AI: hype of productiviteitsvalkuil?
Als bedrijf gespecialiseerd in het bouwen van webapplicaties en digitale oplossingen volgen we technologische ontwikkelingen op de voet — inclusief kunstmatige intelligentie (AI). De belofte van AI is groot: sneller bouwen, slimme automatisering, grotere efficiëntie. Maar uit recente analyses en praktijkervaringen blijkt dat de realiteit vaak minder productief is dan de hype doet geloven.
Diverse onderzoeken stellen dat AI in zijn huidige vorm vooral terugkijkt naar bestaande data en statistische patronen, in plaats van echte menselijke intelligentie te reproduceren. Het kan enorme hoeveelheden gegevens verwerken, maar het vervangt geen menselijk begrip, nieuwsgierigheid of creativiteit. AI kan geen vragen stellen, laat staan echt nieuwe ideeën of diepgaand begrip genereren — dat blijft het domein van menselijke intelligentie.
Voor ons als ontwikkelaars betekent dit iets belangrijks: AI-tools zijn hulpmiddelen, geen autonome ontwikkelaars. Ze kunnen code suggereren of processen versnellen, maar hebben geen intrinsiek begrip van probleemstellingen. Het werk dat een AI-tool lijkt te besparen, kan snel worden omgezet in extra werk achter de schermen zoals extra debugging, extra testen en validatie van output en kwaliteitscontrole.
Daarmee raken we aan een verrassend paradox: de productiviteitswinst die AI belooft, manifesteert zich in de praktijk vaak niet als echte tijdsbesparing, maar als verplaatsing van werk. Onderzoek wijst uit dat veel AI-initiatieven in bedrijven geen meetbare rendementen opleveren, en dat invoering van AI juist in eerste instantie tot productiviteitsverlies kan leiden zonder ingrijpende organisatorische en menselijke aanpassingen.
Een concreet voorbeeld vanuit een externe studie toont dat medewerkers gemiddeld ruim een uur per dag kwijt zijn aan het corrigeren en checken van AI-gegenereerde content — werk dat anders niet bestond totdat de AI-output moest worden nagekeken. Dit vertaalt zich in aanzienlijke kosten en tijdverlies voor teams die AI inzetten zonder heldere kwaliteitsprocessen.
In ons ontwikkelproces zien we vergelijkbare patronen: een AI-suggestie voor code of tekst kan snel lijken, maar vraagt vaak menselijke toetsing en herwerking om aan de standaarden van onze applicaties te voldoen. Dat betekent niet dat AI nutteloos is — integendeel, in concrete taken zoals het genereren van routinematige code, samenvattingen of eenvoudige scripts kan het een waardevolle assistent zijn.
Maar de belofte dat AI ontwikkelteams volledig kan vervangen of dat het vrijwel automatisch productiviteit laat exploderen, blijkt niet realistisch. Het vereist juist extra menselijke inzet om garanties te bieden over kwaliteit, veiligheid en samenhang binnen complexe webapplicaties.
Wat betekent dit concreet voor bedrijven zoals de onze?
- AI kan tijd besparen op routinetaken, maar niet op het oplossen van fundamentele ontwerp- en architectuurproblemen.
- Output van AI is zelden kant-en-klaar; er is altijd menselijk toezicht vereist.
- Investeringen in AI vereisen herziening van processen, training voor teams en duidelijke kwaliteitsstandaarden.
- De grootste winsten liggen niet in automatisering, maar in hoe AI het menselijke werk kan ondersteunen — niet vervangen.
Een vaak geciteerd cijfer van S&P Global Market Intelligence is dat 42 procent van de bedrijven hun AI-initiatieven al heeft geschrapt
Kortom: AI heeft waarde, maar de belofte van onmiddellijke productiviteitswinst is overdreven. Voor echte meerwaarde is een combinatie van menselijk inzicht, kennis van je domein en praktische implementatievaardigheden onmisbaar — vooral in webontwikkeling, waar nuance en betrouwbaarheid centraal staan.
Bron: DataNews