Berfin Yağız
3 min lezen
March 1, 2026
AI is niet langer een technologie die bedrijven proberen te adopteren, het is een kracht waarmee elke medewerker, elke leider en elke organisatie geacht wordt te werken. In 2026 is AI geen toekomsttrend. Het is het heden. Maar de vraag is niet of jouw bedrijf AI gebruikt. De vraag is of jouw mensen ook echt weten hoe.
Laten we een stap terug doen voordat we vooruitkijken.
2025 is misschien wel een van de grootste jaren voor technologische verandering sinds, tja, het internet. We zagen hele sectoren hun werkwijzen rond AI-tools verschuiven, van marketing tot finance, van zorg tot onderwijs. Bedrijven rolden AI-copiloten uit, bouwden interne GPT's en investeerden miljarden in infrastructuur.
Maar hier is de ongemakkelijke waarheid: het grootste deel van die adoptie bleef aan de oppervlakte. Volgens McKinsey's 2025 Global Survey on AI gaf 78% van de bedrijven aan AI in ten minste één functie te gebruiken, maar zei slechts 1 op de 4 dat hun medewerkers deze tools met vertrouwen effectief konden inzetten. Gartner schatte dat bijna 60% van de AI-initiatieven vastliep door een gebrek aan gebruikersgereedheid, niet aan technologische gereedheid.
Die mismatch, tussen ambitie en kunnen, is hét bepalende probleem van AI in de onderneming. En het werd in 2025 niet opgelost. Het werd luider.
Als 2025 draaide om adoptie, dan draait 2026 om capaciteit. De kloof tussen "we gebruiken AI" en "onze mensen begrijpen AI" is nu een meetbaar bedrijfsrisico. En het begint zichtbaar te worden in de cijfers.
Uit PwC's 2025 CEO Survey bleek dat 52% van de CEO's tekorten aan vaardigheden ziet als de nummer één bedreiging voor groei, een stijging ten opzichte van 40% het jaar ervoor, met AI-gerelateerde vaardigheden bovenaan de lijst. LinkedIn's AI at Work Report bevestigde dat de vraag naar functies met AI-geletterdheid de afgelopen 12 maanden 3x sneller groeide dan het aanbod. En Deloitte's Human Capital Trends-rapport waarschuwde dat organisaties zonder gestructureerde AI-upskillingprogramma's 2,4x meer kans hebben op weerstand van medewerkers tijdens transformatie.
Met andere woorden: AI is er. Maar de menselijke capaciteiten zijn niet bijgebleven.
De diagnose is niet meer het moeilijke deel, dus laten we duidelijk zijn over wat eruit volgt. Als capaciteit de bottleneck is, dan is het werk geen volgende tooluitrol. Het zijn vier weinig spectaculaire dingen.
Zoek uit waar je echt staat. Geen enquête die vraagt hoe zeker mensen zich voelen, maar een assessment met genoeg ruimte omhoog om beweging te laten zien, afgenomen vóór je begint zodat je iets hebt om mee te vergelijken.
Train op rol, niet op senioriteit. Iemand die dashboards leest, iemand die ze bouwt en iemand die beslist waar AI wordt ingezet hebben verschillende dingen nodig. Één module voor de hele organisatie dient geen van hen goed.
Stop de energie in engagement, niet in productiewaarde. Of mensen afmaken wordt bepaald door de vraag of ze een reden hebben om volgende week terug te komen — een cohort, een challenge, een groep, iemand die het merkt als ze stilvallen — niet door hoe gepolijst de video is.
Gebruik je eigen data en je eigen cases. De snelste manier om een zaal te verliezen is een generiek voorbeeld. De snelste manier om hem vast te houden is een case die ze van afgelopen dinsdag herkennen.
Hiervoor is geen meerjarenplan nodig. De meeste programma's die we draaien beginnen met één cohort, één bedrijfsonderdeel en een nulmeting — genoeg om de aanpak te bewijzen voordat je opschaalt. Wil je bespreken hoe dat er in jouw organisatie uitziet? Neem contact op.
Op 24 september organiseren we de 10e Data & AI Literacy Round Table in Utrecht: HR- en dataleiders in één zaal, over van wie AI-geletterdheid is en wat echte adoptie vraagt. Op uitnodiging, 30 tot 40 plekken.
Lid van
Genomineerd
