Artificial Intelligence: zeven valkuilen voor kmo’s

1 Winst op individueel niveau, verlies op bedrijfsniveau

In veel bedrijven gebruiken medewerkers generatieve AI om tijd te besparen: e-mails inkorten, teksten structureren, data samenvatten… Maar als het bedrijf geen plan heeft voor die vrijgekomen tijd, dan gaat de meerwaarde verloren. Wordt de tijd gebruikt om processen te verbeteren? Om klanten beter te bedienen? Of om dezelfde output te leveren met minder middelen? De truc is om die individuele efficiëntiewinst te koppelen aan bewuste keuzes op strategisch vlak.

2 Torenhoge verwachtingen, beperkte meerwaarde

Uit onderzoek van MIT blijkt dat slechts 5% van de AI-pilots effectief waarde oplevert en 95% faalt omdat de verwachtingen te hoog zijn. AI wordt nog te vaak gezien als wondermiddel. Die overoptimistische mindset leidt tot teleurstelling én tot projecten die nooit voorbij de ideeënfase raken. Ander onderzoek toont aan dat 50 tot 70% van de AI-budgetten zich focust op zichtbare front-endtoepassingen, terwijl de echte meerwaarde vaak schuilt in de back-end: dataverwerking, personalisatie, voorspellende analyes, … De kracht zit dus vooral in het verbeteren van bestaande processen. Door die op te delen in kleine stappen en per stap te bekijken waar AI waarde kan toevoegen ontstaat wél duurzame impact.

3 Eén tool zien als dé oplossing

Het merendeel van de bedrijven stopt vandaag alles in één generatieve AItool, alsof het een wondermiddel is. Maar AI is veel breder dan dat: machine learning, classificatie, knowledge graphs, aanbevelingssystemen… Voor slechts een fractie van de bedrijfsproblemen is generatieve AI echt de juiste oplossing. AI inzetten in je onderneming is een beetje als een puzzel. Eén stukje geeft nooit het volledige beeld. De winst zit in het combineren van verschillende tools en types AI: een generatieve prompt voor creatief werk, een ML-model voor dataanalyse, een automatisatieflow om op te
schalen.

4 Gebrek aan structuur

Sommige bedrijven denken dat AI orde zal scheppen in versnipperde documenten, onduidelijke processen of ontbrekende workflows. Helaas werkt het omgekeerd: AI heeft net structuur nodig om betrouwbaar te werken. Hoe duidelijker je processen en data, hoe beter AI kan ondersteunen. AI vervangt geen organisatie, het versterkt enkel wat al goed georganiseerd is.

5 Niet kritisch denken

Generatieve AI produceert antwoorden die overtuigend klinken — zelfs wanneer ze fout zijn. Vergelijk het maar met iemand die aan de toog zijn grote gelijk verkondigt. Het model geeft altijd ‘het meest waarschijnlijke antwoord’, niet noodzakelijk het juiste. Daardoor ontstaat een vals gevoel van zekerheid. Voeg daar confirmation bias aan toe — AI geeft je altijd gelijk — en je begrijpt waarom kritische controle onmisbaar blijft. Kmo’s mogen zich ook niet laten meeslepen door ‘AI-cowboys’ die snelle wonderoplossingen beloven. Factchecks, kwaliteitscontroles en gezond verstand blijven noodzakelijk.

6 Niet schalen

Medewerkers in bedrijven gaan enthousiast aan de slag met AI-tools en prompten erop los. Maar weinigen zetten de stap naar schaalbare oplossingen. Schaalbaarheid vraagt meer dan prompts. Het vraagt om agents, automatisatie, integraties en de betrokkenheid van de IT-dienst. Alleen zo kunnen tools veilig, robuust en breed inzetbaar worden.

7 Shadow AI

AI-tools zijn een snoepwinkel, en medewerkers willen van alles eens proeven. Dat gebeurt vaak zonder dat het bedrijf het doorheeft. Ze koppelen hun persoonlijke accounts aan bedrijfsinformatie, of gebruiken externe tools om sneller te werken. Het gevolg: de kans op datalekken en ongeoorloofde toegang neemt sterk toe. Een gehackt AI-account, gekoppeld aan een mailbox of gevoelige informatie, kan voldoende zijn om een heel bedrijf binnen te dringen. AI verbieden is geen optie: medewerkers vinden toch manieren om het te gebruiken. De oplossing is duidelijke richtlijnen, veilige tools én bewustwording.

Conclusie: koppel AI aan je bedrijfsstrategie

AI is geen doel op zich. Het is een strategisch hulpmiddel dat bedrijven toelaat hun échte doelstellingen sneller en slimmer te bereiken: kosten verlagen, kwaliteit verhogen, processen stroomlijnen, klantbeleving versterken. Een sterke AI-strategie combineert een top-down strategie — wat willen we bereiken? — met bottom-up experimenteren: medewerkers de ruimte geven om te testen, te leren en ideeën aan te brengen.