We meten het rendement van AI nog steeds verkeerd en de fout wordt duurder
Uitdagingen bij het rendement van AI: Veel organisaties hebben moeite met het meten van het rendement van AI en schrijven problemen vaak ten onrechte toe aan het management in plaats van aan de implementatie.
Verkeerd afgestemde statistieken: De huidige statistieken richten zich op technologische prestaties, maar pakken de onderliggende problemen met mensen en processen niet aan.
Langetermijneffect: Slechte AI-implementaties kunnen organisatorische schade veroorzaken die zich jarenlang opstapelt en de effectiviteit belemmert.
Organisatorische gezondheid: Beslissingen over AI-investeringen moeten naast technologie ook prioriteit geven aan statistieken voor mensen en processen om duurzaam succes te bereiken.
Hiaten in leiderschap: Leiderschap bij transformatie omvat doorgaans geen HR, wat leidt tot kortzichtige investeringen zonder levensvatbaarheid op lange termijn.
Het ROI-overzicht ziet er altijd strak uit. Bespaarde uren, anders ingezette personeelscapaciteit, kortere doorlooptijd, stijgende adoptiepercentages richting welke benchmark de leverancier ook tijdens het startgesprek heeft voorgesteld. Groene pijlen. Grafieken die omhoog en naar rechts bewegen. De CFO knikt goedkeurend.
Achttien maanden later klopt er iets niet. Het personeelsverloop is toegenomen in afdelingen die het meeste baat zouden hebben bij de verandering. Samenwerking tussen functies is stroever geworden. Een team dat vroeger met een zekere informele samenhang opereerde, beweegt nu alsof het door drijfzand marcheert. Niemand kan een oorzaak aanwijzen, dus wordt het toegeschreven aan de gebruikelijke verdachten: managementstijl, marktstress, iets dat met de pandemie te maken heeft of iets dergelijks.
De AI-uitrol die er zes kwartalen eerder aan voorafging, komt niet ter sprake.
Create a Free Account to Keep Reading—and Keep Leading Smarter
Unlock this piece and join a community of forward-thinking leaders discovering tools, playbooks, and insights for thriving in the age of AI.
Have an account? Log In
Dit zijn de werkelijke kosten van het verkeerd meten van AI ROI. Geen regel op de begroting. Een geleidelijke achteruitgang die verkeerd wordt toegeschreven en met de verkeerde oplossingen wordt aangepakt.
Technologische meetwaarden versus mensgerichte meetwaarden
De meetwaarden die de gesprekken over AI-investeringen domineren — bespaarde tijd, anders ingezette personeelscapaciteit, kortere doorlooptijd en steeds vaker gebruik — zijn allemaal voorlopende indicatoren van technologieprestaties. Ze meten de laag van de transformatie die het eenvoudigst te kwantificeren is.
Wat ze niet meten, is de organisatorische laag, waar de werkelijke kosten van een slechte implementatie liggen en waar ze zich opstapelen totdat ze onmogelijk te negeren zijn.
Gebruik verdient bijzondere aandacht, omdat het wordt beschouwd als een signaal van organisatorische gezondheid terwijl het in werkelijkheid een gedragsmatige indicator is. Een analyse van BCG uit eind 2025 wees uit dat 60% van de bedrijven wereldwijd ondanks aanzienlijke investeringen geen materiële waarde uit AI haalde, en wees de meetwaarden zelf gedeeltelijk aan als oorzaak.
Organisaties die zich vastklampten aan inloggegevens en cijfers over bestede tijd als maatstaven voor adoptie, ontdekten op pijnlijke wijze dat deze metingen volledig voorbijgaan aan de vraag of AI centraal is komen te staan in de manier waarop mensen daadwerkelijk werken.
Hoge adoptiepercentages vertellen je dat mensen de tool gebruiken. Ze vertellen je niets over de vraag of het werk goed verloopt, of teams goed functioneren en of de stilzwijgende kennis die vroeger via gezamenlijke taken werd overgedragen, nog steeds wordt overgedragen. Een personeelsbestand kan aan elke gebruiksbenchmark voldoen terwijl het bindweefsel van de feitelijke werkwijze stilletjes uit elkaar valt.
Het rapport van BCG uit oktober 2024, "Waar zit de waarde van AI?" — gebaseerd op een enquête onder 1.000 CxO's in 59 landen — stelde vast dat ongeveer 70% van de uitdagingen bij AI-implementatie voortkomt uit kwesties rond mensen en processen.
De budgetverdeling bij de meeste implementaties staat daar precies haaks op: het grootste deel gaat naar technologie, terwijl verandermanagement en organisatorische gereedheid worden behandeld als begrotingsposten in plaats van dragende onderdelen van de investering.
Wanneer de meetwaarden die je gebruikt om een transformatie te evalueren alleen iets zeggen over de technologische laag, meet je per definitie het deel van de vergelijking dat het minst waarschijnlijk bepaalt of de transformatie slaagt.
ROI herdefiniëren
De invalshoek van de CFO is op zichzelf niet verkeerd. Hij past strikte discipline toe op een reële vraag: levert deze investering rendement op?
Het probleem is dat hiermee een logica voor kapitaalallocatie wordt toegepast op wat in wezen een organisatorisch veranderingsprobleem is, terwijl de tijdshorizonten niet overeenkomen.
ROI-cycli van software duren 12 tot 18 maanden. Organisatieschade door een slecht beheerde implementatie stapelt zich gedurende twee tot drie jaar op en komt aan het licht als iets dat er volledig anders uitziet.
Het is de moeite waard om te onderzoeken hoe de CFO dit gesprek überhaupt is gaan voeren. Anthony Onesto, die zijn loopbaan binnen HR-technologie heeft doorgebracht en nu AI-transformatiepraktijken voor middelgrote bedrijven opzet, beschrijft de druk die zich trapsgewijs opbouwt.
Raden van bestuur zetten CEO's onder druk, CEO's kijken binnen de organisatie naar iemand die de verantwoordelijkheid kan nemen en de voor de hand liggende eerste keuze is de CTO of CIO. Wanneer dat onvoldoende blijkt, verschuift het gesprek naar de CFO.
Dat zal altijd een financiële beslissing zijn, die soms de juiste beslissing is en soms niet.
Zijn visie is dat HR deze transformaties zou moeten leiden, niet als een verandermanagementfunctie die achteraf wordt toegevoegd, maar als de functie die het best in staat is om na te denken over hoe machines en mensen samenwerken. Het feit dat dit zelden gebeurt, is volgens hem structureel. De meeste HR-leiders hebben zich niet gemeld en de druk stroomt niet vanzelf naar hen door.
Het resultaat is een gesprek over ROI dat wordt gevormd door degene die de verantwoordelijkheid heeft geërfd, en in de meeste organisaties zijn de prikkels van die persoon gericht op aantoonbare efficiëntie op korte termijn, niet op de gezondheid van de organisatie op lange termijn.
Professionele identiteiten ter discussie stellen
De verstoring van de identiteit alleen al illustreert de kloof. Wanneer routinetaken worden geautomatiseerd, verdwijnt vaak ook de professionele identiteit. De analist die door laag-risico, repetitief werk beoordelingsvermogen had opgebouwd, zou nu werk met meer waarde moeten doen, althans in theorie.
In de praktijk is de context waarin die identiteit zich ontwikkelde verdwenen en heeft niemand een vervanging opgebouwd. De verstoring wordt niet zichtbaar bij de aankondiging. Acht of tien maanden later komt ze aan het licht als verminderde betrokkenheid, die wordt gezien als een cultuurprobleem en ook als zodanig wordt aangepakt, terwijl de werkelijke oorzaak onopgemerkt in een eerder implementatielogboek staat.
Dit is geen nicheprobleem. Het is het mechanisme waardoor investeringen in automatisering slechtere resultaten opleveren dan voorspeld, ondanks dat hun efficiëntiedoelstellingen worden gehaald. De doelstellingen waren vastgesteld voor het verkeerde systeem.
Wat wordt geautomatiseerd, is zelden slechts een taak. Routinematig werk omvat vaak informele functies die op geen enkele proceskaart zichtbaar zijn: coördinatieritmes tussen teams, mentorschap dat in samenwerkingsprocessen is verweven en professionele contactmomenten die junior medewerkers regelmatig blootstellen aan de manier waarop senioren hun oordeel vormen.
Deze zaken zijn nergens gedocumenteerd, omdat dat niet nodig is totdat ze verdwenen zijn. Op dat moment ontdek je pas op de harde manier wat ze waard waren.
Een wekelijks rapport voor meerdere functies dat door drie teamleden gezamenlijk werd opgesteld, produceerde niet alleen een rapport. Het zorgde voor afstemming, zichtbaarheid en een vaste reden voor die teams om regelmatig contact te hebben. Automatiseer het rapport en je hebt de efficiëntie vastgelegd.
De kosten daarvan verschijnen niet in de ROI-presentatie. Uiteindelijk worden ze zichtbaar in de manier waarop die teams samen functioneren, of ophouden samen te functioneren.
Het argument om te kijken naar wat als kosten meetelt, is geen argument tegen ROI-discipline. Het is een argument om die discipline toe te passen op het volledige systeem in plaats van op het handige deel ervan. Als 70% van wat de resultaten van transformaties bepaalt, in de personele en organisatorische laag ligt, dan is een meetkader dat die laag uitsluit niet behoudend, maar systematisch optimistisch over de verkeerde zaken.
De juiste aanpak
Wat een vollediger meetkader omvat:
- Trends in personeelsverloop binnen de betrokken functies, met voldoende vertraging ingebouwd
- Patronen in communicatie tussen verschillende functies vóór en na ingrijpende veranderingen door automatisering
- Mate waarin kennis wordt overgedragen aan junior medewerkers
- Vertrouwensniveaus, gemeten aan de hand van enquêtes die zijn ontworpen om werkelijke sentimenten aan het licht te brengen in plaats van indirecte tevredenheidsmetingen.
Geen hiervan is technisch moeilijk. De meeste organisaties doen dit niet omdat ze automatiseringsbeslissingen nooit bewust hebben gekoppeld aan resultaten op het gebied van organisatorische gezondheid.
Ravin Jesuthasan, wiens werk op het gebied van personeelsarchitectuur zich uitstrekt over tientallen jaren van bedrijfstransformatie, zegt het duidelijk:
Ik ken geen enkele organisatie die met de technologie begon, de menselijke kant van de vergelijking buiten beschouwing liet en ooit tot een succesvol resultaat is gekomen.
De organisaties die met de technologie beginnen, ontwikkelen volgens hem een binaire kijk op het probleem, waarbij ze het menselijke element waar mogelijk vervangen en nooit de organisatorische duurzaamheid opbouwen die ervoor zorgt dat de transformatie beklijft.
Het oplossen van het meetprobleem is deels een technische kwestie en grotendeels een bestuurlijke. Iemand aan tafel wanneer beslissingen over AI-investeringen worden genomen, moet verantwoordelijk zijn voor de organisatorische gezondheid en voldoende gezag hebben om die als gelijkwaardig aan de efficiëntiekant te behandelen, in plaats van als daaraan ondergeschikt.
In de meeste organisaties zit die persoon óf niet aan tafel, óf heeft die niet voldoende gezag. De CHRO wordt vaak geraadpleegd over verandermanagement als een implementatietaak, in plaats van als een gelijkwaardige dimensie van wat succes betekent.
Jesuthasan beschrijft het bredere falen in termen die verder gaan dan meten.
De verandering die van leiders wordt gevraagd, is groter dan alles wat we in de afgelopen 150 jaar hebben gezien. En ik denk niet dat velen van hen dat begrijpen.
Dat is niet zozeer een veroordeling als wel een structurele constatering. De leiders die beslissingen over AI-investeringen nemen, zijn opgeleid in een wereld waarin de technologie en de organisatie afzonderlijke problemen waren. Dat zijn ze niet meer.
De ROI-presentatie die de twee uit elkaar houdt, is een document uit het verleden dat wordt toegepast op een fundamenteel andere situatie, en de fout — die zich opstapelt in personeelsverloop en tekortkomingen in de samenwerking — wordt duur.
