Inleiding
Steeds meer organisaties zetten kunstmatige intelligentie (AI) op de agenda en terecht. AI kan processen versnellen, betere beslissingen ondersteunen en nieuwe waarde creëren. Maar ondanks goede bedoelingen strandt een aanzienlijk deel van de AI-initiatieven vroegtijdig. Niet omdat de technologie faalt, maar omdat de strategie ontbreekt of tekortschiet.
In dit artikel bespreken we de vijf meest voorkomende valkuilen in AI-strategievorming, en hoe je ze voorkomt met een gestructureerde en realistische aanpak.
1. Beginnen zonder visie of richting
Veel organisaties starten met AI omdat het ‘moet’, of omdat de concurrentie het ook doet. Ze investeren in tools of experimenten zonder duidelijke richting of succesdefinitie.
Gevolg: versnippering, weinig rendement en frustratie.
Voorkomen? Begin met een strategische positionering. Stel heldere doelen: waarom willen we AI? Waar kan het impact maken? En hoe sluit dat aan bij onze bedrijfsstrategie?
“AI must be aligned with business priorities to create measurable value.” — McKinsey, 2021
2. Technologie leidend maken in plaats van de organisatie
AI-strategieën die draaien om techniek (tools, modellen, platformen) missen vaak aansluiting bij organisatiecapaciteit en mensen.
Gevolg: mooie modellen die nooit landen in de praktijk.
Voorkomen? Betrek vanaf het begin ook HR, operations en juridische functies. Stem de strategie af op verandercapaciteit, kennisniveaus en besluitstructuren. AI moet werken voor de organisatie, niet andersom.
3. Geen governance of eigenaarschap organiseren
Wie beslist over wat AI mag? Wie beheert risico’s? Wat gebeurt er bij fouten of bias? Te vaak is dit onduidelijk — of wordt het overgelaten aan IT of een externe leverancier.
Gevolg: gebrek aan grip, risico’s en reputatieschade.
Voorkomen? Zet governance en verantwoordingslijnen hoog op de agenda. Wijs eigenaarschap toe aan directieniveau, en betrek juridische en ethische expertise in ontwerp en besluitvorming.
“Good AI strategy includes good AI governance.” — World Economic Forum, 2023
4. Use cases kiezen zonder impactanalyse
Veel AI-projecten starten vanuit technologie in plaats van probleem. Of: men kiest te complexe, abstracte of onhaalbare toepassingen.
Gevolg: verspilling van tijd en middelen.
Voorkomen? Begin met een systematische use case-analyse. Kijk naar strategisch belang, datavolwassenheid, risico’s en uitvoerbaarheid. Gebruik een model als het AIKOS Use Case Framework om focus aan te brengen.
5. Compliance en ethiek te laat meenemen
Vaak wordt pas aan privacy, uitlegbaarheid of AI-wetgeving gedacht als het project al draait. Maar compliance achteraf repareren is duur, traag en soms onmogelijk.
Gevolg: vertraging, blokkering of reputatieschade.
Voorkomen? Integreer ethiek en compliance vanaf het begin. Neem ISO 42001, de AI Act en AVG mee in je strategie en vertaal ze naar praktische kaders, verantwoord gebruik en training.
Conclusie
Een succesvolle AI-strategie begint niet met techniek, maar met richting, governance en organisatie. Door deze vijf valkuilen bewust te vermijden, bouw je een fundament waarop AI duurzaam, verantwoord én impactvol kan groeien.