AI versnelt pas als je durft te vertragen –
Waarom de slimste organisaties hun AI-tempo juist bewust terugschroeven
Iedereen lijkt het tegenwoordig te weten: AI maakt alles sneller.
Sneller programmeren, sneller rapporteren, sneller analyseren. Het mantra van de nieuwe productiviteitseconomie.
Maar wie goed kijkt in de praktijk, ziet iets anders.
De teams die blind op snelheid inzetten, lopen juist vertraging op.
De ontwikkelaars die AI-code gebruiken, blijken gemiddeld veel langer bezig om hun werk af te ronden, niet omdat de code traag is, maar omdat de correcties, foutafhandeling en security-reviews achteraf de echte tijdvreters zijn.
Herkenbaar? AI maakt het begin flitsend, maar de finish stroperig.
De illusie van snelheid
Dat mechanisme geldt niet alleen voor softwareontwikkeling.
In vrijwel elke businessfunctie ontstaat dezelfde dynamiek:een belofte van snelheid, gevolgd door de realiteit van correctie.
Controllers die met een AI-dashboard werken, ontdekken dat de cijfers perfect aansluiten op de database, maar inhoudelijk net naast de waarheid zitten.
AI kan een marge berekenen, maar niet uitleggen waarom die marge afwijkt.
Het model begrijpt geen businesscontext, geen materialiteit, geen seizoenspatroon.
Het gevolg: uren extra werk om het rapport te duiden, af te stemmen en opnieuw te valideren. De winst van automatisering verdampt op de werkvloer, in de kantoortuin.
De menselijke laag blijft de bottleneck – én de redding
AI in zijn huidige vorm redeneert niet over systeemarchitectuur of context.
Het produceert logische blokjes – in code, tekst of cijfers, maar mist het overzicht. In software vertaalt dat zich in privilege-fouten en kwetsbaarheden;
in finance in definities die elkaar tegenspreken of datasets die elkaar niet dekken.
De echte toegevoegde waarde zit dus niet in de machine, maar in de mensen die de machine begrenzen. Senior engineers, controllers en auditors die context zien, verbanden leggen, en durven zeggen: “dit klopt technisch, maar niet logisch.”
Van AI-productiviteit naar AI-discipline
Bij veel organisaties begint dat besef inmiddels door te dringen.
AI-codering is daar geen speeltuin, maar een gecontroleerde omgeving:
– Elke AI-suggestie gaat door de handen van een senior developer.
– Een intern framework bewaakt structuur, leesbaarheid en compliance.
– Security-scans en threat modeling zijn ingebakken in de pipeline.
Het lijkt op auditcontrole, en dat is precies de kern: AI-discipline is de nieuwe productiviteit.
Wie de regels strak houdt, wint op betrouwbaarheid, reproduceerbaarheid en veiligheid. En dat betaalt zich later uit in snelheid, omdat je niet hoeft terug te lopen.
De spiegel voor finance en auditing
Dezelfde les geldt voor de financiële wereld.
AI-tools kunnen transacties scannen, declaraties matchen en patronen herkennen.
Maar de betrouwbaarheid van die analyses staat of valt met menselijke governance.
De controller die elk model blind vertrouwt, krijgt dashboards vol schijnzekerheid.
De auditor die elk AI-signaal volgt zonder bronverificatie, krijgt bevindingen zonder bewijs.
De organisaties die AI écht goed inzetten, zijn juist de organisaties die durven vertragen: die definities standaardiseren, datakwaliteit borgen en de menselijke review centraal houden.
AI-governance is volwassen worden
De volgende stap in de AI-adoptie is dus geen nieuwe tool, maar een nieuwe houding.
Niet: hoeveel taken kunnen we automatiseren? Maar: hoeveel denkwerk durven we behouden?
AI-governance is het vermogen om technologie te omarmen zonder je verstand uit te schakelen. Om data-gedreven te blijven, zonder mens-gedreven te verliezen. Remmeber de Kracht van #HI!
In finance, software of operations: de échte versnelling begint pas wanneer je tijd neemt voor validatie, context en structuur.
De les voor 2026
In 2026 zullen we AI niet meer beoordelen op snelheid, maar op kwaliteit van beslissingen.
De bedrijven die nu investeren in controle, kaders en menselijke review, bouwen het fundament waarop AI écht kan schalen.
Of, zoals we bij TheDataConnection graag zeggen:
“AI versnelt pas als je de tijd neemt om het te begrijpen.”
Wil jij zien hoe discipline, governance en menselijk inzicht de nieuwe productiviteitsfactor worden in het AI-tijdperk? Blijf TheDataConnection.nl volgen.
Pieter de Kok RA – TheDataConnection.nl