Grote Nederlandse bedrijven voeren het tempo op met innovatie en investeringen in kunstmatige intelligentie. Ze zetten meer projecten in gang en verhogen budgetten voor 2025. Dat gebeurt in Nederland en de rest van Europa, waar nieuwe regels de richting bepalen. Europese digitalisering en de AI-verordening hebben gevolgen voor het Nederlandse bedrijfsleven en sturen keuzes over data, algoritmen en systemen.
AI-budgetten gaan omhoog
Bestuurders zien AI als middel om productiviteit te verhogen en kosten te verlagen. Daarom gaan budgetten voor data, cloud en algoritmen omhoog. Het gaat om praktische toepassingen zoals slimmer klantcontact, automatisering van backoffice-processen en ondersteuning van medewerkers met digitale assistenten.
Bedrijven kiezen vaker voor generatieve AI, zoals large language models (LLM’s: taalmodellen die zelf tekst en code kunnen maken). Die worden ingezet voor samenvattingen, rapporten en zoekfuncties in bedrijfsdocumenten. Ook komen AI-functies in bestaande softwarepakketten beschikbaar, wat de stap naar gebruik kleiner maakt.
De directie vraagt sneller meetbare resultaten. Teams werken daarom in korte sprints en koppelen AI aan duidelijke bedrijfsdoelen. Denk aan kortere doorlooptijden in klantenservice of minder fouten in administratie.
Van pilot naar productie
Veel organisaties zetten de stap van proefproject naar vaste dienst. Daarbij tellen betrouwbaarheid en uitlegbaarheid zwaarder mee. AI-systemen krijgen bewaking in de praktijk, met controles op kwaliteit en veiligheid.
Er ontstaat meer aandacht voor MLOps, een manier om AI-modellen te ontwikkelen en beheren zoals software (met testen, monitoring en versiebeheer). Zo blijven modellen actueel en aantoonbaar goed. Dit is nodig om risico’s te beperken en audits te doorstaan.
Voor generatieve AI komt er extra filtering tegen fouten en ongepaste output. Bedrijven bouwen prompt-gidsen voor medewerkers en leggen vast hoe resultaten gecontroleerd worden. Ook wordt bepaald wanneer een mens altijd moet meekijken.
Regels sturen investeringen
De Europese AI-verordening (AI Act) geldt gefaseerd vanaf 2025 en 2026, op het moment van schrijven. Toepassingen met hoger risico vallen onder strengere eisen, zoals documentatie, risicobeoordeling en menselijk toezicht. Daarnaast blijft de AVG leidend voor privacy, met regels voor dataminimalisatie en doelbinding.
De Autoriteit Persoonsgegevens vraagt om duidelijke verwerkingen en DPIA’s, een privacyrisicoanalyse voor gevoelige projecten. Bedrijven leggen nu al vast welke data ze gebruiken en waarom. Ook worden datasets geanonimiseerd of versleuteld om lekken te voorkomen.
Organisaties richten governance in met een AI-beleid, een register van modellen en interne controles. Zo kunnen ze aan toezichthouders en klanten laten zien dat systemen veilig en eerlijk zijn. Dit verkleint juridische en reputatierisico’s.
De AI-verordening verplicht bedrijven om bij hoog-risico AI systemen te testen, risico’s te beperken en beslissingen te documenteren, met aantoonbaar menselijk toezicht.
Datafundament op orde
AI werkt alleen goed met schone en toegankelijke data. Daarom investeren bedrijven in een data lakehouse, een centrale plek waar ruwe en gestructureerde data samenkomen met toegangsregels. Dit maakt het eenvoudiger om betrouwbare datasets te maken voor modellen.
Bij samenwerking met partners gebruiken organisaties vaker data clean rooms. Dat is een veilige omgeving om datasets te vergelijken zonder ruwe data uit te wisselen. Zo blijven bedrijfsgeheimen en persoonsgegevens beter beschermd.
Infrastructuur draait vaak in de cloud, met leveranciers als Microsoft Azure, AWS en Google Cloud. Tegelijk letten bedrijven op soevereiniteit en exitstrategieën, mede door Europese initiatieven zoals GAIA-X. Contracten bevatten afspraken over locatie, versleuteling en portabiliteit van data.
Mensen en organisatie cruciaal
Het tekort aan AI-talent blijft een rem. Bedrijven leiden daarom eigen medewerkers op in data-analyse en AI-gebruik. Training richt zich op basiskennis, ethiek en veilig werken met nieuwe tools.
Er komt een vaste rolverdeling rond AI: de CISO voor veiligheid, de DPO voor privacy en productteams voor praktijkregels. De ondernemingsraad wordt vroeg betrokken bij veranderingen op de werkvloer. Dat helpt draagvlak en naleving van arbeidsregels te borgen.
Heldere richtlijnen voorkomen schaduwitgebruik van AI. Medewerkers krijgen eenvoudige stappen: welke tools wel mogen, welke data niet, en hoe resultaten te controleren. Dit verkleint risico’s en versnelt verantwoord gebruik.
Impact per sector verschilt
In financiële diensten ligt de focus op risicobeheer en klantcontrole. Toepassingen zoals kredietbeoordeling vallen sneller in de hoge-risicoklasse van de AI Act. Transparantie en uitlegbaarheid zijn daar verplicht, wat extra documentatie en tests vraagt.
In de zorg helpen AI-systemen bij triage, planning en administratie. Medische AI kan onder strengere regels vallen via medische hulpmiddelenrecht. Organisaties bouwen daarom controles in en houden een arts in de besluitketen.
In de industrie draait het om onderhoud, kwaliteitscontrole en energiesturing. Sensoren en algoritmen voorspellen uitval en beperken verspilling. Dit levert vaak directe besparingen op, waardoor investeringen sneller worden goedgekeurd.