Nu AI geleidelijk wordt geïntegreerd in besluitvormingsprocessen, moeten bedrijven de juiste balans vinden tussen technologische beloftes, operationele beperkingen, risicobeheer en waardecreatie. Datakwaliteit, governance, AI-agents en menselijke expertise: ontdek de belangrijkste innovaties en strategieën die uw organisatie de komende jaren fundamenteel zullen transformeren.
Eerste toepassingen omzetten in duurzame meerwaarde voor de organisatie
Overal aanwezig in gesprekken en dagelijkse routines, van de eenvoudigste tot de meest complexe taken: artificiële intelligentie heeft de experimentele fase definitief achter zich gelaten. Voor organisaties is de vraag dan ook niet langer of zij AI zullen adopteren, maar hoe zij AI op een betrouwbare en duurzame manier kunnen opschalen. Toch blijft er een aanzienlijke kloof bestaan tussen het enthousiasme rond het potentieel van AI en de werkelijke impact ervan binnen bedrijven. Hoewel AI een prominente plaats inneemt in de strategische plannen van ondernemingen, wordt het veel minder, of onvoldoende, geïntegreerd in besluitvormingsprocessen.
De meest recente editie van de Data & AI Barometer 2026 van Coface, uitgevoerd in samenwerking met Les Echos Etudes onder 900 besluitvormers, toont zeer uiteenlopende maturiteitsniveaus afhankelijk van de grootte van het bedrijf: hoe groter het bedrijf, hoe sterker AI geïntegreerd is in het besluitvormingsproces. Vandaag beschouwt een derde van de middelgrote en grote ondernemingen zichzelf als ver gevorderd in het gebruik van AI, tegenover één op de tien kmo’s. En hoewel twee derde van de besluitvormers vertrouwen heeft in hun data, vindt één derde dat die onvoldoende aansluiten bij de bedrijfsbehoeften en de tools voor risicobeheer en besluitvorming.
Datakwaliteit is meer dan ooit de sleutel tot een succesvolle industrialisatie van AI binnen een bedrijf. Ze maakt het mogelijk sneller te werken en efficiëntiewinsten te realiseren.
De middelen, vaardigheden en capaciteit om Data & AI-projecten te structureren lijken in het voordeel van grote organisaties te spelen. Daardoor bestaat het risico dat de kloof voor kleinere bedrijven steeds moeilijker te overbruggen wordt naarmate AI-toepassingen verder worden gestructureerd,
verklaart Nesrin Gonin, Business Information Director - Coface Western Europe & Africa.
Zonder datagovernance geen performante AI
Voor elk bedrijf, ongeacht de grootte of sector, hangen de schaalbaarheid en de meerwaarde van AI sterk af van de kwaliteit van de beschikbare data. Hoe krachtig een AI-model ook is, het kan nooit duurzaam compenseren voor verouderde, versnipperde of slecht gedefinieerde informatie. Toch gebruikt 60% van de bedrijven die door Coface werden bevraagd AI zonder formeel kader. Op dit cruciale moment voor organisaties, en nu AI steeds breder wordt ingezet, wordt de vraag hoe dit beheerd moet worden steeds urgenter. Voor de grote meerderheid van de bedrijven is datagovernance echter nog niet ingevoerd. Net daar worden de beperkingen snel zichtbaar, wat vaak leidt tot teleurstellende resultaten voor het bedrijf en zijn teams.
Datagovernance steunt op betrouwbare data die in realtime wordt bijgewerkt, afgestemd is op de bedrijfsbehoeften en gebaseerd is op een gemeenschappelijke semantische laag. Dit betekent dat dezelfde definities voor elke indicator en dezelfde gebruikscontext worden gedeeld. In de praktijk kan dezelfde data immers verschillende realiteiten vertegenwoordigen, afhankelijk van of ze wordt gebruikt door Risk-, Finance-, Procurement- of Sales-teams.
AI werkt als een katalysator: het vergroot zowel de kwaliteit van data als de zwakke punten ervan. Naarmate AI breder wordt toegepast binnen de organisatie, wordt het essentieel om duidelijke regels vast te leggen rond data, gebruik en verantwoordelijkheden.
Datagovernance is niet langer een randkwestie: het is een voorwaarde voor het creëren van duurzame waarde met AI,
zegt Samia Boujatioui, Group Head of Data Management – Coface Data Office.
Afstemming met de business en technologische innovaties: sneller én beter beslissen
De volgende grote doorbraak in de volledige adoptie van AI binnen organisaties kan komen van AI-agents die verbonden zijn met bedrijfsdata. Hun potentieel is concreet:
rechtstreeks een klantenportefeuille raadplegen,
bedrijven identificeren waarvan het risicoprofiel is verslechterd,
een trend verklaren of vergelijkbare zakelijke opportuniteiten signaleren.
Deze ontwikkeling speelt in op een zeer pragmatische behoefte. Bijna één op de twee besluitvormers wil via AI heldere en onmiddellijk bruikbare inzichten verkrijgen, zonder daarom alle besluitvorming blindelings aan een machine over te laten. Financiële afdelingen willen bijvoorbeeld fraudedetectie versterken en klantrisico’s beter anticiperen, terwijl verkoopteams steeds vaker op zoek zijn naar nieuwe markten.
In de toekomst zal het voordeel niet noodzakelijk liggen bij het bedrijf dat de grootste hoeveelheid data verzamelt, maar bij degene die de reële behoeften van de business kan afstemmen op de kracht en veiligheid van technologie, en die een geharmoniseerde governance op elk niveau van de organisatie kan waarborgen.
Wat een bedrijf dat zijn Data & AI-transformatie succesvol heeft afgerond zal onderscheiden, is het vermogen om data om te zetten in concrete, snellere en effectievere beslissingen die een echt concurrentievoordeel opleveren.
stelt Nesrin Gonin.
Blijf de concurrentie voor en neem beslissingen met volledig vertrouwen
> Wat als risicobeheer een manier was om kansen open te houden? Ontdek meer over de wereldwijde studie en krijg toegang tot de Open Advantage-roadmap en de vijf strategieën om risico’s om te zetten in een motor voor groei.
