Generatieve AI wordt door veel organisaties gezien als dé sleutel tot digitalisering en efficiëntie. Toch laat onderzoek zien dat meer dan 80% van de GenAI-initiatieven nooit verder komt dan experimenten en Proofs of Concept.
Waarom? Niet omdat de technologie het probleem is – maar omdat bottom-up experimenteren zonder structuur zelden leidt tot productieklare oplossingen.
🔥 De 4 grootste oorzaken waarom GenAI faalt:
1️⃣ Geen duidelijke businesscase
Veel POC’s worden gebouwd omdat “het cool is” – niet omdat er een concreet proces, KPI, of kostenpost verbeterd moet worden.
2️⃣ Geen data- en governancefundering
Een chatbot bouwen is eenvoudig. Een chatbot bouwen die veilig toegang heeft tot bedrijfsdata, logs en monitoring vereist echte engineering.
3️⃣ Te veel focus op prompt engineering, te weinig op architectuur
Een model voeden met een prompt is geen oplossing. RAG-pipelines, orchestration, vector search, monitoring — dát is waar productie begint.
4️⃣ AI wordt gezien als “tool”, niet als capability
GenAI moet ingebed worden in workflows, KPI’s en procesdenken. Niet als los experiment.
🧠 Wat organisaties wél moeten doen
✔ Begin met use-case discovery én businessprioriteiten
✔ Bouw een GenAI Blueprint: data, tooling, security, MLOps
✔ Kies 1 pilot die aantoonbare waarde oplevert
✔ Plan al vooruit hoe je meet, monitort en adopteert
👉 Bij Veritaz AI helpen we organisaties niet alleen met de techniek (Python, RAG, Azure OpenAI), maar met het hele pad: van roadmap tot adoptie
📩 Wil je een gratis sparsessie? Stuur een bericht.