Waarom het onderscheid cruciaal is
U staat voor de beslissing of AI in uw organisatie echt werkt. De technologie is aanwezig, de beloften zijn groot – maar hoe ontdekt u of de investering daadwerkelijk loont?
Hier vindt de echte schifting plaats. Veel organisaties starten met technische Proof of Concepts (PoC), maar missen vaak het meest beslissende punt: Werkt het ≠ Loont het.
Een Proof of Concept toont dat iets technisch mogelijk is. Een Proof of Value bewijst waarom het bedrijfsmatig zinvol is. Dit onderscheid bepaalt het succes of de teleurstelling van uw AI-project.
Thomas uit ons voorbeeld uit de machinebouw kent het probleem: “We hebben drie verschillende chatbots getest. Ze werken allemaal wel, maar welke bespaart ons daadwerkelijk tijd bij het opstellen van bestekken?”
Het antwoord zit in de methodiek. Waar PoC’s de technische grenzen testen, meten PoV’s de zakelijke resultaten. Beide benaderingen hebben hun bestaansrecht – maar alleen op het juiste moment.
Waarom is dit nu zo belangrijk? Organisaties falen met AI-initiatieven vaak niet vanwege de technologie, maar door een gebrek aan zakelijke validatie. De oplossing: een gestructureerde aanpak.
Proof of Concept – Technische haalbaarheid centraal
Wat is een Proof of Concept?
Een Proof of Concept is een experimentele aanpak om de fundamentele haalbaarheid van een idee aan te tonen. In een AI-context betekent dat: Kan een Large Language Model als GPT-4, Claude of Gemini de gewenste taak in principe uitvoeren?
De kernvraag is: “Kan het überhaupt?”
Neem een concreet voorbeeld uit de HR van Anna. Een PoC voor geautomatiseerde vacatureteksten test of een AI-model op basis van steekwoorden als “Senior Developer, Remote, JavaScript” een volledige vacature kan genereren.
Typische PoC-kenmerken in de praktijk
Een klassieke AI-proof of concept kenmerkt zich door de volgende eigenschappen:
- Beperkte hoeveelheid data: Vaak slechts 50-100 voorbeelden in plaats van echte productiedata
- Ideale omstandigheden: Schone, voorbereide data zonder legacy-problemen
- Technische focus: Accuraatheid, responstijd, tokenverbruik staan centraal
- Korte doorlooptijd: Meestal 2-4 weken voor eerste resultaten
Dat is niet verkeerd – maar ook niet voldoende om een investeringsbeslissing te nemen.
Grenzen van de PoC-aanpak
Hier wordt het kritisch. Een PoC verdoezelt vaak de realiteit van productieomgevingen. Waarom?
Ten eerste: Datakwaliteit. In theorie functioneert het AI-model perfect met gestructureerde voorbeelddata. In de praktijk worstelt u met inconsistente Excel-sheets, ontbrekende gegevens en legacy-formats.
Ten tweede: Schaalbaarheid. Een PoC verwerkt 100 verzoeken. In productie moeten dagelijks 10.000 verzoeken worden afgehandeld – vaak met heel andere performance-eisen.
Ten derde: Integratie. Een PoC draait geïsoleerd. In productie moet de oplossing samenwerken met SAP, Salesforce en het bestaande e-mail systeem.
Markus uit de IT-afdeling verwoordt het treffend: “Onze ChatGPT-PoC was indrukwekkend. Maar toen moest het onze vijftien jaar oude projectdocumentatie begrijpen. Dat was een heel ander verhaal.”
Proof of Value – Zakelijke waarde als maatstaf
Definitie en filosofie
Een Proof of Value draait om de fundamentele vraag: Welke meetbare zakelijke waarde levert deze AI-oplossing op onder reële omstandigheden?
Het verschil is zowel filosofisch als praktisch. Waar PoC’s vragen “Werkt het?”, vragen PoV’s “Levert het op?”
Dit perspectief verandert alles. Plots staat niet langer de technologie centraal, maar de meerwaarde voor mensen en processen.
Meetbare KPI-categorieën
Een professionele Proof of Value werkt met concrete KPI’s uit vier categorieën:
| Categorie | Voorbeeld-KPI’s | Meetmethode |
|---|---|---|
| Tijdbesparing | Doorlooptijd offerte maken terug van 8u naar 3u | Voor- en nameting over 4 weken |
| Kwaliteitsverbetering | Foutenpercentage in documenten daalt met 40% | Steekproefcontrole door vakspecialisten |
| Kostenbesparing | Minder externe vertaalkosten | Directe kostenvergelijkingen |
| Omzetverhoging | Meer gekwalificeerde leads via betere teksten | A/B-tests met bestaande processen |
Let echter op schijnprecisie. Een serieuze PoV geeft altijd bandbreedtes op: “De tijdbesparing ligt tussen 35% en 65%, afhankelijk van de complexiteit van het document.”
De realiteitscheck
Een echte Proof of Value test onder productieomstandigheden. Dat betekent:
Echte gebruikers: Niet het IT-team, maar Anna van HR werkt daadwerkelijk met het systeem. Haar feedback telt.
Echte data: Geen voorbereide voorbeelden, maar de chaotische Excel-lijsten en PDF’s uit de dagelijkse praktijk.
Echte werkprocessen: Het systeem moet omgaan met onderbrekingen, multitasking en de gebruikelijke kantoordynamiek.
Deze realiteitszin maakt PoV’s veeleisender – maar ook veel waardevoller bij investeringsbeslissingen.
Methodische verschillen in de praktijk
Planningsfase: Techniek vs. Business
Reeds in de planningsfase treden fundamentele verschillen tussen beide aanpakken aan het licht.
Een PoC begint met de vraag: “Welke AI-modellen zijn hier theoretisch geschikt?” Het team onderzoekt GPT-4, Claude, Gemini en lokale alternatieven zoals Llama.
Een PoV start anders: “Welk zakelijk probleem lossen we op en hoe meten we het succes?” Pas daarna volgt de keuze voor technologie.
Voorbeeld offerteproces: De PoC test of AI automatisch offertes uit productdata kan genereren. De PoV vraagt: “Met hoeveel uur verkorten we het offerteproces en stijgt hierdoor de conversieratio?”
Datahandling: Ideaal vs. Realiteit
Hier worden de verschillen pas echt zichtbaar.
PoC-data wordt vaak gecureerd en opgeschoond. Een voorbeeld-dataset voor productomschrijvingen bevat volledige, uniform opgemaakte records zonder ontbrekende waarden.
PoV-data weerspiegelt de bedrijfsrealiteit. Productdata uit drie verschillende systemen, deels in het Nederlands, deels in het Engels, met uiteenlopende categorieën en lacunes in de technische specificaties.
Dit verschil verklaart waarom veel PoC’s ogenschijnlijk succesvol zijn, maar alsnog mislukken bij productie-inzet.
Succesmeting: Technisch vs. Zakelijk
Een PoC meet technische metrics: Accuraatheid 87%, responstijd onder 2 seconden, hallucinatiegraad 3%.
Een PoV meet bedrijfsresultaten: Offertecreatie 60% sneller, klanttevredenheid van 4,2 naar 4,6, ROI bereikt na 8 maanden.
Beide soorten metrics zijn belangrijk – maar voor andere beslissingen. Technische metrics helpen bij systeemoptimalisatie. Zakelijke metrics rechtvaardigen investeringen.
Tijdspad en resources
Een typische PoC duurt 2-4 weken met een klein ontwikkelteam. Kosten: 5.000-15.000 euro.
Een gedegen PoV vraagt 6-12 weken met interdisciplinaire teams uit IT, business en management. Kosten: 20.000-50.000 euro.
Het verschil zit in de zeggingskracht. Een PoC toont haalbaarheid, een PoV voorspelt impact op het bedrijf.
Hulpmiddel bij beslissingen: Wanneer welke aanpak?
Een PoC is geschikt als…
U start het best met een Proof of Concept als er fundamentele technische onzekerheid bestaat.
Nieuwe technologiegebieden: Uw organisatie heeft nog nooit met Large Language Models gewerkt en u wilt begrijpen wat er technisch mogelijk is.
Complexe vakinhoudelijke eisen: U ontwikkelt zeer gespecialiseerde toepassingen waarbij het onduidelijk is of AI voldoende diepgang bereikt. Voorbeeld: Automatische toetsing van technische tekeningen aan DIN-normen.
Regelgevingsonzekerheden: In sterk gereguleerde domeinen zoals medische technologie of de financiële sector moet u eerst onderzoeken of AI-generated content is toegestaan.
Beperkt budget: Als u met een klein budget snel richting wilt bepalen, kan een PoC als springplank dienen voor verdere investeringen.
Een PoV is onmisbaar als…
Een Proof of Value is onmisbaar zodra er concrete zakelijke besluiten genomen worden.
Goedkeuring voor investeringen: U hebt budget nodig voor fulltime ontwikkelaars, softwarelicenties of hardware. Vanaf een projectomvang van 50.000 euro komt u niet om een PoV heen.
Schaalbeslissingen: Het AI-systeem moet van 10 naar 100 gebruikers of van één naar tien use cases worden opgeschaald.
Organisatorische veranderingen: Als er nieuwe rollen, processen of trainingen nodig zijn, moet de waarde meetbaar zijn.
Concurrentiedruk: Bij kritische processen die direct de bedrijfsresultaten beïnvloeden, volstaat “het zou kunnen werken” niet.
De sequentiële aanpak
In de praktijk combineren succesvolle organisaties beide methoden strategisch.
Fase 1 – PoC (4 weken): Fundamentele haalbaarheid testen, eerste prototypes bouwen, technische knelpunten identificeren.
Fase 2 – PoV (8 weken): Business case valideren, echte gebruikersgroepen betrekken, prognoses voor ROI opstellen.
Fase 3 – Pilot (6 maanden): Beperkte inzet in productie, continue optimalisatie, voorbereiden op opschaling.
Deze driestapsbenadering minimaliseert risico’s en maximaliseert leereffecten. Elke fase bouwt voort op de vorige, maar kan ook tot een stop leiden als de uitkomsten niet overtuigen.
Praktische uitvoering voor middelgrote bedrijven
Teamopzet en rollen
Het succes staat of valt met de juiste samenstelling van uw projectteam.
Voor PoC’s: Eén ontwikkelaar met AI-ervaring plus een vakspecialist uit het betreffende domein is vaak voldoende. Tijdsbesteding: elk circa 20% gedurende 4 weken.
Voor PoV’s: U heeft een multidisciplinair team nodig met heldere verantwoordelijkheden:
- Business Owner: Definieert succescriteria en prioriteert functionaliteit
- Power User: Werkt dagelijks met het systeem en levert gedetailleerde feedback
- Technical Lead: Verantwoordelijk voor integratie en datakwaliteit
- Project Manager: Verbindt de verschillende werelden en bewaakt de planning
Zonder deze rollen stranden zelfs goedbedoelde PoV-projecten in de dagelijkse hectiek.
Budgettering en kostenstructuren
Transparantie in de kosten creëert vertrouwen en realistische verwachtingen.
PoC-budget (meestal 10.000-25.000 euro):
- Ontwikkeling: 60% van de kosten
- API-kosten (OpenAI, Anthropic): 15%
- Data-preparatie: 15%
- Documentatie: 10%
PoV-budget (meestal 30.000-70.000 euro):
- Ontwikkeling en integratie: 45%
- Business-analyse en testen: 25%
- Change management: 15%
- Infrastructuur en tools: 15%
Deze cijfers zijn gebaseerd op recente projecten bij middelgrote klanten en dienen als indicatie.
Veelvoorkomende valkuilen voorkomen
Uit onze adviespraktijk kennen wij de typische valkuilen – en weten wij hoe u ze kunt vermijden.
Valkuil 1 – Onrealistische tijdpaden: “De ChatGPT-demo duurde 30 minuten, over twee weken moet alles draaien.” Realiteit: Integratie kost meestal meer tijd dan de ontwikkeling.
Valkuil 2 – Gebrekkige datagovernance: “We hebben die data ergens liggen.” Zonder heldere data-eigenaarschap loopt 80% van de AI-projecten al stuk in de voorbereidende fase.
Valkuil 3 – Gebrekkige gebruikersacceptatie: “De techniek werkt, maar niemand gebruikt het.” PoV-projecten moeten direct vanaf het begin gebruikers betrekken.
Valkuil 4 – Scopecreep: “Kunnen we niet ook nog…” PoV’s vereisen duidelijke grenzen en succescriteria.
Het goede nieuws: Al deze problemen zijn te voorkomen door gestructureerd te werken en gebruik te maken van ervaren begeleiding.
Conclusie: De route naar succesvol en duurzaam AI-gebruik
De keuze tussen Proof of Concept en Proof of Value is geen tegenstelling. Het is een strategische volgorde die het succes van uw AI-initiatief bepaalt.
PoC’s bieden duidelijkheid over technische haalbaarheid. Ze zijn de juiste eerste stap in onbekende technologiegebieden en geven richting in de AI-jungle.
PoV’s bieden duidelijkheid over zakelijke meerwaarde. Ze zijn onmisbaar voor investeringsbeslissingen en vormen de basis voor succesvolle opschaling.
Voor Thomas, Anna en Markus uit onze voorbeelden betekent dat concreet:
Thomas start het best met een PoC voor offertegeneratie om de technische mogelijkheden te doorgronden. De daaropvolgende PoV laat zien of de investering zich binnen zes maanden terugverdient.
Anna kan direct met een PoV voor HR-processen aan de slag nu de technologische volwassenheid van taalmodellen al bewezen is. Haar focus ligt op meetbare efficiëntiewinst.
Markus heeft vanwege legacy-integratie eerst een uitgebreide PoC nodig, gevolgd door een gestructureerde PoV voor de belangrijkste use cases.
De sleutel ligt in een eerlijke inschatting van uw uitgangspositie en een consequente focus op meetbare bedrijfsresultaten.
Want uiteindelijk is het niet relevant of uw AI indrukwekkende demo’s laat zien. Het enige dat echt telt, is of uw bedrijf er duurzaam succesvoller door wordt.
Veelgestelde vragen rond PoC vs. PoV
Hoe lang duurt een typische Proof of Value vergeleken met een PoC?
Een PoC duurt doorgaans 2-4 weken, terwijl een gedegen PoV 6-12 weken vraagt. Die langere doorlooptijd van de PoV komt door de betrokkenheid van echte gebruikers, het meten van business-KPI’s en de integratie in bestaande processen. Die extra tijd is een investering in de betrouwbaarheid van de resultaten.
Welke kosten zijn verbonden aan een PoV ten opzichte van een PoC?
PoC’s kosten doorgaans 10.000-25.000 euro. PoV’s vragen 30.000-70.000 euro. Dit verschil wordt verklaard door de grotere tijdsinvestering, multidisciplinaire teams en uitgebreid testen onder realistische omstandigheden. De hogere investering levert echter veel duidelijkere resultaten voor zakelijke beslissingen.
Kun je een PoC direct omzetten in een PoV?
Ja, maar niet automatisch. Een geslaagde PoC levert het technische fundament voor een PoV, maar vraagt om een aangepaste methode. Waar de PoC de haalbaarheid bewijst, moeten voor de PoV nieuwe succescriteria geformuleerd, echte gebruikers betrokken en business-KPI’s gemeten worden. Sequentiële planning van beide fases is aan te bevelen.
Welke rollen zijn nodig voor een succesvolle PoV?
Een PoV-team heeft minimaal vier rollen nodig: een business owner voor de succescriteria, een power user voor dagelijks feedback, een technical lead voor de integratie en een projectmanager voor de coördinatie. Deze multidisciplinaire mix waarborgt dat zowel technische als bedrijfsmatige aspecten voldoende worden meegenomen.
Hoe meet ik de ROI van een AI-project goed?
ROI wordt gemeten in vier categorieën: tijdbesparing (zoals kortere offertedoorlooptijden), kwaliteitsverbetering (minder fouten), kostenbesparing (bijvoorbeeld minder externe dienstverleners) en omzetverhoging (zoals meer gekwalificeerde leads). Belangrijk zijn voor-en-na-metingen over ten minste 4-8 weken met heldere referentiewaarden en gecontroleerde testopstellingen.
Wanneer kan ik een PoV overslaan en direct implementeren?
Bij sterk gestandaardiseerde toepassingen met een helder zakelijk doel, kunt u een PoV overslaan. Voorbeelden zijn bewezen tools als Grammarly voor spellingcontrole of DeepL voor vertalingen. Bij maatwerk-toepassingen of complexe integraties is een PoV echter bijna altijd aan te raden om risico’s te beperken en verwachtingen te managen.
Welke datakwaliteit heb ik nodig voor een betekenisvolle PoV?
Voor een PoV heeft u uw werkelijke productiedata nodig – met alle onvolkomenheden. Juist de “chaotische” data uit de dagelijkse praktijk tonen of de AI-oplossing levensvatbaar is. Ideaal werkt u met 3-6 maanden historische data als trainings- en testbasis. Te sterk opgeschoonde data vertekenen de resultaten en leiden tot onrealistische verwachtingen.
