Nederlandse organisaties scoren laag op resultaten AI-projecten
Nederlandse organisaties investeren in kunstmatige intelligentie, maar weten die investeringen minder goed om te zetten in meetbare bedrijfswaarde dan hun Europese collega’s. Slechts 21 procent van de AI-projecten in Nederland levert meetbare resultaten op. Dat is het laagste percentage van alle onderzochte landen.
Dit blijkt uit het State of Integration & AI 2026-rapport van Frends. Het onderzoek is uitgevoerd door Sapio Research in opdracht van Frends onder 611 IT- en zakelijke besluitvormers uit Nederland, Duitsland, Denemarken, Finland, Noorwegen en Zweden.
Daarnaast ervaart 38 procent van de Nederlandse organisaties interne weerstand tegen AI, het hoogste percentage in het onderzoek. Van de organisaties die al met AI werken, noemt 34 procent het onvermogen om AI voorbij de pilotfase op te schalen als een belangrijke belemmering. Ook hanteert slechts 12 procent een "Integration-First"-aanpak, waarbij integratie al vanaf de ontwerpfase wordt meegenomen. Verder overweegt 9 procent van de Nederlandse organisaties AI-agents helemaal niet, meer dan in enig ander deelnemend land.
Hoewel Nederlandse werknemers gemiddeld slechts 6,6 uur per week besteden aan handmatige routinetaken (het laagste niveau in het onderzoek) geeft 97 procent aan dat deze taken het risico op menselijke fouten vergroten. Voor een organisatie met 1.000 medewerkers bedragen de jaarlijkse kosten van handmatig werk gemiddeld €7,93 miljoen.
Van experiment naar grootschalige implementatie
“Veel Nederlandse organisaties hebben hun eerste stappen met AI gezet, maar worstelen met de overgang van experimenteren naar grootschalige implementatie. De uitdaging ligt onder meer in het creëren van organisatorisch draagvlak, het ontwikkelen van processen en het opbouwen van de infrastructuur die nodig is om AI een betekenisvol onderdeel van de dagelijkse bedrijfsvoering te laten zijn,” zegt Arnoud Kool, Regional Sales Director Central Europe bij Frends.
“Nederlandse organisaties hebben al vooruitgang geboekt in het verbeteren van efficiëntie met behulp van AI, maar de volgende stap is het opschalen van AI voorbij individuele projecten en het verankeren ervan in dagelijkse bedrijfsprocessen. Daarvoor zijn de juiste randvoorwaarden nodig, waaronder verbonden systemen, toegankelijke data en organisatorische ondersteuning.”