Waarom 95% van AI-pilots strandt en hoe je herkent of jij bij de 5% hoort
Blog Koen Aarns | AI Product Owner bij Lefebvre Sdu
Nieuw onderzoek van MIT (State of AI in Business 2025, juli 2025) laat zien dat de overgrote meerderheid van AI-pilots mislukt. Niet door slechte technologie, maar omdat kantoren keuzes maken die voorspelbaar tot mislukking leiden. De kleine groep die wel resultaat boekt, stelt éérst drie fundamentele vragen.
De cijfers zijn opvallend: slechts vijf procent van alle AI-pilots levert daadwerkelijk waarde op. Víjf op de honderd! De rest strandt in een vroeg stadium, vaak zonder dat duidelijk is wat er getest werd of welke winst er te behalen viel.
Dat klinkt somber. Ik zie het als waardevolle informatie: het laat zien welke werkwijzen tot succes leiden en welke tot mislukking. Herken je de succesfactoren én de red flags? Dan heb je een voorsprong op de andere 95 procent.
Wat doet die 5% anders?
De inzichten uit het MIT-onderzoek laten deze verschillen zien:
Signalen van mislukking (95%) | Signalen van succes (5%) |
Start bij een flitsende demo | Start bij een concreet probleem met een duidelijke doelstelling |
Probeert breed en vaag tegelijk | Begint klein, waar de pijn dagelijks voelbaar is |
Bouwt alles zelf | Kiest partners die het proces begrijpen |
Legt pilots top-down op | Geeft de medewerkers eigenaarschap en verantwoordelijkheid |
Richt zich op prestige in marketing | Richt zich op het verminderen van tijdverlies en overhead in ondersteunende processen |
Accepteert statische tools die niet leren | Eist systemen die verbeteren door feedback en aansluiten op bestaande workflows |
Wat betekent dit voor jouw praktijk?
Succesvolle kantoren onderscheiden zich doordat ze vóór de eerste demo een startdocument maken. Daarin staan drie onderwerpen:
- Probleem en doelstelling: wat wil je oplossen en hoe meet je dat?
- Integratie: hoe past dit in je bestaande workflow en systemen?
- Verbetering: hoe wordt vastgelegd dat de tool beter wordt van feedback?
Pas als een aanbieder van een AI-tool concrete antwoorden op deze vragen heeft, is een pilot de moeite waard. Begin dus niet met de vraag ‘welke AI-tool is goed?’, maar ‘welk probleem wil ik oplossen?’.
Waar sta jij?
Steeds meer juridische en fiscale kantoren experimenteren met AI. Het MIT-onderzoek laat zien dat de meeste organisaties worstelen met dezelfde uitdagingen. Maar de vijf procent die wél slaagt, heeft één ding gemeen: ze stellen eerst de juiste vragen.
Volgende demo in je agenda? Check dan eerst of jij die drie antwoorden hebt. Dan weet je of jij bij de 5% hoort.
Weten wat juridische AI voor jou kan betekenen? Lees meer over GenIA-L.
Over de auteur Koen Aarns is AI Product Owner bij Lefebvre Sdu. Hij werkt continu aan het nog slimmer maken van GenIA-L: de gespecialiseerde AI-tool voor juristen en fiscalisten.