Veel AI-projecten missen strategie
Foto: JBF Consulting
Liefst 78 procent van de supplychain-, logistieke en technologieleiders geeft aan dat hun organisatie AI-projecten nastreeft zonder een formeel kader. Dat blijkt uit een online onderzoek van JBF Consulting dat in juli werd voorgelegd aan meer dan 2.000 senior professionals. Tegelijk zegt 85 procent dat AI-toepassingen worden geselecteerd zonder consistente criteria of een formeel evaluatieproces. Slechts elf procent bepaalt vooraf een nulmeting en meetbare succescriteria en amper drie procent evalueert achteraf de resultaten tegenover de oorspronkelijke businesscase.
Verder blijft tussen experimenteren en operationeel gebruik een duidelijke kloof bestaan. Veertig procent van de respondenten bevindt zich met AI in een prototype- of pilootfase, tegenover 23 procent bij wie AI al daadwerkelijk in de bedrijfsvoering wordt gebruikt. Ook de financiering blijft sterk op experimenten gericht. Slechts zestien procent beschikt over structurele financiering voor de implementatie, het beheer en de verdere uitbreiding van AI. Daartegenover staat dat 61 procent werkt met budgetten voor verkennende projecten, goedkeuring per afzonderlijke case of helemaal zonder specifiek AI-budget.
Daarnaast blijkt er een verschil te bestaan tussen de verwachtingen van het management en de operationele realiteit. Slechts 22 procent zegt dat management en operationele teams op één lijn zitten wat betreft AI-doelstellingen en timing. Bij 61 procent verwacht het management snel zichtbare resultaten, terwijl de operationele organisatie ervan uitgaat dat resultaten meer tijd vergen. Iets meer dan de helft ziet bovendien een verschil in doelstelling: het management kijkt vooral naar kosten- of personeelsbesparingen, terwijl operationele teams AI eerder als een capaciteit voor de langere termijn beschouwen.
Ook governance hinkt achterop. Slechts tien procent van de respondenten zegt over een formeel AI-governancekader te beschikken dat actief wordt onderhouden. 23 procent heeft helemaal geen formeel kader en 32 procent weet niet of zo'n structuur binnen de organisatie bestaat.
Opvallend is dat bedrijven vooral externe ondersteuning zoeken bij de praktische implementatie van AI. Zo noemt 63 procent hulp bij het voorbereiden van data en de technische architectuur als een belangrijke behoefte. Daarna volgen het plannen en begeleiden van de implementatie (60 procent), het meten van resultaten en opschalen van succesvolle toepassingen (52 procent) en het beoordelen van technologie en leveranciers (49 procent).
