AI heeft nog nooit zoveel belangstelling getrokken. Achter de hype gaat echter een bittere realiteit schuil: 95 % van de AI-projecten in bedrijven mislukken. François Madjlessi, momenteel directeur Digital aan de Savoie Mont Blanc University en lid van het Information Governance and AI-programma aan ESSEC, geeft zijn visie op de redenen voor deze mislukkingen, de voorwaarden voor succes en de stappen die nodig zijn voor het opbouwen van een echte AI-strategie voor bedrijven.
Waarom mislukken zoveel AI-projecten?
Elk jaar onderzoekt ESSEC grote Franse bedrijven, vooral die in de CAC 40-index. De bevindingen zijn altijd hetzelfde: ongelooflijk enthousiasme voor AI, maar weinig concrete successen op organisatorisch niveau.
AI brengt individuele kracht, maar nog geen collectieve kracht. We hebben het vooral over persoonlijk gebruik - een verbeterde werknemer die sneller een zoekopdracht uitvoert of efficiënter een rapport schrijft - maar we zien nog maar weinig transformatie op bedrijfsschaal.
En dus, 95 % van AI-transformatieprojecten mislukt (bron: MIT, juli 2025 & ESSEC AI Governance Observatory - september 2025). De paradox is opvallend: AI is overal, maar de algemene impact ervan op prestatieversnellers blijft zwak.
De grootste moeilijkheid ligt in de collectief opschalen, Met andere woorden, het vermogen om van AI een motor te maken voor de transformatie van de hele organisatie.
Toen ik digitaal directeur was bij Paris Dauphine, lanceerden we een Franse versie van ChatGPT voor docenten en studenten om het leren te personaliseren. Het project werkte technisch, maar stuitte op weerstand tegen verandering. Docenten zagen het als een uitdaging voor hun methoden. Slechts 5 %'s waren enthousiast.
Geleerde lessen Maar al te vaak is het uitgangspunt de technologie, zonder rekening te houden met de impact op processen en bedrijven.
Wat zijn de oorzaken van falen?
Er zijn vier hoofdoorzaken.
1. De verbinding met het bedrijf wordt verbroken
Een AI-project kan niet slagen zonder een grondig begrip van de interne processen. Begrijpen hoe het bedrijf eigenlijk werkt is een essentiële voorwaarde voor de AI-volwassenheid van een bedrijf.
2. Onduidelijke doelstellingen
Veel managers zeggen dat ze «aan AI willen doen». Maar AI is geen doel op zich. Het doel moet duidelijk zijn: welke waarde wil het bedrijf creëren? Welke visie wil het bereiken?
3. Slechte gegevenskwaliteit
AI is alleen effectief als het gebaseerd is op betrouwbare en goed beheerde gegevens. Zonder deze gegevens produceren algoritmen inconsistente of bevooroordeelde resultaten.
4. Schaduw IT
Hoe kun je een samenhangende bedrijfsaanpak hebben als 95 % van de werknemers tools zonder referentie gebruikt? Deze versnippering vertraagt elk gestructureerd initiatief.
Wat heb je nodig om het te laten werken?
1. De juiste use cases kiezen
Succes hangt af van selectie van relevante proefprojecten, waar AI echt waarde toevoegt. Je moet klein beginnen, snel een concrete impact aantonen en dan generaliseren.
De meest effectieve AI is die welke het leven van werknemers vereenvoudigt zonder hun gewoonten te veranderen. Het automatiseren van de transcriptie van spraak in rapporten is bijvoorbeeld een eenvoudige, zeer rendabele use case.
2. Duidelijk bestuur instellen
Succesvolle AI-projecten worden gevalideerd door de bedrijfsvoorzitterschap en ondersteund door de Comex. Deze sponsoring is essentieel om alle richtingen mee te krijgen.
3. De volwassenheid van het bedrijf beoordelen
De volwassenheid verschilt sterk per organisatie. Een groot bedrijf als TotalEnergies heeft niet dezelfde digitale cultuur als een KMO. De aanpak moet daarom worden aangepast aan het niveau van interne voorbereiding.
4. Vertrouwen op externe partners
De succesverhalen zijn vaak die van bedrijven die hebben gewerkt met externe specialisten in staat om hun bedrijf te begrijpen en snel industriële oplossingen te ontwikkelen.
5. Mensen centraal stellen
AI mag nooit een zwarte doos worden. Je moet de controle houden, de resultaten interpreteren en nooit de verantwoordelijkheid afschuiven op de machine. AI is een facilitator, geen manager.
Hoe betrek je het management en de business lines erbij?
Het uitgangspunt is de overtuiging van de algemene directie dat AI waarde kan creëren. Vervolgens moeten we :
- Een multidisciplinair team inschakelen om te bepalen welke beroepen in aanmerking komen;
- AI-ambassadeurs benoemen in elke richting ;
- Snelle, praktische demonstraties om lidmaatschap aan te maken.
In een compliance-laboratorium zagen we een AI-agent die oude en nieuwe standaarden vergeleek: een maand werk bespaard! Dit soort concrete successen verandert de perceptie.
Dankzij deze ambassadeurs kan het bedrijf de barrières tussen de afdelingen slechten en een collectieve dynamiek creëren.
Een inspirerend voorbeeld van een AI-project: het geval van de SICAME-groep
De SICAME-energiegroep stelde een eenvoudige vraag: «Kan AI een bedrijf als het onze transformeren?»
Het antwoord was een gestructureerd actieplan: creatie van’AI-ambassadeurs, ontwikkeling van een ongeveer zestig gespecialiseerde agenten, en het opzetten van een IA-Innovatiecommissie.
Elk bedrijfsonderdeel heeft zijn eigen agenten, die kunnen worden samengevoegd over entiteiten heen. Van community managers IA best practices intern promoten via een Ghost-platform, door innovatiemarketing te stimuleren. Elke drie maanden wordt een overzicht van use cases gedeeld met Comex.
Als gevolg hiervan is AI een strategische focus bedrijfsinformatie en een een hefboom voor industriële transformatie.
Welk advies heb je voor een bedrijf dat net begint?
Ik onderscheid vijf niveaus van AI-volwassenheid :
- Niveau 1 Gebruik van AI op individuele basis (persoonlijke productiviteit).
- Niveau 2 Gebruik van RAG (Retrieval Augmented Generation) met interne documenten, inclusief vertrouwelijke documenten.
- Niveau 3 oprichting van gespecialiseerde agenten.
- Niveau 4 agenten geïntegreerd in het informatiesysteem.
- Niveau 5 De «automatic agentique», die miljoenen e-mails kan verwerken.
AI is bijzonder effectief voor repetitieve taken: technische ondersteuning, naleving, documentbeheer, enz.
Nog een essentiële tip voor je AI-project:
Betrek vanaf het begin een externe partner. Er zijn te veel parameters die je moet beheersen om alleen te slagen. Als je de vaardigheden eenmaal hebt verworven, kun je ze geleidelijk aan in huis halen.
Hoe zit het met gegevenssoevereiniteit?
Als expert uit de academische wereld sta ik op digitale soevereiniteit.
De gegevens moeten bij jou blijven. We kunnen Amerikaanse technologieën gebruiken, maar de servers en verwerking moeten lokaal worden gehost.
Het is een kwestie van Naleving RGPD, maar ook vertrouwen. Er wordt aanbevolen soevereine infrastructuren op te bouwen, bijvoorbeeld door te vertrouwen op Europese hostingproviders zoals OVH en lokale start-ups die in staat zijn veilige RAG-oplossingen te ontwikkelen.
Voor wie zijn jullie trainingen bedoeld?
In mijn seminar « Je bedrijf innoveren en transformeren met behulp van data en AI (traditioneel of generatief)».», Ik heb drie hoofdtypen publiek:
- van IT-professionals, die de nieuwe technische en strategische uitdagingen moeten begrijpen;
- van business line managers, Ze zijn op zoek naar concrete voorbeelden van hoe ze hun praktijken kunnen veranderen;
- En regelgevingsdeskundigen, en de ethische en juridische uitdagingen van AI.
Ik geef ze praktijkvoorbeelden, successen en mislukkingen, zodat ze begrijpen hoe ze de transformatie moeten aanpakken. Het is ook een situatiegebaseerde aanpak, die begint bij hun problemen en alle zakelijke en technologische kwesties aanpakt.
We verkennen de marktspelers (Mistral, Microsoft, Google, Meta...), de organisatorische en regelgevende aspecten (AI-wet, Datawet), evenals de implementatie van AI en de evolutie ervan. Dit alles geïllustreerd met talrijke voorbeelden.
Wat moet je onthouden voor een succesvol AI-project?
Een succesvol ondernemingsbreed AI-project draait in de eerste plaats om een geschiedenis van bestuur en volwassenheid.
De 5 % van succesvolle projecten zijn niet gericht op AI gebruiken, maar om waarde creëren met AI, Dit is gebaseerd op de overtuiging van het management, samenwerking tussen bedrijf en technologie en een vooruitstrevende en soevereine aanpak.
AI transformeert een bedrijf niet op magische wijze. Het zijn de mannen en vrouwen die het ondersteunen, begrijpen en aanpassen aan hun realiteit die het verschil maken.
