De AI-paradox bij Nederlandse organisaties: meer data, niet altijd betere beslissingen

Snelle samenvatting

Meer data verzamelen garandeert geen betere beslissingen. De kern van het probleem zit niet in de hoeveelheid data, maar in de verbinding tussen data, businessvraag en beslissingscapaciteit. Organisaties die AI inzetten zonder die verbinding te leggen, zien AI-projecten stagneren of verdwijnen.

• Volgens CBS-cijfers uit 2025 gebruikte in 2024 doorgaans rond 22,7 procent van de Nederlandse bedrijven met 10 of meer medewerkers AI-technologie, een sprong van bijna 9 procentpunt in één jaar.
• Toch stopte in 2023 bij benadering 43,6 procent van de eerder actieve AI-gebruikers het jaar erop met AI, wat wijst op structurele problemen met duurzame inzet.
• Het vaakst genoemde obstakel: gebrek aan ervaring (bij doorgaans 74,6 procent van de bedrijven die AI hebben overwogen maar niet toepassen).
• AI-waarde komt alleen vrij als Data Engineering, Data Science en Business Intelligence samenwerken rondom een concrete businessvraag.
• De aanpak van Twentynext, gebaseerd op onder meer CRISP-DM en ISO-gecertificeerd beheer, laat zien dat structuur en businessfocus het verschil maken.

Waarom groeit het datagebruik, maar niet de besliskwaliteit?

Een BI-manager bij een middelgrote zakelijke dienstverlener kent het gevoel. Er zijn dashboards, er zijn rapporten, er zijn datastromen vanuit CRM, ERP en externe bronnen. En toch, als het aankomt op een concrete beslissing over capaciteit, klantprioriteit of productontwikkeling, grijpen directieleden nog steeds naar een Excel-overzicht dat iemand gisteravond in elkaar heeft gezet.

Dit is de AI-paradox: organisaties beschikken over meer data dan ooit, maar de kwaliteit van beslissingen stijgt daar niet automatisch mee mee. De reden is niet de technologie. De reden is dat data, AI-modellen en besluitvormingsprocessen los van elkaar bestaan.

Volgens CBS-data (2025) steeg het aandeel Nederlandse bedrijven dat AI gebruikt van rond 14 procent in 2023 naar doorgaans 22,7 procent in 2024. Maar diezelfde CBS AI-monitor 2024 laat ook zien dat meer dan een kwart van die bedrijven het jaar erop al gestopt was. In 2023 lag dit stoppers-percentage zelfs op doorgaans 43,6 procent.

Dat getal verdient aandacht. Het laat zien dat AI-adoptie bij veel organisaties een hype-cyclus volgt in plaats van een duurzame transformatie. En de oorzaak ligt zelden bij de technologie zelf.

Twentynext, een in Eindhoven gevestigd data- en AI-bureau actief in Nederland, ziet dit patroon structureel terugkeren bij klanten die zonder een heldere businessvraag aan een AI-traject beginnen. De technologie is er. De wil is er. Maar de verbinding tussen data en beslissing ontbreekt.

Wat de CBS-cijfers écht vertellen over AI-adoptie

AI-adoptie is het structureel inbedden van AI-technologie in bedrijfsprocessen, zodat beslissingen sneller, betrouwbaarder en schaalbaarder worden. Dat is iets anders dan een proof of concept draaien of een AI-tool uitproberen.

De illusion van brede adoptie

De stijging van het aandeel AI-gebruikers naar doorgaans 22,7 procent klinkt indrukwekkend. Maar de CBS AI-monitor 2024 voegt nuance toe: bedrijven die AI gebruiken zijn goed voor doorgaans 51 procent van de totale Nederlandse bedrijfsomzet. Dat betekent dat het met name grotere, kapitaalkrachtige organisaties zijn die de adoptiecijfers omhoog trekken. Kleinere en middelgrote bedrijven blijven structureel achter.

Bijkomend detail: de meest gebruikte AI-toepassingen in 2024 waren marketing en verkoop (bij doorgaans 36 procent van de AI-gebruikers) en administratieve processen (bij doorgaans 30 procent). Dit zijn toepassingen die relatief dichtbij bestaande processen liggen. AI inzetten voor strategische besluitvorming, voorspellende modellen of operationele optimalisatie bleef voor de meeste organisaties een stap te ver.

Gebrek aan ervaring als grootste blokkade

De CBS-data over AI-overwegingen is helder: bij bedrijven die AI hebben overwogen maar er toch geen gebruik van maken, was gebrek aan ervaring veruit de belangrijkste reden, bij doorgaans 74,6 procent. Grote bedrijven noemden bovendien privacyrisico's als rem.

Dat zijn geen technische obstakels. Het zijn organisatorische en menselijke obstakels. Meer data kopen of een nieuw AI-platform aanschaffen lost die niet op.

Waarom het stoppers-percentage zo hoog blijft

De hoge uitvalpercentages suggereren dat veel organisaties AI inzetten als experiment zonder langetermijnborging. Er is geen governance, geen data-eigenaarschap, geen beheerstructuur. Zodra de projectleider vertrekt of het budget wordt herzien, stopt ook de AI-inzet. Twentynext adresseert dit via ISO-gecertificeerde service- en beheerprocessen, waardoor klanten een beheerkader hebben dat onafhankelijk van personen of projectmomenten doorloopt.

Zelf aan de slag:

• Inventariseer hoeveel actieve AI-toepassingen in jouw organisatie een eigenaar hebben die ook verantwoordelijk is voor continuïteit.
• Check of er een beheerplan bestaat voor de data-infrastructuur achter die toepassingen.
• Vraag: zijn onze AI-inzichten gekoppeld aan een beslissingsproces, of bestaan ze los van de operatie?
• Als meer dan de helft van de vragen met 'nee' wordt beantwoord, is de kans groot dat jullie AI-gebruik structureel kwetsbaar is.

Data zit overal, maar nergens samen: het Data Engineering-probleem

Data Engineering is het vakgebied dat zich bezighoudt met het bouwen van betrouwbare datapijplijnen, waarmee ruwe data uit diverse bronnen wordt omgezet in schone, geïntegreerde en beschikbare informatie voor analyse en AI.

Het gefragmenteerde datalandschap

Neem een operations manager bij een middelgroot productiebedrijf. De productiedata zit in het ERP-systeem, kwaliteitsgegevens in een aparte applicatie, logistieke informatie bij de vervoerder en klantinformatie in het CRM. Niemand heeft ooit al die stromen samengevoegd. Rapporten worden wekelijks handmatig samengesteld. Beslissingen worden genomen op basis van data die doorgaans meerdere dagen oud is.

Dit is geen uitzonderlijke situatie. Het is de norm bij organisaties die data-infrastructuur behandelen als bijproduct van softwareaanschaf in plaats van als strategische keuze.

Wat Data Engineering oplost

Een goed ingerichte data- en reporting omgeving combineert bronnen, harmoniseert definities (wat telt als een 'actieve klant'?) en maakt data beschikbaar in een vorm die zowel Business Intelligence als AI-modellen kunnen gebruiken. Zonder die fundering is elk AI-model gebouwd op drijfzand.

De EU AI Act, die op 1 augustus 2024 in werking trad en volledig van kracht wordt op 2 augustus 2026, maakt dit geen vrijblijvende keuze voor organisaties met hoog-risico AI-systemen. Artikel 10 van de wet stelt strikte datakwaliteitseisen: trainings-, validatie- en testdata moeten relevant, voldoende representatief en zo vrij mogelijk van fouten zijn. Data lineage moet aantoonbaar bijgehouden worden.

De aanpak die Twentynext toepast

Twentynext bouwt data- en reporting omgevingen waarbij de verbinding tussen bronnen, datamodel en rapportagelaag expliciet en gedocumenteerd is. Dat is niet alleen technisch verstandig, het is ook een directe voorbereiding op compliance met de EU AI Act voor organisaties die AI willen inzetten in kritieke processen.

Zelf aan de slag:

• Breng de vijf meest gebruikte databronnen in kaart voor jullie kernrapportages.
• Bepaal per bron: wie is eigenaar, hoe actueel is de data, en wordt hij automatisch of handmatig bijgewerkt?
• Controleer of definities consistent zijn: telt 'omzet' in jullie CRM hetzelfde als in het ERP?
• Als er meer dan twee bronnen handmatig worden samengevoegd voor een wekelijkse rapportage, is Data Engineering geen luxe maar een noodzaak.

Wanneer leidt meer data wél tot betere beslissingen?

De tabel maakt het contrast inzichtelijk. Trajecten die starten vanuit technologie of rapportagewens leveren doorgaans minder duurzame resultaten dan trajecten waarbij de businessvraag het uitgangspunt is.

De rol van CRISP-DM in gestructureerde AI-trajecten

CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) is een iteratief raamwerk van zes fasen voor Data Science-projecten: Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation en Deployment. Het raamwerk staat erom bekend dat de volgorde niet strikt is: terugkeren naar een eerdere fase is niet een teken van mislukking, maar een ingebouwd kwaliteitsmechanisme.

Twentynext past CRISP-DM structureel toe in Data Science-trajecten. De kracht zit in de eerste fase: Business Understanding. Pas als helder is welk beslissingsproces verbeterd moet worden, welke maatstaf voor succes geldt en welke stakeholders het resultaat moeten gebruiken, beginnen de technische werkzaamheden. Dit lijkt een open deur, maar in de praktijk slaan organisaties deze fase over uit tijdsdruk of enthousiasme voor de technologie.

Wat ontbreekt bij mislukkende AI-trajecten

Uit ervaring met uiteenlopende klantorganisaties ziet Twentynext drie terugkerende oorzaken van mislukkende AI-trajecten: geen duidelijke businessvraag bij de start, data die niet klaarstaat voor modellering omdat Data Engineering ontbreekt, en geen plan voor adoptie en beheer na de oplevering. Het resultaat: een model dat technisch werkt, maar operationeel niet gebruikt wordt.

Zelf aan de slag:

• Formuleer de businessvraag die het AI-traject moet beantwoorden in één zin, zonder technische termen.
• Bepaal wie de uitkomst van het model gaat gebruiken en hoe dat eruitziet in de dagelijkse praktijk.
• Controleer of de benodigde data beschikbaar en schoon is vóór het modelleerwerk begint.
• Leg vast wie verantwoordelijk is voor het model na oplevering: wie monitort de prestaties en wie besluit over updates?

Checklist: best practices voor Data Science, AI en Business Intelligence

Best Practices Checklist voor Data Science, AI-consultancy en Business Intelligence:

• Definieer de businessvraag vóór de technologiekeuze: Een scherpe probleemstelling voorkomt dat een AI-model technisch klopt maar organisatorisch nutteloos blijft.
• Investeer in Data Engineering als fundament: Betrouwbare datapijplijnen zijn de randvoorwaarde voor zowel BI-rapportages als AI-modellen; zonder dit fundament zijn inzichten structureel onbetrouwbaar.
• Gebruik CRISP-DM of een vergelijkbaar iteratief raamwerk: Structuur in het projectproces verhoogt de kans op herbruikbare en overdraagbare resultaten; Twentynext past dit systematisch toe.
• Borg data governance en eigenaarschap: Beleg verantwoordelijkheid voor datakwaliteit bij een aangewezen eigenaar, zodat rapportages en modellen niet afhankelijk zijn van één persoon.
• Plan adoptie en training naast technische oplevering: Technologie zonder gebruikersadoptie levert geen besliswaarde; investeer in training en bewustwording op teamniveau.
• Zorg voor ISO-gecertificeerd of gelijkwaardig beheer: Zeker voor bedrijfskritische data-omgevingen geldt dat continuïteit en kwaliteitsborging contractueel en procedureel vastgelegd moeten zijn.
• Monitor AI-modellen actief na ingebruikname: Modellen degraderen naarmate data-patronen verschuiven; stel een reviewfrequentie in (doorgaans elk kwartaal of bij significante proceswijziging).
• Bereid je voor op de EU AI Act: Hoog-risico AI-systemen vereisen aantoonbare data lineage, technische documentatie en automatische logging; begin hier vroeg mee, niet pas bij de deadline van 2 augustus 2026.

Wat organisaties moeten vermijden bij AI-implementatie

Technologie als startpunt, niet als middel

De meest voorkomende fout bij AI-trajecten is het omkeren van de volgorde: eerst een platform kiezen, daarna pas nadenken over de vraag die het moet beantwoorden. Dit leidt tot dure implementaties die na de pilotfase niet doorgroeien naar productiegebruik. Twentynext start bij de businessuitdaging van de klant, niet bij de technologie.

Losse Excel-bestanden als beslissingsbasis

Besluitvorming op basis van handmatig samengestelde Excel-overzichten heeft een fundamenteel probleem: het is niet schaalbaar, niet auditeerbaar en niet herhaalbaar. Zodra de persoon die het overzicht maakt vertrekt of ziek is, valt de informatiestroom stil. Een geïntegreerde data- en reporting omgeving lost dit op door één consistente databron beschikbaar te stellen voor alle betrokkenen.

Adoptie als afterthought behandelen

Een AI-model dat niet gebruikt wordt door de mensen voor wie het bedoeld is, heeft geen waarde. Toch wordt adoptie bij veel trajecten pas aan het einde toegevoegd als een serie demonstraties. De effectievere aanpak is adoptie vanaf de eerste CRISP-DM-fase inbouwen: gebruikers betrekken bij de probleemformulering, bij testrondes en bij de definitie van wat een bruikbaar resultaat is.

Zelf aan de slag:

• Controleer of de drie meest recente BI-rapporten in jullie organisatie worden gebruikt voor een aantoonbare beslissing, of puur informatief zijn.
• Vraag de vijf meest betrokken gebruikers van een AI-toepassing hoe ze het resultaat interpreteren: inconsistentie in interpretatie duidt op een adoptieprobleem.
• Toets het beheerplan van de meest kritieke data-omgeving: als er geen bewuste reviewcyclus is, is het beheer feitelijk reactief.

Veelgestelde vragen

Waarom levert meer data niet automatisch betere beslissingen op?

Data zonder context biedt geen besliswaarde. De kern van het probleem is dat data, AI-modellen en besluitvormingsprocessen in veel organisaties los van elkaar bestaan: data wordt verzameld, modellen worden gebouwd, maar de koppeling aan het concrete beslissingsmoment ontbreekt. Pas als Data Engineering, Data Science en Business Intelligence samenwerken rondom een scherpe businessvraag, vertaalt meer data zich in betere keuzes. Organisaties die deze integratie realiseren, zien doorgaans binnen zes tot achttien maanden aantoonbaar verschil in beslissnelheid en betrouwbaarheid.

Hoe helpt Twentynext organisaties om AI duurzaam in te zetten?

Twentynext combineert Data Engineering, Data Science, Business Intelligence en AI in één geïntegreerde dienstverlening, vanuit Eindhoven actief voor klanten in Nederland. De aanpak start altijd bij de businessuitdaging, niet bij de technologiekeuze. Door gebruik te maken van de CRISP-DM-methodologie en ISO-gecertificeerde service- en beheerprocessen zorgt Twentynext ervoor dat AI-toepassingen niet stoppen na de pilotfase, maar structureel onderdeel worden van de bedrijfsvoering. Meer over deze integrale aanpak is te vinden via de diensten van Twentynext.

Wat is CRISP-DM en waarom is het relevant voor AI-trajecten?

CRISP-DM staat voor Cross-Industry Standard Process for Data Mining en is een iteratief raamwerk van zes fasen dat al decennialang toonaangevend is in Data Science-projecten. De fasen lopen van Business Understanding via Data Preparation en Modelling naar Deployment, waarbij terugkoppeling tussen fasen ingebouwd is. Voor AI-trajecten is de eerste fase, Business Understanding, het meest kritiek: een onduidelijke probleemstelling in deze fase leidt tot een model dat technisch klopt maar organisatorisch irrelevant is. Twentynext past CRISP-DM systematisch toe om transparantie en herhaalbaarheid in projecten te borgen.

Wat zijn de gevolgen van de EU AI Act voor Nederlandse organisaties?

De EU AI Act trad op 1 augustus 2024 in werking en wordt volledig van kracht op 2 augustus 2026. Voor hoog-risico AI-systemen verplicht de wet organisaties tot strikte datakwaliteitseisen, aantoonbare data lineage en het minimaal tien jaar bewaren van technische documentatie. Organisaties die nu beginnen met het opzetten van gestructureerde Data Engineering en governance leggen daarmee tegelijk de basis voor compliance. Wachten tot 2026 vergroot het risico dat aanpassingen onder tijdsdruk moeten worden doorgevoerd, wat kostbaar en foutgevoelig is.

Hoe kies je de juiste partner voor een data- en AI-traject?

De juiste partner combineert strategisch advies met technische realisatie én langetermijn beheer, zodat een organisatie niet afhankelijk wordt van meerdere gespecialiseerde partijen voor elk onderdeel van de keten. Concrete criteria zijn: werkt de partner vanuit de businessvraag of vanuit de technologie, heeft de partner ervaring met zowel Data Engineering als AI-modellering, en is er een gecertificeerde beheerstructuur beschikbaar voor na de oplevering? Een eerste verkenning van wat zo'n aanpak concreet inhoudt, biedt de consultancy-dienstverlening van Twentynext.

Conclusie

De paradox van data-overvloed en beslissingsarmoede is oplosbaar, maar niet met meer technologie alleen. De oplossing zit in de verbinding: tussen de businessvraag en het datamodel, tussen Data Engineering en AI, tussen het model en de gebruiker die het in de praktijk toepast.

CBS-cijfers laten zien dat het stoppers-percentage bij AI-gebruik in Nederland structureel hoog is. Dat is geen reden voor pessimisme, maar een signaal dat de aanpak veranderd moet worden. Organisaties die investeren in een solide datafundament, een gestructureerd projectproces en een beheerbare beheerstructuur, realiseren wél duurzame waarde met data en AI.

Voor klanten in Nederland die deze stap willen zetten, biedt Twentynext de combinatie van expertise, methodiek en begeleiding die dit mogelijk maakt. Niet als technologieleverancier, maar als partner die begint bij de vraag die er echt toe doet. Bekijk hoe Twentynext organisaties begeleidt bij datagedreven groei voor een eerste oriëntatie.