Niet elk product heeft AI nodig

Er staat vandaag echte druk op om AI in alles te stoppen: investeerders vragen ernaar, concurrenten kondigen het aan, en roadmaps buigen er stilletjes omheen. Het resultaat is vaak een functie waar niemand om vroeg, geniet op een product dat een ander probleem had.

Vertrek van het probleem, niet van het model

Als een regel, een opzoektabel of een goed ontworpen formulier het oplost, dan is die oplossing sneller, goedkoper, testbaar en uitlegbaar. AI verdient haar plaats wanneer de invoer echt rommelig is: vrije tekst, beelden, inschattingen die zich niet tot regels laten herleiden, werk dat moet gebeuren op een schaal die geen mens volhoudt.

De eerlijke checklist

Voor we een AI-functie bouwen, stellen we een paar botte vragen:

• Is de taak echt vaag, of gewoon nog niet geautomatiseerd?
• Wat kost een fout antwoord, en wie vangt het op?
• Is er echte data om het in te verankeren?
• Kan een mens de uitvoer nakijken voor ze ertoe doet?

Kloppen die antwoorden niet, dan zeggen we dat, en bouwen we het eenvoudigere ding.

Wanneer het wél het juiste antwoord is

Waar het past, is AI echt transformerend: werk voorbereiden dat mensen enkel nog moeten nakijken, bergen ongestructureerde informatie sorteren, patronen zien in meer data dan iemand kan lezen. Vaak ontdek je het door eerst de saaie versie te bouwen. Lost de saaie versie het al op, dan heb je je antwoord, en het kostte je bijna niets.

De kost die niemand begroot

Een AI-functie is niet af wanneer ze live gaat. Ze heeft evaluatiesets nodig die meegroeien met echt gebruik, monitoring op kwaliteitsverval, uitgavenplafonds zodat een drukke dag geen dure dag wordt, en hertesten telkens het onderliggende model onder je verandert. Die lopende rekening hoort vanaf het begin bij de beslissing, want het is precies het deel dat de demo nooit toont.

Nee zeggen tegen AI waar ze niet thuishoort, is wat onze ja iets waard maakt. Het doel van een product is niet AI bevatten. Het doel is het probleem oplossen.