Niet breed maar diep: hoe verticale ai het verschil maakt

In dit artikel:

Neil Sholay, vice president ai business value bij Oracle, adviseert bedrijven om generatieve ai niet breed en algemeen in te zetten maar juist verticaal: domeinspecifieke toepassingen die direct in bestaande workflows grijpen. Hij sprak hierover begin oktober tijdens de AI World Summit in Zaandam en lichtte zijn visie toe in een interview met Computable.

Probleem en oorzaak
- Onderzoek van onder meer MIT en McKinsey laat zien dat circa 95% van generatieve-ai-projecten faalt; ongeveer negen op de tien haalt nooit het productiestadium maar blijft in proefstadia steken.
- Belangrijke oorzaken zijn ontbrekende doelstellingen, slechte of ontoegankelijke data, gebrek aan vaardigheden, en afwezigheid van feedbackloops waardoor modellen zich niet aanpassen of verbeteren. Resultaten zijn vaak ambigu, verouderen of missen context, wat vertrouwen en bruikbaarheid ondermijnt.

Waarom verticale ai werkt
- Sholay stelt dat horizontale, algemene tools (chatbots, co-pilots) vooral productiviteitswinst zoeken maar zelden kernprocessen transformeren of duidelijke extra opbrengsten genereren.
- Verticale ai — specialisaties voor domeinen zoals fraudedetectie, voorspellend onderhoud, logistiek of financiële workflows — levert vaker meetbare businesswaarde omdat die systemen diep in processen ingebed zijn, met betere governance en feedbackmechanismen.
- Praktische voorbeelden: het terugdringen van een achterstand in verwerkte papieren facturen bij een bank (concrete KPI-verbetering) of routeoptimalisatie voor een grote vloot elektrische bedrijfswagens.

Vijf succesfactoren volgens Sholay
1. Toegankelijke, kwaliteitsvolle bedrijfsdata die geschikt zijn voor ai.
2. Mens-in-de-lus voor controle en balans tussen autonomie en risico.
3. Governance: beheer, security en orkestratie van ai-agents.
4. Contextbewuste, conversationele en dynamische gebruikersinterfaces.
5. Ingebouwde meting van businessimpact, vooral bij missiekritieke data in financiën, supply chain of HR.

Commerciële en infrastructurele kant
- Oracle positioneert ai-agents ingebed in SaaS-abonnementen zonder aparte ai-premie, in tegenstelling tot sommige concurrenten. Een insider nuanceert dat “gratis” ai vaak indirect kostbaar is: intensiever gebruik leidt tot hogere cloudbelasting en dus hogere rekeningen, en leveranciers kunnen verdienmodellen via infrastructuurkosten terugverdienen.
- Oracle zet in op eigen ai-infrastructuur en participeert in het Stargate-initiatief met onder meer Microsoft/OpenAI, Softbank, Nvidia en CoreWeave; dit netwerk van moderne datacenters vraagt grote investeringen (in de VS genoemd: circa 500 miljard dollar) en versterkt Oracle’s rol als infrastructure partner.

Aanbeveling voor adoptie
- Sholay ziet momenteel veel bottom-up initiatieven binnen IT-teams maar pleit voor meer top-down sturing: centrale teams, betrokkenheid van finance en HR, en directiebetrokkenheid om versnippering en ‘wilde’ projecten te voorkomen. Hij benadrukt dat verdere digitalisering zowel basis legt voor ai als dat ai op zijn beurt digitale transformatie kan versnellen.

Kort: wie ai wil laten renderen moet het praktisch en domeinspecifiek toepassen, governance en meetbaarheid inbedden, en investeren in data en infrastructuur zodat projecten daadwerkelijk in productie en naar rendement evolueren.