Waarom slechts 15% van AI-projecten echte waarde oplevert, en wat leiders daaraan kunnen doen

Een paar maanden geleden verraste Johnson & Johnson de markt met een opvallende herziening van hun AI-strategie. Volgens de Wall Street Journal concludeerde het bedrijf dat 10 tot 15 procent van de AI-use cases verantwoordelijk is voor maar liefst 80 procent van de toegevoegde waarde. De rest was verwaarloosbaar. De les? Een bottom-up benadering van AI-implementatie werkt simpelweg niet.

Veel grote organisaties herkennen dit patroon. Enthousiasme leidt tot tientallen initiatieven, maar slechts een fractie daarvan voegt daadwerkelijke waarde toe. Dat is zonde. Maar ook vermijdbaar. Wat bedrijven nodig hebben is strategisch leiderschap rond AI. Tijdens het AI Kennisfestival deelde Laura Brandwacht (partner bij AI consultancy Rewire) haar belangrijkste lessen om de slag van hype naar impact te maken. 

Les 1: Begin bij de waarde, niet bij de technologie

Veel organisaties starten vanuit de gedachte om ‘iets’ te doen met AI, zonder strategische prioriteiten en het benodigde resultaat te definiëren. Maar de kernvraag ligt juist bij de strategische prioriteiten. Pas daarna komt de vraag hoe AI daarin kan bijdragen. AI moet geen antwoord zoeken op willekeurige vragen, maar de juiste vragen helpen beantwoorden. Een supply chain die miljarden euro’s beweegt, of prijsstrategieën gebaseerd op onderbuikgevoel, dat zijn gebieden waar AI fundamenteel verschil kan maken.

Onderzoek van Gartner bevestigt dit: AI levert pas echte waarde op wanneer het nauw verbonden is met strategische bedrijfsdoelen. Organisaties die AI bottom-up benaderen, met losse, geïsoleerde initiatieven, lopen structureel tegen fragmentatie en teleurstellende resultaten aan. AI mag dan wel breed beschikbaar zijn in de organisatie, maar moet altijd gestuurd worden vanuit een centrale, strategische visie. 

Les 2: Vind de blinde vlekken

Een tweede noodzakelijke stap is het identificeren van waar de grootste waarde niet gerealiseerd wordt. Waar mis je omzet, waar stagneert groei, waar loop je risico’s? Deze vragen zijn essentieel om te bepalen waar AI het verschil kan maken.

Een mooie analogie komt uit de industriële revolutie. In de begindagen werd de stoommotor vervangen door één centrale elektromotor. Pas later, toen elektromotoren kleiner werden en fabrieksonderdelen individueel konden draaien, veranderde de opzet van de hele fabriek en daarmee de productiviteit.

AI staat op een vergelijkbaar kantelpunt. Wie AI vandaag alleen inzet om bestaande processen iets efficiënter te maken, mist de werkelijke transformatiekracht. Je moet durven denken in compleet nieuwe ontwerpen.

Les 3: Maak adoptie vanaf dag 1 menselijk

AI is geen plug-and-play technologie. De grootste uitdaging is niet technisch, maar menselijk. Veel weerstand komt voort uit onzekerheid: “Wat als ik het niet snap?”, “Wat als ik straks overbodig ben?”

Daarom moet adoptie al in het designproces worden ingebouwd. Onderzoek van BCG en MIT Sloan toont aan dat bedrijven die eindgebruikers vanaf de start betrekken, twee keer zoveel kans hebben op succesvolle implementatie. Co-creatie, upskilling en training zijn dus geen bijzaak, maar randvoorwaarde. Investeer daarom in educatie, betrek experts vroeg in het proces en communiceer duidelijk en doorlopend over de vruchten die medewerkers hier persoonlijk van plukken.

Les 4: Leiderschap maakt of breekt je AI-strategie

Tot slot: zonder goed geïnformeerde leidinggevenden blijft AI een buzzword. Leiders, van directie tot middenmanagement, moeten weten wat AI is, hoe het werkt en wat ze ermee kunnen. Niet tot op technisch detailniveau, maar wel in termen van mogelijkheden, randvoorwaarden en implicaties.

Leiderschap in AI vraagt om visie, lef en voorbeeldgedrag. En om investeren in vaardigheden. Niet alleen bij developers, maar juist bij de mensen die keuzes maken over strategie, processen en mensen.

Conclusie: AI is als een compleet nieuwe fabriek

Wie AI wil laten slagen, moet breder durven kijken. Geen experimenten zonder richting, maar top-down keuzes die aansluiten op strategische doelstellingen. Geen tools voor ‘erbij’, maar transformatie van hoe je processen, teams en waardecreatie ontwerpt. AI is niet de nieuwe stoommachine. Het is de aanleiding om je hele fabriek (en daarmee de productiviteit) opnieuw te bouwen.