CEO's wedden op AI zonder uitvoeringsplan
IBM ondervroeg 2.000 CEO's: 79% rekent op AI-omzet in 2030, slechts 24% ziet waar die vandaan komt. Waarom organisatie, niet techniek, nu bepaalt.
IBM ondervroeg wereldwijd 2.000 bestuurders voor de 2025 CEO Study en stuit op een scherp contrast. Bijna vier op de vijf CEO's (79%) verwacht dat AI in 2030 substantieel bijdraagt aan de omzet, een verdubbeling ten opzichte van de 40% die dat nu al ziet. Tegelijk geeft slechts 24% aan te weten waar die nieuwe inkomsten vandaan moeten komen. Twee op de drie bestuurders (68%) vrezen dat hun AI-inspanningen stranden omdat ze onvoldoende aansluiten op de kern van het bedrijf. Het probleem is zelden de technologie. Het zit in de organisatie eromheen: eigenaarschap, processen en data-architectuur.
Van efficiëntie naar groei, maar zonder kaart
Het IBM-onderzoek laat zien dat de investeringsagenda verschuift. Budgetten verschuiven van kostenreductie naar groei-initiatieven, met de verwachting dat 150% meer in AI wordt geïnvesteerd tussen nu en 2030. 85% rekent in 2027 op een positief rendement op efficiëntie-AI, 77% op AI voor groei en expansie. De cijfers voor intentie en optimisme zijn groot. Het cijfer voor helderheid over de route is dat niet: drie op de vier bestuurders kan niet duiden welk product, welk segment of welke workflow straks de nieuwe omzetstroom oplevert.
Die mismatch verklaart waarom zoveel AI-pilots blijven steken in proof of concept. Zonder heldere hypothese over waar waarde ontstaat, zijn er ook geen kpi's waarop je kunt sturen. Dat is precies het patroon dat het PwC-onderzoek onder 4.700 CEO's dit jaar ook blootlegde: 56% ziet nog geen rendement op AI, en het verschil tussen koplopers en achterblijvers zit in de diepte van integratie, niet in de hoeveelheid geld.
Data-architectuur als stille bottleneck
IBM legt in het onderzoek nog een andere kernconclusie neer. 68% van de CEO's ziet een geïntegreerde bedrijfsbrede data-architectuur als voorwaarde voor samenwerking tussen afdelingen. 72% beschouwt de eigen data als de sleutel om waarde uit AI te halen. De meeste organisaties hebben die data wel, maar versnipperd, slecht ontsloten en zonder duidelijke rechten- en eigenaarschapsstructuur. AI zet die ongelijkheid op scherp: wie geen regie heeft over zijn data, krijgt ook geen regie over de uitkomsten die AI ermee produceert.
Parallel hieraan meldt IBM dat 61% van de bestuurders op dit moment al experimenteert met AI-agenten en zich klaarmaakt om die op schaal in te zetten. Agentische systemen vragen nog meer van de onderliggende architectuur: heldere toegangsregels, traceerbare beslissingen en een duidelijke taakverdeling tussen mens en systeem. Wie hier nu niet op investeert, bouwt straks op drijfzand.
Kleinere modellen winnen terrein
Een opvallende trend in de antwoorden: bestuurders verwachten dat kleine, gespecialiseerde taalmodellen terrein winnen op de grote generieke varianten. De logica is praktisch. Een model dat precies doet wat een specifiek proces nodig heeft, is goedkoper in gebruik, beter te sturen op kwaliteit en makkelijker te onderbouwen richting compliance. De alleskunner blijft relevant voor brede verkenningen en prototyping, maar voor productie schuift het zwaartepunt naar domeinspecifieke inzet.
Wekelijkse inzichten in je mail.
Dilemma's, doorbraken en blinde vlekken uit onze AI-praktijk.
Wat dit betekent voor Nederlandse organisaties
De opsomming van cijfers verhult de eigenlijke boodschap. Het verschil tussen organisaties die AI-ambitie waarmaken en organisaties die blijven steken, zit niet in de modelkeuze of het budget. Het zit in vier concrete vragen waar de meeste directies nog geen antwoord op hebben: wie is binnen het bedrijf verantwoordelijk voor AI-resultaat, welke processen veranderen echt door AI-inzet, hoe meten we of er waarde ontstaat, en hoe zorgen we dat onze data op orde is voordat we de volgende pilot starten.
Die vragen zijn niet te beantwoorden met een workshop of een tooling-keuze. Ze vragen om een paar strategische besluiten op directieniveau, voordat er aan techniek wordt getimmerd. Wij hanteren vijf concrete vragen om te bepalen of een organisatie klaar is voor de start van een AI-project, juist om te voorkomen dat de kloof tussen ambitie en uitvoering zich ook in jouw organisatie vertaalt naar gestrande pilots.
De paradox van het IBM-onderzoek is dat de urgentie breed wordt gevoeld, maar de uitvoeringsdiscipline achterblijft. Een concreet plan begint bij een eerlijke inventarisatie: welk proces kan een AI-workflow vandaag al meetbaar verbeteren, en hoe schalen we dat ordelijk op? Wil je weten hoe zo'n aanpak er voor jouw organisatie uit zou zien? Plan een kennismaking in, we denken graag mee.
