AI heeft de afgelopen jaren veel nieuwe producten en beloften gebracht. Maar niet alles werkt. Veel projecten stoppen, worden opgeslokt of vallen stil. Hieronder staat een overzicht van bekende voorbeelden en de lessen die eruit te leren zijn.

Waarom veel AI-projecten stranden

Een groot deel van AI-initiatieven haalt de eindstreep niet. Volgens onderzoeksbureau S&P Global wordt ongeveer 42% van de bedrijfsprojecten uiteindelijk afgeblazen. De redenen zijn vaak praktisch en herhaalbaar:

• Te weinig geld of te hoge kosten om door te gaan.

• Technische problemen of het moeilijk opschalen naar veel gebruikers.

• Concurrentie: grotere bedrijven bouwen vergelijkbare functies rechtstreeks in hun producten.

• Te weinig gebruikers die het product dagelijks nodig hebben.

Deze oorzaken komen steeds terug, of het nu om kleine startups gaat of om grote spelers.

Wat gebeurde er bij bekende voorbeelden?

Relay was een vijf jaar oude dienst die e-mails en taken wilde automatiseren met AI. Toen grote bedrijven als OpenAI en Google vergelijkbare automatisering rechtstreeks in hun eigen tools bouwden, verloor Relay zijn plek als losstaand product en stopte het volledig.

OpenAI probeerde ChatGPT uit te bouwen tot een alles-in-één app. Een grote herontwerp leidde tot verwarring bij gebruikers, waarna OpenAI onderdelen terugdraaide en sommige losse apps weer in ChatGPT opnam. Voorbeelden zijn de webbrowser Atlas en de taakagent Operator; beide werden deels opgenomen in ChatGPT of stopgezet. Ook Sora, een video-platform van OpenAI, werd gesloten vanwege hoge kosten en te weinig gebruikers.

Apple kondigde in 2024 een verbeterde Siri aan als onderdeel van Apple Intelligence. De vernieuwing liep meerdere keren vertraging op door technische problemen. Die vertraging leidde uiteindelijk tot een schikking van 250 miljoen dollar over claims rond hoe de nieuwe functies waren aangekondigd. De vernieuwde Siri kwam later beschikbaar in de iOS 27-beta, eerst in het Engels.

Microsofts functie Recall, bedoeld als een soort “fotografisch geheugen” van je pc, maakte automatisch schermafbeeldingen zodat je later kon terugzoeken wat je deed. Dat riep meteen grote privacyzorgen op. Microsoft stelde de uitrol uit, paste het ontwerp aan, maar beveiligingsonderzoekers bleven waarschuwen dat gevoelige gegevens toch te herleiden waren.

Notion lanceerde Notion Mail als slimme, AI-gestuurde inbox. Gebruikers kozen echter vaak voor andere AI-oplossingen, waardoor Notion Mail te weinig bestaansrecht had en gesloten werd.

Ook in hardware en audio ging het mis. De Humane AI Pin, een draagbaar AI-apparaat met veel aandacht en investeringen, leed aan slechte prestaties en een batterijprobleem met het oplaadetui. Het bedrijf stopte en verkocht de meeste onderdelen aan HP.

De Rabbit R1, een ander enthousiast onthaald apparaat, bleek in reviews nog onvolwassen en onbetrouwbaar. De maker probeert het apparaat te blijven verbeteren, maar het toont hoe vroege hype niet altijd blijvende kwaliteit betekent.

Huxe, een app die tekst omzette in gesprek-achtige audio, en Yupp, een site waar gebruikers honderden AI-modellen naast elkaar konden vergelijken, stopten eveneens. Beide kregen het moeilijk toen grotere diensten vergelijkbare functies gingen aanbieden of er geen duurzame gebruikersbasis kwam.

Figgs AI, een platform met aanpasbare AI-personages voor rollenspellen en verhalen, trok meer dan een miljoen gebruikers. Toch bleek het gratis houden van de dienst te duur, waarna de makers het moesten sluiten.

Wat kun jij als gebruiker ervan leren?

Als je overweegt om een AI-dienst te gaan gebruiken of aan te schaffen, let dan op een paar eenvoudige zaken:

• Wie bouwt en onderhoudt het product? Grotere bedrijven maken functies sneller breed beschikbaar.

• Hoe belangrijk is privacy? Controleer of en hoe jouw gegevens worden opgeslagen en beschermd.

• Wat gebeurt er als het bedrijf stopt? Zijn er exportmogelijkheden of alternatieven?

• Is het product afhankelijk van dure hardware of veel rekenkracht? Dat kan de kosten opdrijven.

Let op dat populariteit of veel media-aandacht niet altijd garantie is voor een duurzaam product.

Conclusie

De recente lijst met gestopte AI-projecten laat een duidelijk patroon zien. Succes vereist niet alleen een goed idee. Het vraagt om schaalbare techniek, realistische kosten, sterke privacybescherming en voldoende gebruikers die de dienst dagelijks nodig hebben. Veel innovaties verdwijnen omdat grotere spelers functies integreren of omdat de praktijk lastiger blijkt dan de belofte.

Voor gebruikers betekent dit: wees kritisch bij het kiezen van nieuwe AI-tools. Kijk naar duurzaamheid, privacy en of er een plan is voor het geval het product stopt. Dat helpt om onaangename verrassingen te voorkomen.