AI ROI
AI ROI is het rendement van een AI-investering afgezet tegen de volledige kosten, inclusief licenties, implementatie, onderhoud en de uren van je eigen mensen. Het zegt alleen iets als je het op je eigen cijfers berekent, want dezelfde toepassing levert in twee organisaties heel verschillende bedragen op.
De kostenkant is waar het misgaat
De meeste AI-businesscases onderschatten de kosten in plaats van de baten te overdrijven. De licentie is het zichtbare bedrag en meestal het kleinste. Wat er doorgaans buiten valt:
- De uren van je eigen mensen tijdens de implementatie, die echt zijn ook al factureert niemand ervoor
- Onderhoud en aanpassing in jaar twee, als het proces is veranderd en het model niet
- De kosten van het werk dat moet gebeuren voordat AI uberhaupt kan helpen, meestal zorgen dat data op elke afdeling hetzelfde betekent
- De kosten van een tool die wel wordt gekocht en niet gebruikt, wat een volledig verlies is en geen gedeeltelijk
De batenkant vraagt meer dan bespaarde uren
Tijdwinst is de makkelijkste baat om te berekenen en de minst overtuigende voor een directie, want bespaarde uren worden pas geld als die uren ook verdwijnen of anders worden ingezet. Baten die beter standhouden:
- Minder fouten en minder herstelwerk, vaak te beprijzen vanuit bestaande correctiekosten
- Sneller reageren richting klanten, beprijsd vanuit gewonnen of verloren orders en niet vanuit een gevoel
- Werk dat uberhaupt mogelijk wordt, zoals offreren op aanvragen die je eerder afwees
Waarom een terugverdientijd beter werkt dan een percentage
Een percentage nodigt uit tot discussie over aannames. Een terugverdientijd stelt een simpelere vraag: na hoeveel maanden heeft dit zichzelf terugbetaald op onze eigen cijfers. Dat is makkelijker te verdedigen en makkelijker te weerleggen, en juist daarom bruikbaar.
De berekening hoort thuis in de AI Readiness Scan, op de kansen die de prioriteitenmatrix bovenaan zet.