Gartner noemt kunstmatige intelligentie nu een strategische noodzaak voor bedrijven. De marktonderzoeker ziet dat directies wereldwijd opschalen van pilots naar gebruik in de kern. Dit raakt ook Nederland en Europa, waar de Europese AI-verordening gevolgen heeft voor overheid en bedrijfsleven. De verschuiving komt door kostendruk, hogere klantverwachtingen en snelle innovatie bij concurrenten.
AI wordt basisstrategie
Bestuurders plaatsen generatieve AI centraal in hun plannen. Ze gebruiken systemen als ChatGPT, Google Gemini en Microsoft Copilot voor tekst, beeld en code. Zulke modellen zijn algoritmen die nieuwe inhoud maken op basis van voorbeelden. De stap gaat van experimenten naar standaardonderdeel van werkprocessen.
Marketing en klantenservice zijn vaak als eerste. Denk aan het schrijven van webteksten, het samenvatten van chats en het helpen van agents tijdens gesprekken. IT-teams passen AI toe voor softwaretests en documentatie. Dit levert snelheid op, maar vraagt ook bewaking van kwaliteit.
Gartner ziet dat organisaties nu sturen op schaal en meetbare waarde. Ze koppelen AI aan bestaande data en workflows. Ook komt er aandacht voor leverancierskeuze en lock-in. Open modellen zoals Meta’s Llama tellen mee in die afweging.
Generatieve AI is software die nieuwe tekst, beeld, audio of code maakt op basis van grote hoeveelheden voorbeelddata.
Budget verschuift naar systemen
Bedrijven verleggen budget van losse tools naar platformen en datamodellen. Ze investeren in cloud, vector-databases en MLOps, het beheren van modellen in productie. Doel is hergebruik van bouwstenen en lagere kosten per toepassing. Dat past bij de wens om sneller te schalen.
In Nederland kijken CIO’s en CMO’s scherper naar rendement. Zij meten productiviteit, klanttevredenheid en foutreductie. Diensten als Salesforce Einstein, Zendesk AI en Dynamics 365 Copilot worden gekoppeld aan eigen klantdata. Zo blijft de context van het bedrijf behouden.
Toch ontbreekt vaak een duidelijke productieroute. Teams bouwen proefopstellingen die moeilijk te onderhouden zijn. Zonder data-architectuur en rechtenbeheer stapelen risico’s zich op. Een centraal AI-platform helpt om consistentie en controle te houden.
Data en privacy knelpunt
De AVG stelt eisen aan dataminimalisatie en beveiliging. Organisaties moeten uitleggen welke data zij gebruiken en waarom. Gevoelige velden horen versleuteld of geanonimiseerd te zijn. Een Data Protection Impact Assessment is vaak nodig bij nieuwe AI-toepassingen.
Datakwaliteit blijft een rem. Foute of verouderde gegevens leveren slechte uitkomsten op. Modellen kunnen ook “hallucineren”, dus informatie verzinnen. Daarom is menselijke controle nodig bij beslissingen met impact.
Bedrijven schakelen naar first‑party data om risico’s te beperken. Ze leggen vast welke bronnen zijn toegestaan. Ook beperken ze modeltoegang tot wat nodig is voor de taak. Zo verkleinen zij kans op datalekken en bias.
Europese AI-wet dwingt keuzes
De Europese AI-verordening (AI Act) start gefaseerd, op het moment van schrijven tussen 2024 en 2026. Systemen vallen in risicoklassen met bijbehorende plichten. Hoog risico vraagt strikte documentatie, testen en toezicht. Generatieve modellen krijgen transparantie-eisen en veiligheidsmaatregelen.
Voor Nederlandse organisaties betekent dit governance op orde. Contracten met leveranciers moeten helder zijn over data, beveiliging en aansprakelijkheid. Ook moet er uitleg komen bij geautomatiseerde beslissingen die mensen raken. De Autoriteit Persoonsgegevens let hierop onder de AVG.
Overheden en publieke diensten hebben extra aandachtspunten. Denk aan non-discriminatie en toegankelijke dienstverlening. Voor chatbots in publieke kanalen zijn duidelijke meldingen nodig. Logging en audit-trails worden verplicht onderdeel van het ontwerp.
Snelle winst in klantcontact
In contactcenters levert AI nu al zichtbare winst. Denk aan samenvattingen, suggesties en automatische routering. Agent assist helpt medewerkers sneller en consistenter te antwoorden. Spraak-naar-tekst versnelt rapportage na het gesprek.
Chatbots en voicebots vangen eenvoudige vragen af. Dat verlaagt wachttijden en kosten. Complexe vragen blijven bij medewerkers, met betere context door AI. Klanttevredenheid stijgt vooral als handover naar mens soepel is.
Beperkingen blijven zichtbaar. Meertaligheid en vakjargon geven fouten. Training met domeindata is dan nodig. Ook moet de bot kunnen aangeven wanneer hij het niet weet.
Organisatie moet mee veranderen
AI is geen los project maar een competentie in de organisatie. Teams krijgen nieuwe rollen zoals data steward en AI‑productowner. Een prompt engineer schrijft en test instructies voor modellen. Training en ethiek horen in elk team.
Bestuurders stellen richtlijnen vast voor gebruik en beveiliging. Denk aan goedkeuring van tools en opslaglocaties. Inkoop let op modelupdates, datagebruik en exit‑mogelijkheden. Periodieke evaluaties houden risico’s in beeld.
Voor Nederland en Europa geldt: begin klein, bouw veilig op en meet waarde. Koppel AI aan duidelijke doelen, zoals kortere doorlooptijden of minder fouten. Documenteer keuzes voor audits onder de AI Act. Zo wordt AI een duurzame bouwsteen van de strategie.
