Slechts 8% zet AI organisatiebreed in. Zo kom je verder dan pilots.

AI is inmiddels niet meer weg te denken van de werkvloer. Medewerkers plakken teksten, rapporten of zelfs vertrouwelijke documenten in ChatGPT of Gemini om sneller klaar te zijn. Handig voor de productiviteit, maar levensgevaarlijk voor je data. Een huisartsenpraktijk die patiëntgegevens in ChatGPT invoerde en zo een datalek veroorzaakte, laat zien hoe dichtbij het risico al is.

Uit ons onderzoek onder 104 Nederlandse organisaties blijkt dat twee derde nog vooral experimenteert. Slechts 8 procent zet AI organisatiebreed in. Dat betekent dat de overgrote meerderheid blijft steken in losse pilots die nooit verder komen, terwijl de risico’s op datalekken, reputatieschade en compliance problemen juist toenemen.

In de nieuwste aflevering van de InSpark Podcast bespreken Maurice Spiering (Senior Client Executive Data & AI bij Inspark) en Floris Berends (Data Scientist bij InSpark) waarom zoveel initiatieven vastlopen en hoe je AI wél verder brengt.

In deze blog lees je de belangrijkste inzichten en stappen om grip te krijgen.

🎧 Liever kijken dan lezen? Bekijk hier de volledige aflevering:

Shadow AI is realiteit

De helft van de medewerkers gebruikt AI zonder dat hun manager het weet. Vaak met de beste bedoelingen: sneller een tekst schrijven, een rapport opmaken of een berekening doen. Net zoals vroeger iemand WeTransfer gebruikte om bestanden te delen, kopiëren medewerkers vandaag stukken uit werkdocumenten naar ChatGPT.

Het lijkt handig, maar zodra gevoelige informatie buiten de organisatie belandt, is het alsof je een vertrouwelijk dossier op straat laat liggen. Je weet niet meer wie het oppakt en waar het belandt. Floris zei in de podcast: “Mensen zoeken altijd de weg die voor hen het makkelijkst is. Zonder duidelijke spelregels creëer je risico’s, maar mis je ook kansen.”

Het risico beperkt zich niet tot IT. Een enkel datalek kan leiden tot reputatieschade, verlies van klantvertrouwen of zelfs forse boetes vanuit toezichthouders. Organisaties die dit serieus nemen, kiezen voor veilige alternatieven binnen hun bestaande omgeving. Met Copilot in Microsoft 365 blijven data, governance en logging onder controle. Medewerkers kunnen hun werk sneller doen, terwijl de organisatie aantoonbaar veilig blijft.

Dit kun je vandaag al doen:
1. Stel minimale spelregels op voor AI-gebruik
2. Bied veilige alternatieven zoals Copilot binnen Microsoft 365
3. Zorg dat governance en logging standaard onderdeel zijn van beleid

Wie shadow AI onder controle krijgt, zet een belangrijke stap. Maar zelfs met duidelijke spelregels blijft één knelpunt hardnekkig terugkomen: de kwaliteit van de data.

Datakwaliteit is de bottleneck

AI werkt alleen als de onderliggende data klopt. En daar gaat het bij veel organisaties mis. Uit het onderzoek blijkt dat 54 procent datakwaliteit als grootste belemmering ziet. In de pilotfase loopt zelfs 62 procent vast omdat de brondata niet op orde is.

Floris gaf in de podcast een treffend voorbeeld. Een model dat facturen moest analyseren, liep spaak omdat de helft van de velden leeg of verkeerd was ingevuld. De techniek werkte prima, maar de uitkomst was waardeloos. Een project dat maanden voorbereiding kostte, leverde niets op omdat de basisdata niet op orde was.

De signalen dat je data niet geschikt is, herken je snel als je erop let. Rapportages die steeds opnieuw moeten worden aangepast, velden die structureel leeg blijven en dubbele records die telkens terugkomen zijn allemaal alarmsignalen. Toch worden ze in de haast om te starten vaak genegeerd. Daardoor draaien pilots soms wel, maar leveren ze onbruikbare resultaten op, zoals een chatbot die antwoordt met verouderde of foutieve informatie.

De weg vooruit begint klein. Kies een dataset die direct waarde heeft voor de business, maak die schoon en leg eigenaarschap vast. Maurice zei het duidelijk: “Begin bij de data die er echt toe doet. Een kleine, schone dataset bewijst sneller wat AI kan dan een groot project dat verzandt in opruimen.”

Wie datakwaliteit structureel meeneemt, voorkomt dat AI-trajecten stranden. Teams zien dat de resultaten betrouwbaar zijn, managers kunnen beslissingen onderbouwen met cijfers en in de boardroom groeit het vertrouwen dat AI verantwoord en effectief wordt ingezet.

POC’s leveren pas waarde met ritme

Veel organisaties starten enthousiast met een proof of concept. Een kleine test om te laten zien wat AI kan. Maar in de praktijk blijft het daar vaak bij. Uit het onderzoek blijkt dat 31 procent blijft steken in losse initiatieven en 25 procent nooit verder komt dan de pilotfase.

Wat je vaak ziet is dat er maanden wordt gewerkt aan een POC die technisch iets moois laat zien, maar daarna verdwijnt het resultaat in een map. Voor het management oogt het als een mislukking en daarmee verdwijnt niet alleen budget, maar ook vertrouwen. Floris zei het in de podcast: “Zonder ritme en duidelijke beslismomenten verzanden organisaties in pilots die nergens landen.”

De sleutel zit in structuur. Geef een POC vanaf de start een vast werkritme. Bepaal na zes weken of je stopt of doorgaat en leg criteria vast om op te schalen. Zo bouw je vertrouwen op in de business en voorkom je dat AI-trajecten blijven hangen in de experimenteerfase.

Vier checks die rond moeten zijn voordat je opschaalt naar productie:
1. De datakwaliteit en bronlijsten zijn op orde
2. Er ligt een security-baseline die risico’s afdekt
3. Governance is geregeld in Azure of Fabric
4. Ownership ligt in de business, niet alleen bij IT

Met dit ritme wordt een POC geen los experiment meer, maar een springplank naar productie. Teams weten waar ze aan toe zijn en managers kunnen met vertrouwen besluiten of een project verder gaat.

AI-adoptie draait om gedrag

AI faalt zelden door techniek, maar vaak door mensen. Uit het onderzoek blijkt dat 59 procent kennisgebrek als grootste rem ziet. Dat verschil wordt nog duidelijker als je naar de lagen in de organisatie kijkt: C-level wijst vooral naar datakwaliteit en infrastructuur, terwijl professionals juist worstelen met kennis, werkdruk en de vraag of AI hun werk lastiger of makkelijker maakt.

Floris vertelde hoe hij dit in de praktijk ziet: een nieuw AI-project wordt technisch goed opgezet, maar zodra medewerkers het gevoel krijgen dat het extra gedoe oplevert, zakt de energie weg. Een team dat tóch weer Excel opent in plaats van de nieuwe AI-tool, of een manager die een stap overslaat omdat het “sneller gaat zonder AI”, dát is hoe weerstand eruitziet. Eenmalige trainingen helpen hier niet; na een week vervallen teams weer in oude patronen.

De organisaties die wél doorbreken, maken van adoptie een doorlopend proces. Ze wijzen champions aan in teams die collega’s meenemen, geven korte, regelmatige sessies in plaats van eenmalige workshops en koppelen bewustwording aan harde spelregels rond toegangsbeheer en policies. Zoals Maurice het samenvatte in de podcast: “Adoptie vraagt ritme. Pas dan wordt AI onderdeel van de dagelijkse praktijk.”

Wanneer gedrag en techniek samen optrekken, verandert AI van iets dat weerstand oproept in een hulpmiddel dat mensen omarmen. Teams ervaren minder frustratie, besluiten worden sneller genomen en in de boardroom groeit het vertrouwen dat investeringen in AI ook daadwerkelijk rendement opleveren.

Think big, start small. Zo versnel je veilig met AI

AI is niet langer een onderwerp voor de toekomst. Het gebeurt vandaag, vaak buiten beleid en toezicht om. Dat brengt risico’s, maar ook enorme kansen. De inzichten uit de podcast laten zien waar organisaties vastlopen: medewerkers die AI gebruiken zonder regels, datakwaliteit die pilots onderuit haalt, POC’s die stranden zonder ritme en gedragsverandering die achterblijft. Maar ze laten ook zien hoe je dit doorbreekt. Met spelregels, een datalandschap dat is opgeschoond, duidelijke beslismomenten en een aanpak die medewerkers meeneemt in hun dagelijkse werk, wordt AI geen risico maar een versneller.

Floris vatte het in de podcast mooi samen: “Think big, start small.” Wie klein begint, bouwt bewijs op en wint stap voor stap vertrouwen. Zo groeit AI van losse experimenten naar organisatiebreed gebruik dat aantoonbaar waarde levert. AI kan je organisatie in een stroomversnelling brengen of juist vertragen, het hangt af van de keuzes die je vandaag maakt.

Sparren over wat er wél werkt in jouw organisatie?

Een strategisch gesprek met een expert van InSpark helpt je scherp te krijgen waar de kansen liggen en waar de risico’s zitten. Geen demo of pitch. Gewoon een goed gesprek over hoe jij grip houdt op AI, data en compliance.

Plan vandaag nog een sessie met een van onze experts.