Generatieve AI-copilots beloven productiviteit, maar achter de demo’s schuilen fricties die businesscases uithollen. De kernvraag is niet of AI iets kan; het is of het meetbaar, herhaalbaar en veilig waarde toevoegt in bestaande processen. Zonder die discipline veranderen licenties, experimenten en integraties in een stille kostenpost met schijnprecisie en managementtheater.
Productiviteitsclaims ontleed
Veel rapporten leunen op proxy-metrics: aantal gegenereerde woorden, tijd “bespaard” per taak, of subjectieve tevredenheid. Dat zegt weinig over doorlooptijd, foutkans of klantimpact. Bovendien is er vaak selectie-bias: teams met hoge digitale maturiteit boeken sneller winst, wat generalisatie vertroebelt. Edge-cases (juridische nuance, contextverlies, domeinspecifieke terminologie) verminderen de netto-opbrengst zodra taken complexer worden.
Waar winst wel ontstaat
Lage-complexiteitstaken profiteren: samenvattingen, conceptmails, code-suggesties, en het vullen van sjablonen. De sleutel is smalle scope, duidelijke acceptatiecriteria en directe feedbackloops. Buiten die context stapelen correctiekosten zich snel op.
Risico’s die CFO’s zien
Kosten zijn niet alleen licenties. Denk aan contextvensters die verbruik opdrijven, escalaties door hallucinaties, extra QA-lagen, en compliance-audits. Shadow IT en onduidelijke datastromen vergroten lek- en IP-risico’s. Zonder dataminimalisatie en heldere retentiepolicies blijft elke efficiencywinst fragiel.
Operationele realiteit
Adoptie vraagt procesherontwerp, niet alleen tooling. “Prompt tax” is reëel: medewerkers besteden tijd aan formuleren, checken, herformuleren. Supervisie-uren verplaatsen fouten van de uitvoerder naar de reviewer; zonder heldere rolverdeling vervaagt eigenaarschap en vertraagt de flow.
Meten wat ertoe doet
Gebruik robuuste statistiek: cycle time, first-pass yield, defect rate, en klanttevredenheid. Werk met holdouts en A/B-tests op procesniveau. Loggebaseerde evaluatie (precision/recall op taaklabels) weegt zwaarder dan anekdotes. Stel drempelwaarden vast voor escalatie en automatische stopknoppen bij kwaliteitsval.
Strategische inzet
Kies enkele hooghefboomprocessen met duidelijke inputs en voorspelbare outputs. Combineer retrieval boven genereren waar mogelijk, borg human-in-the-loop voor beslissingen met aansprakelijkheid, en automatiseer audit trails. Investeer in domeinspecifieke kennisbanken, guardrails en feedbackmechanismen die modellen richtinggeven en drift detecteren. Governance is geen rem; het is het stuur.
De nuchtere lezing: AI-copilots zijn gereedschap, geen hefboom die cultuur, proces en data-kwaliteit vervangt. Wie de hype doorprikt en discipline afdwingt in meten, begrenzen en itereren, vindt stabiele, schaalbare waarde. Wie dat nalaat, koopt snelheid aan de voorkant en schulden aan de achterkant. Het verschil tussen beide is zelden technologie, meestal management.
