AI-systemen, bedoeld om processen te stroomlijnen en downtime te voorkomen, veroorzaken zelf steeds vaker kostbare storingen. Uit nieuw onderzoek van Splunk blijkt dat AI-gerelateerde uitval een groeiend probleem is voor bedrijven van elke omvang. Voor MKB-ondernemers betekent dit: vertrouw niet blind op AI, maar bouw eenvoudige vangnetten in.
Wat er aan de hand is
Splunk, een bedrijf dat gespecialiseerd is in data-analyse en monitoring, heeft onderzoek gedaan naar de impact van AI op operationele betrouwbaarheid. De resultaten laten een paradox zien: technologie die juist moet helpen om storingen te voorkomen, creëert nieuwe soorten uitval. Denk aan AI-modellen die onverwacht foutieve output geven, systemen die vastlopen door onverwerkte data, of algoritmes die beslissingen nemen op basis van verouderde informatie. De onderzoekers stellen dat deze AI-gerelateerde storingen inmiddels een significante kostenpost zijn geworden, zonder exacte bedragen te noemen. Het nieuws past in een bredere trend: naarmate AI dieper in bedrijfsprocessen wordt geïntegreerd, worden de risico’s van afhankelijkheid zichtbaarder.
Wat dit betekent
Voor het MKB is de boodschap helder: AI is geen wondermiddel dat al je problemen oplost. Het is een krachtig hulpmiddel, maar het kan ook onverwacht haperen. Als je bijvoorbeeld een AI-chatbot inzet voor klantenservice, kan een foutieve update ervoor zorgen dat klanten verkeerde informatie krijgen. Of als je een AI-tool gebruikt voor voorraadbeheer, kan een storing leiden tot dubbele bestellingen of juist lege schappen. De impact is relatief groter voor kleinere bedrijven, omdat zij minder buffer hebben om fouten op te vangen. Waar een groot bedrijf een team van specialisten heeft om storingen te analyseren, sta jij er vaak alleen voor. Het betekent niet dat je AI moet mijden, maar wel dat je moet nadenken over wat er gebeurt als het misgaat.
Hoe je dit kunt toepassen
Als je een AI-chatbot gebruikt voor klantcontact, overweeg dan om een eenvoudige failback-procedure in te bouwen. Stel een limiet in: als de chatbot drie keer achter elkaar een vraag niet kan beantwoorden of een foutmelding geeft, schakel dan automatisch door naar een menselijke medewerker. Je kunt ook een wekelijkse steekproef doen: lees tien willekeurige gesprekken terug om te controleren of de antwoorden nog kloppen. Dit kost weinig tijd, maar voorkomt dat klanten weglopen door verkeerde informatie.
Als je AI gebruikt voor het genereren van content of offertes, is het verstandig om een menselijke check in te bouwen voordat iets de deur uitgaat. Laat een collega of jezelf een korte controle doen op feitelijke juistheid en toon. AI kan bijvoorbeeld verouderde prijzen of voorwaarden gebruiken. Een simpele checklist met drie punten (klopt de datum, kloppen de bedragen, is de toon passend) is al voldoende om de grootste fouten te voorkomen.
Als je AI inzet voor data-analyse of rapportages, zorg dan dat je een back-up hebt van de ruwe data. Als het AI-systeem vastloopt of rare resultaten geeft, kun je terugvallen op een handmatige of eenvoudigere analyse. Plan bijvoorbeeld één keer per maand een moment in waarop je de belangrijkste cijfers handmatig controleert. Dit hoeft niet uitgebreid: een steekproef van vijf kerncijfers is vaak al genoeg om afwijkingen te signaleren.
Als je een AI-tool gebruikt voor planning of roosters, overweeg dan om een ‘storingsoefening’ te doen. Zet de tool een dag uit en kijk of je handmatig kunt overnemen. Dit lijkt misschien overdreven, maar het geeft je inzicht in hoe afhankelijk je bent en waar de zwakke plekken zitten. Je ontdekt dan bijvoorbeeld dat je geen back-up hebt van de laatste planning, of dat niemand weet hoe je de tool reset.
De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de kern is simpel: vertrouw, maar controleer. Een paar eenvoudige checks en een plan B voorkomen dat een kleine AI-storing uitgroeit tot een groot probleem.