AI staat bij vrijwel iedere organisatie hoog op de agenda. Productiviteit, betere besluitvorming en nieuwe vormen van waarde creatie worden breed gezien als de belofte van de komende jaren. Toch blijkt dat AI in de praktijk zelden structureel landt in kernprocessen. Veel initiatieven blijven steken in pilots en proof-of-concepts. Niet omdat de technologie tekortschiet, maar omdat organisaties proberen te versnellen zonder eerst het digitale fundament op orde te brengen.

Dat beeld wordt bevestigd door een recente survey onder de professionals die zich hebben aangemeld voor onze Blender Kickstart op 27 januari. Dit event richt zich op organisaties die willen verkennen hoe AI hen kan helpen bij het maken van strategische impact op hun business.

Ambitie zonder fundament is geen strategie

De ambities zijn helder. 85 procent van de respondenten noemt productiviteit en efficiency als belangrijkste AI-doel in 2026. Ook betere besluitvorming (47 procent) en kostenbesparing (38 procent) staan hoog op de agenda. AI wordt daarmee breed gezien als strategisch instrument om bedrijfsdoelen te realiseren.

Tegelijkertijd bevindt een groot deel van de organisaties zich nog in een experimentele fase. 39 procent werkt vooral met pilots en proof-of-concepts, terwijl 30 procent aangeeft nauwelijks te zijn gestart. Slechts 9 procent heeft AI al structureel geïntegreerd in meerdere kernprocessen. Dat contrast laat zien waar het wringt: ambitie is geen probleem. Het ontbreken van architectuur en regie wél. AI blijft dan per definitie fragmentarisch.

Een veelzeggende uitkomst uit de survey is dat 67 procent van de respondenten het (zeer) eens is met de stelling dat AI-initiatieven vaker mislukken doordat een solide basis ontbreekt. Denk aan versnipperde systemen, slechte integraties en gefragmenteerde data van slechte kwaliteit. Maar ook onduidelijkheid over prioriteiten, governance, skills en ownership. 76% van de respondenten vindt dat zonder die solide basis het opschalen van AI binnen hun organisatie niet realistisch is.

Gebrek aan skills en datakwaliteit belangrijkste obstakels

Wanneer wordt gekeken naar de grootste blokkades, komt een duidelijk patroon naar voren. Gebrek aan kennis en skills wordt door 50 procent genoemd als belangrijkste obstakel. AI vraagt niet alleen om technische expertise, maar ook om nieuwe competenties op het gebied van data, architectuur, governance en risicobeheersing.

Daarnaast geeft 44 procent aan dat de data niet op orde is. Zonder betrouwbare, toegankelijke en goed beheerde data is AI per definitie beperkt. Niet schaalbaar, niet uitlegbaar en niet betrouwbaar genoeg voor kernprocessen.

Ook het ontbreken van een platformstrategie (32 procent), security- en compliancevraagstukken (29 procent), onvoldoende duidelijke business-prioriteiten (29 procent) en legacy-integratieproblemen (27 procent) worden genoemd als blokkades.

Deze uitkomsten laten zien dat er in de meeste organisaties geen gebrek aan ambitie of visie is, maar sprake is van een structureel volwassenheidsvraagstuk.

Opschalen niet zonder risico’s, centrale regie belangrijk

Zodra organisaties nadenken over opschaling, nemen de zorgen toe. 44 procent maakt zich zorgen over security en datalekken, 38 procent over hallucinaties en kwaliteit van de output. 38 procent ziet integratie met bestaande processen als grote uitdaging en 32 procent vreest onvoldoende governance en controle.

Opvallend is dat 32 procent aangeeft nog niet goed te weten waar de grootste risico’s precies liggen. Dat onderstreept een fundamenteel probleem: een aanzienlijk deel van de organisaties schaalt AI op zonder scherp beeld van de mogelijke negatieve impact die dit kan hebben op hun bedrijfsprocessen. Dat onderstreept hoe belangrijk het is dat organisaties zich beter verdiepen in de mogelijke negatieve impact die de inzet van AI kan hebben op hun bedrijfsprocessen voordat ze lukraak aan de slag gaan met AI.

De wijze waarop AI-projecten in organisaties worden aangevlogen, biedt een mogelijke verklaring voor deze onzekerheid. Slechts 15 procent van de organisaties beschikt over een dedicated AI-team dat zich richt op strategie, governance en enablement. Bij 30 procent ontstaan AI-initiatieven vooral bottom-up doordat iedere afdeling of team zonder centrale regie begint. Bij verreweg de meeste organisaties (46 procent) ligt de verantwoordelijkheid over AI-initiatieven centraal bij IT of Digital. Zolang AI versnipperd blijft georganiseerd, blijft opschalen risicovol. Niet omdat AI dat niet aankan, maar omdat de organisatie er niet op is ingericht.

AI vraagt om een platformstrategie

Alle genoemde knelpunten, van data tot governance en skills, komen uiteindelijk samen in één vraagstuk: welk fundament bouwen we om AI structureel te kunnen dragen? Het is belangrijk om eerst een antwoord te hebben op dat vraagstuk voordat je überhaupt nadenkt over welke AI-tools je organisatie gaat gebruiken. Organisaties die AI blijven benaderen als innovatie- of toolingvraagstuk, zullen structureel vastlopen. 

Bij Ciphix zien we dat organisaties die AI duurzaam willen inzetten, dezelfde stap moeten zetten: van losse use cases naar een robuuste digitale basis waarop AI veilig en schaalbaar kan draaien. Pas dan ontstaat ruimte voor echte versnelling. De survey laat zien dat organisaties precies weten waar het knelt. De uitdaging zit niet in overtuiging, maar in volwassenwording. In het durven investeren in keuzes die minder zichtbaar zijn, maar bepalend zijn voor blijvende AI-impact.

Tijdens onze Blender Kickstart op 27 januari staat precies die transitie centraal. Niet de vraag of AI werkt, maar hoe organisaties het fundament leggen dat nodig is om AI verantwoord, schaalbaar en toekomstbestendig in te zetten. Meld je aan en ontdek hoe je de stap maakt van losse pilots naar strategische AI-impact.