{"id":746668,"date":"2025-07-08T11:10:19","date_gmt":"2025-07-08T10:10:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=746668"},"modified":"2025-09-29T11:16:54","modified_gmt":"2025-09-29T10:16:54","slug":"why-traditional-investment-models-no-longer-apply","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/blog\/why-traditional-investment-models-no-longer-apply\/","title":{"rendered":"Waarom zijn traditionele beleggingsmodellen niet langer van toepassing?"},"content":{"rendered":"

1. De unieke kenmerken van AI passen niet bij traditionele ROI-modellen<\/b><\/h2>\n

AI-investeringen verschillen aanzienlijk van conventionele investeringen in de manier waarop ze waarde genereren en aantonen. Terwijl traditionele projecten meestal voorspelbare implementatiecurves volgen met duidelijke operationele gevolgen, bieden AI-initiatieven een complexere waardepropositie: voordelen ontwikkelen zich in de loop van de tijd, zijn vaak indirect en kunnen niet duidelijk worden ge\u00efsoleerd of toegeschreven aan de AI-investering zelf. Dit fundamentele verschil vereist dat organisaties opnieuw nadenken over hoe ze de ROI-berekening en rechtvaardiging van AI-uitgaven benaderen.<\/p>\n

Laten we eerst onderzoeken waarom AI-rendementen de neiging hebben om in de loop van de tijd te versnellen in plaats van een gestaag pad te volgen, en vervolgens de complexiteit van attributie onderzoeken, een van de meest over het hoofd geziene uitdagingen bij het beoordelen van AI ROI.<\/p>\n

1.1 De niet-lineaire aard van AI-rendementen<\/b><\/h3>\n

AI-investeringen leveren vaak exponenti\u00eble rendementen op door krachtige technologische drijfveren te combineren met subtiele indirecte voordelen. Uit een wereldwijd onderzoek van IDC bleek dat bedrijven voor elke dollar die in AI wordt ge\u00efnvesteerd een gemiddeld rendement van $3,70 realiseren, waarbij sommige organisaties zelfs $10,30(3) behalen.<\/p>\n

5 belangrijke technologische factoren zorgen voor deze buitengewone ROI:<\/p>\n

    \n
  1. Nieuwe mogelijkheden:\u00a0<\/b>AI ontsluit mogelijkheden zoals voorspellende modellen die anticiperen op marktverschuivingen of onderhoudsbehoeften, nieuwe data monetisatiestrategie\u00ebn en geautomatiseerde beslissingsondersteuning. Deze nieuwe mogelijkheden cre\u00ebren inkomstenstromen en effici\u00ebntie die voorheen onmogelijk waren met handmatige methoden.<\/li>\n
  2. Schaalbaarheid:\u00a0<\/b>Eenmaal ingezet, kunnen AI-oplossingen worden opgeschaald tegen marginale bouwkosten. Een AI-klantondersteuningsagent kan bijvoorbeeld duizenden vragen tegelijk behandelen zonder extra personeel, waardoor snelle groei mogelijk is zonder evenredige kostenstijgingen.<\/li>\n
  3. Hergebruik van modellen:\u00a0<\/b>Een AI-model of -component kan met minimale aanpassingen opnieuw worden ingezet in meerdere use cases of domeinen, waardoor \u00e9\u00e9n investering veel rendement oplevert. Een machine-learningmodel dat is getraind om afwijkingen in de productie te detecteren, kan bijvoorbeeld worden aangepast om financi\u00eble transacties te controleren op fraude, waardoor de waarde ervan wordt uitgebreid naar verschillende bedrijfsonderdelen.<\/li>\n
  4. Verbeteringen aanbrengen:\u00a0<\/b>AI-systemen profiteren van feedbacklussen die voor continue verbetering zorgen. Hoe meer een AI wordt gebruikt, hoe meer data het verzamelt om zijn algoritmen te verfijnen, waardoor een zichzelf versterkende cyclus ontstaat waarbij betere prestaties meer gebruik aantrekken, en meer gebruik de prestaties verder verbetert. Kleine winsten sneeuwballen op tot grote voordelen.<\/li>\n
  5. Toename in prestaties:\u00a0<\/b>Doorbraken in AI-hardware en modelarchitecturen hebben een domino-effect op hele systemen. Als een kernalgoritme verbetert, bijvoorbeeld door een effici\u00ebnter transformatormodel of geoptimaliseerde cloud-inferentie, krijgt elke toepassing die op dat fundament is gebouwd een onmiddellijke prestatieboost. Dit versterkende effect zet incrementele technische vooruitgang om in substanti\u00eble, systeembrede voordelen, waardoor er sneller waarde wordt gecre\u00eberd voor digitale producten en platforms.<\/li>\n<\/ol>\n

    Naast deze directe technologische drijfveren brengt AI indirecte voordelen met zich mee die het rendement op lange termijn versterken. Tevredenheid van werknemers, verhoogde innovatie, organisatorische flexibiliteit, verbeterde klantervaring en verminderd foutenrisico zijn allemaal potenti\u00eble AI-voordelen die moeilijk te kwantificeren zijn. Hoewel deze voordelen misschien niet direct zichtbaar zijn op de balans, versterken ze het concurrentievoordeel en de veerkracht van de organisatie en dragen ze bij aan een aanhoudende niet-lineaire groei van het totale rendement.<\/p>\n

    1.2 AI-rendement attributie: een complexe vergelijking<\/b><\/h3>\n

    Een van de meest over het hoofd geziene uitdagingen bij het beoordelen van AI ROI is attributie. In tegenstelling tot traditionele systemen, die meestal worden ingezet om een afzonderlijk probleem op te lossen met duidelijk meetbare KPI's, maken AI-initiatieven vaak deel uit van bredere transformatie-inspanningen. Ze zijn verweven met veranderingen in processen, platforms, organisatiestructuren en vaardigheden. Deze onderlinge afhankelijkheid maakt het extreem moeilijk om een duidelijk causaal verband te leggen tussen de AI-investering en de waargenomen bedrijfsresultaten.<\/p>\n

    Bovendien fungeert AI vaak als een facilitator in plaats van een directe uitvoerder van waarde. Het verschaft inzichten, automatiseert beslissingen en vergroot het menselijk beoordelingsvermogen, maar het uiteindelijke resultaat is nog steeds afhankelijk van de uitvoering stroomafwaarts. Deze \u201cgedistribueerde impact\u201d maakt toeschrijving inherent rommelig.<\/p>\n

    Neem bijvoorbeeld een detailhandelaar die een AI-ondersteunde vraagvoorspellingstool implementeert. Als dit gelijktijdig gebeurt met optimalisatie van de toeleveringsketen en bijscholing van het personeel, zijn verbeteringen in de beschikbaarheid van voorraden, lagere afprijzingen of hogere verkoopcijfers het resultaat van een systematische verschuiving, niet van \u00e9\u00e9n enkele interventie. De AI kan een katalysator zijn geweest, maar niet de enige drijfveer.<\/p>\n

    Naarmate AI ingebed raakt in meerjarige digitale strategie\u00ebn en multifunctionele workflows, wordt het minder zinvol en mogelijk misleidend om de financi\u00eble bijdrage ervan te isoleren zonder een systemisch evaluatiekader. In deze context vraagt AI om een nieuwe toerekeningslogica: een die het positioneert als een hefboom binnen een breder transformatieweefsel, in plaats van een op zichzelf staande investeringslijn.<\/p>\n

    2. AI ROI wordt gevormd door contextuele krachten<\/b><\/h2>\n

    De ROI van AI is verre van one-size-fits-all. Op organisatieniveau zorgen factoren zoals data-gereedheid, adoptiecapaciteit van werknemers en procesvolwassenheid voor aanzienlijke verschillen in AI ROI tussen organisaties, zelfs bij het implementeren van vergelijkbare use cases. Extern zorgen branchespecifieke krachten, zoals regelgeving, volwassenheid van het ecosysteem, automatiseringsniveaus en planningscultuur, voor wereldwijde beperkingen en kansen.<\/p>\n

    Laten we eens onderzoeken waarom deze dynamieken samen de kosten en tijdlijnen bepalen, wat de toepassing van gestandaardiseerde ROI-beoordelingskaders bemoeilijkt.<\/p>\n

    2.1 Krachten op organisatieniveau<\/b><\/h3>\n

    Het rendement van AI-investeringen varieert per organisatie op basis van verschillende contextuele factoren, zoals:<\/p>\n

      \n
    • Data beschikbaarheid en diepte:\u00a0<\/b>Organisaties met rijke, toegankelijke, schone data bronnen behalen over het algemeen een hoger rendement uit AI-initiatieven.<\/li>\n<\/ul>\n

      \u2192 Een bank met jaren van gestructureerde klant data kan gemakkelijker nauwkeurige kredietscoringsmodellen inzetten.<\/p>\n

        \n
      • Het vermogen van werknemers om AI te gebruiken:\u00a0<\/b>Werknemers met een hogere digitale geletterdheid en openheid voor nieuwe technologie\u00ebn maken sneller gebruik van AI-tools.<\/li>\n<\/ul>\n

        \u2192 Een winkelketen die investeert in eerstelijns AI-training ziet vaak sneller productiviteitswinst door AI-ondersteunde plannings- of inventarisatietools.<\/p>\n

          \n
        • Standaardisatie van processen:\u00a0<\/b>Bedrijven met goed gedefinieerde, herhaalbare processen kunnen gemakkelijker AI-agenten integreren.<\/li>\n<\/ul>\n

          \u2192 Een logistiek bedrijf met gestandaardiseerde routeringsprocedures kan AI effectiever inzetten om leveringspaden te optimaliseren.<\/p>\n

            \n
          • Technologische & modelsynergie\u00ebn:\u00a0<\/b>Organisaties die gedeelde data activa, infrastructuur en AI-modellen voor verschillende use cases onderhouden, behalen schaalvoordelen.<\/li>\n<\/ul>\n

            \u2192 Een gezondheidszorggroep die een medisch taalmodel hergebruikt voor zowel diagnostiek als pati\u00ebntencommunicatie, verbetert de ROI door de ontwikkelingskosten over meerdere toepassingen te spreiden.<\/p>\n

            2.2 Krachten op sectorniveau<\/b><\/h3>\n

            Het rendement van AI-investeringen varieert per bedrijfstak op basis van contextuele factoren, zoals :<\/p>\n

              \n
            • Regelgeving en ethiek:\u00a0<\/b>AI-initiatieven brengen vaak aanzienlijke regelgevende en ethische implicaties met zich mee die een directe invloed hebben op de ROI. Compliancekosten in verband met voorschriften zoals GDPR of certificeringsvereisten zoals SOC 2 kunnen de winstgevendheid van projecten aanzienlijk be\u00efnvloeden, doordat er complexiteitslagen worden toegevoegd. In de gezondheidszorg moet een klinisch beslissingsondersteunend systeem voldoen aan strenge data privacywetten (bijv. GDPR, HIPAA) en validatieprotocollen, waardoor de time-to-market en de compliancekosten aanzienlijk toenemen. Industrie\u00ebn met minder toezicht op de regelgeving, zoals e-commerce, kunnen daarentegen sneller en met minder risico's werken.<\/li>\n
            • Volwassenheid van AI-markt & ecosysteem:<\/b>\u00a0In industrie\u00ebn die ondersteund worden door robuuste AI-ecosystemen, waar volwassen verkopers van oplossingen en schaalbare cloud-dienstverleners in overvloed aanwezig zijn, zijn de implementatiekosten lager en wordt de time-to-value verkort.<\/li>\n<\/ul>\n

              \u2192 Verzekeraars kunnen snel fraudedetectiemodellen gebruiken die vooraf getraind zijn op datasets uit de industrie. In de landbouw of openbare infrastructuur daarentegen, waar ecosystemen van leveranciers minder ontwikkeld zijn, worden bedrijven geconfronteerd met hogere integratiekosten en langere ontwikkelingscycli.<\/p>\n

                \n
              • Procesautomatisering:\u00a0<\/b>Bedrijfstakken met sterk geautomatiseerde kernprocessen, back-office functies en operaties kunnen AI-agents naadlozer in bestaande workflows integreren, waardoor de implementatie wordt versneld en organisaties veel sneller waarde kunnen vastleggen en de ROI kunnen aantonen.<\/li>\n<\/ul>\n

                \u2192 In de productiesector kunnen tools voor voorspellend onderhoud worden ge\u00efntegreerd in bestaande systemen voor activabeheer, waardoor de stilstandtijd korter wordt. In sectoren met minder gestructureerde workflows, zoals de creatieve industrie, vereist AI-integratie daarentegen vaak meer maatwerk vooraf en organisatorische veranderingen.<\/p>\n

                  \n
                • Cultuur van langetermijnplanning:\u00a0<\/b>Industrie\u00ebn waar bedrijven een gestructureerde, meerjarige bedrijfsplanning omarmen, bevorderen strak op elkaar afgestemde bedrijfs- en IT-roadmaps en verminderen het risico op tussentijdse koerswijzigingen. Ze gaan verder dan de \u201cquick-win\u201d-mentaliteit en cre\u00ebren de stabiele investeringshorizon die nodig is voor een consistente, duurzame ROI van AI-initiatieven.<\/li>\n<\/ul>\n

                  \u2192 Energie- of lucht- en ruimtevaartbedrijven kunnen AI opnemen in optimalisatiestrategie\u00ebn voor het elektriciteitsnet op de lange termijn met duidelijk gedefinieerde KPI's. Bedrijfstakken die gedreven worden door kwartaalprestaties of ROI-verwachtingen op korte termijn kunnen te weinig investeren in fundamentele AI-capaciteiten die tijd nodig hebben om tot wasdom te komen.<\/p>\n

                  Omdat het rendement van AI wordt bepaald door de unieke kenmerken ervan en wordt be\u00efnvloed door de volwassenheid van de organisatie en de dynamiek van de sector, moeten ROI-modellen opnieuw worden doordacht, niet alleen om de resultaten te evalueren, maar om de business case en de strategische investeringslogica vanaf het begin te informeren.<\/p>\n

                  In ons volgende artikel onthullen we een gestructureerd evaluatieraamwerk waarmee organisaties de impact van AI kunnen kwantificeren op drie onderling verbonden niveaus: industriecontext, implementatiekosten en multi-horizonvoordelen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                  In het snel evoluerende technologische landschap van vandaag is IT ge\u00ebvolueerd van een traditionele operationele ruggengraat naar een strategische bedrijfspartner. Deze verschuiving wordt gevoed door versnelde digitalisering en automatisering, waaronder de opkomst van AI-gebruiksgevallen die waarde leveren die veel verder gaat dan de IT-functie.<\/p>","protected":false},"featured_media":746793,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-746668","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/746668","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/746793"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=746668"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=746668"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=746668"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}