Zonder fundament is je AI-ambitie kansloos

AI is vandaag een essentiële hefboom voor harde groeidoelstellingen, operationele efficiëntie en het verankeren van concurrentievoordeel op lange termijn. De discussie gaat niet meer over óf er geïnvesteerd moet worden, maar over hoe we die AI-toepassingen eindelijk op industriële schaal kunnen uitrollen. België zet hierbij enorme stappen; analyse van Acerta gebaseerd op cijfers van Eurostat toont dat 34,5 procent van de Belgische ondernemingen met meer dan tien werknemers gebruikt AI-technologie. Dat is een stijging van maar liefst 150 procent in slechts twee jaar tijd. Aan ambitie is er dus geen gebrek, al dreigt de onderliggende infrastructuur die groei nu te smoren.

2026-05-11Comment 195173080

Ambitie zonder een solide basis levert namelijk nul impact op. Onderzoek van het NANDA-initiatief van het MIT Media Lab is snoeihard: het merendeel van de AI-projecten sterft een vroege dood in de pilotfase. Dat ligt zelden aan een gebrek aan visie, maar aan het feit dat organisaties proberen moderne workloads te draaien op 'legacy' infrastructuur die daar simpelweg nooit voor gebouwd is. Dergelijke verouderde systemen zijn de achilleshiel van de digitale transformatie: ze remmen de prestaties af en voorkomen dat AI meetbare businesswaarde oplevert, met als resultaat dat bedrijven blijven steken in goede bedoelingen in plaats van klantervaringen fundamenteel te verbeteren.

Je AI is maar zo slim als je traagste server
AI leeft van data, maar een verouderde infrastructuur werkt vaak als een blok aan het been. Wanneer datateams meer tijd verliezen aan het slopen van datasilo’s dan aan het trainen van modellen, gaat het momentum verloren. In Europa wordt dit bovendien extra complex door de GDPR. Je moet razendsnelle toegang tot data immers combineren met een waterdichte privacygarantie. Zonder een modern dataplatform dat prestaties koppelt aan een conforme governance, blijven realtime inzichten een utopie.

Ook de rekenkracht vormt een structureel knelpunt. Traditionele serveromgevingen bezwijken onder de druk van intensieve modeltrainingen. Trainingscycli die weken duren in plaats van dagen, vertragen het innovatietempo aanzienlijk. GPU-versnelde infrastructuur is noodzakelijk om die cycli te verkorten en de AI-investeringen sneller terug te verdienen.

Het netwerk vormt de ruggengraat van het geheel. AI-omgevingen eisen een enorme doorvoercapaciteit en een minimale latency. Zodra het netwerk die snelheid niet kan bijbenen, ontstaan er bottlenecks die de systemen letterlijk uithongeren. Een veerkrachtige netwerklaag is daarom geen technisch detail, maar een kernvoorwaarde voor schaalbare AI-operaties.

De brug tussen ambitie en realiteit
De overgang van experiment naar productie moet innovatie aanjagen, maar de realiteit is dat veel organisaties vastlopen in versnipperde omgevingen en handmatig beheer. In plaats van een versnelling te betekenen, wordt de infrastructuur dan een bron van frictie.

Het succes van je AI-initiatief hangt af van de vraag of je het organisatiebreed kunt uitrollen. Wanneer het fundament niet ontworpen is op groei, dwingt elke nieuwe applicatie je tot kostbare herontwerpen of ingrijpende upgrades. Een modulaire en flexibele architectuur laat je stapsgewijs groeien terwijl je eerdere investeringen beschermd blijven.

AI-prestaties zijn recht evenredig met de kwaliteit van de onderliggende infrastructuur. Systemen die je snelheid en flexibiliteit beperken, zullen uiteindelijk ook je strategische ambities verstikken. Een moderne infrastructuur voor AI is immers geen louter IT-gebeuren, maar een fundamentele strategische keuze. Belgische organisaties die nu prioriteit geven aan die basis, verlagen de complexiteit en vertalen hun AI-initiatieven simpelweg sneller naar tastbare meerwaarde.

Door Koen Segers, Managing Director van Dell Technologies Belux