Gebrek aan uitleg is belangrijkste reden dat Benelux-medewerkers AI-advies negeren

Dat blijkt uit het tweede jaarlijkse Data and AI Impact Report: The New Economics of Trust van IDC en SAS. Ingrepen vanwege mogelijke bias komen minder vaak voor (21,3%), evenals ingrepen vanwege feitelijke fouten (9,8%). Een gebrekkige uitleg is daarmee de meest genoemde reden om een AI-aanbeveling niet zonder meer over te nemen.

De uitkomsten wijzen op een verborgen kostenpost bij het gebruik van AI. Wanneer medewerkers niet kunnen beoordelen hoe een systeem tot een aanbeveling is gekomen, moeten zij de uitkomst controleren, zelf onderbouwen of handmatig corrigeren. Daardoor gaat een deel van de tijd- en productiviteitswinst die AI zou moeten opleveren alsnog verloren.

Betere governance vertaalt zich nog niet in resultaat

Organisaties in de Benelux hebben het afgelopen jaar geïnvesteerd in de betrouwbaarheid van hun AI. De Trustworthiness Index, die onder meer datakwaliteit, modelgovernance, uitlegbaarheid en verantwoordelijkheid meet, steeg van 38,5 naar 55,6 punten. De regio blijft op deze onderdelen wel onder de wereldwijde benchmarks. De gemeten bedrijfsimpact bleef vrijwel gelijk: de Impact Index daalde licht van 47,5 naar 46,9 punten.

Uitlegbaarheid blijft een aandachtspunt. Organisaties boekten hier het afgelopen jaar vooruitgang, maar slechts 4,6% verplicht het gebruik van tools die AI-uitkomsten helpen verklaren bij ieder project. Onvoldoende uitleg of transparantie is tegelijkertijd de meest genoemde reden voor medewerkers om een aanbeveling aan te passen of te negeren.

'Als duidelijke uitleg ontbreekt, blijft productiviteitswinst onbenut'

“Benelux organisaties hebben het afgelopen jaar duidelijke stappen gezet op het gebied van AI-governance, maar we zitten nog wel onder de globale benchmark. Medewerkers moeten in de praktijk nog beter kunnen begrijpen en beoordelen waarop een AI-aanbeveling is gebaseerd. Als een duidelijke uitleg ontbreekt, ontstaat extra handmatig werk en blijft een deel van de mogelijke productiviteitswinst onbenut. De volgende stap is daarom om AI governance niet per project te organiseren, maar structureel in de toepassing van AI te verankeren. De globale resultaten geven immers duidelijk aan dat een stevige AI governance-basis de kans op een hogere ROI verhoogt.”

“Nu AI autonomer wordt, staan organisaties voor een nieuwe uitdaging: het vertrouwen behouden in systemen die mensen niet volledig begrijpen”, zegt Chris Marshall, Vice President bij IDC. “Onze bevindingen tonen dat meer toezicht, uitlegbaarheid, verantwoordelijkheid en een sterkere databasis voorwaarden worden om AI succesvol op te schalen.”

Benelux voorzichtiger met autonome AI

Bij agentic AI, systemen die niet alleen aanbevelingen doen maar ook zelfstandig taken en acties uitvoeren, is de terughoudendheid het duidelijkst. Het aandeel Benelux-organisaties dat agentic AI gebruikt, daalde van 59% in 2025 naar 29% in 2026. Het aandeel dat het beheersen van autonomie en menselijk toezicht als belangrijkste zorg rond verantwoorde AI noemt, steeg in dezelfde periode van 6% naar 29%.

De cijfers wijzen erop dat organisaties selectiever worden in de inzet van autonome AI en eerst meer grip willen krijgen op toezicht en verantwoordelijkheid. Ook datakwaliteit en governance winnen aan gewicht: 63% noemt die nu een kritieke factor voor betrouwbare AI, tegenover 47% een jaar eerder.

“Wanneer AI werkt, kan de impact enorm zijn”, zegt Bryan Harris, CTO bij SAS. “Tegelijkertijd is aangetoond dat geavanceerde agents bij complexe taken foutpercentages van meer dan 25% kunnen hebben. Voor belangrijke beslissingen is dat onaanvaardbaar. Om nauwkeurigheid en herhaalbaarheid te realiseren, moeten organisaties domeinexpertise integreren in agentic workflows en mensen centraal houden in governance en toezicht. Organisaties die daarin slagen, kunnen de vertrouwenskloof verkleinen en met AI een concurrentievoordeel behalen.”

Betrouwbare AI vergroot de kans op rendement

De wereldwijde onderzoeksresultaten laten zien dat betrouwbaarheid ook financieel uitmaakt. Organisaties met sterke praktijken voor betrouwbare AI melden 15 keer vaker een sterk of hoog rendement uit hun AI-projecten dan organisaties die achterlopen: 62% tegenover 4%. Zij boeken gemiddeld 1,85 keer meer vooruitgang op dertien bedrijfsresultaten, waaronder omzetgroei, kostenbesparing en klantervaring.

Voor organisaties in de Benelux ligt de prioriteit volgens het rapport bij het omzetten van verbeterde governance in meetbare impact. Dat vraagt onder meer om structureel menselijk toezicht bij agentic AI, het verplicht toepassen van uitlegbaarheid en een data- en AI-architectuur waarin governance, privacy en datasoevereiniteit vanaf het ontwerp zijn meegenomen.

Meer informatie en het volledige rapport zijn hier beschikbaar.