Van pilot naar impact: waarom  opschalen geen IT-probleem is

AI-pilots slagen opvallend vaak. Ze leveren werkende modellen op, correcte voorspellingen en overtuigende demo’s. Toch blijft het daar meestal bij. De stap van pilot naar structurele impact wordt zelden gezet. Dat ligt niet aan de technologie. In de meeste gevallen werkt die prima. Het probleem zit elders: opschaling raakt de organisatie, niet IT.

Wat een pilot wel en niet bewijst

Een pilot bewijst dat een model technisch kan functioneren binnen een beperkte context. Meer niet. Ze zegt niets over hoe dat model zich gedraagt in het dagelijkse werk, onder tijdsdruk, met onvolledige data en echte consequenties. Pilots draaien in een beschermde omgeving: beperkte scope, extra aandacht, uitzonderingen toegestaan. Dat maakt ze nuttig om te leren, maar ongeschikt om conclusies te trekken over opschaling.

Veel organisaties verwarren technische haalbaarheid met organisatorische haalbaarheid. Dat is de eerste fout. Een model dat werkt in een pilot, werkt nog niet in een organisatie.

Wat opschalen werkelijk betekent

Opschalen betekent dat uitzonderingen verdwijnen. Wat tijdens een pilot nog kan met manuele correcties, informele afspraken of ad-hoc beslissingen, moet bij opschaling worden vastgelegd. Dat raakt processen, rollen en verantwoordelijkheden. AI die structureel wordt gebruikt, beïnvloedt wie wanneer beslist en op basis van welke input. Dat is geen IT-beslissing, maar een organisatiekeuze.

Zodra AI opschaalt, wordt het onderdeel van het werk. En werk is altijd georganiseerd rond functies, KPI’s en routines. Wie dat negeert, botst.

Wil jij als executive leren hoe AI jouw strategisch denken kan versterken? Ontdek de Masterclass AI & Strategie voor Executives van Jeroen De Flander bij TIAS Business School. In deze driedaagse opleiding leer je hoe AI een hefboom wordt voor slimmere analyses, snellere besluitvorming en effectievere strategie-executie. Geen technische opleiding, maar een strategische verkenningstocht voor wie écht impact wil maken.

De drie organisatorische breuklijnen

Bij vrijwel elke mislukte opschaling zien we dezelfde drie breuklijnen terugkomen:

1. Eigenaarschap
Wie is verantwoordelijk voor de uitkomst van een beslissing die mede door AI wordt beïnvloed? Tijdens pilots blijft dat vaak vaag. Bij opschaling kan dat niet. Zolang niemand expliciet eigenaar is van de beslissing, blijft AI optioneel.

2. Procesintegratie
AI-output verschijnt vaak in aparte dashboards of tools. Dat werkt in een pilot, maar niet in het dagelijkse werk. Opschaling vereist dat AI verschijnt op het moment van handelen, in het systeem waar het werk gebeurt. Als dat niet zo is, wordt het genegeerd, ongeacht de kwaliteit.

3. Consequenties
In pilots heeft het negeren van AI geen gevolg. Bij opschaling moet dat anders zijn. Als aanbevelingen structureel worden genegeerd zonder effect, leert het systeem niets en verandert het gedrag niet. Opschaling vereist expliciete consequenties, ook al zijn die beperkt.

Waarom “betere modellen” het probleem niet oplossen

Wanneer opschaling vastloopt, is de reflex vaak om te investeren in betere modellen of meer data. Dat helpt zelden. De bottleneck zit niet in nauwkeurigheid, maar in gebruik.

Een model met 85% nauwkeurigheid dat structureel wordt toegepast, creëert meer waarde dan een model met 95% nauwkeurigheid dat optioneel blijft. Technologie optimaliseren zonder organisatie aan te passen vergroot de kloof tussen potentieel en realiteit.

De rol van standaardisatie

Opschaling vraagt standaardisatie. Niet van technologie, maar van beslissingen. Welke beslissingen mogen door AI worden ondersteund? Welke variabelen zijn relevant? Welke drempels gelden? Zolang elke afdeling of team dat zelf invult, blijft opschaling onmogelijk. Standaardisatie voelt beperkend, maar is noodzakelijk om AI betrouwbaar en herhaalbaar te maken.

Waarom pilots vaak te “veilig” zijn

Veel pilots worden bewust laag-risico opgezet. Dat maakt ze makkelijk te accepteren, maar ook misleidend. Ze testen niet wat er gebeurt wanneer AI echt iets verandert.

Een pilot die geen invloed heeft op echte beslissingen, zegt niets over opschaling. In dat geval is de pilot geen voorfase, maar een eindpunt.

Wat succesvolle opschaling gemeen heeft

Waar opschaling wel lukt, zie je hetzelfde patroon:

• Er is een expliciete beslissing genomen om AI onderdeel te maken van een proces.

• De rol van AI is vastgelegd. Eigenaarschap is benoemd. Integratie is geregeld.

• Er is afgesproken wat er gebeurt bij afwijkingen.

Dat zijn geen technologische doorbraken, maar organisatorische keuzes.

De kernvraag

De relevante vraag is niet: “Is de pilot geslaagd?” maar:
“Welke organisatorische aanpassingen zijn we bereid te maken om dit structureel te gebruiken?”

Als het antwoord “geen” is, dan is opschaling onmogelijk, ongeacht de kwaliteit van de technologie.

Opschalen is dus geen IT-probleem. Het is het moment waarop organisatie en technologie elkaar moeten ontmoeten.

Wil je ontdekken hoe AI jouw rol als leider kan versterken?

Ontdek het in onze Masterclass 'AI & Strategie voor Executives'. Interesse? Neem contact op met Wendy van Haaren, zij helpt je graag verder.