Van proof-of-concept naar productie: de kloof die de meeste AI-projecten niet halen
Veel bedrijven zijn comfortabel met een hackathon. Maar de stap naar productie — het moment waarop je er echt op moet vertrouwen — is waar de meeste AI-projecten stranden.
De wereld zit vol succesvolle AI-pilots. Weinig organisaties halen de stap naar productie. Sophia Zitman beschrijft in S07E81 het patroon dat ze keer op keer ziet: bedrijven zijn inmiddels comfortabel met een proof-of-concept of hackathon.
Legal weet hoe dataclearance werkt. Maar daarna gaapt er een kloof. Er zijn maar heel weinig mensen die de overgang naar productie echt hebben meegemaakt — en die ervaring is niet overdraagbaar via een presentatie.
Het moment vlak voor go-live is het meest kwetsbare: het innovatieve project wordt opeens een operationele verantwoordelijkheid. Dan moet je er echt op vertrouwen. Daniël Meel laat in S08E37 zien hoe ABN AMRO die stap zet bij witwasdetectie: door het bestaande proces herkenbaar te houden, door eindgebruikers vroeg te betrekken en door het systeem in fasen te introduceren met expliciete checkpoints.
De kern van beide lessen is hetzelfde: de techniek is klaar lang voordat de organisatie klaar is. En als het eenmaal draait en mensen het vertrouwen — dan willen ze niet meer zonder.
Veelgestelde vragen over Van proof-of-concept naar productie
Waarom stranden zoveel AI-projecten tussen pilot en productie?
Omdat de stap naar productie een ander soort ervaring vraagt dan een hackathon. Sophia Zitman ziet in S07E81 dat veel bedrijven comfortabel zijn met een proof-of-concept, maar dat er daarna een kloof gaapt: er zijn weinig mensen die de overgang naar productie echt hebben meegemaakt, en die ervaring is niet overdraagbaar via een presentatie.
Wat maakt het moment vlak voor go-live zo lastig?
Dan moet je er echt op vertrouwen. Sophia Zitman beschrijft in S07E81 de huivering die je vlak voor go-live ziet: alles staat klaar, maar het aandurven is de echte drempel. Het is het meest kwetsbare moment, omdat de verantwoordelijkheid van experiment naar productie verschuift.
Hoe verklein je de sprong van pilot naar productie?
Maak de overgang gevoelsmatig klein. Daniël Meel beschrijft in S08E37 het uitgangspunt dat als je iets vervangt, je het zo moet doen dat het geen hele grote stap voelt en de uitkomst herkenbaar blijft. Zo verlaag je de drempel en het risico bij go-live, in plaats van een grote sprong ineens te maken.
Citaten uit onze afleveringen
“Ik denk heel veel bedrijven die zijn inmiddels wel comfortabel met een proof of concept draaien. Of iets van een hackathon organiseren. Want dat hebben ze gezien, dat is veilig, ze weten hoe dat moet. Maar eigenlijk daarna zie je een soort van gat in toch een stukje ervaring. Er zijn maar heel weinig mensen die dat echt hebben.
Sophia Zitman, Director of AI Projects bij KickstartAI — S07E81
“Dan staat alles klaar en dan moet je echt lijken. Dan moet natuurlijk niks. En dan zie je toch ook heel vaak nog een beetje zo'n huivering in zo'n bedrijf. Want dan opeens is het niet meer dit coole, innovatieve ding. Maar dan moet je er opeens op gaan vertrouwen. En dan komt zo'n besef van: dit is echt.
Sophia Zitman, Director of AI Projects bij KickstartAI — S07E81
“We zijn wel begonnen met het idee, als je iets vervangt, dan moet je het wel zo doen dat het gevoelsmatig niet een hele grote stap is. Dat de uitkomst van een model eigenlijk weer teruggeleid wordt naar wat was ook weer de reden om er naar te kijken, dan maak je het redelijk lineair eigenlijk. Dat was voor ons een van de van de van de best wel succesvolle tussenstappen. En daarnaast inderdaad, het is toch wel uiteindelijk veel kleine stapjes communicatie.
Daniël Meel, Financial Crime Manager bij ABN AMRO — S08E37
Bewijsafleveringen
AI van A tot Z: KLM, Voedselbank, NS en Erasmus MC
Sophia Zitman beschrijft de kloof tussen proof-of-concept en productie: weinig mensen hebben die overgang echt meegemaakt, en het moment van go-live is waar het meeste mis gaat.
Van regel naar algoritme: de menselijke kant van AI bij ABN AMRO
Daniël Meel laat zien hoe ABN AMRO de stap naar productie zet bij witwasdetectie: bestaande processen herkenbaar houden, eindgebruikers vroeg betrekken en in fasen introduceren.
Niet onze AI: waarom regie pakken belangrijker is dan voor of tegen AI zijn
De aflevering behandelt hoe je als organisatie regie neemt over AI-implementatie door de juiste vragen te stellen, wat direct raakt aan de praktische uitdagingen bij de overgang van POC naar productie.
AI als technologie: waarom in tools denken je beperkt
AI-implementatie mislukt vaak omdat organisaties AI als tool benaderen in plaats van als fundamentele procesverandering. Dit inzicht helpt begrijpen waarom veel projecten de stap van POC naar productie niet halen.
Codeconversie met AI: sneller van legacy naar modern
Codeconversie-projecten illustreren de praktische uitdagingen bij AI-implementatie: hoe organisaties legacy-systemen moderniseren met AI, terwijl ze adoption en verantwoord gebruik moeten managen—precies de kloof tussen proof-of-concept en
Waarom investeren bedrijven massaal in AI zonder resultaat?
De kloof tussen AI-proof-of-concept en daadwerkelijk gebruik ontstaat doordat bedrijven de adoptie en change management onderschatten. Praktijkvoorbeelden van Schiphol en NS tonen aan hoe implementatie en organisatorische inbedding…
Materialenontwikkeling met AI: hoe CuspAI nieuwe stoffen ontwerpt
Concrete case van AI-implementatie waarbij datakwaliteit cruciaal bleek. Toont aan hoe teams praktische obstakels in de transitie van onderzoek naar operationeel gebruik moeten aanpakken.
Human-in-the-loop: een handtekening garandeert geen menselijke controle
Human-in-the-loop implementaties falen vaak in praktijk omdat handtekeningen geen echte menselijke controle garanderen. De aflevering biedt vier concrete aanpassingen om toezicht werkelijk effectief te maken—essentieel voor succesvolle…
Praktische AI voor bedrijven en sport: van CRM-automatisering tot hockeyanalyse
Erik Klein Nagelvoort, Managing Partner van Blue Field Agency, ziet organisaties falen met AI omdat ze beginnen met...
Verder lezen over Van proof-of-concept naar productie
Dit thema valt onder
AI in de praktijk: concrete cases van Nederlandse organisaties →