Waarom de meeste B2B-bedrijven niet klaar zijn voor AI (en wat ze eraan kunnen doen)
In dit artikel:
Veel B2B-teams geloven dat AI automatisering vanzelf leidt tot slimmer werken en snellere groei, maar in de praktijk valt dat tegen. Bedrijven werken vaak met vijftien of meer losse tools (bijv. CRM in HubSpot, facturatie in Exact, aparte product-analytics) die niet goed met elkaar communiceren. Daardoor gebruikt AI gefragmenteerde of verouderde data, wat leidt tot uren handmatig werk, onbetrouwbare rapporten en AI-projecten die na korte tijd weer uitgezet worden. McKinsey laat zien dat slechts 11% van de AI-pilots daadwerkelijk opschaalt — het knelpunt is meestal de infrastructuur, niet het model.
De succesvolle organisaties volgen een andere route: ze starten met een kritische inventarisatie van hun tool stack om te zien waar data wegloopt of verloren gaat. Daarna bouwen ze geen nieuw alles-in-één platform, maar een “unified data layer”: een verbindingslaag die klant-, verkoop- en productdata samenbrengt en doorzoekbaar maakt. Pas als die laag staat, zetten ze AI-agents in voor taken als lead scoring, pipeline-voorspelling en klantcommunicatie. Met die volgorde worden implementaties sneller betrouwbaar en halveert vaak de tijd tot opbrengst, omdat AI meteen op schone en complete data kan werken.
Daarnaast verandert de machtsverhouding tussen leveranciers en bedrijven. Organisaties eisen steeds vaker dat zij eigenaar blijven van hun data en infrastructuur; vendor lock-in raakt uit de gratie. Nieuwe implementaties rusten op open standaarden en eigen databases en koppelingen, zodat een samenwerking met een externe partner kan eindigen zonder dat de operatie stokt.
Voor B2B-bedrijven in Europa betekent dit dat de komende twee jaar AI veel zal veranderen — maar alleen voor wie eerst de basis op orde brengt. De belangrijkste vraag voor leiders is niet óf zij AI moeten inzetten, maar of hun tool stack daar klaar voor is. Praktische stappen: voer een toolstack-scan uit, verbind kernsystemen in één data-laag en activeer daarna AI-functies. Die aanpak vermindert risico’s, versnelt waardecreatie en beschermt tegen afhankelijkheid van één leverancier.