Vijf AI-valkuilen die je organisatie onnodig op achterstand zetten

In dit visieartikel delen Constantijn Rijsdijk en Pieter-Jan Snijders vijf veelvoorkomende valkuilen uit de praktijk – en hoe je ze voorkomt. Met de juiste ingrediënten voorkom je zo dat je jouw AI-project een mislukte pannenkoek wordt. 

1. Een AI-project starten zonder strategische fit 

Veel AI-trajecten stranden omdat er geen duidelijke probleemstelling of business case is. Organisaties starten met Copilot of een chatbot zonder scherp te hebben welk probleem ze oplossen en of dat aansluit bij hun strategie. Resultaat: de eerste pannenkoek is aangebrand.

Advies: Kies een use-case die relevant is voor je strategische doelen, meetbaar is qua impact en uitvoerbaar binnen je volwassenheidsniveau. Begin klein, leer snel, en schaal met beleid. 

2. De mens vergeten 

AI is geen IT-feestje. Zonder data- en AI-geletterdheid, draagvlak en betrokkenheid van sleutelfiguren blijven toepassingen onbenut of worden ze zelfs actief tegengewerkt. AI-ready worden betekent ook: cultuurverandering realiseren.

Stel jezelf deze vragen: 

• Zijn medewerkers voldoende geletterd in data en AI? 

• Is adoptie georganiseerd of vrijblijvend? 

• Zijn eigenaarschap en rollen belegd? 

3. Wildgroei door gebrek aan regie

AI voelt als een digitale snoepwinkel: alles is beschikbaar en veel is gratis. Maar zonder governance en IT-betrokkenheid ontstaat er versnippering, dubbele licenties, onveilige toepassingen en verlies van kennis. Het gevolg: vertraging, chaos en kosten.

Gebruik AI verstandig – net als met snoep. AI voelt soms als een digitale snoepwinkel: alles lijkt mogelijk en veel mag ook nog eens. Maar niet alles wat kan of mag, is ook wenselijk. Organisaties doen er goed aan zichzelf steeds drie vragen te stellen: Willen we dit? Kunnen we dit? Mogen we dit? Juist nu AI razendsnel ontwikkelt, is het essentieel om bewuste keuzes te maken – met oog voor mens, waarden en wetgeving. 

Advies: Ontwikkel een AI-governanceframework met duidelijke standaarden, samenwerking tussen afdelingen, betrokkenheid van inkoop en legal (!), en een volwassen dataplatform. Als AI alles voor je kan en mag doen, dan blijft de belangrijkste vraag over: wil je dat AI dit doet? Om reputatieschade te voorkomen is het belangrijk om ethiek, governance en mensgerichtheid structureel te borgen. 

4. Datakwaliteit onderschatten 

Zonder goede data kun je geen betrouwbare AI bouwen. Veel organisaties komen daar pas achter tijdens het project: het algoritme werkt niet, dashboards kloppen niet, modellen worden niet vertrouwd. AI maakt zichtbaar wat onder water mis is.

Tip: Begin met een kritische datacheck voor je projectstart. Zorg voor eigenaarschap, governance en monitoring op datakwaliteit. Repareer het dak als de zon schijnt.

5. Geen fundament, wel ambitie

Bouw je fundament op vijf vlakken: 

• Datafundament: platform, kwaliteit, governance 

• Mens: vaardigheden, cultuur, rollen 

• Technologie: tooling, integratie, beveiliging 

• Strategie: visie, prioriteiten, roadmap 

• Organisatie: structuur, financiering, beleid 

Conclusie

AI vraagt om leiderschap, realisme en ritme De eerste AI-toepassing hoeft niet perfect – maar je moet er wel van leren, hergebruiken wat werkt, en bouwen aan schaal. AI is geen sprint, het is een transformatie. Organisaties die klein, slim en strategisch starten, boeken duurzame waarde. Niet door méér AI, maar door de juiste AI op het juiste moment. 

Nieuwsgierig hoe jouw AI-pannenkoek wél lukt? Neem dan contact op met Constantijn Rijsdijk via constantijn.rijsdijk@cegeka.com of kijk het webinar Voorkom dat je AI-project een mislukte pannenkoek wordt terug.