De voorspelling: AI gaat een digitale collega worden
AI in 2026: wat zagen we echt in Q1?
Begin 2026 deden we een duidelijke voorspelling: AI wordt geen tool meer, maar een collega.
Nu het eerste kwartaal achter ons ligt, is het een goed moment om die voorspelling langs de realiteit te leggen. Niet om gelijk te halen, maar om te begrijpen waar we staan.
De vraag is simpel:
Zien we AI al als digitale collega, of zijn we daar nog niet?
Wat gebeurde er in Q1 2026?
Het eerste kwartaal laat een duidelijke verschuiving zien. AI ontwikkelt zich niet alleen verder, maar verandert ook van rol.
Een paar ontwikkelingen springen eruit:
- AI-modellen worden beter in complexe taken zoals programmeren en analyse
- AI verschuift van chat naar systemen die acties uitvoeren
- Bedrijven investeren massaal in AI-infrastructuur
- Regelgeving begint concreet impact te hebben
Volgens Reuters investeren grote technologiebedrijven in 2026 tussen de 600 en 650 miljard dollar in AI-infrastructuur. Dat laat zien hoe serieus deze ontwikkeling is.
Tegelijkertijd blijkt uit onderzoek van PwC dat veel organisaties nog moeite hebben om echte waarde uit AI te halen. De technologie ontwikkelt snel, maar de businesscase blijft vaak achter.
-
AI als digitale collega
Onze voorspelling was dat AI een volwaardige digitale collega wordt. We zien daar duidelijke stappen in. Bedrijven als OpenAI, Google en Anthropic ontwikkelen systemen die meer doen dan alleen antwoorden geven. Ze plannen taken, schrijven code en werken met andere tools samen. AI wordt daarmee steeds meer onderdeel van het dagelijkse werk. Toch is er een belangrijk verschil met de verwachting. AI werkt nog niet zelfstandig in complexe omgevingen. In de praktijk zie je dat:
- Taken goed werken als ze duidelijk afgebakend zijn
- Menselijke controle nog altijd nodig is
- Fouten impact hebben als er geen toezicht is
De rol van AI verschuift dus wel, maar is nog niet volledig autonoom.
-
Betrouwbaarheid en governance
We verwachtten dat governance een belangrijke rol zou spelen. In Q1 blijkt dat dit sneller realiteit is geworden dan gedacht. De EU AI Act begint zichtbaar door te werken in de markt. De Europese Commissie publiceerde nieuwe richtlijnen rond het labelen van AI-gegenereerde content en transparantieverplichtingen. Voor organisaties betekent dit iets concreets. AI moet niet alleen werken, maar ook voldoen aan eisen zoals:
- Uitlegbaarheid
- Controleerbaarheid
- Privacy en security
- Menselijke controle
In veel trajecten is governance geen sluitstuk meer, maar een startpunt. Zonder deze randvoorwaarden wordt AI simpelweg niet ingezet.
-
Van tools naar maatwerk
Een andere voorspelling was dat standaard AI-tools tekort gaan schieten. Ook dat zien we terug.
Veel organisaties starten met generieke oplossingen, maar lopen al snel tegen grenzen aan. Denk aan:
- Beperkte aansluiting op interne processen
- Onvoldoende controle over data
- Gebrek aan specifieke functionaliteit
Daarom verschuift de focus naar oplossingen die beter passen bij de organisatie zelf. Grote platformen zoals Microsoften Google spelen hierop in door meer integratiemogelijkheden te bieden en AI dichter op bedrijfsdata te brengen. De waarde van AI zit steeds minder in het model zelf, en steeds meer in:
- Hoe het is geïntegreerd
- Welke data wordt gebruikt
- Hoe goed het aansluit op processen
-
Wat we onderschat hebben
Niet alles zat in de oorspronkelijke voorspelling. Twee dingen vallen extra op in Q1.
- Infrastructuur bepaalt het tempo
De groei van AI vraagt enorme rekenkracht en energie. De investeringen van Big Tech laten zien dat dit een bepalende factor is voor de komende jaren. - ROI blijft een vraagstuk
Veel organisaties experimenteren met AI, maar vinden het lastig om dit om te zetten naar structurele waarde. Volgens PwC ziet slechts een beperkt deel van de bedrijven zowel kostenbesparing als omzetgroei door AI.
AI wordt dus wel gebruikt, maar nog niet altijd optimaal benut.
Hoe wij dit in de praktijk zien
Deze ontwikkelingen zien we niet alleen in de markt, maar ook in ons eigen werk. We bouwen zelf AI-oplossingen en merken dagelijks waar het werkt en waar het schuurt.
In onze projecten zien we drie duidelijke patronen:
- Kennis zit vaak versnipperd, waardoor mensen tijd verliezen en fouten maken
- Repetitieve processen, zoals matching en administratie, kosten onnodig veel tijd
- Standaard AI-tools sluiten zelden goed aan op echte processen
“AI werkt pas echt goed als het diep in je proces zit, gevoed wordt met je eigen data en ontworpen is rondom je manier van werken.”
Reflectie
Als we onze voorspelling naast de praktijk leggen, ontstaat een duidelijk beeld. De richting klopt. AI ontwikkelt zich van tool naar samenwerkingspartner. Governance wordt belangrijker. En maatwerk speelt een steeds grotere rol. Tegelijkertijd is de realiteit minder ver dan de visie. AI is nog geen volledig autonome collega. De technologie is er, maar de toepassing vraagt tijd, aanpassing en keuzes. Voor organisaties betekent dit iets belangrijks. Niet alleen kijken naar wat AI kan, maar vooral naar hoe je het inzet binnen je eigen context.
Tot slot
AI in 2026 draait niet meer om experimenteren alleen.
Het draait om keuzes maken.
- Waar zet je AI in?
- Hoe borg je kwaliteit en controle?
- En hoe zorg je dat het echt waarde oplevert?
De organisaties die daar nu goed over nadenken, bouwen niet alleen met AI.
Die bouwen aan een manier van werken waarin AI echt onderdeel wordt van het team.
