MIT-onderzoek zegt dat 95% van AI faalt, maar klopt dat wel?
Deze week verscheen het MIT-rapport The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, opgesteld door MIT NANDA. Project NANDA onderzoekt hoe AI-agenten en infrastructuur kunnen uitgroeien tot een nieuw internet van intelligente systemen. Dit rapport zoomt in op de staat van AI-implementatie in bedrijven en introduceert de term GenAI Divide: de scherpe tweedeling tussen organisaties die wel waarde halen uit GenAI en de grote meerderheid die dat niet doet.
Wat zegt het rapport?
- Bedrijven investeerden samen $30–40 miljard in generatieve AI, maar 95% van de pilots levert geen meetbare ROI. Slechts 5% van de projecten haalt miljoenen aan waarde binnen.
- Het probleem zit niet in modelkwaliteit of regelgeving, maar in aanpak en implementatie.
- De grootste barrière is de “learning gap”: de meeste GenAI-systemen leren niet van feedback, passen zich niet aan context aan en verbeteren niet over tijd.
- Tools zoals ChatGPT en Copilot zijn populair bij individueel gebruik, maar leveren zelden aantoonbare financiële resultaten op voor het bedrijf als geheel.
- Werknemers gebruiken massaal hun eigen AI-accounts (“shadow AI economy”): 90% doet dat, terwijl slechts 40% van de bedrijven officiële AI-abonnementen heeft.
- Er is een duidelijke investeringsbias: zo’n 50% van de budgetten gaat naar sales en marketing, terwijl juist backoffice-automatisering vaak hogere ROI oplevert.
Hoe de media het oppakten
Veel media kopten simpelweg: “95% van de AI-pilots faalt”. Dat cijfer werd breed overgenomen door o.a. Fortune en The Register. Daarmee lijkt de boodschap: AI werkt (nog) niet in bedrijven. De nuance dat 5% wél grote waarde creëert en dat aanpak en integratie bepalend zijn, kreeg minder aandacht.
Kritiek op het rapport
De publicatie riep ook stevige kritieken op. Een aantal punten:
- De gebruikte onderzoeksmethode werd omschreven als “vibes vermomd als een geloofwaardige academische studie”. (The AI Daily Brief)
- Het rapport is gebaseerd op slechts 52 interviews, 150 enquêteantwoorden en een analyse van 300 openbare mededelingen.
- De definitie van succes is vaag: als een bedrijf niets publiekelijk meldt, telt het als “geen rendement”. Daarmee kunnen interne successen worden genegeerd.
- De claim dat 50% van AI-budgetten naar sales en marketing gaat, wordt door critici als “absurd” bestempeld. Mogelijk is dit veroorzaakt door een oververtegenwoordiging van sales-executives in de steekproef.
- Belangrijke termen zoals “pilot” en “implementatie” zijn niet scherp gedefinieerd.
- Ontwikkelingen zoals agentic coding blijven onbenoemd.
De rode draad van de kritiek: de problemen liggen vaker bij implementatie en verandermanagement dan bij de technologie zelf. Dat komt onvoldoende terug in de methodologie van het rapport.
Wat ondernemers uit het onderzoek kunnen leren
De echte les voor ondernemers is niet dat “95% van AI faalt”, maar dat je voorbij de headlines moet kijken. Het rapport van MIT zet een belangrijk thema op de kaart, maar de cijfers en methodologie zijn discutabel.
Wat naar mijn mening overeind blijft, is dat aanpak en implementatie het verschil maken. AI levert pas waarde als het goed wordt ingebed in dagelijkse processen, gedragen door medewerkers en afgestemd op de praktijk.
Hoe je de GenAI-kloof overbrugt: 4 praktische stappen
Veel bedrijven worstelen volgens MIT met AI. Het goede nieuws: je hebt geen groot budget of technisch team nodig om toch resultaat te boeken. Succes zit in een slimme aanpak.
1. Koop slim in, bouw niet zelf
Interne AI-projecten mislukken twee keer zo vaak als samenwerkingen met externe partners. Kies een betrouwbare partner of een bestaande tool die 80% van je probleem oplost. Je bouwt je boekhoudsoftware tenslotte ook niet zelf.
2. Kies voor systemen die leren
De grootste barrière is de “learning gap”: AI-tools die geen feedback onthouden en telkens dezelfde fouten maken. Stel leveranciers altijd de vraag: “Wordt dit systeem slimmer door ons gebruik?”
3. Kijk naar wat medewerkers al doen
90% van medewerkers gebruikt al AI via persoonlijke accounts. Dat is geen risico, maar een kans. Vraag waar AI hen nu al helpt en gebruik die inzichten als startpunt voor pilots.
4. Zoek de winst in je backoffice
De snelste en duidelijkste ROI zit vaak in de backoffice: facturatie, contractbeheer, samenvatten van notulen of klantvragen slimmer verdelen. Dit levert direct meetbare resultaten op in bespaarde uren, minder fouten en snellere doorlooptijden.
Door klein te beginnen, te leren van medewerkers en je te richten op praktische processen, vergroot je de kans om niet bij de 95% te horen die vastloopt, maar bij de ondernemers die AI echt weten te laten werken.
