AI-systemen veroorzaken zelf steeds vaker kostbare storingen, blijkt uit nieuw onderzoek. Voor ondernemers betekent dit dat de betrouwbaarheid van AI-toepassingen niet vanzelfsprekend is en dat je eenvoudige back-upprocessen moet inbouwen om stilstand te voorkomen.
Wat er aan de hand is
Volgens een rapport van Splunk, een bedrijf gespecialiseerd in data-analyse en monitoring, wordt AI zelf steeds vaker de bron van operationele uitval. Waar AI oorspronkelijk werd ingezet om storingen te voorkomen, blijkt de technologie nu nieuwe soorten onderbrekingen te creëren. Het onderzoek, waarvan Fastcompany de resultaten publiceert, laat zien dat bedrijven die sterk afhankelijk zijn van AI-systemen, kwetsbaarder worden voor onverwachte stilstand. De precieze omvang van de uitval of de frequentie wordt in de bron niet genoemd, maar de trend is duidelijk: AI is geen garantie voor stabiliteit.
Wat dit betekent
Voor het MKB heeft deze ontwikkeling directe gevolgen. Als je AI gebruikt voor klantenservice, voorraadbeheer, marketingautomatisering of financiële processen, loop je het risico dat een storing in het AI-systeem je hele bedrijfsvoering platlegt. Een chatbot die niet werkt, een aanbevelingsengine die hapert of een automatisch facturatiesysteem dat uitvalt: het kan leiden tot omzetverlies, klantontevredenheid en extra kosten voor herstel. De boodschap is dat je AI niet blindelings kunt vertrouwen, maar dat je moet nadenken over wat er gebeurt als het systeem er even niet is.
Hoe je dit kunt toepassen
Als je een webshop runt met AI-gestuurde aanbevelingen of prijsoptimalisatie, overweeg dan om een handmatige overrides in te bouwen. Je zou kunnen zorgen dat bij een AI-storing de standaardprijzen of een vaste set aanbevelingen worden getoond, zodat je winkel blijft draaien. Een eenvoudige check is om wekelijks te testen of het AI-systeem nog reageert en of de output logisch is. Als je merkt dat de aanbevelingen ineens afwijken, kan dat een voorbode zijn van een grotere storing.
Als je een team aanstuurt dat afhankelijk is van AI-tools voor planning of communicatie, is het verstandig om een back-upprocedure af te spreken. Een optie is om een wekelijkse check in te plannen waarbij iemand controleert of de AI-tool nog functioneert zoals verwacht. Je zou ook kunnen overwegen om een eenvoudig alternatief klaar te hebben, zoals een gedeelde spreadsheet of een handmatig rooster, voor het geval de AI uitvalt. Het belangrijkste is dat je team weet wat te doen zonder dat het systeem werkt.
Als je AI gebruikt voor klantenservice, zoals een chatbot of geautomatiseerde e-mailafhandeling, kun je een eenvoudige fallback inbouwen. Een mogelijkheid is om een standaardbericht in te stellen dat klanten doorverwijst naar een medewerker of een algemeen contactformulier, zodra de AI niet reageert. Je zou ook kunnen overwegen om dagelijks een testvraag te sturen naar de chatbot om te controleren of het systeem nog actief is. Zo voorkom je dat klanten in het donker blijven zitten.
Als je AI inzet voor financiële processen, zoals facturatie of boekhouding, is het verstandig om een handmatige controle in te bouwen. Je zou kunnen afspreken dat iemand elke ochtend de eerste paar facturen of transacties controleert voordat het systeem volledig automatisch draait. Een andere optie is om een waarschuwing in te stellen die afgaat als het AI-systeem ongebruikelijke output genereert, zoals facturen met afwijkende bedragen. Zo vang je problemen vroegtijdig op.
De praktische toepassing hangt af van jouw specifieke situatie, maar de kern is simpel: bouw een eenvoudige check en een back-upplan in voor elk AI-systeem dat je gebruikt. Het kost weinig tijd en kan je behoeden voor dure stilstand.