Inhoudsopgave
Door Frank
5 mei 2026 — 7 minuten lezen
McKinsey & Company waarschuwt: bedrijven lopen achter in de AI-race doordat managers te bescheiden doelen stellen. Terwijl AI de productiviteit met miljarden kan verhogen, ontbreekt het bij veel directeuren aan een gedurfd implementatieplan. Voor Nederlandse marketing- en communicatieteams betekent dit een gemiste kans op structurele efficiëntiewinst.
Drie takeaways:
- Bedrijven verliezen terrein in AI-adoptie omdat managers geen ambitieuze doelen stellen, blijkt uit McKinsey-onderzoek
- AI kan productiviteit structureel verhogen, maar Nederlandse bedrijven kampen met een ROI-kloof tussen investering en meetbare resultaten
- Tech-sector loopt voorop: Adobe, Amazon en Google koppelen AI-gebruik direct aan beoordelingen en promotiekansen
Waarom managers te bescheiden denken
McKinsey & Company publiceert deze maand een analyse die pijnlijk duidelijk maakt waar het misgaat: bedrijven investeren wel in AI-tools, maar de boardroom durft geen gedurfde doelstellingen te formuleren. Chapter 4 van het rapport 'Superagency in the Workplace' legt de vinger op de zere plek. Bedrijven riskeren achterstand in de AI-race als leiders geen ambitieuze targets stellen.
Dat is niet alleen een Amerikaanse observatie. In Nederland zien we hetzelfde patroon. Volgens onderzoek van Project Impact kampt 40 procent van de Nederlandse bedrijven met een ROI-kloof: ze investeren in AI-infrastructuur, maar meten de resultaten niet systematisch. Marketing directors kopen licenties voor ChatGPT Enterprise of Jasper, maar vragen zich zes maanden later af waar de beloofde productiviteitswinst blijft.
Het probleem zit niet in de technologie. Het zit in het gebrek aan concrete KPI's, heldere use cases en – belangrijker nog – in het ontbreken van een cultuur waarin experimenteren wordt beloond. Managers willen eerst 'bewijs' zien voordat ze schaalbaar investeren. Maar dat bewijs ontstaat alleen als je durft te experimenteren.
Wat zeggen de CEO's?
“Bij Adobe hanteren we AI op grote schaal intern, vooral in de softwareontwikkeling met tools als Copilot en Cursor AI. Wij fungeren als eerste klant voor alle producten die we inzetten, en onze medewerkers omarmen AI om sneller, kostenefficiënter en beter te werken.”
YouTube Interview ▶ Bekijk interview
“AI-adoptie vindt eerst plaats in de technologische sector, omdat code en developer workflows op tekst gebaseerd zijn en zich bijzonder goed lenen voor automatisering. Dit geeft tech-organisaties een aanzienlijk voordeel bij de vroege implementatie van AI.”
YouTube Interview ▶ Bekijk interview
Hoeveel productiviteitswinst is er mogelijk?
De potentiële winst is gigantisch. McKinsey schat dat AI-tools de productiviteit van kenniswerkers met 20 tot 40 procent kunnen verhogen, afhankelijk van de sector en het takenpakket. Voor marketingteams betekent dit concreet: snellere content productie, geautomatiseerde A/B-testing, gepersonaliseerde campagnes op schaal en real-time performance optimalisatie.
Aaron Levie, CEO van Box, legt uit waarom tech vooroploopt: 'AI-adoptie raakt tech als eerste omdat code en developer workflows tekstgebaseerd en makkelijk automatiseerbaar zijn. Dat geeft hen een significant voordeel bij vroege AI-implementatie.' Die observatie geldt ook voor marketingafdelingen. Tekstproductie, vertaalwerk, SEO-optimalisatie en advertentieteksten zijn bij uitstek geschikt voor AI-ondersteuning.
Toch blijft de winst in veel organisaties theoretisch. UWV publiceerde begin dit jaar een analyse waarin staat dat AI de arbeidsproductiviteit kan verhogen en krapte op de arbeidsmarkt vermindert. Maar diezelfde analyse waarschuwt: de grootste verandering voltrekt zich niet tussen banen, maar binnen banen. Dat vraagt om een fundamenteel andere manier van werken, leidinggeven en targetsetting.
Welke bedrijven lopen voorop?
Adobe is één van de meest sprekende voorbeelden. CEO Shantanu Narayen vertelde recent: 'AI-adoptie binnen Adobe is extensief, vooral in softwareontwikkeling met tools als Copilot en Cursor AI. Wij zijn customer zero voor alle producten die we gebruiken, en medewerkers omarmen AI om dingen sneller, goedkoper en beter te doen.'
Die filosofie – wees je eigen eerste klant – is krachtig. Adobe meet niet alleen hoeveel medewerkers AI-tools gebruiken, maar ook hoe die tools de doorlooptijd van projecten verkorten en de kwaliteit van output verbeteren. Dat zijn concrete KPI's: time-to-market, cost per asset, quality scores.
In Nederland zien we vergelijkbare bewegingen. Coolblue experimenteert met AI-gedreven klantenservice, bol.com test gepersonaliseerde productaanbevelingen op basis van large language models, en mediabureau PHD gebruikt AI voor real-time biedstrategieën in programmatic campagnes. Maar dit zijn uitzonderingen. De meeste marketing afdelingen zitten nog in de oriëntatiefase: veel pilots, weinig schaalbare implementaties.
Het probleem met directeuren en managers
Het probleem is niet technisch, maar organisatorisch. Managers denken in risicomitigatie in plaats van in kansen. Dat leidt tot een vicieuze cirkel: geen ambitieuze doelen, dus geen budget voor experimenten, dus geen bewezen use cases, dus geen ambitieuze doelen.
Cathie Wood, CEO van ARK Invest, formuleert het scherp: 'AI-adoptie gaat sneller dan elke eerdere technologische revolutie. Modellen verbeteren elk uur en markten evolueren in real time. De winnaars zijn degenen die vroeg participeren en snel leren.' Dat vraagt om een mentaliteitsverandering in de boardroom. McKinsey adviseert: stel doelen die ongemakkelijk aanvoelen. Als je target haalbaar lijkt met de huidige werkwijze, is het niet ambitieus genoeg.
Voor Nederlandse CMO's betekent dit concreet: stop met incrementele verbeteringen. Een target als 'we verhogen de contentproductie met 10 procent via AI' is te tam. Probeer: 'we verdubbelen de output met hetzelfde team, zonder kwaliteitsverlies'. Dat dwingt tot fundamentele proces herontwerp. En dat is precies waar de échte productiviteitswinst zit.
Welke KPI's moet je aanpassen?
Als je AI serieus wilt inzetten, moeten je KPI's veranderen. Traditionele marketing metrics – kosten per lead, conversieratio, bereik – blijven relevant, maar je hebt aanvullende indicatoren nodig die AI-effectiviteit meten.
Denk aan: tijd per contentitem (moet dalen), aantal gepubliceerde varianten per campagne (moet stijgen), doorlooptijd van concept tot publicatie (moet halveren), kosten per geproduceerde asset (moet dalen), en medewerkerstevredenheid met repetitieve taken (moet stijgen omdat AI die overneemt).
Project Impact publiceerde deze maand een overzicht van AI-trends voor 2026. Eén opvallend cijfer: Gartner voorspelt dat 40 procent van de enterprise applicaties AI-agents zal bevatten tegen eind 2026, tegenover minder dan 5 procent in 2025. Deloitte schat de markt voor agentic AI op 8,5 miljard dollar in 2026, groeiend naar 35 tot 45 miljard in 2030.
Die explosieve groei betekent dat jouw concurrenten nu investeren. Als jij als marketingleider nog steeds afwacht tot 'de technologie volwassen is', loop je structurele achterstand op. De technologie is al volwassen genoeg. Het gaat erom of jouw organisatie volwassen genoeg is om ermee te werken.
Wat moet je morgen doen?
Ten eerste: formuleer één gedurfde doelstelling voor je team. Geen vage ambitie als 'we gaan AI verkennen', maar een meetbaar target. Bijvoorbeeld: 'we produceren in Q3 twee keer zoveel campagnevarianten als in Q2, met hetzelfde team en budget'.
Ten tweede: koppel AI-gebruik aan beoordelingen. Dat klinkt hard, maar het werkt. Accenture, Google, Meta en Amazon doen het al: medewerkers die AI-tools effectief inzetten, scoren hoger in performance reviews. Dat is geen Big Brother, maar een heldere verwachting: we investeren in deze tools, dus we verwachten dat je ze gebruikt.
Ten derde: meet en deel resultaten. Welke use case levert het meeste op? Welke tool wordt het meest gebruikt? Waar zitten knelpunten? Maak dat inzichtelijk voor het hele team. Transparantie creëert momentum.
En tot slot: experimenteer publiekelijk. Laat zien dat je als leider ook worstelt met nieuwe tools, dat je fouten maakt, dat je leert. Dat geeft het team permissie om hetzelfde te doen. Want uiteindelijk draait AI-adoptie niet om technologie. Het draait om een cultuur waarin leren sneller gaat dan perfect willen zijn.
AI Productiviteitswinst Realiseren: CMO Implementation Playbook 2026
AI kan marketing productivity met 30-40% verhogen, maar slechts 5% van teams ziet echte winst. Dit playbook toont hoe je als CMO de gap dicht tussen AI-investeringen en meetbare ROI via team-adoptie, tool-integratie en performance metrics.
Bronnen & verder lezen:
- https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
- https://www.projectimpact.nl/blog/ai-trends-2026-nederland
- https://www.uwv.nl/nl/arbeidsmarktinformatie/trends-ontwikkelingen/ai-biedt-kansen-en-bedreigingen-voor-de-arbeidsmarkt
- https://www.ictmagazine.nl/blogs/2026-is-het-jaar-waarin-ai-gebruik-op-werk-geen-keuze-meer-is/
