Bedrijfsvoering · 19 augustus 2026

Zes op de tien AI-projecten worden nooit nagerekend

Er bestaat onderzoek waar je even stil van wordt. Van de bedrijven die een AI-project goedkeuren op basis van een beloofd rendement, meet ruim zestig procent dat rendement achteraf nooit na. Het project gaat live. Iedereen gaat verder. Niemand kijkt terug.

Dat is opmerkelijker dan het klinkt. Er is een businesscase gemaakt. Er is een cijfer beloofd. Er is budget vrijgemaakt op basis van dat cijfer. En dan wordt dat cijfer nooit meer bovengehaald.

Ander onderzoek zet er een nog scherper contrast naast: projecten die vooraf een concreet, meetbaar doel vastleggen, slagen ruwweg vier keer zo vaak als projecten die dat niet doen. Niet omdat het meten zelf iets oplost, maar omdat je alleen een doel kan opschrijven als je eerst hebt nagedacht over wat je precies wil bereiken.

Waarom dit bij kmo's nog makkelijker misgaat

In een groot bedrijf is er meestal iemand wiens taak het is om lastige vragen te stellen. Bij een kmo is die persoon er niet, en de vragen komen er dus ook niet.

Het gaat meestal zo. Iemand ziet iets, vindt het interessant, en er wordt beslist het te proberen. Het wordt gebouwd. Het werkt. Iedereen is tevreden, want het voelt sneller.

"Het voelt sneller" is dan het enige bewijs dat er ooit geleverd wordt.

En dat is een probleem, want dat gevoel klopt vaak. Alleen niet altijd. En zonder cijfer kan je het verschil niet zien tussen een automatisering die twee uur per week bespaart, eentje die twintig minuten bespaart, en eentje die netto tijd kost omdat er nu iemand fouten moet nakijken die er vroeger niet waren.

Alle drie voelen ze hetzelfde. Alle drie krijgen ze hetzelfde antwoord als je ernaar vraagt: "ja, dat loopt goed."

Wat een bruikbaar doel is

"Efficiënter werken" is geen doel. "Minder handwerk" ook niet. Dat zijn richtingen, geen bestemmingen.

Een bruikbaar doel heeft vier dingen:

Een getal van vandaag. Hoeveel tijd kost deze taak nu? Niet geschat — geteld. Hoe vaak per week gebeurt het, en hoe lang duurt het per keer?

Een getal van straks. Wat moet het worden? Als je dat niet kan zeggen, weet je ook niet of het de moeite waard is om te bouwen.

Een datum. Wanneer kijk je terug? Zet het in de agenda op de dag dat je beslist om te beginnen, niet erna.

Een naam. Wie kijkt er terug? Als het antwoord "we" is, gebeurt het niet.

Vier regels op een blad. Het kost je tien minuten en het is het enige verschil tussen een investering en een aankoop.

Het punt waar het echt fout gaat

Dit is de fout die je niet meer kan rechtzetten: meet de situatie van vandaag vóór je iets verandert.

Zodra het proces geautomatiseerd is, is de oude situatie weg. Je kan achteraf niet meer nagaan hoeveel tijd het kostte, hoeveel fouten er in slopen, hoe lang klanten moesten wachten. Je hebt dan alleen nog herinneringen, en herinneringen aan hoe lang iets duurde zijn systematisch fout — meestal in de richting die je graag wil geloven.

Een week meten voor je begint. Dat is alles. Iemand die noteert hoe vaak en hoe lang. Het voelt als tijdverlies terwijl je staat te trappelen om te beginnen, en het is het enige moment waarop die meting nog mogelijk is.

En dan komt het vervelende deel

Als je het echt naberekent, ga je vaststellen dat sommige dingen niet gebracht hebben wat je hoopte.

Dat is niet het bewijs dat de aanpak niet werkt. Dat is precies waarom je meet. Een project dat na twee maanden zichtbaar tegenvalt, kan je bijsturen of stopzetten. Een project dat nooit nagerekend wordt, loopt drie jaar door en niemand weet of het iets opbrengt.

Het verschil tussen bedrijven die goed worden in dit soort werk en bedrijven die er alleen maar geld aan uitgeven, zit niet in betere technologie. Het zit erin dat de eerste groep weet welke van hun projecten gewerkt heeft. Daardoor wordt hun vijfde project beter dan hun eerste. Bij de tweede groep is het vijfde project een even grote gok als het eerste.

Drie vragen

Loop je huidige automatiseringen even af.

1. Weet je van elk ervan wat het proces kostte vóór je begon?
2. Staat er ergens een datum waarop je zou nakijken of het gelukt is?
3. Als je vandaag zou moeten beslissen om er één stop te zetten — zou je weten welke?

Kan je die niet beantwoorden, dan heb je geen slechte automatiseringen. Je weet alleen niet welke van je goede automatiseringen goed zijn.

Verder lezen

Over de vacature die je al maanden niet ingevuld krijgt, en waarom dat toevallig wél een kost is die je al kent: voor elke 100 die met pensioen gaan, komen er 81 bij. Over waarom projecten blijven hangen tussen idee en uitvoering: waarom automatisering bij kmo's blijft steken. En over een databron die je sinds januari gratis binnenkrijgt en waarmee meten plots een stuk makkelijker wordt: je facturen zijn nu data.