AI in bedrijven: de echte uitdaging begint na de pilot

AI verandert de rol van advies- en IT-bedrijven. In plaats van vooral uren en teams te verkopen, proberen leveranciers software in te bouwen in de werkprocessen van klanten — met engineers die ter plekke helpen om die technologie echt te laten functioneren. De sterkste positie is daarom niet automatisch die van een AI-modelbouwer of een traditioneel adviesbureau, maar van een partij die een herbruikbaar platform combineert met praktische integratie en verantwoordelijkheid voor meetbare resultaten. Recente samenwerkingen rond zogenoemde forward-deployed engineers — engineers die nauw met klantteams samenwerken — laten zien dat zowel softwarebedrijven als dienstverleners die implementatiekloof willen dichten.4

Waarom AI-pilots vaak niet verder komen

Een demonstratie kan werken met een beperkte, zorgvuldig geselecteerde dataset. Een toepassing in productie moet ook aansluiten op bestaande systemen, toegangsrechten respecteren, omgaan met veranderende gegevens en controleerbare uitkomsten leveren. Bovendien moet de oplossing passen bij de manier waarop medewerkers hun werk doen.

Er is ook een duidelijke eigenaar nodig en een nulmeting om te bepalen of de toepassing bijvoorbeeld tijd bespaart of inkomsten oplevert. Het veelgenoemde cijfer van 95 procent gaat over het ontbreken van meetbaar financieel rendement in een specifieke studie. Het is dus niet hetzelfde als een universeel percentage AI-projecten dat nooit in productie komt.6

Wie heeft de beste papieren?

Palantir is een opvallend voorbeeld van een leverancier voor complexe implementaties bij grote organisaties, waar sturing en controle belangrijk zijn. Het bedrijf meldde dat de Amerikaanse commerciële omzet in het eerste kwartaal van 2026 met 133 procent op jaarbasis groeide. Die groei zegt op zichzelf echter niet of iedere afzonderlijke implementatie rendement oplevert.1

ServiceNow kan profiteren wanneer AI wordt toegevoegd aan bestaande werkprocessen en klantrelaties. De abonnementsomzet van het bedrijf groeide in het vierde kwartaal van 2025 met 21 procent op jaarbasis.2

Accenture en andere grote IT-dienstverleners beschikken over klantrelaties, ervaring met systeemmigraties en specialisten in verschillende sectoren. De uitdaging is om terugkerend werk om te zetten in herbruikbare software en werkwijzen, in plaats van voor elk project simpelweg meer mensen in te zetten. De samenwerking van Accenture met Google Cloud brengt forward-deployed engineers samen met kennis van sectoren en bedrijfsprocessen.4

Voor middelgrote bedrijven ligt de meest kansrijke aanpak mogelijk in een kleiner, afgebakend aanbod: kant-en-klare koppelingen, een beperkt aantal herhaalbare toepassingen per sector, een duidelijk omschreven implementatie en doorlopend beheer. Op basis van de beschikbare informatie is er geen overtuigend bewijs om één duidelijke winnaar in dit segment aan te wijzen.

Waarom legacy-systemen en regelgeving kansen én hindernissen bieden

Bij gereguleerde organisaties en bedrijven met veel oudere IT-systemen zijn beveiliging, toegangsbeheer, auditsporen en verandermanagement geen bijzaken. Ze maken de implementatie ingewikkelder dan een chatbotproef, maar bieden ook ruimte aan leveranciers die bereid zijn een werkend systeem op te leveren en te beheren — niet alleen advies te geven. Systeemmigratie en rapportage over regelgeving zijn voorbeelden van processen waarop aanbieders zich richten.11

Wat doet dit met marges en overstapkosten?

Bij traditionele dienstverlening op basis van declarabele uren groeit de omzet doorgaans mee met het aantal ingezette medewerkers. Een echt herbruikbaar platform kan de kosten voor koppelingen, governance en procesontwikkeling over meerdere klanten spreiden. Daardoor zouden volgende implementaties minder maatwerk kunnen vereisen en op termijn hogere incrementele marges kunnen opleveren.

Dat is wel een verwachting die aan de cijfers moet worden getoetst, geen automatisch gevolg van het etiket ‘software’. C3 AI rapporteerde bijvoorbeeld in het kwartaal dat eindigde in juli 2026 een brutomarge van 32 procent volgens GAAP, ondanks zijn positie als aanbieder van enterprise-AI-software.5

Overstappen wordt lastiger wanneer een systeem betrouwbaar belangrijke processen uitvoert en de koppelingen, rechten en operationele geschiedenis van een klant bevat. Dat is iets anders dan afhankelijkheid die vooral voortkomt uit moeilijk overdraagbare maatwerkcode of beperkte mogelijkheden om gegevens mee te nemen.

Vijf vragen om een echt platform te herkennen

Vraag leveranciers om meer dan een overtuigende demo. Kijk onder meer naar:

1. Hoeveel pilots zijn na zes en twaalf maanden daadwerkelijk in gebruik? Vraag ook wat de leverancier precies onder ‘live’ verstaat.
2. Welke resultaten zijn onafhankelijk gecontroleerd? Vergelijk ze met een nulmeting van vóór de implementatie.
3. Hoeveel omzet is terugkerende productomzet? Houd die apart van inkomsten uit advies en implementatie.
4. Wat is de brutomarge na alle kosten? Neem ook deployment engineers, cloudgebruik en ondersteuning mee.
5. Worden volgende implementaties sneller en met minder engineeruren uitgevoerd? Vergelijk de doorlooptijd en inzet per klant over meerdere projecten.

Een platform hoort bij volgende uitrollen sneller en goedkoper te worden, zonder dat het aantal medewerkers in de uitvoering evenredig hoeft mee te groeien. Vereist elk nieuw contract opnieuw een volledig maatwerkteam, dan lijkt het bedrijfsmodel eerder op consultancy — ook als er ‘platform’ op de factuur staat.