Als ik bij een KMO vraag wie er AI gebruikt, gaan er meestal een paar handen omhoog. Als ik daarna vraag wat het oplevert, wordt het stil. Niet omdat er niets gebeurt, maar omdat niemand het ooit heeft opgeschreven. De tool is er, het gebruik is er, en het antwoord op de vraag of het de moeite waard is, bestaat gewoon niet.
Dat is geen verwijt. Het is precies wat je mag verwachten wanneer een technologie van onderuit binnenkomt in plaats van via een beslissing. Iemand op de dienst verkoop begint offertes te laten herschrijven, iemand anders gebruikt het als zoekmachine, en op een bepaald moment staat er een abonnement op de kredietkaart van de zaakvoerder. Niemand heeft ooit gezegd dat het zo moest.
Hoeveel Belgische bedrijven gebruiken AI eigenlijk?
Die cijfers bestaan, en ze zijn beter dan de meeste mensen vermoeden. Volgens Eurostat en Statbel gebruikte in 2025 34,5% van de Belgische bedrijven met tien of meer werknemers AI. Dat is de vierde plaats in de Europese Unie, ruim boven het EU-gemiddelde van 20,0%, dat zelf gestegen is van 13,5% in 2024. Denemarken staat bovenaan met 42,0%.
Het gemiddelde verbergt wel het interessantste deel. Bij kleine bedrijven met tien tot 49 werknemers ligt het op 28,8%, bij middelgrote op 54,5% en bij grote op 76,4%. Regionaal zit Brussel op 38,9%, Vlaanderen op 32,6% en Wallonië op 28,1%. Hoe kleiner het bedrijf, hoe minder AI. Dat is logisch: een groot bedrijf heeft iemand wiens job het is om dit uit te zoeken, een KMO van 22 mensen heeft dat niet.
Let ook op wat er precies gemeten wordt. Het gaat over bedrijven met tien of meer werknemers. De vennootschap met vier mensen waar de zaakvoerder al twee jaar zijn offertes laat nalezen door ChatGPT, zit helemaal niet in die statistiek. Het werkelijke gebruik ligt dus hoger dan 34,5%, en het is nog minder zichtbaar dan die cijfers suggereren.
Waarom gebruik zelden hetzelfde is als rendement
McKinsey bevroeg in de zomer van 2025 1.993 respondenten in 105 landen. Daarvan gebruikt 88% AI in minstens één functie. Maar slechts 39% rapporteert enige impact op de bedrijfswinst, en bij de meesten van die groep zit die impact onder 5%. Ongeveer 67% is nog niet eens begonnen met opschalen. Belangrijk voorbehoud: dat is een enquête bij grote bedrijven, geen KMO-steekproef. Neem het dus niet als voorspelling voor jouw zaak.
Het patroon herken ik wel. Zowat iedereen gebruikt iets, bijna niemand heeft er een proces rond gebouwd, en het effect verdwijnt in de ruis. Een medewerker die drie keer per week een mail sneller schrijft, wint misschien twintig minuten. Dat is prima, maar het staat nergens op een resultatenrekening en het rechtvaardigt geen investeringsdossier.
De winst zit ergens anders: in taken die vaak terugkomen, waarvan de uitkomst goed te beoordelen is, en waar vandaag iemand zit te wachten. Dat is exact dezelfde logica als bij de vraag wat je zinvol kan automatiseren, en het antwoord is bijna nooit de spectaculaire toepassing uit de demo.
Wat je moet denken van het cijfer dat 95% mislukt
Je hebt het intussen zeker voorbij zien komen: 95% van de organisaties haalt geen rendement uit hun investering in generatieve AI. Het komt uit het rapport The GenAI Divide van het NANDA-initiatief aan MIT, gepubliceerd in juli 2025, en het is uitgegroeid tot het favoriete cijfer van iedereen die AI wil relativeren.
Wees eerlijk over wat dat cijfer is. Het rapport steunt op 52 interviews en 153 enquêtes. Het is niet peer-reviewed. En de auteurs schrijven er zelf bij dat hun cijfers gerapporteerde frequentie weergeven, geen objectieve meting van rendement. Dat maakt het geen onzin, maar het maakt het wel een illustratie in plaats van een bewijs.
Ik gebruik het dus zoals het bedoeld is: als aanwijzing dat het patroon dat ik bij klanten zie, breder speelt. En dat patroon is niet dat AI niet werkt. Het is dat bijna niemand vooraf heeft afgesproken hoe je zou merken of het werkt. Dat is dezelfde reden waarom digitale projecten structureel uitlopen: er is nooit gedefinieerd wat klaar betekent.
Een cijfer dat je niet vooraf hebt afgesproken, kan je achteraf niet meer meten. Dan blijft alleen het gevoel over, en dat valt altijd in het voordeel uit van de tool die je net gekocht hebt.
Hoe je wél meet wat AI je oplevert
Je hebt hier geen dashboard voor nodig en zeker geen extra tool. Je hebt drie dingen nodig, en je moet ze vooraf vastleggen, niet achteraf.
Ten eerste: welke taak. Niet AI in het algemeen, maar een concrete taak. Het opstellen van een offerte op basis van een werfbezoek. Het samenvatten van een klantgesprek in het CRM. Het vertalen van productteksten naar het Frans. Eén taak, met een begin en een einde, die minstens wekelijks terugkomt.
Ten tweede: hoeveel tijd kost die vandaag. Laat het vier weken bijhouden voor je iets verandert. Dat voelt traag aan en het is de enige stap die mensen overslaan. Zonder die nulmeting heb je binnen zes maanden een discussie op basis van indrukken.
Ten derde: wie meet het. Niet de zaakvoerder die het er nog wel bij neemt, maar de persoon die de taak uitvoert. Vijf minuten per week volstaat. En spreek meteen af wanneer je opnieuw kijkt, bijvoorbeeld na acht weken, met de afspraak dat stoppen een geldige uitkomst is.
De rekensom die je maakt
Wel doen: uren per maand die je wint, maal een realistisch uurloon, min de licentiekost, min de tijd die de opzet en het nalezen kosten. Wat overblijft is je antwoord.
Niet doen: de tijdswinst uit de brochure van de leverancier overnemen, of de tijd die het nakijken van de output kost buiten de rekening houden. Dat laatste is de post die trajecten de das omdoet.
Valt het resultaat tegen, dan is stoppen geen mislukking maar een besparing. Niets doen is vaker het juiste antwoord dan de sector je wil doen geloven, en dat geldt voor AI net zo goed als voor een nieuw CRM.
Wat de AI Act sinds 2026 van een gewone gebruiker verwacht
Er is intussen ook een juridische kant, en die wordt in KMO's zowel overschat als genegeerd. De hoogrisicoverplichtingen waar iedereen bang van werd, raken de meeste KMO's niet en zijn bovendien opgeschoven naar 2 december 2027 door de Digital Omnibus, die als Verordening (EU) 2026/1744 op 24 juli 2026 gepubliceerd werd en sinds 27 juli 2026 in werking is.
Wat wel geldt als je gewoon AI-tools gebruikt, zijn twee dingen. De AI-geletterdheidsplicht loopt al sinds 2 februari 2025 en geldt voor elke onderneming die AI inzet, ook als je enkel gebruiker bent. De omnibus heeft die verzacht van zorgen voor geletterdheid naar maatregelen nemen om de ontwikkeling ervan bij je personeel te ondersteunen. Je moet dus geen niveau garanderen bij een individu, maar je moet wel iets kunnen tonen. Een halve dag uitleg met een geschreven afspraak erbij volstaat voor de meeste KMO's.
Het tweede is de datum die wel hard blijft: vanaf 2 augustus 2026 gelden de transparantieverplichtingen van artikel 50. Mensen moeten weten wanneer ze met een AI-systeem praten, en AI-gegenereerde content moet als zodanig herkenbaar zijn. Voor wie een chatbot op zijn site zet of teksten publiceert, is dat geen detail. Daarover schreef ik uitgebreider in het stuk over wat klanten merken als je AI in je communicatie gebruikt.
Wat je in dezelfde beweging best regelt, is waar je bedrijfsgegevens terechtkomen. Het verschil tussen een gratis account en een zakelijk abonnement is op dat vlak groter dan de meeste mensen weten, en dat staat in detail in het artikel over welke data je weggeeft met ChatGPT.
Waar je maandag mee begint
Vraag rond wie er vandaag welke AI-tool gebruikt en waarvoor. Schrijf het op één blad. In de meeste bedrijven van twintig tot vijftig mensen komen er vier tot acht tools uit, waarvan er twee betaald worden en niemand weet door wie. Dat blad is meteen je AI-beleid in embryonale vorm, en het is de basis voor het gesprek over geletterdheid dat de AI Act van je verwacht. Weet je niet goed waar je zelf staat, dan geeft de digitale keuzes-quiz je in vijf minuten een eerste richting.
Kies daarna één taak van dat blad om te meten. Niet de meest spectaculaire, wel de meest terugkerende. Als na acht weken blijkt dat het werkt, heb je een eigen cijfer om mee verder te bouwen. Als het niet werkt, heb je een tool minder en een uur per maand gewonnen. Beide uitkomsten zijn winst, en dat is meer dan je kan zeggen van een AI-traject dat je koopt voor je die vraag beantwoord hebt.