De uitdaging van GenAI? Niet de technologie

In de afgelopen twee jaar hebben organisaties wereldwijd miljarden geïnvesteerd in generatieve AI (GenAI). De technologie is in korte tijd doorgedrongen tot de kern van vrijwel elke onderneming. Vrijwel overal draaien pilots, proof-of-concepts en experimenten met AI-tools. Uit recente onderzoeken blijkt zelfs dat twee derde van de organisaties wereldwijd een positieve impact op hun omzet ziet. Toch blijft de echte transformatie uit. Veel initiatieven stranden na de pilotfase of leveren geen aantoonbare zakelijke meerwaarde op.

Deze kloof tussen experimenteren met GenAI en het daadwerkelijk grootschalig toepassen ervan – vaak aangeduid als de GenAI Divide – vormt vandaag de dag de grootste uitdaging voor digitale leiders. Aan de ene kant van die kloof staan losse experimenten en geïsoleerde use cases; aan de andere kant bevindt zich de geïntegreerde inzet van AI binnen bedrijfsprocessen die voortdurend leren, verbeteren en waarde genereren.

Waarom de meeste GenAI-initiatieven blijven steken

De oorzaak van het uitblijven van grootschalige impact ligt zelden bij de technologie zelf. De meeste organisaties beschikken over de juiste infrastructuur en toegang tot krachtige modellen. De knelpunten ontstaan wanneer GenAI-oplossingen niet ingebed raken in bestaande workflows of geen rekening houden met context en feedback. Zonder die integratie blijft AI een hulpmiddel aan de zijlijn, in plaats van een motor voor transformatie.

Het verschil tussen een pilot en een productieve toepassing is vaak workflow-denken: AI niet als losse toepassing beschouwen, maar als onderdeel van een bredere operationele keten. Alleen wanneer GenAI is verweven met dagelijkse werkzaamheden – van goedkeuringsprocessen tot klantinteracties – ontstaat duurzame impact.

Van proof-of-concept naar workflow-transformatie

Organisaties die tastbare resultaten behalen met AI, benaderen adoptie niet als technologisch experiment, maar als bedrijfsverandering. Hun aanpak is hypothese-gedreven: ze beginnen met een duidelijk gedefinieerd probleem, formuleren een meetbare hypothese over de impact van AI binnen een specifieke workflow, testen in een afgebakende omgeving en leren van iedere iteratie.

Deze stapsgewijze benadering zorgt ervoor dat experimenten direct zijn gekoppeld aan zakelijke doelen, waardoor elk resultaat – positief of negatief – waardevolle inzichten oplevert. Succesvolle proof-of-concepts groeien zo uit tot robuuste, schaalbare toepassingen.

De opkomst van agentic AI

Een belangrijke doorbraak in het dichten van de GenAI-kloof komt van zogenoemde agentic AI-systemen. In tegenstelling tot traditionele, statische modellen beschikken deze agents over geheugen, contextbewustzijn en het vermogen om zelfstandig beslissingen te nemen binnen een workflow.

Waar conventionele tools vaak beperkt blijven tot het genereren van output, kunnen agentic AI-systemen taken orkestreren van begin tot eind. Ze leren van interacties, passen zich aan veranderende omstandigheden aan en voeren processen autonoom uit. In sectoren als klantenservice, finance en sales zijn al voorbeelden te zien van agents die verzoeken afhandelen, goedkeuringen verwerken of klantrelaties onderhouden – zonder menselijke tussenkomst. Deze evolutie markeert de overgang van assistieve naar werkelijk collaboratieve AI.

Governance als voorwaarde voor vertrouwen

De technologische mogelijkheden van AI groeien sneller dan het vermogen van organisaties om ze verantwoord te beheren. Governance is daarom een cruciaal fundament voor opschaling. Zonder duidelijke kaders voor datagebruik, ethiek en transparantie ontstaat een schaduw-economie van ongecontroleerde AI-tools, met alle risico’s van dien.

Sterke governance zorgt voor vertrouwen – bij medewerkers, klanten en toezichthouders. Het omvat het monitoren van modelprestaties, het waarborgen van ethisch gebruik, bescherming van data en duidelijke verantwoording over beslissingen die door AI worden genomen. Organisaties die governance centraal stellen, creëren niet alleen stabiliteit, maar versnellen ook hun vermogen om AI op een gecontroleerde manier te schalen.

Van ambitie naar uitvoering

De route naar volwassen GenAI-adoptie vraagt om discipline, ontwerp en visie. De voorlopers onderscheiden zich niet door grotere budgetten, maar door consistentie: ze verweven AI in hun workflows, benutten agentic systemen die leren en evolueren, experimenteren hypothese-gedreven en bouwen governance in als fundament.

De GenAI Divide is geen technologische barrière, maar een organisatorische. Wie haar weet te overbruggen, zet AI niet langer in als experiment, maar als strategische kracht voor duurzame bedrijfswaarde.

Auteursinformatie: