AI-systemen veroorzaken steeds vaker storingen die bedrijven geld kosten, maar met eenvoudige monitoring en fallback-processen kun je de schap beperken. Uit nieuw onderzoek van Splunk blijkt dat AI, bedoeld om uitval te voorkomen, zelf een bron van kostbare operationele problemen wordt. Voor MKB-ondernemers die afhankelijk zijn van AI-tools voor klantenservice, marketing of logistiek, is het tijd om na te denken over wat er gebeurt als die tools het laten afweten.

Wat er aan de hand is

Volgens een rapport van Splunk, een bedrijf gespecialiseerd in data-analyse en monitoring, neemt het aantal storingen door AI-systemen toe. Waar AI oorspronkelijk werd ingezet om processen te optimaliseren en menselijke fouten te verminderen, blijkt de technologie zelf kwetsbaar. Het onderzoek, waarvan de details in het rapport staan, wijst uit dat deze ‘AI-uitval’ leidt tot aanzienlijke operationele kosten en reputatieschade. De precieze cijfers worden niet in het artikel genoemd, maar de trend is duidelijk: hoe meer bedrijven vertrouwen op AI, hoe groter de impact van een storing.

Wat dit betekent

Voor jou als MKB-ondernemer betekent dit dat je niet blind kunt varen op AI-tools. Of je nu een chatbot gebruikt voor klantvragen, een AI-systeem voor voorraadbeheer, of een tool voor het genereren van marketingteksten: als die systemen uitvallen, sta je stil. Grote bedrijven hebben vaak IT-teams die direct kunnen ingrijpen, maar in het MKB liggen de gevolgen van een storing direct op het bord van de ondernemer. Een uur zonder AI-klantenservice kan al leiden tot gemiste verkopen en ontevreden klanten.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt met AI-gestuurde klantenservice, overweeg dan om een eenvoudig fallback-systeem in te bouwen. Je zou bijvoorbeeld een standaard e-mailadres kunnen instellen dat automatisch wordt geactiveerd als de chatbot uitvalt. Een optie is om een medewerker een korte instructie te geven voor het afhandelen van veelgestelde vragen tijdens een storing. Zo voorkom je dat klanten in het niets verdwijnen.

Als je AI gebruikt voor het plannen van marketingcampagnes, is het verstandig om een handmatige back-up te hebben van je belangrijkste posts of e-mails. Je zou een eenvoudige checklist kunnen maken met stappen die je zelf kunt uitvoeren als het AI-systeem niet werkt. Denk aan het handmatig publiceren van een vooraf geschreven bericht of het tijdelijk pauzeren van advertenties tot het systeem weer online is.

Als je afhankelijk bent van AI voor voorraadbeheer of logistiek, kun je overwegen om een eenvoudige spreadsheet bij te houden met de actuele voorraadstanden. Dit kost weinig tijd, maar geeft je een vangnet als het AI-systeem uitvalt. Een mogelijkheid is om elke ochtend een korte handmatige check te doen van de belangrijkste producten, zodat je niet voor verrassingen komt te staan.

Als je een team aanstuurt dat werkt met AI-tools, is het goed om een korte procedure af te spreken voor het geval van een storing. Je zou kunnen afspreken dat iedereen een screenshot maakt van zijn werk als het systeem dreigt uit te vallen, of dat er een gedeeld document is waar teamleden handmatig updates kunnen plaatsen. Dit voorkomt dat werk verloren gaat en dat er chaos ontstaat.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de kern is simpel: bouw een vangnet in voor de AI-tools waar je het meest op vertrouwt. Een paar minuten voorbereiding kan uren stilstand voorkomen.

Bron: Fastcompany