Van AI-pilot naar AI-praktijk: 4 organisatie-kloven die succes bepalen in 2026

Dit jaar werkten duizenden organisaties aan AI-implementaties. Sommige succesvol, veel anderen niet. Het verschil zit zelden in de technologie zelf. De organisaties die vastlopen, missen vaak dezelfde cruciale vertaalslagen.

Eind van het jaar, tijd om terug te kijken. Niet naar successen en hoogtepunten, maar naar patronen. Want juist daar zit de waarde: wat onderscheidt organisaties die AI succesvol inzetten van organisaties waar AI strandt?

In mijn werk dit jaar zag ik steeds dezelfde paradoxen terugkeren. Dit zijn vier kloven tussen wat organisaties denken te doen en wat er in de praktijk gebeurt. En precies die kloven bepalen of AI-trajecten slagen of stranden.

1. Governance opstellen ≠ governance toepassen

De eerste kloof begint bij iets wat bijna elke organisatie inmiddels heeft: governance op papier. Principes voor verantwoorde AI. Richtlijnen over data-gebruik. Procedures voor risicobeheersing.

Op papier ziet het er goed uit. Maar in de praktijk blijkt dat niemand weet hoe je die principes toepast als twee waarden botsen. Wat doe je als efficiëntie en transparantie elkaar in de weg zitten? Wie beslist er als tijdsdruk de procedure in de weg staat?

Waarom gebeurt dit? Governance wordt vaak ontworpen door compliance-teams of juristen. Logisch, want regels moeten kloppen. Maar de mensen die met AI werken: projectleiders, developers, business-eigenaren, zitten niet in die kamer. Zij krijgen het resultaat: papieren richtlijnen die moeilijk toe te passen zijn in echte situaties.

Wat werkt wel? De organisaties waar governance wél landt, doen iets anders. Zij investeren tijd in het doorspreken van concrete dilemma’s met de mensen die ermee moeten werken. Niet: “Dit is ons principe”, maar: “Stel, je moet kiezen tussen A en B, hoe pas je dan het principe toe?”

Die gesprekken hoeven niet maandenlang te duren. Al is het maar een kwartiertje per maand waarin een team een casus bespreekt. Het gaat erom dat governance verschuift van papier naar praktijk.

Direct toepasbaar:

• Organiseer maandelijkse ‘governance-dilemma’ sessies met je team.
• Bespreek échte situaties die zich voordeden: hoe hadden we dit beter kunnen aanpakken?
• Maak van principes beslisbomen: “Als X, dan Y”.

2. Strategie uitleggen ≠ mensen begrijpen de impact

De tweede kloof zit in communicatie. Veel organisaties communiceren uitgebreid over hun AI-strategie. Er zijn presentaties, nieuwsbrieven, town halls. En toch begrijpen mensen niet wat het voor hén betekent.

Waarom niet? Omdat strategie meestal wordt uitgelegd op organisatieniveau. “We gaan AI inzetten om efficiënter te worden.” Of: “AI helpt ons beter te beslissen.” Dat klinkt logisch, maar het zegt niets over wat het betekent voor de recruiter, de controller of de projectmanager.

Waarom gebeurt dit? Leiders denken vaak: als de strategie helder is, snapt iedereen het wel. Maar mensen hebben geen strategische blik nodig, ze hebben persoonlijke helderheid nodig. Wat verandert er in mijn dag? Wat betekent dit voor mijn team? Voor mijn carrière?

Wat werkt wel? Succesvolle organisaties vertalen strategie naar impact op rolniveau. Niet: “AI maakt ons efficiënter”, maar: “Voor jou als recruiter betekent dit: minder tijd aan eerste screening, meer tijd voor échte gesprekken met kandidaten die echt passen.”

Direct toepasbaar:

• Vertaal elke strategische keuze naar wat het betekent voor verschillende rollen.
• Gebruik concrete voorbeelden: “Een dag in jouw werk met AI ziet er zo uit”.
• Betrek mensen bij het invullen: “Wat zou dit voor jouw werk betekenen?”.

3. Technologie werkt ≠ traject slaagt

De derde kloof is misschien wel de meest pijnlijke. Technisch functioneren systemen vaak perfect. In dashboards zie je dat alles draait. Maar in de praktijk gebruikt niemand het echt.

Ik zie het keer op keer: AI-tools die technisch perfect zijn, maar mensen gebruiken workarounds om ze te vermijden. In je dashboard zie je lage gebruikscijfers. In de koffiehoek hoor je: “Die tool snapt het gewoon niet.”

Waarom gebeurt dit? Omdat de focus lag op technologie-implementatie, niet op mensen-implementatie. Het systeem is uitgerold, de licenties zijn uitgegeven, er is een training geweest. Check, check, check. Maar er is niet geïnvesteerd in begeleiding, experimenteerruimte en psychologische veiligheid.

En er is een dieper patroon: AI wordt gepresenteerd als oplossing, maar voor mensen voelt het als controle. Als je werk opeens wordt gemeten en geanalyseerd door een systeem dat je niet begrijpt, is je eerste reflex: afstand houden.

Wat werkt wel? Bij succesvolle trajecten gaat aandacht niet alleen naar “wat kan het systeem”, maar naar “wat hebben mensen nodig om hiermee te kunnen werken”. Dat betekent: tijd om te leren, ruimte om fouten te maken, en het gevoel dat het systeem jou helpt in plaats van je controleert.

Direct toepasbaar:

• Meet niet alleen technische performance, maar ook adoptie en ervaring.
• Creëer ‘AI coffee talks’ waar teams ervaringen delen zonder formele presentaties.
• Betrek early adopters als coaches voor collega’s die het spannend vinden.

4. Training inplannen ≠ mensen kunnen ermee werken

De vierde kloof zit in leren. Bijna elke organisatie plant een training in zodra een AI-tool live gaat. Dat lijkt logisch: mensen moeten toch weten hoe het werkt?

Maar hier gaat het mis. Training op het moment dat de tool live gaat, is te laat. Mensen kunnen niet leren werken met AI-tools als ze niet begrijpen waarom die tools er zijn, welk probleem ze oplossen, en hoe het past in hun werk.

Waarom gebeurt dit? Omdat training vaak wordt gezien als technische instructie. “Zo werkt de tool” in plaats van “Waarom hebben we dit nodig en hoe helpt het jou?” Die tweede vraag is waar het échte leren begint.

Wat werkt wel? Organisaties die dit goed doen, beginnen eerder met begrip opbouwen. Niet met technische training, maar met context scheppen: waarom doen we dit, wat lost het op, wat betekent het voor ons werk? Pas daarna komt de vraag: hoe werkt het?

En ze stoppen niet na één training. Ze bouwen leertrajecten waarin mensen kunnen experimenteren, vragen kunnen stellen, en kunnen leren van collega’s die het al doen.

Direct toepasbaar:

• Start met ‘waarom’ en ‘wat betekent het voor mij’ voordat je ‘hoe werkt het’ uitlegt.
• Bouw leertrajecten in plaats van eenmalige trainingen.
• Creëer buddy-systemen: koppel ervaren gebruikers aan nieuwe gebruikers.

Wat verder opvalt: de kloof wordt groter

Naast deze vier paradoxen zie ik nog iets anders: de kloof tussen organisaties die al langer bezig zijn met AI en organisaties die net beginnen, wordt groter.

Niet technologisch, dat kun je inhalen. Maar in ervaring met wat wel en niet werkt in hun specifieke context. Die ervaring kun je niet inkopen. Die moet je opdoen.

Organisaties die al langer bezig zijn, hebben geleerd welke governance écht werkt voor hen. Ze weten hoe ze strategie vertalen naar impact. Ze hebben ervaring met tools die technisch werkten maar niet landden. En ze hebben ontdekt dat leren een continu proces is, geen eenmalige training.

Die voorsprong is lastig in te halen. Niet omdat de technologie zo complex is, maar omdat de menselijke kant tijd vraagt. Vertrouwen opbouwen, experimenteerruimte creëren, leren van mislukkingen: dat zijn geen dingen die je in een sprint kunt fixen.

2026 wordt bepalend

Volgend jaar worden deze verschillen nog zichtbaarder. Organisaties die nu investeren in die vertaalslagen: van papier naar praktijk, van strategie naar impact, van technologie naar mensen, van training naar leren, bouwen een voorsprong op die moeilijk in te halen is.

De vraag is niet meer óf je met AI aan de slag gaat. De vraag is: investeer je in de dingen die implementaties laten slagen? Of blijf je hangen in de valkuilen waar zoveel organisaties dit jaar in trapten?

Praktische checklist: waar staat jouw organisatie?

Vraag jezelf af:

• Governance: weten mensen in de praktijk hoe ze dilemma’s oplossen, of blijft het bij principes op papier?
• Strategie: begrijpen mensen wat AI voor hún werk betekent, of blijft het abstract?
• Technologie: wordt je tool daadwerkelijk gebruikt, of zie je lage adoptie in je dashboards?
• Training: is er ruimte om te leren en experimenteren, of was het een eenmalige sessie?

Als je op meerdere vragen ‘nee’ moet antwoorden, is dat niet erg. Het betekent dat je weet waar je aan moet werken.

En dat is precies waar succesvolle organisaties beginnen: met eerlijk kijken naar wat er mis gaat voordat het te laat is.