Na 50+ AI implementaties hebben we ze allemaal gezien: de successen én de mislukkingen. Het verschil? Meestal niet de technologie, maar de aanpak.
In dit artikel delen we de 10 meest voorkomende fouten — en belangrijker: hoe je ze vermijdt.
Fout 1: Te groot beginnen
Het probleem: "We gaan de hele organisatie digitaliseren met AI!"
Waarom het misgaat:
- Overweldigende scope
- Onduidelijke prioriteiten
- Geen quick wins om momentum te bouwen
- Stakeholders verliezen interesse
De oplossing: Start met één concrete use case met hoge impact en lage complexiteit. Bewijs de waarde in 90 dagen. Gebruik dat succes om budget en buy-in te krijgen voor de volgende fase.
Voorbeeld: Een verzekeraar wilde "alle claims automatiseren". We startten met alleen fraudedetectie. Succes daar opende deuren voor de rest.
Fout 2: Geen duidelijke KPIs
Het probleem: "AI moet ons efficiënter maken" (maar hoe meet je dat?)
Waarom het misgaat:
- Geen baseline om verbetering te meten
- Subjectieve beoordeling van succes
- Geen data voor business case volgende fase
De oplossing: Definieer vooraf:
- Welke metrics verbeteren?
- Met hoeveel procent?
- Binnen welke termijn?
- Hoe meten we?
Template:
| KPI | Baseline | Target | Meting |
|---|---|---|---|
| Tijd per taak | 4 uur | 1 uur | Tijdregistratie |
| Foutpercentage | 15% | 3% | QA steekproef |
| Klanttevredenheid | 7.2 | 8.5 | NPS survey |
Fout 3: Onvoldoende data-kwaliteit
Het probleem: Garbage in, garbage out
Waarom het misgaat:
- AI leert van je data
- Slechte data = slechte resultaten
- Data cleaning wordt onderschat
De oplossing:
- Data assessment vooraf
- Investeer in data cleaning
- Start met subset van kwalitatieve data
- Bouw data governance parallel
Fout 4: Geen executive sponsorship
Het probleem: AI project wordt gedragen door één enthousiaste medewerker
Waarom het misgaat:
- Geen budget bij tegenwind
- Geen authority om beslissingen te forceren
- Andere prioriteiten winnen altijd
De oplossing:
- C-level sponsor vanaf dag 1
- Regelmatige steering committee
- AI op directie-agenda
Fout 5: De technologie eerst, de mensen later
Het probleem: Focus op de AI, vergeten dat mensen ermee moeten werken
Waarom het misgaat:
- Weerstand van medewerkers
- Lage adoptie
- AI wordt omzeild
De oplossing:
- Change management parallel aan development
- Medewerkers betrekken bij design
- Training ruim voor go-live
- Champions netwerk opbouwen
Fout 6: Verkeerde partner kiezen
Het probleem: Consultant zonder praktijkervaring, of tech-bedrijf zonder business kennis
Waarom het misgaat:
- Oplossingen die technisch werken maar business value missen
- Of: mooie PowerPoints maar geen werkende code
De oplossing: Check bij je partner:
- Referenties in jouw sector
- Werkende demo's (niet alleen slides)
- Zowel tech als business expertise
- Transparante pricing
- Post-launch support
Fout 7: Security en compliance negeren
Het probleem: "Dat regelen we later wel"
Waarom het misgaat:
- AVG/GDPR overtredingen
- Data lekken
- Reputatieschade
- Boetes
De oplossing:
- Privacy by design
- Security assessment in week 1
- Compliance check voor elke fase
- DPO betrekken
Fout 8: Geen plan voor na go-live
Het probleem: Al het budget naar development, niets voor operations
Waarom het misgaat:
- Niemand onderhoudt de AI
- Performance degradeert
- Bugs stapelen op
- Gebruikers haken af
De oplossing:
- Operations budget reserveren (15-20% van development)
- Support structuur vooraf definiëren
- Monitoring vanaf dag 1
- Iteratie roadmap plannen
Fout 9: Onderschatten van integratie complexiteit
Het probleem: "We koppelen gewoon even met ons CRM"
Waarom het misgaat:
- Legacy systemen
- Ontbrekende API's
- Data format mismatches
- Rate limiting
De oplossing:
- Technische assessment vooraf
- Integratie-expert betrekken
- Buffer inplannen (30-50% extra)
- Fallback scenario's bedenken
Fout 10: Verwachten dat AI alles kan
Het probleem: "De AI lost het wel op"
Waarom het misgaat:
- AI is een tool, geen magie
- Sommige taken zijn (nog) niet geschikt voor AI
- Teleurstelling leidt tot project cancellation
De oplossing:
- Realistische verwachtingen managen
- Use case selectie op haalbaarheid
- "Human in the loop" waar nodig
- Succes vieren bij 80% oplossing (niet 100% eisen)
Checklist: Voorkom deze fouten
Gebruik deze checklist voor je AI project:
- Eén concrete, afgebakende use case
- Duidelijke, meetbare KPIs
- Data assessment uitgevoerd
- Executive sponsor gecommitteerd
- Change management gepland
- Partner gecheckt op referenties
- Security/compliance reviewed
- Operations budget gereserveerd
- Integratie complexiteit beoordeeld
- Verwachtingen afgestemd
Volgende stappen
Doe de gratis AI Readiness Scan om te checken of je klaar bent voor AI implementatie.
Of lees verder: