Niet omdat de technologie tekortschiet, maar omdat het gebruik ervan versnipperd is. AI wordt op grote schaal ingezet, vaak buiten het zicht van het management en zonder duidelijke afspraken over data, governance en besluitvorming. De productiviteitswinst is er wel, maar blijft lastig meetbaar, waardoor AI bij veel organisaties niet verder komt dan losse pilots en experimenten.
2026 wordt het kanteljaar. Mike Capone, CEO van Qlik, benoemt drie ontwikkelingen die van invloed zijn op de manier waarop organisaties AI organiseren.
1. Van AI-chaos naar een werkbaar model
In 2026 gaat het minder over de technologie zelf en meer over hoe organisaties ermee werken. Niet omdat AI ineens anders wordt, maar omdat de huidige manier van werken steeds vaker wringt. AI wordt op zoveel plekken ingezet dat de oude keuze tussen strakke centrale aansturing of volledige vrijheid niet meer werkt: het ene vertraagt, het andere zorgt voor ruis en risico’s.
Daar komt bij dat AI-tools en modellen elkaar snel opvolgen. Organisaties kunnen hun werkwijze niet bij elke nieuwe ontwikkeling aanpassen. Steeds vaker kiezen ze daarom voor duidelijke afspraken over data, definities en governance, terwijl teams ruimte houden om AI toe te passen waar dat het meeste oplevert. Dat vraagt om een technische basis die kan meebewegen en niet vastzit aan één model of leverancier. Alleen zo blijft AI werkbaar in de praktijk.
2. Intelligentie als basisvoorziening
In 2026 verschuift de rol van AI van slimme extra naar vast onderdeel van de infrastructuur. Waar AI eerst vooral in software zat, komt het nu steeds dichter bij de werkvloer te liggen. Door kleinere modellen en ontwikkelingen zoals lokale inferentie en edge computing worden beslissingen sneller genomen, vaak op de plek waar de data ontstaat. Machines kunnen zichzelf bijsturen en winkels passen hun voorraad vrijwel direct aan.
Lokale besluitvorming vraagt wel om een stevige basis. Teams en systemen moeten werken met dezelfde definities, afspraken en betrouwbare data. Alleen dan zijn beslissingen vergelijkbaar en goed te beoordelen. Daardoor draait het in 2026 minder om wie het nieuwste model gebruikt en meer om de vraag of beslissingen consistent en van voldoende kwaliteit zijn.
3. Van losse experimenten naar duidelijke besluitvorming
Bij veel organisaties wordt AI nog naast elkaar ingezet: verschillende tools, pilots en experimenten zonder samenhang. Daardoor blijft het lastig om te zien wat AI nu echt oplevert. In 2026 verschuift de aandacht naar het verbinden van AI aan één gedeeld besluitvormingskader.
Dat betekent dat assistenten, agents en automatiseringen werken met dezelfde data en dezelfde afspraken. Zo worden AI-adviezen voorspelbaar en beter te volgen, en ontstaat inzicht in de effecten ervan. Organisaties die dit op orde hebben, kunnen AI structureel inzetten in hun dagelijkse processen in plaats van het te beperken tot experimenten.
Losse experimenten maken plaats voor structurele toepassing. AI schuift op van hulpmiddel naar vast onderdeel van hoe organisaties werken en beslissingen nemen. Organisaties die hun fundament op orde hebben, kunnen in 2026 voor het eerst laten zien wat die inzet daadwerkelijk oplevert. Het verschil zit dan niet in snelheid, maar in de kwaliteit van besluitvorming.
Reacties
Loading…