De Paradox van AI-Productiviteitswinsten: Waarom Winsten Verdwijnen in Herwerk

januari 22, 2026

De implementatie van Artificiële Intelligentie (AI) belooft een revolutie in productiviteit, maar de realiteit is complexer. Een recent rapport van Workday onthult een zorgwekkende trend: de verwachte **AI-productiviteitswinsten** worden grotendeels tenietgedaan door herwerk. Organisaties ontdekken dat, hoewel AI-tools taken versnellen, de output vaak intensieve menselijke controle en correctie vereist. Deze 'herwerkbelasting' fungeert als een verborgen kost die de business case voor AI-investeringen ondermijnt. Zonder inzicht in deze cyclus van generatie en correctie, investeren bedrijven in technologie die een nieuw, onzichtbaar knelpunt creëert in plaats van het op te lossen. Het kwantificeren van deze herwerkfactor is de eerste, cruciale stap naar het realiseren van de ware potentie van AI.

Luister naar dit artikel:

De kern van het probleem ligt in de aard van de AI-output. Of het nu gaat om code, marketingteksten of analyses, de resultaten zijn vaak 'plausibel maar incorrect'. Ze bevatten subtiele fouten of missen context, wat controle door ervaren medewerkers vereist. Het Workday-rapport stelt dat managers tot 50% van hun week kunnen besteden aan dergelijk herwerk. Dit is niet alleen een directe kostenpost, maar ook een enorme opportuniteitskost. In plaats van zich te richten op strategische taken, worden senior medewerkers een laatste verdedigingslinie tegen AI-fouten. Deze verborgen werklast wordt zelden gekwantificeerd, waardoor de werkelijke Return on Investment (ROI) van AI-technologie systematisch wordt overschat en de beloofde efficiëntieslagen uitblijven.

Om de herwerkcyclus te doorbreken, is zichtbaarheid essentieel. Veel organisaties missen de geïntegreerde systemen om de volledige levenscyclus van een taak te volgen: van AI-prompt tot de finale, goedgekeurde versie. Zonder deze data is het onmogelijk om te bepalen waar en waarom herwerk plaatsvindt. De oplossing ligt in een datagedreven aanpak, vergelijkbaar met FinOps-principes. Het gaat om het meten van de totale kosten van een AI-proces, inclusief de menselijke uren voor verificatie en correctie. Door workflows te instrumenteren en metrics te analyseren (zoals het aantal iteraties en de doorlooptijd), kunnen bedrijven de verborgen kosten blootleggen en de ware TCO van hun AI-investeringen begrijpen.

advertenties

Een effectieve strategie vereist meer dan alleen technologie; het vraagt om een culturele en organisatorische verschuiving, geïnspireerd op FinOps. Dit betekent het opzetten van cross-functionele teams waarin datawetenschappers, engineers en business-experts samenwerken om de waarde van AI te maximaliseren. De focus moet verschuiven van het implementeren van AI-tools naar het continu optimaliseren van de mens-machine-samenwerking. Dit omvat het vaststellen van KPI's die de netto productiviteitswinst meten, na aftrek van herwerkkosten. Door feedbackloops te creëren die zowel de AI-modellen verfijnen als de menselijke processen verbeteren, kunnen organisaties de herwerkbelasting structureel verlagen en ervoor zorgen dat de beloofde AI-productiviteitswinsten daadwerkelijk worden gerealiseerd.

Olivia Nolan is redacteur bij MSP2Day, waar zij zich richt op het vertalen van complexe IT- en technologische ontwikkelingen naar toegankelijke en inspirerende artikelen. Met haar ervaring als content manager en social media expert weet zij inhoud niet alleen informatief, maar ook aantrekkelijk en relevant te maken voor een breed publiek.

TGT Global versterkt leiderschap met aanstelling Thaddeus Susara als Head of Operations

Het Unframe AI-platform: Hoe Channel Partners FinOps-succes voor AI-initiatieven stimuleren