Werkslop in de productiviteit: AI-projecten leveren geen meetbaar rendement op voor 95% van de bedrijven en hoe ze dit (moeten) vermijden

Belangrijk om te weten! De paradox van kunstmatige intelligentie: waarom miljarden dollars die in bedrijven zijn geïnvesteerd, in rook opgaan

Ondanks ongekende investeringen van $ 30 tot $ 40 miljard in generatieve kunstmatige intelligentie (AI), slaagt 95 procent van de bedrijven er niet in om een ​​meetbaar rendement op hun investering te behalen. Deze ontnuchterende statistiek, onthuld door een uitgebreide MIT-studie uit 2025, onthult een dramatische kloof tussen verwachtingen en realiteit. Hoewel de technologie dagelijks in het nieuws komt en wordt geprezen als de sleutel tot toekomstige levensvatbaarheid, slaagt de overgrote meerderheid van de bedrijven er niet in om daadwerkelijke waarde te genereren uit hun AI-initiatieven.

De GenAI-kloof: een onzichtbare kloof door de economie

Het Massachusetts Institute of Technology (MIT) bedacht de term "GenAI Divide" voor dit fenomeen: een diepe kloof tussen de weinige bedrijven die profiteren van kunstmatige intelligentie (AI) en de massa die vastzit in eindeloze pilotfases. Deze kloof manifesteert zich niet als een technisch probleem, maar als een organisatorisch falen met verstrekkende gevolgen.

De cijfers spreken voor zich: slechts 5 procent van de geïntegreerde AI-pilotprojecten genereert momenteel meetbare waarde, terwijl de resterende 95 procent geen impact op de winst laat zien. Dit verschil is des te opvallender gezien de hoge acceptatiegraad van consumententools zoals ChatGPT en Microsoft Copilot. Ongeveer 80 procent van de organisaties test deze platforms en bijna 40 procent heeft ze al geïmplementeerd.

De onderzoeksresultaten zijn gebaseerd op een systematische analyse van meer dan 300 openbare AI-implementaties en gestructureerde interviews met 153 leidinggevenden uit diverse sectoren. Het onderzoek, uitgevoerd tussen januari en juni 2025, onthult vier kenmerkende patronen van de GenAI-kloof: beperkte disruptie in slechts twee van de acht belangrijkste sectoren, een bedrijfsparadox met veel pilotactiviteiten maar lage schaalbaarheid, een investeringsbias ten gunste van zichtbare functies en een implementatievoordeel voor externe partnerschappen ten opzichte van interne ontwikkelingen.

Workslop: het verborgen gif van AI-productiviteit

Een bijzonder schadelijk fenomeen dat door het onderzoek werd geïdentificeerd, is "workslop" – een samentrekking van "work" en "slop" – dat door AI gegenereerde werkcontent beschrijft die er op het eerste gezicht professioneel uitziet, maar bij nadere beschouwing onvolledig en onbruikbaar blijkt te zijn. Dit ogenschijnlijk gepolijste, maar inhoudsloze werk verschuift de last van de maker naar de ontvanger, waardoor de totale werklast toeneemt in plaats van afneemt.

De impact van Workslop is aanzienlijk: 40 procent van de meer dan 1.150 ondervraagde fulltime Amerikaanse werknemers gaf aan dergelijke content de afgelopen maand te hebben ontvangen. Werknemers schatten dat gemiddeld 15,4 procent van de werkdocumenten die ze ontvangen in deze categorie valt. Vooral de zakelijke dienstverlening en de technologiesector worden getroffen, waar het fenomeen onevenredig vaak voorkomt.

De financiële kosten zijn aanzienlijk: elk incident met Workslop kost bedrijven gemiddeld $ 186 per maand per medewerker. Voor een organisatie met 10.000 medewerkers komt dit neer op meer dan $ 9 miljoen per jaar aan productiviteitsverlies. Maar de sociale en emotionele kosten zijn potentieel nog aanzienlijker. 53 procent van de ontvangers geeft aan geïrriteerd te zijn, 38 procent voelt zich verward en 22 procent vindt de content aanstootgevend.

Het vertrouwen tussen collega's lijdt er aanzienlijk onder: ongeveer de helft van de ontvangers beschouwt collega's die Workslop-berichten sturen als minder creatief, capabel en betrouwbaar. 42 procent beschouwt hen als minder betrouwbaar en 37 procent als minder intelligent. Een derde van de getroffenen zou in de toekomst liever minder met dergelijke collega's samenwerken. Deze erosie van werkrelaties bedreigt cruciale elementen van samenwerking die essentieel zijn voor succesvolle AI-implementatie en verandermanagement.

De structurele leerkloof: waarom bedrijven falen

Het centrale probleem ligt niet in de technologie zelf, maar in een fundamentele leerkloof die zowel AI-systemen als organisaties treft. Huidige generatieve AI-systemen kunnen feedback niet permanent opslaan, zich niet aanpassen aan organisatorische contexten of hun prestaties continu verbeteren. Deze beperkingen leiden ertoe dat zelfs professionals die ChatGPT dagelijks privé gebruiken, de interne AI-implementaties van hun bedrijf afwijzen.

Een bijzonder opvallend voorbeeld werd gegeven door een advocaat die meldde dat de contractanalysetool van haar bedrijf van $ 50.000 consequent slechter presteerde dan haar ChatGPT-abonnement van $ 20. Deze discrepantie onderstreept de paradox dat consumententools vaak betere resultaten opleveren dan dure bedrijfsoplossingen, ook al zijn beide gebaseerd op vergelijkbare modellen.

De onderschatte zwakte van AI voor bedrijven – en hoe consumententools deze inhalen

De opvallende superioriteit van goedkope AI-tools voor consumenten, zoals ChatGPT, ten opzichte van dure oplossingen voor bedrijven, kan worden toegeschreven aan verschillende specifieke oorzaken. Het grootste probleem is dat AI-systemen voor bedrijven, hoewel zeer gespecialiseerd en duur, vaak worden ontwikkeld zonder rekening te houden met de kritische behoeften van gebruikers en de dynamische evolutie van modellen. Tools voor consumenten zijn vaak flexibeler, intuïtiever en beter geoptimaliseerd dankzij miljoenen gebruikersinteracties. Bedrijfssystemen daarentegen worden beperkt door complexe integraties, datasilo's en rigide workflows, en slaan feedback vaak niet permanent op.

Een belangrijk probleem is het gebrek aan aanpasbaarheid: Enterprise-oplossingen worden één keer geïmplementeerd en vervolgens langzaam ontwikkeld, terwijl AI-tools voor consumenten continu worden getraind op basis van gebruikersfeedback en actuele kennis. Met ChatGPT kunnen gebruikers direct in de dialoog vragen stellen, invoer variëren en direct een geoptimaliseerd resultaat ontvangen. Veel enterprise-oplossingen zijn daarentegen sterk formuliergebaseerd en gebruiken vooraf gedefinieerde, vaak verouderde tekstmodules, waardoor ze zeer inflexibel en niet-responsief zijn.

Daarbij komt nog de hoge integratie- en beheerinspanning: dure oplossingen moeten worden aangepast aan bedrijfsprocessen, gegevensbeschermingsbeleid en interfaces, en door overmatige systematische beperkingen kunnen ze de innovatiesnelheid van consumentenaanbiedingen niet meer bijhouden. Vooral voor specifieke taken zoals contractanalyse zijn generieke modellen vaak nog krachtiger, omdat ze bredere kennis bestrijken en direct door gebruikers kunnen worden aangestuurd via betere prompts. Aangepaste bedrijfs-AI's missen vaak een betekenisvolle database en kunnen niet zelfstandig context uitbreiden en leren.

Uiteindelijk leiden al deze aspecten tot een paradoxale situatie: hoewel er grote sommen geld worden uitgegeven aan ogenschijnlijk op maat gemaakte AI voor bedrijven, zijn de resultaten ervan vaak minder relevant, praktischer of nauwkeuriger dan die van goedkopere, flexibele consumentenoplossingen die direct en naadloos kunnen worden aangepast aan de specifieke behoeften van gebruikers.

De onzichtbare grenzen van gangbare AI-tools

AI-tools voor consumenten zijn over het algemeen geoptimaliseerd voor brede, gangbare onderwerpen en algemene taken. De trainingsdata waarop ze gebaseerd zijn, zijn meestal afkomstig van openbaar toegankelijke bronnen zoals internet, openbare teksten en alledaagse voorbeelden. Dit maakt ze bijzonder effectief voor veelvoorkomende vragen, algemene teksten of standaardprocessen, zoals het schrijven van marketingteksten, het beantwoorden van e-mails of het automatiseren van eenvoudige routinematige processen.

Hoe gespecialiseerder de eisen echter, hoe meer algemene consumenten-AI tegen haar grenzen aanloopt. Wanneer het gaat om branchespecifieke of bedrijfskritische taken, missen deze tools meestal de benodigde gedetailleerde informatie, vakspecifieke gegevens of specifieke training. Taken zoals contractanalyses met complexe juridische terminologie, technische rapporten of sterk gepersonaliseerde B2B-processen kunnen vaak niet effectief worden geautomatiseerd omdat de AI de relevante context niet kent of deze niet betrouwbaar kan interpreteren.

Dit is het duidelijkst zichtbaar in zeer gespecialiseerde sectoren en bij individuele, bedrijfsspecifieke eisen. Hoe minder informatie vrij beschikbaar is – bijvoorbeeld over het kernproduct van een bedrijf of vertrouwelijke interne processen – hoe hoger het foutenpercentage van consumenten-AI. Hierdoor lopen dergelijke systemen het risico onjuiste of onvolledige aanbevelingen te doen en kunnen ze in het ergste geval zelfs bedrijfskritische processen hinderen of tot verkeerde inschattingen leiden.

In de praktijk betekent dit dat consumenten-AI-tools doorgaans voldoende zijn voor gangbare taken; met toenemende specialisatie neemt de faalkans van deze tools echter aanzienlijk toe. Bedrijven die vertrouwen op branchespecifieke kennis, nauwkeurige procesvalidatie of maatwerk op hoog niveau profiteren daarom op de lange termijn van hun eigen bedrijfsoplossingen met gespecialiseerde databases en training op maat.

De echte hindernis voor het opschalen van AI is niet intelligentie: wanneer hoge verwachtingen van flexibiliteit afnemen

De belemmeringen voor succesvolle AI-schaalvergroting zijn talrijk: allereerst de terughoudendheid om nieuwe tools te implementeren, gevolgd door zorgen over de kwaliteit van het model. Wat met name interessant is, is dat deze zorgen over de kwaliteit niet te wijten zijn aan objectieve prestatietekortkomingen, maar eerder aan het feit dat gebruikers gewend zijn aan de flexibiliteit en responsiviteit van consumententools en daarom statische enterprisetools ontoereikend vinden.

De kloof is nog groter voor bedrijfskritisch werk: terwijl 70 procent van de gebruikers de voorkeur geeft aan AI voor eenvoudige taken zoals het schrijven van e-mails of basisanalyses, geeft 90 procent de voorkeur aan menselijke medewerkers voor complexe projecten of klantenservice. De scheidslijn ligt niet zozeer in intelligentie, maar eerder in het vermogen om te onthouden, zich aan te passen en continu te leren.

De schaduw-AI-economie: geheime AI-revolutie op de werkvloer

Parallel aan de teleurstellende officiële AI-initiatieven bloeit een "schaduw-AI-economie", waarin medewerkers persoonlijke AI-tools gebruiken voor werktaken, vaak zonder medeweten of goedkeuring van de IT-afdeling. De omvang is opmerkelijk: terwijl slechts 40 procent van de bedrijven aangeeft een officieel AI-abonnement te hebben afgesloten, geeft meer dan 90 procent van de ondervraagde bedrijven aan dat medewerkers regelmatig persoonlijke AI-tools gebruiken voor werkdoeleinden.

Deze parallelle economie onthult een belangrijk punt: individuen kunnen de GenAI-kloof succesvol overbruggen als ze toegang hebben tot flexibele, responsieve tools. De organisaties die dit patroon herkennen en erop voortbouwen, vertegenwoordigen de toekomst van de implementatie van AI binnen bedrijven. Progressieve bedrijven beginnen deze kloof al te overbruggen door te leren van schaduwgebruik en te analyseren welke persoonlijke tools waarde opleveren voordat ze zakelijke alternatieven aanschaffen.

Een nieuwe dimensie van digitale transformatie met 'Managed AI' (Artificial Intelligence) – Platform & B2B-oplossing | Xpert Consulting - 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:

• De Managed AI-oplossing - Industriële AI-services: de sleutel tot concurrentievermogen in de dienstensector, de industrie en de machinebouw

Verkeerde allocatie van investeringen: glamour in plaats van inhoud

Een ander cruciaal aspect van de GenAI-kloof is duidelijk zichtbaar in de investeringspatronen: ongeveer 50 procent van de GenAI-budgetten gaat naar sales en marketing, hoewel backoffice-automatisering vaak een betere ROI oplevert. Deze bias weerspiegelt niet de werkelijke waarde, maar eerder de eenvoudigere toewijzing van meetgegevens aan zichtbare gebieden.

Sales en marketing domineren de budgettoewijzing, niet alleen vanwege hun zichtbaarheid, maar ook omdat resultaten zoals demovolumes of e-mailresponstijden direct correleren met bestuurscijfers. Juridische, inkoop- en financiële functies bieden daarentegen subtielere efficiëntieverbeteringen, zoals minder compliance-overtredingen, geoptimaliseerde workflows of een versnelde maandafsluiting – belangrijke, maar moeilijk te communiceren verbeteringen.

Deze investeringsbias houdt de GenAI-kloof in stand door middelen te richten op zichtbare, maar vaak minder transformatieve, use cases, terwijl de mogelijkheden voor de hoogste ROI ondergefinancierd blijven in backofficefuncties. Bovendien beïnvloedt de zoektocht naar sociale validatie aankoopbeslissingen sterker dan productkwaliteit: aanbevelingen, bestaande relaties en introducties van durfkapitaal blijken sterkere voorspellers van acceptatie door ondernemingen dan functionaliteit of functionaliteit.

Structurele verschillen: AI voor bedrijven versus AI voor consumenten

De fundamentele verschillen tussen AI voor bedrijven en AI voor consumenten verklaren veel van de waargenomen problemen. AI voor consumenten richt zich op het verbeteren van de klantervaring en het personaliseren van individuele gebruikers, terwijl AI voor bedrijven is ontworpen om organisatieprocessen te optimaliseren, compliance te waarborgen en schaalbare oplossingen te bieden voor complexe zakelijke vereisten.

Enterprise AI vereist diepgaande domeinexpertise en maakt vaak gebruik van supervised learning-technieken om KPI-gestuurde resultaten te behalen. AI moet worden geïntegreerd in complexe IT-landschappen, voldoen aan wettelijke vereisten en robuuste gegevensbeveiligingsmaatregelen implementeren. Consumer AI daarentegen geeft prioriteit aan gebruiksgemak en directe bevrediging, vaak ten koste van beveiliging en compliance.

Deze structurele verschillen verklaren waarom hetzelfde onderliggende model briljant werkt in consumententoepassingen, maar faalt in bedrijfsomgevingen. Enterprise AI moet niet alleen technisch functioneel zijn, maar ook integreren in bestaande bedrijfsprocessen, voldoen aan governance-vereisten en op lange termijn waarde creëren.

Successtrategieën: hoe de vijf procent de kloof overbrugt

De weinige bedrijven die de kloof tussen GenAI en AI succesvol overbruggen, volgen een herkenbaar patroon. Ze behandelen AI-startups minder als softwareleveranciers en meer als zakelijke dienstverleners, vergelijkbaar met adviesbureaus of partners voor outsourcing van bedrijfsprocessen. Deze organisaties eisen een diepgaande afstemming op interne processen en data, evalueren tools op basis van operationele resultaten in plaats van modelbenchmarks, en beschouwen implementatie als een co-evolutie door vroege mislukkingen.

Bijzonder opmerkelijk is dat externe partnerschappen een succespercentage hebben dat ongeveer twee keer zo hoog is als dat van interne ontwikkeling. Terwijl 67 procent van de strategische partnerschappen tot een succesvolle implementatie leidt, bereikt slechts 33 procent van de interne ontwikkelingsinspanningen dit doel. Deze partnerschappen bieden vaak een snellere time-to-value, lagere totale kosten en een betere afstemming op operationele workflows.

Succesvolle inkopers identificeren AI-initiatieven bij managers aan de frontlinie in plaats van bij centrale labs, waardoor budgethouders en domeinmanagers problemen kunnen identificeren, tools kunnen evalueren en implementaties kunnen begeleiden. Deze bottom-up inkoop, gecombineerd met verantwoordingsplicht vanuit het management, versnelt de implementatie en zorgt voor operationele fit.

Branchespecifieke verstoring: technologie leidt, anderen volgen aarzelend

De kloof tussen GenAI en de industrie is duidelijk zichtbaar. Ondanks hoge investeringen en wijdverbreide pilotactiviteiten vertonen slechts twee van de negen grote sectoren – technologie en media/telecommunicatie – duidelijke tekenen van structurele ontwrichting. Alle andere sectoren blijven aan de verkeerde kant van de transformatie hangen.

De technologiesector ziet nieuwe uitdagers marktaandeel winnen en veranderingen in workflows. Media en telecommunicatie ervaren de opkomst van AI-native content en veranderende advertentiedynamiek, terwijl gevestigde bedrijven blijven groeien. Professionele dienstverlening boekt efficiëntiewinst, maar de klantenservice blijft grotendeels onveranderd.

De situatie is bijzonder dramatisch in traditionele industrieën: energie en materialen vertonen vrijwel geen adoptie en minimale experimenten. Geavanceerde industrieën beperken zich tot onderhoudspilots zonder grote veranderingen in de toeleveringsketen. Deze discrepantie tussen investeringen en disruptie toont de GenAI-kloof op macroniveau aan: wijdverbreide experimenten zonder transformatie.

Het Duitse perspectief: bijzondere uitdagingen en kansen

Duitse bedrijven staan ​​voor specifieke uitdagingen bij de implementatie van AI. Slechts zes procent van de Duitse bedrijven is optimaal voorbereid op kunstmatige intelligentie, een daling ten opzichte van het voorgaande jaar. Internationaal gezien staat Duitsland slechts op de zesde plaats in Europa wat betreft volledig AI-voorbereide bedrijven.

Bijzonder problematisch is dat 84 procent van de Duitse leidinggevenden negatieve gevolgen vreest als ze hun AI-strategieën niet binnen 18 maanden implementeren. Tegelijkertijd heeft driekwart van de Duitse bedrijven geen AI-beleid geïmplementeerd. Slechts 40 procent beschikt over voldoende gespecialiseerd personeel om aan de AI-vereisten te voldoen.

De belangrijkste obstakels voor Duitse bedrijven zijn onder meer een tekort aan geschoolde arbeidskrachten (34 procent vergeleken met 28 procent wereldwijd), uitdagingen op het gebied van cyberbeveiliging en compliance (33 procent) en uitdagingen op het gebied van de schaalbaarheid van de data-infrastructuur (25 procent). Regelgevende onzekerheden, culturele reserves en een zekere mate van technologie-scepsis verergeren deze problemen.

Toch ontstaan ​​er kansen: Duitse bedrijven kunnen hun sterke punten op het gebied van precisie en kwaliteit combineren met AI-innovaties. In sectoren zoals de machinebouw en de auto-industrie kan AI helpen bij het optimaliseren van processen en het verder verbeteren van de productkwaliteit. Een gespecialiseerde AI raakt nooit uitgekeken, zelfs niet na duizenden iteraties, en kan die laatste paar procent eruit persen om perfectie te bereiken.

Agentische AI: de volgende evolutionaire fase

De oplossing voor de leerkloof ligt in zogenaamde agentische AI ​​– een klasse systemen die persistent geheugen en iteratief leren vanaf de basis integreren. In tegenstelling tot huidige systemen die elke keer de volledige context nodig hebben, bewaren agentische systemen persistente herinneringen, leren ze van interacties en kunnen ze autonoom complexe workflows orkestreren.

Vroege experimenten van bedrijven waarbij klantenservicemedewerkers complete vragen van begin tot eind afhandelden, financiële verwerkingsmedewerkers routinematige transacties bewaakten en goedkeurden, en verkooppijplijnmedewerkers de betrokkenheid via kanalen bijhielden, lieten zien hoe autonomie en geheugen de geïdentificeerde kernlacunes aanpakken.

De infrastructuur die deze transitie ondersteunt, ontstaat via frameworks zoals Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A) en NANDA, die interoperabiliteit en coördinatie tussen agenten mogelijk maken. Deze protocollen creëren marktconcurrentie en kostenefficiëntie doordat gespecialiseerde agenten kunnen samenwerken in plaats van dat monolithische systemen nodig zijn.

Praktische oplossingen voor bedrijven

Bedrijven die de kloof tussen AI en GenAI willen dichten, zouden verschillende strategieën moeten volgen. Ten eerste is het cruciaal om willekeurige mandaten te vermijden: wanneer leidinggevenden overal en altijd AI bepleiten, geven ze blijk van een gebrek aan oordeelsvermogen bij de toepassing van de technologie. GenAI is niet geschikt voor alle taken en kan geen gedachten lezen.

De mindset van werknemers speelt een cruciale rol: onderzoek toont aan dat werknemers met een combinatie van hoge agency en hoog optimisme – zogenaamde "piloten" – GenAI 75 procent vaker op het werk gebruiken dan "passagiers" met lage agency en laag optimisme. Piloten gebruiken AI op de juiste manier om hun doelen te bereiken en hun creativiteit te vergroten, terwijl passagiers AI vaker gebruiken om werk te vermijden.

Bijzondere aandacht zou moeten uitgaan naar een terugkeer naar samenwerking. Veel van de taken die nodig zijn voor succesvol AI-werk – het geven van aanwijzingen, feedback geven, context beschrijven – zijn collaboratief. Tegenwoordig vereist werk steeds meer samenwerking, niet alleen met mensen maar ook met AI. Workslop is een uitstekend voorbeeld van de nieuwe samenwerkingsdynamiek die AI introduceert en die de productiviteit eerder belemmert dan verbetert.

Organisatorische succesfactoren en verandermanagement

Succesvolle AI-implementatie vereist specifieke organisatieontwerpen. De meest succesvolle bedrijven decentraliseren de implementatiebevoegdheid met behoud van verantwoording. Ze stellen frontline managers en domeinexperts in staat om use cases te identificeren en tools te evalueren, in plaats van uitsluitend te vertrouwen op gecentraliseerde AI-functies.

Leren van de schaduw-AI-economie is van groot belang. Veel van de sterkste implementaties in bedrijven begonnen met power users: medewerkers die al hadden geëxperimenteerd met persoonlijke productiviteitstools zoals ChatGPT of Claude. Deze "prosumers" begrijpen intuïtief de mogelijkheden en beperkingen van GenAI en worden vroege voorstanders van intern goedgekeurde oplossingen.

Het meten en communiceren van succes vereist nieuwe benaderingen. Terwijl traditionele softwaremetrieken zich richten op functionaliteit en gebruikersacceptatie, moet AI voor bedrijven worden geëvalueerd op basis van bedrijfsresultaten en procesverbeteringen. Bedrijven moeten leren subtiele maar belangrijke verbeteringen, zoals minder compliance-schendingen of versnelde workflows, te kwantificeren en te communiceren.

Het sluitende venster van mogelijkheden

De tijd om de GenAI-kloof te dichten neemt snel af. Bedrijven vragen steeds vaker om systemen die zich in de loop der tijd aanpassen. Microsoft 365 Copilot en Dynamics 365 integreren al persistent geheugen en feedbackloops. De ChatGPT-geheugenbèta van OpenAI signaleert vergelijkbare verwachtingen voor algemene tools.

Startups die snel handelen om deze kloof te dichten door adaptieve agents te ontwikkelen die leren van feedback, gebruik en resultaten, kunnen duurzame productmoats creëren door zowel data als de diepte van de integratie. De mogelijkheden zijn beperkt: in veel sectoren lopen al pilotprojecten. In de komende kwartalen zullen verschillende bedrijven relaties met leveranciers opbouwen die vrijwel onmogelijk te ontwarren zijn.

Organisaties die investeren in AI-systemen die leren van hun data, workflows en feedback, creëren maandelijks oplopende overstapkosten. Een CIO van een financiële dienstverlener met een omzet van $ 5 miljard vatte het als volgt samen: "We evalueren momenteel vijf verschillende GenAI-oplossingen, maar het systeem dat het beste leert en zich aanpast aan onze specifieke processen, zal uiteindelijk onze business winnen. Zodra we tijd investeren in het trainen van een systeem om onze workflows te begrijpen, worden de overstapkosten onbetaalbaar."

De kloof tussen AI en AI is reëel en diepgaand, maar niet onoverbrugbaar. Bedrijven die de onderliggende oorzaken begrijpen – de leerkloof, uitdagingen op het gebied van organisatieontwerp en investeringsbias – en dienovereenkomstig handelen, kunnen de transformerende kracht van kunstmatige intelligentie (AI) daadwerkelijk benutten. De tijd om actie te ondernemen is echter beperkt en de kosten van wachten stijgen exponentieel.

☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits

☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!

Konrad Wolfenstein

Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de AI -strategie

☑️ Pioneer Business Development

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