Leiders voelen de druk om snel te scoren met kunstmatige intelligentie. Maar de hype is groter dan de bewezen waarde. Wie nu investeert, moet scherpe keuzes maken om geld en tijd niet te verspillen. Dit artikel schetst een plan om door de AI-bubbel heen te sturen, met oog voor Europese regels en Nederlandse praktijk.
AI-hype vraagt koel hoofd
Veel bedrijven bouwen haastig prototypes met generatieve technologie. De belofte is groot, maar de meeste pilots leveren nog geen harde winst op. Modellen maken fouten, zijn lastig te sturen en kosten meer dan gedacht.
Leiders moeten daarom eerst bepalen welk probleem ze willen oplossen. Kies een duidelijke taak en een meetbare uitkomst. Vermijd vage doelen zoals “sneller innoveren” of “meer klantwaarde”.
Een tweede valkuil is symbolische adoptie: een chatbot lanceren voor het imago. Dat lijkt vooruitgang, maar verhult gebrek aan resultaat. Werk liever aan een klein proces waar kwaliteit en tijdwinst zijn te meten.
Reken op dure basislagen
Kunstmatige intelligentie draait op rekenkracht, data en energie. Die basislagen zijn schaars en duur. Verwacht dus niet dat een API of een open model alle kosten wegneemt.
De echte rekening zit in integratie, beveiliging, training, begeleiding en foutafhandeling. Ook datastromen uit en naar de cloud kunnen flink meetellen. Wie dit niet budgetteert, ziet de TCO oplopen zodra het gebruik stijgt.
Plan daarom schaal pas na bewijs op kleine schaal. Beoordeel alternatieven: een compact domeinmodel, retrieval-augmented generation met eigen documenten, of soms gewoon regel-gebaseerde automatisering. De goedkoopste oplossing is vaak de simpelste.
Begin klein en meet effect
Kies use-cases met laag risico en helder voordeel. Denk aan samenvatten van klantmails, interne zoekfuncties, of het opstellen van concept-teksten. Vermijd eerst processen met juridische of veiligheidsrisico’s.
Stel per pilot harde KPI’s: tijdwinst per taak, foutpercentage, tevredenheid van gebruikers. Meet van dag één en vergelijk met de huidige werkwijze. Stop of herontwerp als het niet snel verbetert.
Opschalen pas na een pilot die minimaal 20–30% tijdwinst toont én een foutmarge haalt binnen uw norm.
Werk iteratief in korte sprints. Beperk dataverbruik en modelcalls in het begin. Zo blijft de rekening laag en blijft het team scherp op resultaat.
Rechtszekerheid wordt doorslaggevend
De Europese AI-verordening (AI Act) treedt gefaseerd in werking vanaf 2025. Systemen worden ingedeeld op risico, met strengere plichten voor hogere risicoklassen. Leveranciers en gebruikers moeten kunnen uitleggen hoe een model werkt en presteert.
De AVG blijft leidend voor privacy. Dat betekent: duidelijke doelen, dataminimalisatie en controle over bewaartermijnen. Voor trainingsdata spelen ook auteursrecht en tekst- en datamining-regels mee.
Voor Nederlandse organisaties tellen bovendien sectorregels en NIS2 voor digitale weerbaarheid. Controleer dus vroeg of de juridische basis klopt. Documenteer aannames, datasets, evaluaties en mitigaties vanaf de eerste pilot.
Leveranciersrisico’s en lock-in
De markt verandert snel, en grote aanbieders verhogen soms prijzen of beperken functies. Een multi-modelstrategie verkleint dat risico. Zorg dat u kunt wisselen tussen modellen en clouds zonder grote herbouw.
Open source kan helpen bij kosten en controle, maar vraagt meer eigen beheer. Commerciële modellen bieden vaak betere prestaties en tooling, maar kunnen u vastzetten. Een mix is vaak het meest pragmatisch.
Leg in contracten vast wat u nodig hebt:
- Portabiliteit van data en prompts, inclusief exportformaten.
- Duidelijke SLA’s, beveiligingsnormen en EU-dataverwerking.
- Transparantie over trainingsdata en modelupdates.
- Exit-clausules, kostenplafonds en auditrechten.
Nederland kan nu voordeel pakken
Nederlandse bedrijven hebben sterke domeinkennis en goede data, vooral in logistiek, zorg en fintech. Combineer die kennis met compacte AI-toepassingen die direct processen verbeteren. Werk samen met hogescholen, universiteiten en de NL AI Coalitie voor talent en testfaciliteiten.
Let op praktische beperkingen zoals netcongestie en ruimte voor datacenters. Slimme keuzes, zoals inferentie dicht bij de data en efficiënte modellen, drukken verbruik en kosten. Dat past ook bij duurzaamheidsdoelen.
Kies tenslotte voor Europese cloudopties als dat helpt bij compliance en gegevensbescherming. Vraag naar ISO 27001, model-evaluaties en AI Act-voorbereiding op het moment van schrijven. Zo bouwt u aan waarde die blijft, ook als de hype afkoelt.
