Waarom 2026 het kantelpunt wordt voor AI-implementatie

AI is inmiddels geen nieuwtje meer. Vrijwel elke organisatie experimenteert met tools als ChatGPT, copilots of interne AI-oplossingen. Toch groeit het gevoel bij veel organisaties dat de echte doorbraak uitblijft. Veel toepassingen blijven hangen in pilots, proofs of concept en losse experimenten.

Richting 2026 lijkt dat moment van vrijblijvendheid voorbij. Niet omdat AI plots radicaal verandert, maar omdat organisaties tegen hun eigen grenzen aanlopen.

Volgens Jesse van Doren, die met uiteenlopende organisaties werkt aan praktische AI-toepassingen, ligt de oorzaak zelden bij de technologie zelf. “AI vergroot wat er al is,” zegt hij. “Als processen onduidelijk zijn, data rommelig is of systemen fragiel zijn, dan wordt dat met AI ineens pijnlijk zichtbaar.”

Waar mensen jarenlang konden improviseren, accepteert AI geen vaagheid. Dat verandert de dynamiek fundamenteel.

Een van de grootste blokkades blijkt data te zijn. Niet zozeer het ontbreken ervan, maar de kwaliteit en samenhang. In veel organisaties is data verspreid over afdelingen, systemen en definities.

Wat betekent ‘actieve klant’? Welke bron is leidend? Wie is eigenaar van datakwaliteit? Zolang die vragen niet eenduidig zijn beantwoord, lopen AI-toepassingen vast of misschien gevaarlijker, geven ze met overtuiging het verkeerde antwoord.

“AI corrigeert geen slechte data,” zegt Van Doren. “Het schaalt die juist op.”

AI raakt zelden één afdeling. Een ogenschijnlijk simpele use case, bijvoorbeeld: automatische klantafhandeling raakt al snel IT, operations, legal, data en business.

Toch worden veel AI-initiatieven nog binnen één silo opgezet. Het gevolg: oplossingen die lokaal werken, maar niet schaalbaar zijn. AI dwingt samenwerking af, en precies dat maakt het voor veel organisaties ingewikkeld.

Richting 2026 wordt dit steeds zichtbaarder. Niet omdat AI complexer wordt, maar omdat silo’s de bottleneck vormen.

Waar de afgelopen jaren draaiden om generative AI: systemen die teksten, beelden en code produceren, verschuift de aandacht nu naar toepassingen die ook daadwerkelijk handelen. Denk aan AI die taken voorbereidt, vervolgstappen initieert of beslissingen ondersteunt.

Deze ontwikkeling, vaak aangeduid als agentic AI, stelt hogere eisen aan organisaties. Niet alleen technisch, maar vooral organisatorisch. Wie grijpt in? Wie is verantwoordelijk? Wat mag AI zelfstandig doen en wat niet?

Zonder heldere processen en governance wordt deze stap risicovol.

Opvallend is dat organisaties met uitgebreide AI-roadmaps vaak trager vooruitgaan dan teams die klein beginnen. Meerjarenplannen raken snel achterhaald in een technologieveld dat zich continu ontwikkelt.

Steeds vaker zien we daarom een verschuiving naar kortere cycli: snel testen, snel leren en alleen opschalen wat werkt. Niet alles hoeft direct perfect te zijn, zolang de organisatie leert.

In die context organiseren steeds meer organisaties een AI hackathon. Hackathonopmaat is marktleider in de benelux in het organiseren van dit soort sessies: niet als innovatieshow, maar als praktische werkvorm.

Ze bieden organisaties een veilige manier om AI te testen met echte data, echte processen en echte beperkingen.

Volgens Van Doren zit de kracht in die combinatie. “In één dag zie je waar processen vaag zijn, waar data tekortschiet en waar samenwerking stokt. Dat inzicht krijg je niet uit presentaties of strategiedocumenten.”

Tijdens zulke sessies verdwijnen silo’s tijdelijk. Teams werken samen aan één concrete use case en ontdekken direct wat nodig is om verder te komen.

Als deze lijn doorzet, wordt 2026 een scharnierjaar. Niet omdat AI ineens alles verandert, maar omdat organisaties worden gedwongen keuzes te maken.

Bedrijven die blijven hangen in losse pilots zonder hun processen, data en samenwerking aan te pakken, zullen moeite krijgen om AI op te schalen. Organisaties die durven bouwen, testen en leren met multidisciplinaire teams, leggen nu de basis voor structurele impact.

AI verschuift daarmee van innovatie-experiment naar organisatievraagstuk.

De hypefase heeft nieuwsgierigheid gebracht. De volgende fase vraagt iets anders: doen. Niet wachten tot alles klopt, maar gecontroleerd ontdekken waar de echte waarde zit.

Of zoals Van Doren het samenvat: “AI werkt pas echt als je bereid bent te kijken naar hoe je organisatie functioneert, niet alleen naar wat de technologie kan.”