AI Adoptiegraad

AI-adoptiegraden geven het percentage organisaties aan dat kunstmatige intelligentie heeft geïntegreerd in hun bedrijfsvoering. Deze percentages variëren per sector, regio en bedrijfsgrootte en weerspiegelen de diverse toepassingen en impact van AI-technologie. Volgens McKinsey’s enquête van 2024 is de AI-adoptie gestegen naar 72%, met aanzienlijke bijdragen van generatieve AI. Dit weerspiegelt een wereldwijde trend, waarbij in elke regio meer dan twee derde van de organisaties AI gebruikt, behalve in Centraal- en Zuid-Amerika, waar het percentage 58% bedraagt.

Belang van AI-adoptiegraden

Het begrijpen van AI-adoptiegraden is om verschillende redenen essentieel:

1. Markttrends: Adoptiegraden geven inzicht in het tempo waarin nieuwe technologieën in verschillende sectoren worden omarmd, en wijzen op potentiële markttrends en investeringskansen. Zo meldt de National University dat 77% van de bedrijven AI gebruikt of onderzoekt, wat het strategisch belang ervan benadrukt.
2. Vergelijking tussen sectoren: Door adoptiegraden tussen sectoren te vergelijken, kunnen bedrijven hun AI-strategieën afzetten tegen die van concurrenten en mogelijke kansen of achterstanden identificeren. McKinsey benadrukt dat vooral de zakelijke dienstverlening een sterke toename in AI-adoptie laat zien.
3. Beleid en regelgeving: Beleidsmakers kunnen adoptiegraden gebruiken om regelgeving en ondersteuningsprogramma’s te ontwikkelen die AI-innovatie stimuleren en tegelijkertijd ethische en maatschappelijke zorgen adresseren.

Huidige AI-adoptietrends

• Wereldwijde toename: De AI-adoptie stijgt wereldwijd, met sectoren als gezondheidszorg, financiële dienstverlening en technologie die een sterke groei rapporteren. Volgens gegevens van McKinsey ervaren organisaties materiële voordelen van AI, zoals kostenreductie en omzetstijging.
• Regionale koplopers: Landen als India en de VAE lopen voorop in AI-adoptie; meer dan 50% van de organisaties maakt daar gebruik van AI-technologieën.
• Verschillen per sector: Sectoren als productie en gezondheidszorg kennen een hogere adoptie door de rol van AI in het optimaliseren van processen en het verbeteren van producten en diensten.

Uitdagingen bij AI-adoptie

Ondanks de stijgende adoptie blijven er verschillende uitdagingen bestaan:

1. Datakwaliteit: Slechte datakwaliteit blijft een belangrijke belemmering en beïnvloedt de effectiviteit van AI-modellen.
2. Vaardigheidstekorten: Een tekort aan deskundigen die AI-systemen kunnen beheren en implementeren belemmert de adoptie, vooral bij kleinere organisaties.
3. Kosten en complexiteit: Hoge kosten en de complexiteit van integratie met bestaande systemen kunnen bedrijven afschrikken, vooral als er beperkte middelen zijn.
4. Traagheid en aanpassingskosten: Organisatorische traagheid en de kosten van het aanpassen van bestaande processen vormen extra hindernissen.

AI-adoptiestudies

Tal van studies hebben de adoptiegraad van AI en de impact ervan per sector onderzocht:

1. MIT Sloan’s studie: Deze studie benadrukt de ongelijke AI-adoptie in de VS, met grote bedrijven en sectoren als productie en gezondheidszorg als koplopers. Ook wordt de concentratie van AI-gebruik in ‘superster’-steden genoemd.
2. McKinsey Global Surveys: McKinsey biedt uitgebreide inzichten in AI-adoptietrends en ziet een significante stijging in het gebruik van generatieve AI. Uit hun onderzoeken blijkt dat marketing, sales en productontwikkeling leidende functies zijn voor AI-implementatie.
3. National Bureau of Economic Research: Uit hun bevindingen blijkt dat ondanks de hype in 2017 slechts een klein percentage van de Amerikaanse bedrijven AI had geïmplementeerd, mede door systemische barrières.
4. Vention Teams-rapporten: Deze rapporten focussen op AI-adoptiecijfers per sector en land en tonen een sterk verband tussen AI-integratie en verbeteringen in bedrijfsresultaat.

Toepassingen en voorbeelden

• Productie: AI verbetert productieprocessen, voorspellend onderhoud en supply chain management, wat leidt tot minder stilstand en lagere kosten.
• Gezondheidszorg: Toepassingen variëren van diagnostische hulpmiddelen tot patiëntbeheersystemen, waarmee efficiëntie en zorguitkomsten verbeteren.
• Financiële dienstverlening: AI ondersteunt bij fraudedetectie, risicobeheer en klantenservice, en biedt gepersonaliseerde financiële producten en diensten.
• Retail: Door AI-gedreven analyses en aanbevelingssystemen worden klantbeleving en voorraadbeheer geoptimaliseerd.

Toekomstperspectief

De toekomst van AI-adoptie ziet er veelbelovend uit, met verwachte vooruitgang in generatieve AI en toepassingen in nieuwe domeinen. Naarmate AI-technologieën toegankelijker worden, zal de adoptie zich verder verspreiden en zullen kleine en middelgrote bedrijven de grotere bedrijven inhalen. National University voorspelt dat AI in 2030 $15,7 biljoen kan bijdragen aan de wereldeconomie, ondanks mogelijke verdringing van banen.