AI-productiviteitstools beloven minder routinewerk en snellere doorlooptijden. De realiteit is genuanceerder: winst ontstaat alleen waar processen al strak gedefinieerd zijn en data schoon is. Zonder die basis verplaatst AI vooral ruis. Wie vandaag implementeert met een hype-mentaliteit, betaalt morgen met herstelwerk, onduidelijke verantwoordelijkheden en onmeetbare kwaliteitsvariatie.
De belofte en de frictie
Proof-of-concepts schitteren in afgebakende demo’s, maar breken vaak bij heterogene input, uitzonderingen en compliance-eisen. De kritieke vraag is niet “werkt het?”, maar “werkt het consistent onder druk, met echte data, in piekbelasting?” Als het antwoord zwak is, stapelen verborgen kosten zich sneller op dan de geprojecteerde efficiëntiewinst.
Meetbare winst
Richt je op harde indicatoren: doorlooptijd per taaktype, first-pass yield, herwerkpercentage, variatiecoëfficiënt in responskwaliteit. Als een AI-assistent claims verwerkt, moet de mediane afhandeltijd omlaag zonder dat NPS of foutgraad stijgen. Een simpele A/B-opzet met holdout-groepen en blind review levert beter bewijs dan geaggregeerde dashboards die oorzaken verdoezelen.
Verborgen kosten
Prompt-sprawl, contextwissels, extra controleslagen en schaduwprocessen eten de marge op. Hallucinaties lijken zeldzaam tot je de kosten van microfouten meeneemt: kleine onnauwkeurigheden die downstream tot vertraging, refunds of escalaties leiden. Tel ook licenties, inference-kosten bij piekverkeer, en de tijd die kenniswerkers verliezen aan “tool-tamingen” die niet herbruikbaar zijn.
Governance zonder zand in de motor
Goede governance is niet een PDF met beleidsregels, maar een lichtgewicht raamwerk dat beslissingen versnelt. Baken data-invoer af (bronnen whitelisten), definieer output-domeinen (wat mag het systeem beslissen), en leg een expliciete exit-strategie vast (wanneer terugschakelen naar menselijk proces).
Datakwaliteit en traceerbaarheid
Zonder consistente datalinage is root-cause-analyse onmogelijk. Gebruik eenvoudige, robuuste checks: schema-validatie aan de poort, sampling met risicogestuurde intensiteit, en drift-monitoring op inputprofielen én fouttypes. Koppel feedback direct aan trainings- of prompt-updates met versienummers zodat regressies zichtbaar worden.
Mens-in-de-lus die telt
Niet elke taak verdient een menselijke tweede lezer. Laat escalaties risk-based zijn: hogere bemonstering waar impact groot is, geautomatiseerde doorstroom waar lage variatie heerst. Audittrails moeten kort en leesbaar zijn: wie keurde wat, op basis waarvan, en welke correctie volgde.
De juiste vraag is of AI de operationele wrijving daadwerkelijk verlaagt. Dat zie je terug in stabielere doorlooptijden, minder herwerk en een transparante foutstructuur. Start klein, bewijs lokaal, schaal alleen wat onder echte belasting levert. AI is geen shortcut langs slecht procesontwerp; het is een versterker. Wat helder is wordt efficiënter. Wat rommelig is wordt duurder.
