Het antwoord is dat AI-fouten in processen zoals klantsegmentatie en voorraadvoorspellingen bedrijven honderden miljoenen per maand kunnen kosten, maar met eenvoudige controles zijn ze te voorkomen. De kern is dat AI niet foutloos is en dat onoplettendheid bij de inzet ervan directe financiële gevolgen heeft voor MKB-bedrijven.

Wat er aan de hand is

Volgens Bright lopen bedrijven die AI omarmen tegen een kostbaar probleem aan: fouten in de output van AI-systemen kunnen leiden tot verkeerde beslissingen die honderden miljoenen euro’s per maand kosten. Het gaat niet om technische storingen, maar om subtiele fouten in de manier waarop AI data interpreteert. Denk aan een AI die klanten verkeerd segmenteert op basis van onvolledige of verouderde data, of een voorraadsysteem dat de verkeerde producten bestelt omdat het patroonherkenning niet klopt. Deze fouten zijn vaak het gevolg van een gebrek aan menselijke controle en validatie in de AI-workflow.

Wat dit betekent

Voor MKB-bedrijven betekent dit dat de belofte van AI – efficiëntie, lagere kosten, betere beslissingen – niet vanzelfsprekend is. Een foutieve klantsegmentatie kan leiden tot marketingcampagnes die de verkeerde doelgroep bereiken, met verspilling van budget tot gevolg. Verkeerde voorraadvoorspellingen kunnen resulteren in overvolle magazijnen met onverkochte producten of juist in lege schappen en gemiste omzet. De impact is relatief groter voor kleinere bedrijven, omdat een fout van duizenden euro’s een groter deel van de marge opsoupeert dan bij een groot concern. Het is niet alleen een technisch probleem, maar een bedrijfsrisico dat direct de winstgevendheid raakt.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en AI gebruikt voor klantsegmentatie, overweeg dan om maandelijks een steekproef te nemen van de door AI gegenereerde klantgroepen. Vergelijk of klanten die in dezelfde segmentatie zitten ook daadwerkelijk overeenkomende kenmerken hebben, zoals koopgedrag of demografie. Een eenvoudige controle in je CRM-systeem kan al aan het licht brengen of de AI bijvoorbeeld alle klanten uit een bepaalde regio op één hoop gooit, terwijl ze totaal verschillende interesses hebben. Je zou kunnen overwegen om een vaste medewerker een halfuur per week te laten steken in het valideren van de output.

Als je een team aanstuurt dat AI gebruikt voor voorraadvoorspellingen, is een optie om een dubbel controlesysteem in te voeren. Laat de AI een voorspelling doen, maar vergelijk die met een eenvoudige handmatige berekening op basis van de verkoopcijfers van de afgelopen maand. Als de AI bijvoorbeeld een piek in de vraag voorspelt voor een product dat al maanden stabiel verkoopt, is dat een rode vlag. Overweeg om een melding in te stellen wanneer de AI-voorspelling meer dan 20 procent afwijkt van het historisch gemiddelde, zodat je handmatig kunt ingrijpen.

Als je in de zorg werkt en AI gebruikt voor het plannen van afspraken of het triëren van patiënten, is het verstandig om de AI-output te laten controleren door een ervaren collega voordat deze wordt uitgevoerd. Een foutieve triage kan leiden tot verkeerde prioritering, met gevolgen voor de patiëntveiligheid. Je zou kunnen beginnen met een pilot waarbij de AI alleen voorstellen doet, die vervolgens door een mens worden goedgekeurd. Dit kost tijd, maar voorkomt dat een systeemfout direct doorwerkt in de dagelijkse praktijk.

Als je een productiebedrijf runt en AI gebruikt voor kwaliteitscontrole, is een mogelijkheid om de AI-resultaten te valideren met een tweede, onafhankelijke meetmethode. Als de AI bijvoorbeeld aangeeft dat een product afwijkt, laat dan een medewerker hetzelfde product handmatig controleren voordat het wordt afgekeurd. Dit voorkomt dat onterecht afgekeurde producten de productiekosten opdrijven. Overweeg om een logboek bij te houden van fouten die de AI maakt, zodat je het systeem gericht kunt verbeteren.

Bron: Bright