Zeker 30 procent van de generatieve AI-projecten die zich in concept hebben bewezen, zal eind volgend jaar niet halen. Dat voorspelt adviesbureau Gartner. De belangrijkste redenen voor discontinuering zijn volgens Gartner slechte datakwaliteit, stijgende kosten, ontoereikende risicobeheersing en onduidelijke bedrijfswaarde.
“Na de hype van vorig jaar willen beslissers resultaten zien”, aldus data-analist Rita Sallam tijdens de recente Gartner Data & Analytics Summit in Australië. “Organisaties worstelen daarmee. Naarmate de reikwijdte van de initiatieven toeneemt, wordt de financiële last van het ontwikkelen en inzetten van gen-ai-modellen steeds meer voelbaar.”
Automatische transcriptie
Steeds meer organisaties kiezen voor de inzet van taalmodellen om hun productiviteit te verbeteren. Ook in de Nederlandse zorg neemt de inzet van large language models (LLM’s) een grote vlucht. Blijkens een recente inventarisatie van M&I Partners gebruikt inmiddels meer dan de helft van de ziekenhuizen (57 procent) generatieve AI voor onder meer automatische transcriptie van gespreksverslagen, het samenvatten van documenten en het genereren van teksten.
Diffuse kosten
De inzet van generatieve AI kan flink in de papieren lopen. Gartner becijfert dat de kosten zomaar vijf miljoen tot twintig miljoen dollar kunnen belopen. Die ruime marge is volgens Sallam typerend voor de diffuse kostenstructuur van generatieve AI.
“Helaas zijn de kosten minder voorspelbaar dan bij andere toepassingen”, aldus Sallam. “Ze worden in hoge mate bepaald door de use cases en de implementatiestrategie die bedrijven kiezen. Het maakt een groot verschil of je AI op alle niveaus wilt toepassen of mikt op bescheidener doelen zoals productiviteitswinst of het stroomlijnen van bestaande processen. Daar horen andere kosten, risico’s en strategische gevolgen bij.” In het bijhorende staatje plaatst Gartner medische toepassingen in de categorie van duurste GenAI-applicaties
Ingewikkelde businesscase
Ook de opbrengsten van gen-AI zijn moeilijk in cijfers te vatten. Hogere productiviteit bijvoorbeeld is een kwestie van een lange adem. Bovendien vertaalt hogere productiviteit zich niet altijd direct in de bedrijfsresultaten. Zodoende blijft het ingewikkeld om een businesscase met een duidelijke return on investment te ontwikkelen.
Indirecte waarde
Gartner adviseert beslissers die de inzet van GenAI overwegen ‘een hogere tolerantie voor indirecte waarde-creatie’. Dat de inzet van GenAI wel degelijk resultaat kan opleveren, laat volgens Gartner een recent onderzoek onder ruim achthonderd AI-koplopers zien. Gemiddeld stegen hun inkomsten met bijna 16 procent en daalden de kosten met ruim 15 procent. De productiviteit steeg met bijna 23 procent. Maar, erkent Sallam, “de opbrengsten kunnen sterk verschillen per bedrijf, use case en sector.”
