Geen 'proof of concept' meer: ​​waarom op resultaten gebaseerde AI-modellen een revolutie teweegbrengen in het IT-landschap

Het einde van naïviteit: Waarom we de economische haalbaarheid van kunstmatige intelligentie volledig opnieuw moeten beoordelen

Terwijl Silicon Valley een goudkoorts beleeft en miljarden aan durfkapitaal in generatieve AI worden gepompt, groeit de desillusie in de directiekamers van Europese bedrijven. De discrepantie is alarmerend: enerzijds is er de revolutionaire belofte van de technologie; anderzijds een balans die met conventionele methoden nauwelijks te rechtvaardigen is. Veel bedrijven ontdekken dat hun dure AI-initiatieven, hoewel technisch indrukwekkend, economisch gezien teleurstellend zijn.

Het probleem zit hem echter niet in de technologie zelf, maar in hoe we de waarde ervan meten en beheren. Decennialang hebben managers geleerd om IT-investeringen zoals SAP-implementaties of CRM-systemen te berekenen – deterministische projecten met een duidelijk begin, einde en definieerbare voordelen. Maar AI volgt andere regels: het is volatiel, probabilistisch en dynamisch in ontwikkeling. Iedereen die deze nieuwe wereld probeert te navigeren met de oude kaarten van traditionele IT-inkoop, loopt het risico enorme budgetten in de "verzonken kostenval" te laten belanden zonder ooit meetbare rendementen te zien.

Deze situatie is met name kritiek voor Duitse mkb's en Europese bedrijven. Ingeklemd tussen de innovatiegedreven kapitalistische macht van de VS en de door de staat gestuurde schaalvergroting van China, dreigt Europa achterop te raken. Het antwoord kan echter niet zijn om blindelings meer geld te investeren. In plaats daarvan is een radicale paradigmaverschuiving nodig: weg van het betalen voor infrastructuur en vergunningen, en naar het belonen van daadwerkelijke resultaten.

Dit artikel analyseert de structurele tekortkomingen van traditionele investeringsmodellen, legt de verborgen kostenfactoren van AI-projecten bloot en schetst een oplossing die risico's minimaliseert en vanaf dag één waardecreatie garandeert. Het is een gids voor besluitvormers die AI niet willen zien als een technologisch speeltje, maar als een winstgevend concurrentievoordeel.

Geschikt hiervoor:

• Unframe.AI: ROI van AI voor bedrijven: Waarom de meeste berekeningen onjuist zijn

Waarom traditionele beleggingsmodellen in Europa gedoemd zijn te mislukken en hoe een radicale heroriëntatie toegang tot wereldwijde markten kan garanderen

De huidige discrepantie tussen de enorme investeringen in kunstmatige intelligentie en het daadwerkelijke rendement dat deze oplevert, vormt een van de meest urgente problemen voor bedrijfsleiders wereldwijd. Terwijl Amerikaanse private equity- en durfkapitaalbedrijven alleen al in 2024 meer dan 100 miljard dollar in de sector pompten, worden Europese bedrijven – met name Duitse mkb's – geconfronteerd met een ontnuchterende realiteit. Een groot deel van de ROI-berekeningen voor AI in bedrijven blijkt onjuist te zijn. Dit komt niet door een gebrek aan wiskundige nauwkeurigheid, maar door fundamenteel onjuiste aannames. De technologische infrastructuur en de daarop gebouwde financiële modellen, die decennialang zijn ontwikkeld voor deterministische IT-systemen zoals ERP of CRM, bezwijken onder de volatiliteit en het probabilistische karakter van moderne AI-systemen. Iedereen die nog steeds probeert generatieve AI te beheren met dezelfde KPI's als een SAP-implementatie, vaart in feite op een oceaan met een routekaart.

De structurele onverenigbaarheid van klassieke IT-meetmethoden

Het kernprobleem met traditionele investeringsberekeningen ligt in het misverstand over de aard van AI-projecten. Vier dynamieken onderscheiden deze investeringen fundamenteel van conventionele software-implementaties, waardoor standaard ROI-modellen stelselmatig onnauwkeurige voorspellingen produceren.

Ten eerste is er een ernstig probleem met de tijdlijn. De klassieke ROI-berekening gaat uit van een gedefinieerde implementatiefase, gevolgd door een fase met meetbare opbrengsten. AI-projecten verlopen echter zelden lineair. Een project dat gepland is als een pilot van zes maanden, evolueert vaak naar een experimentele fase van veertien maanden. Productiegereedheid, die zogenaamd slechts enkele weken verwijderd was, blijft zelfs een jaar later een theoretisch doel. Terwijl de noemer in de ROI-vergelijking gestaag toeneemt door de lopende kosten, blijft de teller – de opbrengst – op nul staan.

Ten tweede zijn AI-projecten onderhevig aan extreme variabiliteit in omvang. Waar traditionele IT-projecten vaak rigide specificaties volgen, evolueren AI-toepassingen dynamisch. Een documentverwerkingssysteem kan tijdens de ontwikkeling transformeren in een platform voor kennisopvraging, om vervolgens vlak voor de uitrol te worden vervangen door een agentgebaseerde workflowoplossing. Omdat de technologische basis – modellen, frameworks en tools – binnen een halfwaardetijd van slechts enkele maanden verandert, moeten oplossingen continu worden aangepast om te voorkomen dat ze bij de implementatie verouderd raken.

Ten derde stelt het attributieprobleem financiële afdelingen voor schijnbaar onoverkomelijke uitdagingen. Zelfs als een AI-systeem waarde genereert, is het lastig om die waarde te isoleren. Is de omzetstijging toe te schrijven aan de nieuwe AI-aanbevelingsengine, het vernieuwde verkoopteam of simpelweg aan gunstige economische omstandigheden? In tegenstelling tot deterministische software, waar causaliteit vaak duidelijk is, meet men bij AI vaak alleen de bijdrage aan een resultaat, niet de enige oorzaak ervan.

Ten vierde leidt de valkuil van verzonken kosten vaak tot irrationele beslissingen. De meeste AI-projecten binnen bedrijven vereisen aanzienlijke investeringen vooraf: infrastructuurvoorziening, dataopschoning, modeltraining en integratie. Daar komen nog beheerkosten voor AI-observabiliteit bij, aangezien modellen, in tegenstelling tot statische software, onderhevig zijn aan prestatievermindering, ook wel drift genoemd, en continu gemonitord moeten worden. Het moment waarop kan worden vastgesteld of de investering de moeite waard is, ligt vaak zo laat in het project dat het grootste deel van het budget al onherroepelijk is uitgegeven.

De mondiale context en het specifieke locatienadeel van Europa

Deze inherente risico's stuiten op een bijzonder kwetsbaar ecosysteem in Europa. Terwijl Amerikaanse bedrijven vaak worden gesteund door risicotolerante durfkapitalisten en een 'fail fast'-cultuur cultiveren, opereert de Europese markt in een omgeving van hoge risicoaversie en strenge regelgeving. Hoewel de AI-wetgeving van de Europese Unie rechtszekerheid biedt, legt deze aanzienlijke nalevingskosten op aan kleine en middelgrote ondernemingen (kmo's). Schattingen wijzen erop dat de nalevingstests voor één enkel risicovol AI-systeem tot wel € 400.000 kunnen kosten als er geen gevestigde kwaliteitsmanagementsystemen aanwezig zijn.

Dit leidt tot een gevaarlijke investeringskloof. De Amerikaanse investeringen in AI overtreffen die in Europa ruimschoots. China gebruikt op zijn beurt staatsgestuurde integratie om schaalvoordelen in de industrie af te dwingen. Duitsland en Europa dreigen klem te komen zitten: technologisch afhankelijk van Amerikaanse modellen en onder prijsdruk door Chinese efficiëntie. Voor Europese topmanagers betekent dit dat AI-projecten niet alleen winstgevend, maar ook strategisch essentieel moeten zijn. Toch is het juist het Duitse MKB, de ruggengraat van de Europese economie, dat aarzelt. Slechts ongeveer een derde van de grote bedrijven en een nog kleiner deel van het mkb gebruikt AI productief. De angst voor onberekenbare kosten en onduidelijke voordelen verstikt innovatie.

Beheerd AI-platform - Afbeelding: Xpert.Digital

Hier leert u hoe uw bedrijf snel, veilig en zonder hoge toetredingsdrempels maatwerk AI-oplossingen kan implementeren.

Een Managed AI Platform is uw complete, zorgeloze pakket voor kunstmatige intelligentie. In plaats van complexe technologie, dure infrastructuur en langdurige ontwikkelprocessen, ontvangt u van een gespecialiseerde partner een kant-en-klare oplossing op maat – vaak binnen enkele dagen.

De belangrijkste voordelen in één oogopslag:

⚡ Snelle implementatie: van idee tot operationele toepassing in dagen, niet maanden. Wij leveren praktische oplossingen die direct waarde creëren.

🔒 Maximale gegevensbeveiliging: uw gevoelige gegevens blijven bij u. Wij garanderen een veilige en conforme verwerking zonder gegevens met derden te delen.

💸 Geen financieel risico: u betaalt alleen voor resultaten. Hoge initiële investeringen in hardware, software of personeel vervallen volledig.

🎯 Focus op uw kernactiviteiten: concentreer u op waar u goed in bent. Wij verzorgen de volledige technische implementatie, exploitatie en het onderhoud van uw AI-oplossing.

📈 Toekomstbestendig & Schaalbaar: Uw AI groeit met u mee. Wij zorgen voor continue optimalisatie en schaalbaarheid en passen de modellen flexibel aan nieuwe eisen aan.

Meer hierover hier:

• Beheerd AI-platform

Van abstracte belofte naar meetbare realiteit

Om deze impasse te doorbreken, moet de businesscase voor AI radicaal herzien worden. Succesvolle organisaties beginnen niet met de vraag naar de technologie zelf, maar naar het resultaat. De eerste vraag moet zijn: Welk specifiek bedrijfsresultaat zal deze AI mogelijk maken? Vage doelen zoals "verhoogde efficiëntie" of "bevordering van innovatie" zijn in deze context waardeloos. Een solide businesscase vereist precieze meetbare gegevens die wekelijks op een dashboard kunnen worden bijgehouden.

Goede voorbeelden hiervan zijn concreet en meetbaar: het verkorten van de contractbeoordelingstijd van vier uur naar twintig minuten, het verhogen van het percentage problemen dat bij het eerste contact met de klantenservice wordt opgelost van 62 procent naar 78 procent, of het verminderen van handmatige gegevensinvoer voor leningaanvragen met 80 procent. Als een doelstelling niet in de taal van een afdelingshoofd kan worden geformuleerd, is er geen businesscase.

De tweede cruciale vraag betreft validatie: hoe weten we of het werkt? Traditionele modellen beantwoorden deze vraag aan het einde van het project – vaak na achttien maanden. AI-projecten vereisen echter continue validatie. Wat moeten we in week twee zien om de koers te bevestigen? Op welk beslissingsmoment in maand drie kan het project worden stopgezet als er onvoldoende indicatoren zijn? De beste investeringen zijn zo gestructureerd dat ze snel hun waarde bewijzen of mislukken voordat er aanzienlijk kapitaal verloren gaat.

De onzichtbare kapitaalvernietigers in de kostenstructuur

Zelfs als de doelstelling goed is, mislukken veel berekeningen door verborgen kosten die in de beginfase vaak over het hoofd worden gezien. Datavoorbereiding neemt in de meeste projecten zo'n 60 procent van de tijd en het budget in beslag. Dit omvat niet alleen technische opschoning, maar ook governance, normalisatie en de met name complexe wettelijke goedkeuring van datasets in Europa.

Een andere onderschatte factor is de complexiteit van de integratie. Een AI die functioneert in een geïsoleerde demo-omgeving heeft weinig gemeen met een systeem dat is ingebed in bestaande beveiligingsarchitecturen en workflows. Deze "laatste stap" in de integratie kost vaak meer dan de AI-component zelf en is waar de meeste projecten vastlopen. Daar komen de doorlopende operationele kosten nog bij. Modellen vereisen constante monitoring op afwijkingen en regelmatige hertraining wanneer datapatronen veranderen.

Tot slot wordt de opportuniteitskost van tijd bijna nooit meegerekend. Elke maand die een AI-project nodig heeft om waarde te leveren, is een maand verloren waardecreatie. Een project met een looptijd van 18 maanden en een ROI van 200 procent kan economisch gezien slechter uitpakken dan een project met een looptijd van zes weken en een ROI van 80 procent, omdat het laatste 16 maanden langer een positieve cashflow genereert. De organisaties met de beste ROI zijn niet per se de organisaties met het hoogste rendement, maar eerder de organisaties die het snelst meetbare waarde realiseren met de minste kapitaalinvestering.

Voorbij CapEx: De paradigmaverschuiving naar resultaatgerichte financieringsmodellen

Gezien deze risico's en de terughoudendheid in Europa, winnen nieuwe prijs- en bedrijfsmodellen die het risico van de koper naar de leverancier verschuiven aan populariteit. Aanbieders zoals Unframe en andere vooruitstrevende spelers op de markt stellen principes vast die gebaseerd zijn op validatie voorafgaand aan de overeenkomst. Deze op resultaten gebaseerde prijsaanpak zou wel eens de sleutel kunnen zijn tot het doorbreken van de investeringsstop in Europa.

In plaats van vooraf infrastructuur aan te schaffen (CapEx) of te betalen voor licenties per gebruiker (licenties op basis van gebruik) die vaak ongebruikt blijven, betalen bedrijven hier voor de behaalde resultaten. De kosten schalen mee met de gerealiseerde waarde, niet met de verbruikte middelen. Dit pakt het attributieprobleem direct aan en dwingt leveranciers om alleen oplossingen te verkopen die daadwerkelijk werken.

In dit model begint elk project met een duidelijk omschreven use case en een meetbaar resultaat. De klant ziet de AI aan het werk met zijn eigen data en in zijn eigen omgeving voordat hij een grote investering doet. Er zijn geen projecten van 18 maanden met de hoop op een rendement aan het einde. Waardecreatie staat centraal. Bovendien worden de enorme initiële kosten voor infrastructuur vaak geëlimineerd, omdat moderne platforms de dataverwerking en modelimplementatie voor hun rekening nemen. Dit elimineert die verborgen kosten die anders tot wel 80 procent van het budget kunnen opslokken.

Een ander voordeel van dit model is de verschuiving van licentiemodellen op basis van gebruikersaantallen, die in het verleden een brede acceptatie belemmerden. Als elke extra gebruiker kosten met zich meebrengt, wordt het gebruik van de technologie kunstmatig beperkt. Resultaatgerichte modellen daarentegen stimuleren een breed gebruik, omdat meer gebruikers over het algemeen leiden tot meer resultaten en dus tot een grotere toegevoegde waarde.

Strategische implicaties voor Europees leiderschap

Voor besluitvormers in Europa betekent dit dat het tijdperk van experimentele 'proof of concepts' zonder een duidelijk pad naar waardecreatie voorbij is. De economische realiteit vereist een verschuiving van technologische fascinatie naar bijna chirurgische precisie bij het definiëren van bedrijfsdoelstellingen. Bedrijven moeten workshops en pilotfasen niet gebruiken om te ontdekken wat AI kan, maar om de meest waardevolle toepassing te isoleren en de economische impact ervan te valideren.

Het is raadzaam om partnerschappen aan te gaan met leveranciers die bereid zijn risico's te nemen en op resultaten worden beoordeeld. Dit vereist echter ook een mentaliteitsverandering aan de klantzijde: weg van de aanschaf van "IT-uren" of "licenties" en richting het aangaan van waardecreërende partnerschappen. In een wereld waar de VS en China domineren door middel van enorme kapitaalallocatie, is efficiëntie in de inzet van kapitaal de enige kans voor Europa. De sleutel is niet om meer geld uit te geven, maar om dat geld te investeren in modellen die zichzelf terugverdienen voordat de rekening betaald hoeft te worden. Iedereen die nog steeds vertrouwt op prognoses voor 18 maanden heeft de strijd al verloren. Echte concurrentiekracht ontstaat waar waardecreatie niet wordt beloofd, maar vanaf dag één wordt bewezen.

Konrad Wolfenstein

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

contact met mij opnemen onder Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

Noem me gewoon onder +49 89 674 804 (München)

LinkedIn
 

Onze wereldwijde branche- en bedrijfsexpertise op het gebied van bedrijfsontwikkeling, verkoop en marketing - Afbeelding: Xpert.Digital

Branchefocus: B2B, digitalisering (van AI tot XR), machinebouw, logistiek, hernieuwbare energie en industrie

Meer hierover hier:

• Xpert Business Hub

Een thematisch centrum met inzichten en expertise:

• Kennisplatform over de mondiale en regionale economie, innovatie en branchespecifieke trends
• Verzameling van analyses, impulsen en achtergrondinformatie uit onze focusgebieden
• Een plek voor expertise en informatie over actuele ontwikkelingen in het bedrijfsleven en de technologie
• Topic hub voor bedrijven die meer willen weten over markten, digitalisering en industriële innovaties