Leestijd: 10 min.

Kernpunten

  • Het CBS meet in 2025 een gat van 66,2 procent AI-gebruik bij grootbedrijven tegenover 13,8 procent bij de kleinste bedrijven.

  • Tussen OESO-landen groeide de adoptiekloof van 14 naar 24 procentpunt (2021-2024), doordat de koplopers wegtrekken en de achterblijvers niet inhalen.

  • Productiviteitswinst per functie is fors: klantenservice rond 15 procent, softwareontwikkeling rond 26 procent, marketing tot 50 procent (Stanford AI Index, op basis van veldexperimenten).

  • Eén op de vijf werknemers koopt zelf een AI-abonnement voor het werk; slechts 43 procent kent duidelijke richtlijnen (IT-Indicator 2026).

  • AI-geletterdheid is sinds 2 februari 2025 wettelijk verplicht onder de EU AI Act, ook voor organisaties die AI alleen gebruiken.

Grote bedrijven in Nederland zitten inmiddels op ruim 66 procent AI-gebruik. Bij de kleinste bedrijven is dat nog geen 14 procent. Dat cijfer komt van het CBS, over 2025.

Wachten met AI kost geen geld. Geen factuur, geen regel op de begroting, geen beslissing die iemand hoeft te tekenen. Daardoor is het makkelijk te onderschatten. De rekening loopt namelijk wél op, op drie plekken: de productiviteit en voorsprong die je laat liggen, het AI-gebruik dat nu al ongeregeld door je organisatie loopt, en een wettelijke plicht waar je steeds verder van af komt te staan. Hieronder lopen we die drie langs, met de cijfers erbij, en wat een eerste stap mag kosten.

Inhoudsopgave

De kloof groeit, wie wacht raakt verder achterop

Die CBS-cijfers komen uit 2025 en lopen sterk uiteen met de bedrijfsgrootte. Bij microbedrijven van twee tot negen werknemers gebruikt 13,8 procent AI, bij grootbedrijven vanaf 250 werknemers is dat 66,2 procent. Hoe kleiner de organisatie, hoe minder vaak AI al ergens in het werk zit. Dat het snel gaat laat een ander CBS-cijfer zien: het aandeel bedrijven met tien of meer werknemers dat AI gebruikt sprong in één jaar van 14 procent in 2023 naar 22,7 procent in 2024.

Die beweging telt zwaarder dan de foto van vandaag. De OESO volgde de ontwikkeling over meerdere jaren en zag de afstand tussen de landen die voorop lopen en die achterblijven groeien van 14 procentpunt in 2021 naar 24 procentpunt in 2024. Het waarom is het belangrijkst: die kloof groeit doordat de koplopers wegtrekken, terwijl de achterblijvers niet inhalen. Wat voor landen geldt, geldt net zo goed voor de bedrijven binnen een markt.

AI is geen vaardigheid die je in een middag inhaalt. De organisaties die vorig jaar begonnen, hebben nu processen draaien, mensen die ermee kunnen werken en cijfers die laten zien wat werkt. Wie dit jaar pas start, begint later én tegen een concurrent die intussen weer verder is. Zo wordt de achterstand die je moet inlopen elk jaar groter.

Wat uitstel concreet kost

Achterstand klinkt abstract totdat je het omrekent naar uren en output. Daar zijn cijfers voor, per functie, en ze lopen flink uiteen.

De Stanford AI Index bundelt onderzoek naar wat AI doet met productiviteit op de werkvloer. In klantenservice gaat het om een winst rond de 14 tot 15 procent, gemeten in een veldexperiment bij een groot supportteam. In softwareontwikkeling gaat het richting 26 procent meer afgeronde taken bij ontwikkelaars met een AI-assistent. In marketing en contentwerk loopt de gemeten winst op tot rond de 50 procent meer output per medewerker, afhankelijk van het type taak. Deze cijfers komen uit studies naar mensen die het werk nu al met AI doen, gemeten in echte werksituaties. Een terugkerende bevinding: juist de minder ervaren medewerkers profiteren het meest.

Reken dat door naar een team en het verschil wordt zichtbaar. Een marketeer die de helft sneller een eerste versie schrijft, een supportmedewerker die vragen sneller afhandelt, een ontwikkelaar die meer af krijgt in dezelfde week: dat is capaciteit die een concurrent die wél is begonnen erbij heeft, en jij niet.

Op macroniveau bestaan er ook schattingen. Goldman Sachs projecteerde in 2023 dat generatieve AI het wereldwijde bbp over tien jaar met zo'n 7 procent kan verhogen. Dat is een uitkomst van een rekenmodel, geen gemeten resultaat, en het cijfer is inmiddels een paar jaar oud en veelbesproken. De richting sluit wel aan op de cijfers per functie: de winst is reëel, en hij landt bij wie hem pakt.

Je mensen wachten niet op je

Terwijl de directie nadenkt over een AI-koers, zijn de medewerkers vaak al begonnen. Uit de IT-Indicator 2026, gehouden onder werknemers van organisaties met 250 tot 1.200 medewerkers, blijkt dat één op de vijf zelf een AI-abonnement koopt voor het werk. Ze wachten niet op beleid, ze lossen hun eigen werk op met de tools die ze kennen.

Dat is op zich een goed teken: je mensen zien de waarde. Het risico zit in de omstandigheden. Uit hetzelfde onderzoek blijkt dat slechts 43 procent van de werknemers duidelijke richtlijnen kent voor het gebruik van AI. Dan ontstaat wat schaduw-AI heet: bedrijfsinformatie, klantgegevens en concepten die in privé-accounts van losse tools belanden, buiten het zicht van de organisatie.

Schaduw-AI is een risico voor je data, en tegelijk een signaal. Als medewerkers zelf abonnementen kopen omdat de organisatie niets biedt, loopt de organisatie achter op haar eigen mensen. Er wordt hoe dan ook AI gebruikt in je bedrijf. De vraag is of dat onder duidelijke afspraken gebeurt of in het wild.

In dat signaal zit nog een kostenpost. Wie zelf een abonnement koopt, vraagt in feite om ruimte om zijn werk beter te doen. Blijft die ruimte uit, dan doet iemand dag na dag werk waarvan hij weet dat het sneller kan. Dat verschijnt op geen enkele begroting, maar je mensen merken het, en wie bij je komt solliciteren merkt het ook. Over hoe je die mensen meekrijgt in plaats van tegen je krijgt, schreven we eerder je mensen meekrijgen bij AI-adoptie.

Niks doen is ook juridisch geen optie

Er is nog een reden waarom afwachten geen neutrale keuze is. Sinds 2 februari 2025 geldt artikel 4 van de EU AI Act. Dat verplicht organisaties die AI inzetten om te zorgen voor voldoende AI-geletterdheid bij de mensen die er namens hen mee werken.

Die verplichting is breder dan veel ondernemers denken. Ze geldt ook voor organisaties die AI alleen maar gebruiken, en dus niet zelf bouwen. En ze gaat verder dan de technische specialisten: juist de gewone gebruiker die een AI-tool inzet voor dagelijks werk hoort erbij. Kort gezegd: als je AI gebruikt, moeten je mensen weten wat ze doen, wat de tool wel en niet kan, en waar de grenzen liggen.

Je hoeft hier geen zwaar certificeringstraject van te maken. Waar het om gaat is dat je er oog voor hebt en het regelt op een manier die past bij je organisatie. Maar het hoort thuis in de rekening van wachten: hoe langer AI ongeregeld door de organisatie loopt, hoe verder je afstaat van wat de wet inmiddels van je vraagt.

Beginnen hoeft niet groot

De drie kostenposten bij elkaar kunnen verlammend werken. Dat is niet nodig, want de eerste stap is kleiner dan het probleem lijkt.

Het helpt om twee soorten AI-gebruik uit elkaar te halen. De eerste is persoonlijke productiviteit: losse tools als ChatGPT en Claude, een abonnement per medewerker, waarmee iedereen zijn eigen werk sneller doet. Makkelijk te starten, en de winst blijft bij de persoon hangen. De tweede is AI ingebouwd in een proces dat je organisatie elke dag draait: een aanvraag die binnenkomt, een offerte die eruit gaat, een dossier dat wordt samengevat. Daar wordt de winst meetbaar en schaalbaar, omdat hetzelfde proces zich honderden keren per maand herhaalt.

De meeste organisaties blijven bij die eerste soort. Dat verklaart een cijfer uit het onderzoek van McKinsey naar de stand van AI: 88 procent van de organisaties zegt AI ergens te gebruiken, maar slechts 39 procent ziet er een meetbaar effect op het bedrijfsresultaat van, en bij de meesten blijft dat onder de 5 procent. AI gebruiken en er waarde uit halen zijn twee verschillende dingen. Het is een zelfrapportage en dus met een korrel zout te lezen, maar de kloof tussen gebruik en resultaat herkent bijna iedereen.

Waar dat verschil vandaan komt, laat een ander McKinsey-cijfer zien: maar 21 procent van de organisaties die generatieve AI gebruiken heeft er daadwerkelijk werkprocessen voor heringericht. Van alle factoren die McKinsey onderzocht, hangt juist dat herontwerp het sterkst samen met effect op het bedrijfsresultaat. Losse tools naast een ongewijzigd proces leveren zelden meetbaar rendement; het rendement ontstaat wanneer je het proces eromheen aanpast.

Wat dat voor jou betekent: je hoeft niet overal tegelijk te beginnen. Kies één herhaalbaar proces dat nu veel tijd kost en richt het opnieuw in met AI erin. Welke processen zich daarvoor lenen werkten we eerder uit. Klein en gericht starten wint van afwachten, en ook van een groot programma dat maanden aan voorbereiding vraagt voordat er iets draait.

Dat is geen theorie. Bij een technisch dienstverlener met ruim vijftig medewerkers begonnen we met precies één proces: het handmatig verwerken van documenten, elke dag opnieuw. Dat proces is opnieuw ingericht met AI erin. Het eerste jaar leverde ruim duizend uur en meer dan 65.000 euro op. Gemeten, niet geschat. Uit dezelfde inventarisatie kwamen nog tien andere kansen naar boven; dit was er één van.

De rekening van wachten loopt op zolang je niets doet. De eerste stap ertegen kan klein en concreet zijn.

Hoe wij hierin kunnen helpen

Bij And AI beginnen we niet bij een tool, maar bij de vraag waar bij jou de winst en het risico zitten. We werken van kennis naar advies naar maatwerk: eerst zicht op waar je staat, dan pas bouwen.

Een goed startpunt is onze gratis AI-scan. In een paar minuten zie je in welke fase van AI-volwassenheid jullie organisatie zit, waar de eerstvolgende kans ligt en wat een logische volgende stap is. Geen aankoop, geen verplichting, wel richting.

Wil je daarna verder praten over een concreet proces of over hoe je AI-gebruik netjes regelt, dan denken we mee in een vrijblijvend gesprek. De scan geeft de richting, het gesprek maakt het concreet.

Doe de gratis AI-scan · Plan een vrijblijvend gesprek

Veelgestelde vragen

Is het niet slimmer om te wachten tot AI is uitontwikkeld? De afstand tot koplopers groeit juist terwijl je wacht. AI-inzet is geen aankoop die je op één goed moment doet. Een organisatie bouwt het op als vaardigheid, met processen en mensen die ermee kunnen werken. Wie later begint, begint met een grotere achterstand tegen een concurrent die intussen is doorgegaan.

Wat levert AI concreet op per functie? Onderzoek gebundeld in de Stanford AI Index laat winsten zien van rond 15 procent in klantenservice, rond 26 procent in softwareontwikkeling en tot 50 procent in marketing- en contentwerk, gemeten in veldexperimenten. Hoeveel het bij jou oplevert hangt af van het type taak en hoe goed het in het werk is ingebouwd.

Onze medewerkers gebruiken al ChatGPT. Is dat voldoende? Dat is een begin, en tegelijk een risico. Als het zonder afspraken gebeurt, belandt bedrijfsinformatie in privé-accounts en voldoe je mogelijk niet aan de AI-geletterdheidsplicht uit de AI Act. Beter is om het gebruik dat er al is te erkennen en er duidelijke richtlijnen omheen te zetten. En let op het verschil: losse tools per medewerker leveren persoonlijke tijdwinst, echt rendement komt pas als AI in een proces zit.

Wat moeten we minimaal doen voor de EU AI Act? Artikel 4 vraagt sinds februari 2025 dat de mensen die namens jou met AI werken voldoende AI-geletterd zijn: dat ze weten wat de tool doet, wat hij niet kan en waar de grenzen liggen. Dat hoeft geen zwaar traject te zijn, wel iets wat past bij jullie gebruik en aantoonbaar is.

Waar begin je als je nu wil starten? Bij één herhaalbaar proces dat veel tijd kost, en bij een duidelijke afspraak over verantwoord gebruik. Klein beginnen, meten wat het oplevert, en uitbreiden als het werkt. De gratis AI-scan helpt je bepalen welke stap bij jullie het meest oplevert.

Bronnen