De hype is begrijpelijk. Een AI die code schrijft, documenten samenvat en e-mails opstelt – wie wil dat niet? Maar hier komt de nuance: de meeste Large Language Models (LLM’s) zijn “one-size-fits-all”. Ze zijn niet briljant, maar wel beschikbaar. In feite is een LLM vaak niet veel beter dan een (verzwaarde) dobbelsteen. Handig? Ja. Onfeilbaar? Absoluut niet.
Belangrijk om te begrijpen: “Copilot” is een paraplu-term. GitHub Copilot is een ander beest dan Microsoft 365 Copilot. Het eerste helpt developers sneller coderen, het tweede belooft productiviteit in Office-apps. Beide draaien op LLM’s, maar de use-cases verschillen enorm. Toch zien we vaak dat organisaties Copilot zien als één uniforme oplossing – en daar gaat het mis.
De realiteit: er is veel potentie, maar weinig bewezen scenario’s. Veel bedrijven gebruiken Copilot “omdat het er is”, niet omdat er een duidelijke business case is. Het resultaat? Teleurstelling. Copilot is geen magische knop. Het is een run-of-the-mill LLM voor run-of-the-mill taken. Wie verwacht dat het complexe processen oplost, komt vaak bedrogen uit.
Het huidige Copilot is geen eindpunt, maar een startpunt. Het is een eerste stap richting AI-gedreven workflows. Wie nu investeert in kennis, governance en realistische verwachtingen, bouwt een fundament voor échte innovatie. De rest? Die blijft dobbelstenen gooien.
Laten we samen kijken naar de juiste use-cases en een roadmap die werkt.