Het aantal organisaties dat AI inzet groeit snel, maar het daadwerkelijk realiseren van waarde blijft voor veel bedrijven een uitdaging. Volgens onderzoeksbureau Gartner ligt de sleutel in drie samenhangende pijlers: duidelijke AI-ambitie, een sterke data- en governancebasis en aandacht voor vaardigheden en verandering binnen de organisatie.
Dat stelt Gartner op basis van een enquête onder 353 leiders op het gebied van data, analytics en AI, uitgevoerd tussen november en december 2025. Uit het onderzoek blijkt dat slechts één op de vijf respondenten zich zorgen maakt dat onzekere kosten de waarde van AI zullen beperken. Tegelijk heeft slechts 44 procent van de organisaties financiële kaders of zogenoemde AI FinOps-praktijken ingevoerd om AI-uitgaven te beheersen.
Volgens Adam Ronthal, VP Analyst bij Gartner, neemt het gebruik van AI snel toe. “De inzet van AI is gestegen van ongeveer twee op de vijf organisaties in 2024 naar vier op de vijf vandaag. Dat betekent dat leiders op het gebied van data en analytics steeds meer verantwoordelijkheid dragen om ook daadwerkelijk waarde te realiseren uit deze technologie.”
1. Stel een duidelijke AI-ambitie vast
De eerste stap is volgens Gartner het formuleren van een duidelijke ambitie rond AI. Veel organisaties experimenteren met AI-toepassingen, maar zonder heldere visie bestaat het risico dat initiatieven versnipperd raken.
Door een duidelijke ambitie te bepalen kunnen organisaties beter bepalen hoe AI bijdraagt aan hun strategische doelen. Dat betekent onder meer dat leiders opnieuw moeten nadenken over de rol van data en analytics, een gedeelde visie moeten ontwikkelen en vroegtijdig rekening moeten houden met mogelijke verborgen kosten van AI-toepassingen. Gartner noemt dit een “return on intelligence”: waarde halen uit de combinatie van data-inzichten, menselijke expertise en organisatorische kennis.
2. Versterk de basis voor AI
De tweede pijler is het op orde brengen van de technologische en organisatorische fundamenten voor AI. Zonder een solide data-infrastructuur blijft AI volgens Gartner voor veel organisaties vooral een kostbaar experiment.
Dat betekent dat data geschikt moet zijn voor AI-toepassingen, dat governanceprocessen duidelijk zijn en dat organisaties voorkomen dat verkeerde of ongecontroleerde data worden gebruikt. Ook is een consistente contextlaag nodig om fouten, misinterpretaties of zogenoemde hallucinations in AI-systemen te beperken. Een sterke basis leidt volgens Gartner tot een “return on integrity”: vertrouwen en betrouwbaarheid in AI-gedreven processen.
3. Investeer in mensen en vaardigheden
De derde pijler draait om de menselijke kant van AI-transformatie. Hoewel technologie zich snel ontwikkelt, kunnen medewerkers veranderingen maar in een beperkt tempo verwerken. Daarom moeten organisaties volgens Gartner verschuiven van een focus op functies naar een focus op vaardigheden. Investeringen in opleiding, mindset en gedragsverandering zijn essentieel om AI-projecten succesvol te maken.
Het advies is om structureel budget vrij te maken voor veranderingsmanagement, medewerkers actief te begeleiden bij de ontwikkeling van nieuwe vaardigheden en teams te vormen waarin mensen samenwerken met AI-systemen. Volgens Gartner leidt deze aanpak tot een “return on individuals”: meer betrokken medewerkers, hogere productiviteit en organisaties die zich beter kunnen aanpassen aan technologische veranderingen.
