Zeven van de tien AI-projecten sneuvelen in 2028

Negen van de tien commissarissen zien AI als kans om aandeelhouderswaarde te creëren. Drie van de vier CIO’s zeggen tegelijk dat de kosten van hun AI-implementaties hoger zijn dan de opbrengst. Dat is een gat. Gartner-analist Andrei Razvan Sachelarescu legt in het rapport Driving AI ROI (3 maart 2026) precies dat gat bloot en verbindt er een voorspelling aan: in 2028 wordt 70 procent van de AI-initiatieven gesloopt door onbeheerste kosten-explosies en waardeverval bij organisaties die geen eigen financiële regie op AI hebben ingericht.

Zeven van de tien. Niet omdat de modellen niet werken. Omdat niemand de rekening per uitkomst kent.

Traditionele boekhouding is gebouwd voor voorspelbare systemen

Traditionele financiële sturing van IT gaat uit van deterministische systemen: je koopt een licentie, je weet wat het kost en je weet wat het doet. AI werkt niet zo. Een taalmodel is probabilistisch. Wat dat betekent? Het geeft per aanroep een ander antwoord, verbruikt per aanroep een andere hoeveelheid tokens en levert per aanroep een andere waarde op. Gartner stelt vast dat de tokenkosten per transactie vaak fors hoger liggen dan die van klassieke rekenkracht en dat organisaties die met de oude methodes blijven meten, structureel meer uitgeven dan de gecreëerde waarde.

Herken je dit? Vorig jaar schreef ik dat we ons in het dal van desillusie bevinden: miljarden gepompt in technologie, teleurstelling in de boardroom. Al in 2023 signaleerde ik dat het gebruik van data, AI en analytics hard achteruitging zodra de eerste euforie wegzakte. Dit najaar zie je wat daaronder zit. De teleurstelling is geen technologieprobleem. Het is een meetprobleem. Wie AI met een jaarlijkse licentiebegroting bestuurt, stuurt met een instrument dat de werkelijkheid niet kan zien. AI is inmiddels infrastructuur, geen gadget. Infrastructuur bestuur je op verbruik en op opbrengst per eenheid. Niet op een begroting die in januari is vastgesteld.

Waardeverval is de sluipmoordenaar van elk AI-project

Waardeverval (Gartner noemt het value drift) is de situatie waarin een AI-model technisch nog uitstekend presteert, maar financieel niet meer rendeert omdat de context is veranderd of de rekenkosten zijn gestegen. Het model geeft nog steeds goede antwoorden. Alleen kost elk goed antwoord inmiddels meer dan het oplevert. Niemand ziet het, want de technische dashboards staan op groen.

Dit is de kern van het verhaal en het raakt direct aan de definitie die Pim van Berkel en ik in Digitaal Vermogen hanteerden: “De rechten en niet-fysieke middelen bestaande uit digitale verbindingen en contextuele data, dat een onderneming competitief voordeel in de markt geeft, welke een financiële waarde vertegenwoordigt doordat het huidige en toekomstige kasstromen optimaliseert en versnelt.” Lees die laatste bijzin nog eens. Een AI-model dat kasstromen niet optimaliseert of versnelt, is geen digitaal vermogen. Het is een kostenpost met een mooie demo. Daarom hoort data als goodwill op de balans alleen thuis als je er aantoonbaar meer omzet mee genereert. Die toets werkte ik in 2018 verder uit in Waarderen 2.0: data en een plek op de balans. Precies diezelfde toets legt Gartner nu op AI: waarde die je niet kunt valideren, telt niet.

Een AI-model dat de kasstroom niet versnelt, is geen vermogen maar een kostenpost met een demo.

Vier fasen en één vraag: wat kost een geslaagde uitkomst

De kern van AI-specifiek financieel beheer is één getal: de kosten per geslaagde uitkomst. Gartner bouwt daar een proces van vier fasen omheen, van idee tot productie. Elke fase stelt dezelfde vraag op een andere manier.

In de identificatiefase worden generieke productiviteitsclaims geweigerd. Geen “we besparen uren” meer, maar een toetsbare waardehypothese met een concreet financieel resultaat. Elk voorstel krijgt een waardehorizon mee: verdedigen (efficiëntie), uitbreiden (omzet), omverwerpen (nieuwe verdienmodellen) of compliance (risicovermijding). Wie mijn raamwerk kent, ziet hier de vijf doelen van het Business Acceleration Framework terug. Verdedigen is Marketing Efficiency. Uitbreiden is Business Acceleratie. Omverwerpen is Business Activatie. Gartner heeft, zonder het te weten, de doelenlaag van het BAF opnieuw uitgevonden. Dat elke investering vooraf aan een doel moet hangen, schreef ik in 2019 al in Value Alignment is de basis van digitale transformatie.

In de prioriteringsfase bouwt de organisatie een hybride TCO-model dat de verborgen kosten zichtbaar maakt: datavoorbereiding, monitoring, integratie, training en het uitfaseren van oude systemen. Die posten overstijgen volgens Gartner regelmatig de kale rekenkosten. Daarbovenop komt een strikt kader voor kopen, mengen of bouwen: kopen voor efficiëntie, bestaande modellen combineren voor differentiatie, zelf bouwen alleen voor disruptieve innovatie of strenge regelgeving.

In de ontwerpfase worden de vangrails in de architectuur zelf gebouwd. Agents krijgen technische drempels mee, zodat ze niet door te veel acties of API-aanroepen meer kosten dan de uitkomst waard is. En in de productiefase wordt continu bewaakt of het model nog zakelijke waarde levert. Kost het draaien meer dan het oplevert, dan volgt automatisch een besluit: repareren, vervangen of stoppen. Elk kwartaal moeten de verantwoordelijke managers hun lopende AI-kosten opnieuw verantwoorden.

Dat is geen nieuwe discipline. Dat is de logica van de twaalf analyses en de negen stappen van het Business Acceleration Plan, toegepast op één specifieke technologie: meten, bijsturen, opnieuw meten. Van data naar analyse naar executie. De raket vliegt alleen als het lanceerplatform de brandstoftoevoer in de gaten houdt.

Het Business Acceleration Framework is de financiële regie die Gartner zoekt

Gartner adviseert een apart expertisecentrum voor AI-financieel beheer, waarin enterprise architecture, finance en AI-specialisten samen elk initiatief van idee tot productie volgen. Hier zit de belangrijkste les van het rapport en die gaat niet over AI. Die gaat over de organisatie. Zonder actieve steun van de CFO, waarschuwt Gartner, ontstaat er geen naleving maar schaduw-AI: teams die buiten elk zicht om tokens verbranden. En zonder fijnmazige metingen per project, afdeling en bedrijfscapaciteit zie je de verborgen kosten pas als het te laat is.

Met andere woorden: de silo’s moeten eraan. Ik schreef al in 2017 dat silo’s de digitale transformatie belemmeren, omdat bestuurders digitalisering los zien van de dagelijkse business. Hetzelfde gebeurt nu met AI. Finance ziet een licentiefactuur. IT ziet een model. Marketing ziet een tool. Niemand ziet de rekening per uitkomst, omdat die rekening dwars door drie afdelingen loopt. Dat is precies hoe traditionele managementstijlen digitale transformatie in de weg staan. Wie AI-projecten los van de financiële besturing laat lopen, is een Hansje Brinker die met zijn vinger in de dijk de kostenexplosie probeert tegen te houden. Dat houdt geen kwartaal stand.

Daarom is het Business Acceleration Framework het besturingssysteem van je organisatie en niet zomaar een marketingmodel. Het raamwerk dwingt af dat elke investering, dus ook elke AI-investering, wordt teruggerekend naar een van de vijf doelen en naar een kasstroom. Wat Gartner een expertisecentrum noemt, is in mijn taal de organisatie die het raamwerk in de dagelijkse besturing heeft ingebed. Zonder dat fundament schroef je een raketmotor op een fiets. Met dat fundament is het expertisecentrum geen extra laag, maar gewoon de vergadering waarin het Marketing OS en het Business OS samenkomen.

Procter & Gamble en KLM bewezen het principe al voor de AI-golf

Twee cases uit mijn boeken laten zien dat de kosten per uitkomst geen AI-uitvinding zijn. Procter & Gamble besloot enkele jaren geleden te experimenteren met een kleiner online advertentiebudget. De verkoopcijfers daalden niet. De multinational had jarenlang geïnvesteerd in zaken die niet tot concrete resultaten leidden en ontdekte dat pas toen ze de opbrengst per uitgegeven euro echt gingen meten. Dat is Gartners maatstaf voor portfoliowaarde in een notendop: gevalideerde impact gedeeld door totale kosten. Alles wat je niet kunt valideren, is verdacht.

En KLM. Pieter Elbers liet destijds zien dat KLM hard op weg was een digitale luchtvaartmaatschappij te worden. De conclusie die ik daaruit in Digitaal Vermogen trok: technologie rendeert pas als het gebruikt wordt. Daarom investeerde digitale hoogvlieger KLM eerst in complete klantprofielen en in een cultuur waarin mensen die profielen ook inzetten. Gartner meet dit met de adoptiegraad en de tijd tot waarde: de mediane doorlooptijd van goedkeuring tot het eerste geboekte financiële voordeel. Een AI-initiatief dat na twee kwartalen nog geen euro heeft opgeleverd, is geen investering meer. Het is een wetenschapsproject. Ook daar hoort een stopknop bij.

Vijf vragen die de boardroom deze week moet beantwoorden

Wat betekent dit voor jouw organisatie? Stel jezelf vandaag nog de volgende vragen. Kent finance van elk lopend AI-initiatief de kosten per geslaagde uitkomst of alleen de maandfactuur? Heeft elk initiatief een toetsbare waardehypothese die is gekoppeld aan een van de vijf doelen van het raamwerk? Wie beslist wanneer een model wordt uitgezet omdat het meer kost dan het opbrengt en bestaat die drempel überhaupt? Zijn de tokenkosten van je agents in de architectuur begrensd of vertrouw je op goed gedrag? En de belangrijkste: zit de CFO aan tafel of hoort hij achteraf wat AI heeft gekost?

Wie op deze vragen geen antwoord heeft, zit in de groep van 70 procent. Niet omdat de technologie faalt. Omdat innovatie te vaak een wassen neus is: iedereen is overtuigd dat het moet, niemand richt de besturing in. Deze vragen beantwoorden is precies wat de AI-savvy leider onderscheidt van de bestuurder die AI aan IT overlaat. Ik verzamelde ooit 16 excuses waarom organisaties niet transformeren. Het zeventiende excuus, anno 2026, luidt: “AI is nu eenmaal onvoorspelbaar.” Dat is geen excuus. Dat is juist de reden om de financiële regie anders in te richten.

AI zonder financiële regie is een raket zonder brandstofmeter

Gartner heeft gelijk dat traditionele IT-boekhouding niet werkt voor probabilistische systemen. Gartner heeft ook gelijk dat de oplossing een nieuwe discipline vraagt waarin kosten, waarde en risico per fase worden gevolgd. Maar de diepere waarheid is ouder dan het rapport. AI is een versneller, geen oplossing. AI versnelt wat er al is. Ligt er een raamwerk dat elke investering terugrekent naar kasstroom, dan versnelt AI het rendement. Ligt dat er niet, dan versnelt AI de kosten en de chaos.

Dat patroon loopt als een rode draad door het decennium van de versnelling dat ik eerder dit jaar beschreef. Een AI-agent is immers net zo goed als de context die hij creëert en de financiële context is daar geen uitzondering op. Zonder context in data doe je maar wat, schreef ik in 2015. Zonder context in de rekening ook.

Het digitaal vermogen rendeert. Maar alleen als je per uitkomst weet wat het kost. Er is werk aan de winkel.

Naschrift (september 2026): in een eerdere versie stond dat Pieter Elbers zei dat technologie pas rendeert als ze wordt gebruikt. Dat is geen uitspraak van Elbers, maar de conclusie die ik in Digitaal Vermogen uit het KLM-verhaal trok. Ook stond de definitie van digitaal vermogen in bewerkte vorm; die staat nu letterlijk zoals in het boek.

Bron: Andrei Razvan Sachelarescu, Driving AI ROI: How to Track, Manage, and Demonstrate the ROI of AI Investments, Gartner, 3 maart 2026.

Veelgestelde vragen

Wat is AI-specifiek financieel beheer?

AI-specifiek financieel beheer is een discipline die de variabele kosten, de waarde en de risico’s van niet-deterministische AI-systemen continu volgt, per fase van de levenscyclus en per geslaagde uitkomst. Het combineert klassieke maatstaven als ROI, NPV en TCO met nieuwe metrieken zoals kosten per uitkomst, tijd tot waarde en waardeverval.

Wat is waardeverval bij AI?

Waardeverval (value drift) is de situatie waarin een AI-model technisch goed blijft presteren, maar financieel niet meer rendeert omdat de bedrijfscontext verandert of de rekenkosten stijgen. Het is de belangrijkste reden waarom Gartner verwacht dat 70 procent van de AI-initiatieven in 2028 wordt stopgezet.

Hoe helpt het Business Acceleration Framework bij het rendement van AI?

Het Business Acceleration Framework dwingt af dat elke investering, ook in AI, wordt teruggerekend naar een van vijf strategische doelen en naar een meetbare kasstroom. Daarmee vervult het de rol van het expertisecentrum dat Gartner adviseert: de plek waar finance, IT en business samen per initiatief de kosten per uitkomst bewaken.

Waarom moet de CFO betrokken zijn bij AI-projecten?

Zonder actieve steun van de CFO ontstaat er geen naleving van financiële regels, maar schaduw-AI: teams die buiten het zicht om AI-kosten maken. De CFO is degene die de drempel bepaalt waarboven een model wordt gerepareerd, vervangen of uitgezet.

LEES OOK: Wanneer barst de AI-bubbel?