Rotterdam,
Kunstmatige intelligentie staat bij vrijwel iedere Nederlandse organisatie hoog op de strategische agenda voor het nieuwe jaar. De beloftes van hogere productiviteit en betere besluitvorming zorgen voor hoge verwachtingen bij ondernemers en directies. Uit een recente survey van Ciphix onder tientallen professionals blijkt echter dat de praktijk weerbarstig is. Veel AI-initiatieven blijven steken in de fase van pilots en proof-of-concepts, waardoor de werkelijke zakelijke impact uitblijft.
De oorzaak van deze stagnatie ligt volgens de onderzoekers niet bij de technologie zelf, maar bij de interne organisatie. Bedrijven proberen vaak te versnellen zonder dat het digitale fundament op orde is. De ambitie om AI als strategisch instrument in te zetten is groot, maar het ontbreekt vaak aan de nodige architectuur en centrale regie. Hierdoor blijven projecten fragmentarisch en lukt het niet om de technologie breed in de organisatie te laten landen.
Ambitie botst op technische realiteit
De cijfers uit het onderzoek onderstrepen de kloof tussen de droom en de werkelijkheid. Maar liefst 85 procent van de respondenten noemt efficiency als het belangrijkste doel voor AI in 2026. Desondanks bevindt bijna 40 procent van de organisaties zich nog steeds in een louter experimentele fase. Slechts een schamele 9 procent van de bedrijven geeft aan dat AI al structureel is geïntegreerd in meerdere vitale kernprocessen binnen de onderneming.
Een grote meerderheid van 67 procent van de ondervraagde professionals bevestigt dat AI-projecten vaak mislukken door een zwakke basis. Het gaat hierbij om versnipperde IT-systemen, slechte software-integraties en data van onvoldoende kwaliteit. Zonder een solide technische basis is het opschalen van AI-toepassingen volgens driekwart van de respondenten simpelweg niet realistisch. Voor ondernemers betekent dit dat zij eerst moeten investeren in hun digitale infrastructuur voordat zij rendement kunnen verwachten.
Gebrek aan expertise en datakwaliteit
Naast technische beperkingen vormen menselijke factoren een grote barrière. De helft van de organisaties noemt een gebrek aan kennis en relevante vaardigheden als het grootste obstakel voor succes. AI vraagt namelijk om meer dan alleen technische implementatie. Het vereist nieuwe competenties op het gebied van data-architectuur, governance en risicomanagement. Veel bedrijven hebben moeite om dit talent aan te trekken of hun huidige personeel tijdig om te scholen.
Ook de kwaliteit van de beschikbare bedrijfsdata blijft een heikel punt voor 44 procent van de bedrijven. AI-systemen zijn voor hun betrouwbaarheid en uitlegbaarheid volledig afhankelijk van de data die zij gevoed krijgen. Wanneer deze data gefragmenteerd of onbetrouwbaar is, kunnen de uitkomsten niet veilig worden ingezet voor kritische bedrijfsprocessen. Dit bevestigt dat AI geen losstaand innovatieproject is, maar een vraagstuk dat de hele volwassenheid van de organisatie raakt.
Risicos bij opschaling zonder regie
Zodra een onderneming de stap naar opschaling wil zetten, komen er nieuwe zorgen om de hoek kijken. Security en de angst voor datalekken worden door 44 procent van de respondenten als een groot risico gezien. Daarnaast vreest een aanzienlijk deel van de professionals voor zogeheten hallucinaties, waarbij de AI onjuiste informatie genereert. Ook de integratie met bestaande werkprocessen en het behouden van controle over de systemen worden als grote uitdagingen ervaren.
Het onderzoek toont aan dat de organisatievorm vaak de beperkende factor is. Bijna de helft van de organisaties heeft de verantwoordelijkheid voor AI centraal belegd bij de IT-afdeling, terwijl bij 30 procent de initiatieven versnipperd vanaf de werkvloer ontstaan. Slechts 15 procent van de bedrijven werkt met een gespecialiseerd AI-team dat zich richt op de algehele strategie en governance. Zonder centrale sturing blijft de inzet van AI risicovol en weinig effectief op de lange termijn.
Noodzaak voor een platformstrategie
Om de stap van pilot naar impact te kunnen maken, adviseren de experts van Ciphix een verschuiving naar een platformstrategie. Dit betekent dat organisaties niet langer moeten kijken naar losse tools, maar naar een robuuste digitale basis waar verschillende AI-toepassingen veilig op kunnen draaien. Deze aanpak vereist durf van ondernemers om te investeren in fundamenten die op korte termijn misschien minder zichtbaar zijn, maar die op de lange termijn bepalend zijn voor de concurrentiepositie.
De conclusie is dat Nederlandse ondernemers precies weten waar de knelpunten zitten. De uitdaging voor 2026 ligt niet in het overtuigen van het nut van kunstmatige intelligentie, maar in de professionele volwassenwording van de organisatie zelf. Door prioriteit te geven aan datakwaliteit, regie en expertise, kan de belofte van AI eindelijk worden omgezet in tastbare resultaten voor de business.