CEO’s zien weinig rendement uit AI: ERP bepaalt mede het succes

Veel CEO’s zien nog weinig rendement uit AI-investeringen. ERP en andere bedrijfssoftware leveren de data en processen waarop succesvolle AI-toepassingen bouwen.

Kunstmatige intelligentie (AI) blijft één van de grootste onderwerpen binnen het bedrijfsleven. Organisaties investeren volop in slimme software, automatisering en nieuwe AI-tools om sneller en efficiënter te werken. Vooral sinds de opkomst van generatieve AI proberen veel bedrijven versneld stappen te zetten om concurrerend te blijven.

Toch blijkt uit nieuw onderzoek dat veel bestuurders nog weinig resultaat zien van die investeringen. Volgens cijfers van PwC geeft een groot deel van de CEO’s aan dat hun AI-projecten voorlopig nog beperkt rendement opleveren. De discussie verschuift hierdoor steeds meer van ‘wat kan AI?’ naar ‘wat levert AI daadwerkelijk op?’.

Bedrijven investeren massaal in kunstmatige intelligentie 

Veel organisaties steken momenteel grote bedragen in AI-platformen, data infrastructuur en automatisering. Vooral grote bedrijven willen voorbereid zijn op een toekomst waarin AI een grotere rol speelt binnen dagelijkse processen en besluitvormingen. 

De totale AI-investeringen blijven daarom snel groeien. Bedrijven gebruiken AI inmiddels voor klantenservice, marketing, analyses en interne processen. Voor veel organisaties draait het niet alleen om innovatie, maar ook om efficiënter werken en het verlagen van operationele kosten.

CEO’s verwachten veel van AI

Binnen directiekamers wordt AI vaak gezien als technologie die processen slimmer en sneller moet maken. Veel bestuurders hopen dat kunstmatige intelligentie helpt om productiviteit te verhogen, medewerkers te ondersteunen en nieuwe groeikansen te creëren.

De aandacht voor CEO’s over AI groeit daardoor snel. Vooral generatieve AI heeft de afgelopen jaren voor veel enthousiasme gezorgd binnen het bedrijfsleven. Tegelijkertijd merken veel organisaties dat het lastiger is om AI-projecten direct succesvol te maken dan vooraf werd gedacht.

Rendement van AI-investeringen blijft vaak onduidelijk

Een belangrijk probleem is dat veel organisaties nog moeite hebben om de echte waarde van AI goed meetbaar te maken. Bedrijven investeren soms miljoenen in nieuwe systemen, maar weten vaak nog niet precies welke processen daadwerkelijk beter presteren door AI.

Ook de discussie rondom de ROI van AI wordt daardoor steeds groter. Sommige bedrijven zien wel verbeteringen in snelheid of efficiëntie, maar merken dat financiële voordelen voorlopig beperkt blijven. Vooral grotere AI-projecten blijken in de praktijk vaak duurder en ingewikkelder dan vooraf werd verwacht.

AI levert nog weinig zichtbaar resultaat op

Volgens het onderzoek geven veel CEO’s aan dat kunstmatige intelligentie voorlopig nog minder oplevert dan gehoopt. Dat betekent niet dat AI geen potentie heeft, maar wel dat veel organisaties nog zoekende zijn naar toepassingen die direct impact maken.

Vooral bedrijven die snel zijn gestart met AI-projecten zonder duidelijke strategie lopen daar tegenaan. Veel organisaties experimenteren volop, maar hebben moeite om losse pilots om te zetten naar structurele verbeteringen binnen het bedrijf. Bij veel bestuurders ontstaat daardoor het gevoel dat AI nog weinig oplevert in verhouding tot de enorme verwachtingen van de afgelopen jaren.

Effectiviteit van AI-projecten hangt sterk af van de aanpak

Opvallend is dat organisaties met duidelijke doelen vaak meer resultaat halen uit AI-projecten. Bedrijven die kunstmatige intelligentie inzetten voor specifieke processen of concrete problemen zien sneller verbeteringen dan organisaties die vooral ‘iets met AI’ willen doen zonder duidelijke richting.

De aandacht voor de effectiviteit van AI-projecten groeit hierdoor snel. Veel bedrijven realiseren zich inmiddels dat AI niet automatisch zorgt voor betere resultaten. Goede data, duidelijke processen en medewerkers die met de technologie kunnen werken blijken minstens zo belangrijk als de AI-tools zelf.

Waar bedrijven vooral tegenaan lopen

Hoewel veel organisaties volop investeren in kunstmatige intelligentie, blijkt de uitvoering in de praktijk vaak ingewikkelder dan verwacht. Vooral grotere bedrijven merken dat AI-projecten niet automatisch succesvol worden zodra de technologie beschikbaar is. Zonder duidelijke strategie, goede data en interne kennis blijven resultaten vaak achter bij de verwachtingen.

Veel organisaties ervaren problemen zoals:

• onduidelijke AI-strategieën
• hoge implementatiekosten
• slechte datakwaliteit
• beperkte kennis binnen teams
• moeilijk meetbaar rendement
• losse AI-pilots zonder vervolg

→ Voor veel bedrijven blijkt kunstmatige intelligentie daardoor ingewikkelder dan de hype soms doet vermoeden.

ERP bepaalt mede hoeveel AI kan opleveren

Veel AI-toepassingen zijn afhankelijk van gegevens en processen die al in ERP-software of andere bedrijfssoftware aanwezig zijn. Denk aan financiële gegevens, orders, voorraad, productieplanning en personeelsinformatie. Wanneer die data versnipperd, verouderd of slecht gestructureerd is, wordt het moeilijker om AI betrouwbaar in te zetten.

Daarom zit de waarde van AI niet alleen in het model zelf. Organisaties moeten ook kijken naar de systemen waarop de technologie wordt aangesloten. Een AI-toepassing die bijvoorbeeld voorraadtekorten voorspelt, levert pas echt waarde op wanneer die voorspelling aansluit op inkoop-, voorraad- of planningsprocessen binnen ERP.

AI-investeringen blijven waarschijnlijk doorgroeien

Ondanks de tegenvallende resultaten stoppen bedrijven voorlopig niet met AI. Veel organisaties zien kunstmatige intelligentie nog steeds als technologie die op langere termijn belangrijk wordt voor innovatie en concurrentiepositie.

De focus lijkt wel langzaam te verschuiven. Waar bedrijven eerst vooral experimenteerden met AI, kijken organisaties nu steeds vaker naar toepassingen die echt waarde toevoegen voor medewerkers en dagelijkse processen.

De volgende fase draait daardoor waarschijnlijk minder om zoveel mogelijk losse AI-tools en meer om integratie met bestaande bedrijfssoftware. Voor organisaties met ERP betekent dat dat AI onderdeel moet worden van processen die medewerkers dagelijks gebruiken, in plaats van als los experiment naast de organisatie te blijven bestaan.

Bedrijven worden realistischer over AI

De resultaten van het onderzoek laten vooral zien dat organisaties langzaam realistischer beginnen te kijken naar kunstmatige intelligentie. Waar de verwachtingen eerst extreem hoog lagen, groeit nu meer aandacht voor praktische toepassingen, kosten en meetbare resultaten.

Voor veel bedrijven zal het rendement van AI daarom niet alleen afhangen van de technologie waarin wordt geïnvesteerd. De kwaliteit van ERP-data, integraties en bestaande bedrijfsprocessen bepaalt mede of een AI-project daadwerkelijk meetbare waarde oplevert.

Bron

PwC – CEO Survey