedrijven, met krappere durfkapitaalmarkten dan hun tegenhangers in Silicon Valley, voelen deze pijn acuut. Elke verlaten proof-of-concept vertegenwoordigt niet alleen verzonken kosten, maar ook opportuniteitskosten, concurrentievoordeel dat wordt afgestaan aan rivalen die hun AI op de een of andere manier wel werkend kregen.

Het onderzoek van MIT schetst een nog somberder beeld: 95% van de AI-pilots in ondernemingen levert geen meetbare financiële impact op. Slechts 5% bereikt een snelle omzetversnelling. De rest stagneert en levert weinig tot geen impact op de winst- en verliesrekening. Gartner voorspelde dat tegen eind 2025 ten minste 30% van de generatieve AI-projecten na de proof-of-concept zou worden verlaten vanwege slechte datakwaliteit, ontoereikende risicocontroles, escalerende kosten of onduidelijke bedrijfswaarde. Ze waren conservatief. De werkelijke cijfers overtroffen hun voorspellingen.

Vertaling: de AI-revolutie die op elke techconferentie ademloos wordt besproken, is in werkelijkheid een kerkhof van mislukte experimenten, verbrand kapitaal en beloften die nooit zijn uitgekomen. Achter elk persbericht waarin "AI-transformatie-initiatieven" worden aangekondigd, zijn er vergaderzalen waar leidinggevenden stilletjes vragen waarom hun investering van €2 miljoen niets opleverde dat inzetbaar was.

De echte redenen waarom AI-projecten mislukken: het is niet wat u denkt

Dus wat veroorzaakt deze slachting nu eigenlijk? Toen BCG 1.000 leidinggevenden in 59 landen ondervroeg, ontdekten ze iets verrassends: het zijn niet de AI-algoritmen die falen. Het is bijna al het andere.

De uitsplitsing is grimmig: ongeveer 70% van de uitdagingen bij de implementatie van AI komt voort uit problemen met mensen en processen. Nog eens 20% komt door problemen met technologie en data-infrastructuur. Slechts 10% heeft te maken met de AI-algoritmen zelf, ondanks dat die algoritmen een onevenredige hoeveelheid tijd en middelen van de organisatie opslokken.

Laten we de werkelijke boosdoeners die AI-projecten de das omdoen, nader bekijken.

De datakwaliteitscrisis: waarom 43% niet eens kan beginnen

Volgens de CDO Insights 2025-enquête van Informatica is de kwaliteit en gereedheid van data het grootste obstakel voor AI-succes, genoemd door 43% van de organisaties. Geen nipte tweede plaats. De belangrijkste barrière die voorkomt dat AI-projecten van de grond komen.

Het onderzoek van Gartner maakt dit nog concreter: tot en met 2026 zullen organisaties 60% van de AI-projecten verlaten die niet over AI-klare data beschikken. Dat is geen voorspelling over geavanceerde 'edge cases'. Dat is een uitspraak over fundamentele voorwaarden.

Deloitte ontdekte dat 80% van de AI- en machine learning-projecten moeilijkheden ondervindt met betrekking tot datakwaliteit en -governance. Drieënzestig procent van de organisaties heeft ofwel niet de juiste datamanagementpraktijken voor AI, of is daar niet zeker van.

Wat betekent "slechte datakwaliteit" in de praktijk? Het betekent data verspreid over incompatibele systemen. Het betekent ontbrekende waarden, inconsistente formaten, dubbele records. Het betekent data die nooit is ontworpen om te worden gebruikt voor machine learning, verzameld voor compleet andere doeleinden, en nu in trainingspijplijnen wordt geforceerd waar het alles kapotmaakt.

Europese bedrijven worden geconfronteerd met extra databeperkingen die Amerikaanse concurrenten vaak kunnen omzeilen. De GDPR beperkt terecht welke persoonlijke data verzameld mag worden en hoe deze gebruikt mag worden. De strengere aanpak van de EU op het gebied van privacy betekent dat Europese gezondheidszorgbedrijven niet zomaar miljoenen patiëntendossiers kunnen scrapen zoals sommige Amerikaanse bedrijven hebben gedaan. Europese financiële instellingen opereren onder strengere data-governance dan hun tegenhangers op Wall Street.

Deze regelgeving is noodzakelijk en gepast. Maar ze betekenen dat Europese bedrijven AI-benaderingen nodig hebben die werken met minder data, schonere datapraktijken en een rigoureuzere governance vanaf dag één. De "alles verzamelen en het later uitzoeken"-aanpak die in Silicon Valley werkte, is simpelweg geen optie.

De vaardigheidscrisis: waarom 70% van de Europese bedrijven geen AI-talent kan vinden

Zelfs wanneer bedrijven goede data hebben, stuiten ze op de volgende grote barrière: het vinden van mensen die deze daadwerkelijk kunnen gebruiken. Vijfendertig procent van de organisaties noemt een tekort aan vaardigheden als een van de belangrijkste obstakels voor AI-succes. In Europa is het probleem acuter.

Meer dan 70 procent van de EU-bedrijven meldt dat een gebrek aan digitaal geschoold personeel verdere technologische investeringen in de weg staat. Dit gaat niet over de behoefte aan meer datawetenschappers met een PhD. Het gaat om het hele organisatorische ecosysteem dat nodig is om AI te laten werken.

Je hebt data-engineers nodig die betrouwbare pijplijnen kunnen bouwen. Je hebt MLOps-specialisten nodig die de implementatie-infrastructuur begrijpen. Je hebt domeinexperts nodig die bedrijfsproblemen kunnen vertalen naar machine learning-doelstellingen. Je hebt productmanagers nodig die zowel de mogelijkheden van AI als de marktbehoeften begrijpen. Je hebt compliance officers nodig die de EU AI Act kunnen navigeren.

Europese bedrijven concurreren om deze talentenpool met Amerikaanse bedrijven die Silicon Valley-salarispakketten aanbieden terwijl ze op afstand werken vanuit Stockholm, Berlijn of Amsterdam. Een senior machine learning engineer kan in München €120.000 verdienen, maar €200.000 van een bedrijf uit San Francisco dat in Europa aanwerft. De durfkapitaalkloof betekent dat Europese startups die aanbiedingen niet kunnen evenaren.

Het resultaat? AI-projecten geleid door teams die niet de juiste expertise hebben, en die architecturale beslissingen nemen die het project vanaf het begin gedoemd maken. Ze kiezen frameworks die ze niet correct kunnen implementeren. Ze bouwen modellen die ze niet kunnen onderhouden. Ze creëren technische schuld die zich opstapelt totdat het hele initiatief instort.

De kostenval: wanneer GPU-rekeningen de omzetprognoses overschrijden

NTT DATA ontdekte dat 70-85% van de inspanningen voor de implementatie van generatieve AI de gewenste ROI-doelen niet haalt. De belangrijkste boosdoener? Kosten die de pan uit rijzen en de oorspronkelijke schattingen overschrijden.

Het trainen van grote neurale netwerken vereist dure GPU-infrastructuur. Een NVIDIA H100 kost ongeveer €30.000, en je hebt er doorgaans meerdere nodig die parallel werken. Europese elektriciteitskosten van gemiddeld €0,20 per kilowattuur versus €0,10 in de Verenigde Staten betekenen dat de trainingskosten letterlijk twee keer zo hoog zijn voor dezelfde berekening.

Inferentiekosten vormen een doorlopende uitgave die veel bedrijven onderschatten. Dat neurale netwerk dat klantverzoeken bedient? Het kan een GPU-instantie van €3.000/maand vereisen die 24/7 draait. Schaal op naar duizenden verzoeken per seconde en je kijkt aan tegen infrastructuurkosten die het hele bedrijfsmodel onwerkbaar maken.

Europese bedrijven met krappere kapitaalbeperkingen dan hun tegenhangers in Silicon Valley vinden deze economie bijzonder brutaal. Amerikaanse concurrenten kunnen verliezen lijden terwijl ze schaal bereiken. Europese bedrijven hebben veel sneller winstgevendheid nodig, waardoor hoge infrastructuurkosten een directe weg naar projectannulering zijn.

Het bedrijfswaardevacuüm: wanneer leidinggevenden ROI eisen

Uit onderzoek van BCG bleek dat 74% van de bedrijven nog geen tastbare waarde heeft laten zien van hun AI-gebruik. Dat is driekwart van de organisaties die geen betekenisvol rendement op hun AI-investeringen kunnen aantonen.

Dit is geen technisch probleem. Het is een strategisch probleem. Organisaties lanceren AI-initiatieven zonder duidelijke bedrijfsdoelstellingen. Ze bouwen modellen die interessante technische uitdagingen oplossen, maar geen echte bedrijfsbehoeften aanpakken. Ze creëren indrukwekkende demo's die zich niet vertalen in omzet, kostenbesparingen of concurrentievoordeel.

Gartner identificeerde "ondubbelzinnige bedrijfswaarde" als een van de belangrijkste redenen waarom AI-projecten na de proof-of-concept worden verlaten. Leidinggevenden geven groen licht voor pilots op basis van enthousiasme over het potentieel van AI. Zes maanden later eisen ze de impact op de winst- en verliesrekening te zien. Wanneer teams geen meetbare financiële resultaten kunnen aantonen, verdampt de financiering.

Europese bedrijven staan hier onder extra druk. Krappere kapitaalmarkten betekenen minder geduld voor speculatieve investeringen. Amerikaanse bedrijven kunnen AI-onderzoek jarenlang financieren op basis van strategische positioneringsargumenten. Europese besturen willen rendement zien binnen kwartalen, niet jaren.

De aanpak heroverwegen: efficiëntie als oplossing

Gezien deze uitdagingen, problemen met datakwaliteit, kostenbeperkingen, tekorten aan vaardigheden en onduidelijke ROI, welke strategieën werken dan wel? Succesvolle AI-implementaties delen gemeenschappelijke kenmerken: ze zijn hulpbronnenefficiënt, ze werken met minder dan perfecte data, ze tonen snel duidelijke bedrijfswaarde aan, en ze vereisen geen gespecialiseerde infrastructuur of zeldzame expertise.

Dit is waar alternatieve architecturale benaderingen interessant worden. In plaats van op te schalen met krachtigere GPU's, grotere datasets en grotere modellen, boeken sommige organisaties succes door slim op te schalen: door fundamenteel efficiëntere wiskundige fundamenten te gebruiken die de kernbeperkingen aanpakken.

Binaire en low-bit neurale netwerken vertegenwoordigen zo'n benadering. In plaats van traditionele 32-bits floating-point-berekeningen, werken deze systemen op drastisch vereenvoudigde numerieke representaties. De praktische voordelen pakken de faalmodi die we hebben besproken direct aan.

De kostenreductie is onmiddellijk en aanzienlijk. Binaire operaties verbruiken een fractie van de stroom die nodig is voor floating-point-berekeningen. Modellen die high-end GPU-clusters zouden vereisen, kunnen efficiënt draaien op standaard CPU-infrastructuur. Dit transformeert de economie: training die €500.000 kost op GPU-infrastructuur, kan worden voltooid voor €40.000 op CPU-servers. Inferentie die GPU-instanties van €3.000/maand vereist, kan draaien op CPU-capaciteit van €200/maand.

Voor Europese bedrijven die te maken hebben met elektriciteitskosten die het dubbele zijn van die in de Verenigde Staten, wordt dit efficiëntievoordeel strategisch significant. Het gaat niet alleen om lagere rekeningen; het gaat erom hele klassen AI-toepassingen economisch levensvatbaar te maken die dat voorheen niet waren.

Data-efficiëntie verbetert omdat eenvoudigere rekenkunde kan leiden tot robuuster leren van kleinere datasets. Terwijl conventioneel diep leren vaak enorme datavolumes vereist, deels om trainingsinstabiliteiten te overwinnen, kunnen meer beperkte architecturen een betere generalisatie uit beperkte voorbeelden forceren.

Vanuit technisch oogpunt elimineren binaire operaties bepaalde klassen van numerieke problemen die floating-point-systemen teisteren. Hoewel geen enkel systeem perfect is, kan de wiskundige eenvoud de reproduceerbaarheid en consistentie bij het testen verbeteren, wat met name belangrijk is voor naleving van regelgeving.

De implementatie van Dweve: een Europese benadering van AI-infrastructuur

Bij Dweve hebben we ons hele platform gebouwd rond deze efficiëntieprincipes, specifiek ontworpen om de beperkingen aan te pakken waarmee Europese bedrijven worden geconfronteerd. Onze aanpak gaat niet over het evenaren van de schaal van Silicon Valley; het gaat over fundamenteel verschillende economische en architecturale keuzes.

Core, ons binaire neurale netwerkframework, implementeert 1.930 hardware-geoptimaliseerde algoritmen die werken op discrete wiskunde. De praktische impact pakt verschillende van de besproken faalmodi aan: aanzienlijk lagere infrastructuurkosten die projecten economisch levensvatbaar maken op Europese budgetten, verbeterde data-efficiëntie door op beperkingen gebaseerd leren dat werkt met kleinere, kwalitatief hoogwaardigere datasets in plaats van massale dataverzameling op internetschaal te vereisen, en een betere afstemming op de vereisten van de EU AI Act door transparantere, uitlegbare beslissingspaden.

Loom, ons 456-expertmodel, demonstreert hoe deze efficiëntie zich vertaalt naar productiecapaciteit. Het draait op CPU-infrastructuur, wat betekent dat Europese bedrijven het kunnen implementeren zonder maandenlange wachttijden voor GPU-allocators of kwetsbaarheid voor Amerikaanse exportcontroles op geavanceerde chips. De trainingskosten dalen van honderdduizenden naar tienduizenden euro's. Inferentie schaalt economisch omdat je niet betaalt voor dure acceleratortijd.

Dit pakt de kostenval aan die zoveel projecten de das omdoet. Wanneer uw infrastructuurkosten 90% lager zijn, worden bedrijfsmodellen die onmogelijk waren, levensvatbaar. Europese bedrijven kunnen concurreren op efficiëntie in plaats van te proberen de Amerikaanse schaal te evenaren.

Vanuit regelgevend oogpunt bieden binaire operaties consistentievoordelen. In onze tests in verschillende hardware- en softwareomgevingen hebben we zeer reproduceerbaar gedrag waargenomen. Dit is enorm belangrijk voor industrieën waar de EU-verordening betreffende medische hulpmiddelen of regelgeving voor financiële diensten deterministische, auditeerbare AI-systemen eisen.

Het probleem van de vaardigheidskloof wordt eenvoudiger wanneer uw AI draait op standaardinfrastructuur die uw bestaande infrastructuurteams al begrijpen. U hebt geen zeldzame specialisten in CUDA-optimalisatie of gedistribueerde GPU-training nodig. Uw huidige ingenieurs kunnen systemen implementeren, bewaken en onderhouden die op vertrouwde CPU-servers draaien.

Het Europese voordeel: economie en soevereiniteit

Hier is waarom binaire neurale netwerken met name van belang zijn voor Europese bedrijven die te maken hebben met krappere kapitaalmarkten en strengere regelgeving dan hun Amerikaanse tegenhangers.

De conventionele AI-aanpak bevoordeelt degenen met de meeste rekenkracht, de meeste data, het meeste geld. Dat is een spel dat Amerikaanse techgiganten altijd zullen winnen. Ze hebben een datacenterinfrastructuur die in decennia is opgebouwd. Ze hebben schaalvoordelen van miljoenen gebruikers. Ze hebben voordelen opgebouwd door zoekmachines, sociale netwerken en cloudplatforms te controleren.

Europese bedrijven die proberen te concurreren in dit conventionele AI-spel, worden geconfronteerd met structurele nadelen. Europees durfkapitaal haalde in 2024 €37 miljard op, indrukwekkend totdat je je realiseert dat dit minder is dan een vijfde van de kapitaalinzet van Silicon Valley. De Europese elektriciteitskosten bedragen gemiddeld €0,20 per kWh versus €0,10 in de VS, waardoor rekenintensieve trainingsruns twee keer zo duur zijn. Europese databeschermingsregels beperken terecht welke trainingsdata bedrijven kunnen verzamelen, terwijl Amerikaanse concurrenten alles opzuigen.

Binaire neurale netwerken veranderen deze vergelijking volledig. Ze vereisen geen massale GPU-clusters die megawatts verbruiken. Ze hebben geen datasets op petabyteschaal nodig die van internet zijn geschraapt. Ze werken efficiënt op standaard CPU-infrastructuur die Europese bedrijven al bezitten en beheren. Trainingsruns die €500.000 kosten op GPU-clusters, worden voltooid voor €40.000 op CPU-servers. Modellen die 1.200-watt-accelerators vereisen, draaien op 50-watt-processors.

Dit is hoe Europa concurreert in AI: niet door een inhaalslag te maken in een spel dat is opgetuigd tegen de Europese structurele realiteiten, maar door de fundamentele regels te veranderen door betere wiskunde.

De hele technologiestack van Dweve is op dit fundament gebouwd. Core levert het binaire neurale netwerkframework. Loom implementeert het 456-expert-intelligentiemodel. Nexus coördineert multi-agentsystemen. Aura maakt autonome ontwikkeling mogelijk. Fabric verbindt alles met elkaar. Mesh distribueert het wereldwijd.

Alles draait efficiënt op Europese infrastructuur. Geen afhankelijkheid van NVIDIA-accelerators met levertijden van meerdere maanden. Geen strategische kwetsbaarheid voor Amerikaanse exportcontroles op geavanceerde chips. Geen wiskundige instabiliteit die productie-implementaties vernietigt.

De EU AI Act maakt dit verplicht

Europese bedrijven hebben niet de luxe om te kiezen of ze deze problemen aanpakken. De EU AI Act, die op 1 augustus 2024 in werking is getreden, maakt deterministische, uitlegbare AI wettelijk verplicht voor toepassingen met een hoog risico.

Artikel 13 vereist dat AI-systemen met een hoog risico zijn ontworpen voor transparantie. Implementeerders moeten de output van het systeem kunnen interpreteren en op de juiste manier kunnen gebruiken. Artikel 50 schrijft voor dat aanbieders van algemene AI-modellen trainingsdata, testprocedures en systeembeperkingen moeten documenteren. De regelgeving wordt gefaseerd ingevoerd tot 2026, waarbij de meest kritieke verplichtingen al bindend zijn voor systemen die in 2025 worden geïmplementeerd.

Het voldoen aan deze eisen met conventionele AI-systemen levert aanzienlijke uitdagingen op. Europese gezondheidszorgbedrijven die proberen AI-diagnostische hulpmiddelen te certificeren onder de verordening betreffende medische hulpmiddelen, worstelen met reproduceerbaarheidseisen. Financiële instellingen die AI inzetten voor kredietbeslissingen onder de consumentenbeschermingswetgeving, ontdekken dat regelgevende uitlegbaarheid een nauwkeurige documentatie van beslissingsprocessen vereist.

Alternatieve benaderingen zoals binaire neurale netwerken bieden hier voordelen. Binaire operaties vermijden bepaalde klassen van numerieke variabiliteit van floating-point. In onze tests bij Dweve levert inferentie consistente, reproduceerbare resultaten op in verschillende hardware- en softwareomgevingen. Beslissingspaden lopen via discrete wiskundige operaties met een duidelijke logische structuur in plaats van interpretatie van miljarden continue parameters te vereisen. Modelgedrag kan met wiskundige precisie worden gedocumenteerd.

Voor Europese bedrijven die AI inzetten in gereguleerde industrieën, is dit niet optioneel. De EU AI Act schrijft transparantie en consistent, auditeerbaar gedrag voor voor systemen met een hoog risico. Architecturale benaderingen die deze eigenschappen bieden, worden noodzakelijk, niet slechts voordelig.

Wat echt werkt: lessen van de 5% die slaagt

Het onderzoek van BCG identificeerde wat succesvolle AI-implementaties onderscheidt van de 74% die geen tastbare waarde laat zien. De winnaars keren de conventionele toewijzing van middelen om: ze besteden 50-70% van de tijdlijn en het budget aan datagereedheid, governance en kwaliteitscontroles. Slechts 10% gaat naar algoritmen.

Ze lossen eerst het mensenprobleem op. Ze investeren in verandermanagement, workflow-integratie en organisatorische aanpassing. Ze bouwen teams met de juiste mix van data-engineering, domeinexpertise en zakelijk inzicht, niet alleen machine learning PhD's.

Ze tonen vroegtijdig duidelijke bedrijfswaarde aan. Ze kiezen projecten met een meetbare financiële impact, geen technisch indrukwekkende demonstraties. Ze verbinden AI-mogelijkheden rechtstreeks met P&L-resultaten die leidinggevenden kunnen verifiëren.

En in toenemende mate kiezen ze voor architectonisch efficiënte benaderingen die werken binnen de Europese beperkingen in plaats van de economie van Silicon Valley te vereisen.

De weg vooruit: de grondoorzaken aanpakken

De AI-industrie staat in 2025 op een keerpunt. Mislukkingspercentages die met 147% op jaarbasis stijgen, duiden op fundamentele problemen die niet worden opgelost door meer geld te gooien naar conventionele benaderingen. Europese bedrijven staan onder bijzondere druk: krappere kapitaalmarkten, hogere energiekosten, strengere regelgeving en talentconcurrentie met Amerikaanse bedrijven die Silicon Valley-pakketten aanbieden.

De oplossing is niet het opgeven van AI. Het is erkennen wat daadwerkelijk mislukkingen veroorzaakt en die grondoorzaken systematisch aanpakken: vanaf het begin investeren in datakwaliteit, erkennen dat AI-implementatie fundamenteel een uitdaging is voor mensen en processen, snel bedrijfswaarde bewijzen met gerichte implementaties, en kiezen voor technisch efficiënte architecturen die werken binnen de beperkingen van de echte wereld.

Voor Europese bedrijven betekent dit inspelen op andere voordelen. U zult Amerikaanse concurrenten niet overtreffen in schaal. Maar u kunt ze overtreffen met efficiëntere benaderingen. U kunt de dataverzamelingspraktijken van Silicon Valley niet evenaren, maar GDPR-conforme methoden kunnen trainingsdata van hogere kwaliteit opleveren. U kunt niet concurreren op de grootte van GPU-clusters, maar CPU-efficiënte architecturen elimineren dat nadeel volledig.

Bij Dweve hebben we ons platform specifiek voor deze realiteiten gebouwd. Binaire neurale netwerken die draaien op standaardinfrastructuur, ontworpen voor Europese regelgevende vereisten, geoptimaliseerd voor data-efficiëntie in plaats van dataschaal. Niet omdat we filosofisch tegen floating-point-berekeningen zijn, maar omdat de economie en regelgeving waarmee Europese bedrijven worden geconfronteerd, andere oplossingen vereisen.

De mislukkingsstatistieken van 2024-2025 vertellen een duidelijk verhaal. Organisaties die geen aandacht besteden aan datakwaliteit, vaardigheidskloven, kostenbeheer en afstemming op bedrijfswaarde, zullen blijven falen, ongeacht welke algoritmen ze gebruiken. Degenen die deze fundamentele problemen oplossen, hebben een kans op succes.

De echte waarheid over AI-mislukkingen

Mislukkingen van AI-projecten zijn niet primair technische problemen. Het zijn organisatorische, economische en strategische problemen die zich manifesteren als technische mislukkingen.

Drieënveertig procent worstelt met datakwaliteit. Zeventig procent wordt geconfronteerd met uitdagingen op het gebied van mensen en processen. Vierenzeventig procent kan geen bedrijfswaarde aantonen. Zeventig tot vijfentachtig procent van de GenAI-implementaties haalt de ROI-doelen niet.

Dit zijn geen problemen met algoritmen. Het zijn fundamentele problemen die moeten worden opgelost voordat de keuze van algoritmen ertoe doet.

Uw volgende AI-project hoeft niet tot de 42% te behoren die wordt verlaten. Maar om mislukking te voorkomen, moet u erkennen wat het daadwerkelijk veroorzaakt: slechte datapraktijken, onvoldoende organisatorisch verandermanagement, onduidelijke bedrijfsdoelstellingen, onhoudbare kosten en architecturen die niet overeenkomen met de beperkingen van de echte wereld.

Los die problemen op, en technische benaderingen die onmogelijk waren, worden levensvatbaar. Negeer ze, en zelfs de meest geavanceerde AI zal falen.

De waarheid over AI-succes is niet glamoureus: het is data-governance, workflow-integratie, economische levensvatbaarheid en duidelijke bedrijfsstatistieken. Al het andere is slechts een implementatiedetail.