Artificial Intelligence (AI) ontwikkelt zich razendsnel en speelt een steeds grotere rol in de industrie. Waar AI enkele jaren geleden nog vooral een experimentele technologie was, groeit het nu uit tot een belangrijk instrument om productieprocessen te verbeteren, kosten te verlagen en innovatie te versnellen.
Volgens onderzoek van ING Research gebruikte in 2025 ongeveer 18% van de Nederlandse industriebedrijven minimaal één AI-toepassing. Daarmee heeft de sector de kloof met andere bedrijfstakken grotendeels gedicht. Toch blijft de toepassing van AI binnen de industrie ongelijk verdeeld. Met name grotere organisaties lopen voorop, terwijl kleinere bedrijven nog vaak zoekende zijn naar de juiste aanpak.
De centrale vraag is daarom niet langer of AI een rol gaat spelen in de industrie, maar hoe bedrijven AI succesvol kunnen inzetten om hun concurrentiepositie te versterken.
Grote industriebedrijven lopen voorop
Zoals bij veel technologische innovaties blijkt ook bij AI dat bedrijfsgrootte een belangrijke factor is voor adoptie. Grotere industriebedrijven beschikken doorgaans over meer middelen, data en specialistische kennis om met AI te experimenteren en toepassingen daadwerkelijk te implementeren.
Uit het onderzoek blijkt dat ongeveer 64% van de industriebedrijven met meer dan 250 medewerkers AI inzet, terwijl dit bij bedrijven met 10 tot 50 medewerkers slechts rond de 21% ligt. Grote bedrijven gebruiken AI dus ongeveer drie keer zo vaak als kleinere organisaties.
Dat verschil heeft verschillende oorzaken. Grotere organisaties beschikken vaak over uitgebreide datasets, gespecialiseerde IT-teams en budgetten voor innovatieprojecten. Daarnaast kunnen zij makkelijker experimenteren met nieuwe technologieën zonder dat dit direct risico vormt voor de dagelijkse bedrijfsvoering.
Voor veel kleinere maakbedrijven vormt juist het gebrek aan kennis, capaciteit en een goed ingerichte data-infrastructuur een belangrijke drempel om met AI te starten.
Nederland doet het goed, maar loopt achter op koplopers
Wanneer we naar Europa kijken, ontstaat een gemengd beeld. Nederlandse industriebedrijven passen AI vaker toe dan het EU-gemiddelde van 17%, maar blijven tegelijkertijd achter bij enkele koplopers in Noordwest-Europa.
In landen zoals België en Denemarken geeft bijna 40% van de maakbedrijven aan AI te gebruiken. Daarnaast zetten bedrijven in deze landen vaker meerdere AI-toepassingen tegelijk in, terwijl Nederlandse bedrijven zich vaak nog beperken tot één of enkele experimenten.
Dat betekent dat Nederlandse industriebedrijven wel stappen zetten richting AI-adoptie, maar dat de technologie nog lang niet overal strategisch is ingebed in bedrijfsprocessen.
Waarom AI zo belangrijk wordt voor de industrie
De interesse in AI is niet verrassend. Voor veel industriebedrijven biedt de technologie namelijk concrete mogelijkheden om efficiënter en flexibeler te werken.
Door repetitieve taken te automatiseren en machines beter op elkaar af te stemmen, kan AI productieprocessen versnellen en fouten verminderen. Ook op het gebied van onderhoud biedt AI belangrijke voordelen. Met zogenaamde predictive maintenance kunnen storingen worden voorspeld voordat machines daadwerkelijk uitvallen, waardoor stilstand en onderhoudskosten aanzienlijk worden beperkt.
Daarnaast maakt AI het mogelijk om enorme hoeveelheden data te analyseren. Hierdoor kunnen bedrijven beter onderbouwde beslissingen nemen, productieprocessen optimaliseren en sneller nieuwe producten ontwikkelen.
Onderzoek laat zelfs zien dat de inzet van AI de jaarlijkse productiviteitsgroei van werknemers met tot wel drie procentpunten kan verhogen. In een sector waar marges vaak onder druk staan, kan dat een groot verschil maken.
Waar industriebedrijven AI vandaag al inzetten
AI is voor de industrie overigens geen volledig nieuwe technologie. Veel bedrijven gebruiken al langer vormen van machine learning of automatisering binnen hun processen.
De meest voorkomende toepassingen liggen momenteel in de analyse van tekst en data. Zo gebruiken industriebedrijven AI bijvoorbeeld om onderhoudsrapporten, storingslogs of klantcommunicatie te analyseren. Door deze informatie automatisch te verwerken, kunnen bedrijven sneller patronen herkennen en problemen oplossen.
Ook generatieve AI wordt steeds vaker toegepast. Denk bijvoorbeeld aan het automatisch genereren van rapportages, documentatie of softwarecode. In marketing en communicatie wordt AI daarnaast gebruikt voor het creëren van teksten, afbeeldingen en andere content.
Naast deze toepassingen zien we AI steeds vaker terug in productieomgevingen, bijvoorbeeld bij kwaliteitscontrole via camerasystemen, productieplanning of voorraadbeheer.
Het grootste AI-potentieel zit vaak buiten de fabriek
Hoewel AI ook binnen productieprocessen waardevol kan zijn, ligt het grootste potentieel vaak juist buiten de fabriek zelf.
Veel productieomgevingen zijn namelijk al sterk geautomatiseerd. De grootste efficiëntiewinst valt daarom vaak te behalen in ondersteunende processen zoals planning, logistiek, engineering en klantenservice.
Door deze processen beter te verbinden met data en AI-systemen kunnen bedrijven bijvoorbeeld productieplanning optimaliseren, voorraadbeheer verbeteren of klantvragen automatisch beantwoorden. Ook in productontwikkeling en softwareontwikkeling speelt AI een steeds grotere rol.
De grootste uitdagingen bij AI-implementatie
Ondanks de kansen blijkt het in de praktijk niet altijd eenvoudig om AI succesvol te implementeren. Veel industriebedrijven lopen tegen vergelijkbare uitdagingen aan.
Een van de belangrijkste obstakels is dat data vaak nog niet goed georganiseerd is. AI-systemen kunnen alleen goed functioneren wanneer data compleet, gestructureerd en betrouwbaar is. In veel organisaties zijn systemen echter nog onvoldoende gekoppeld of is data verspreid over verschillende applicaties.
Daarnaast speelt ook de menselijke factor een belangrijke rol. Nieuwe technologie vraagt om nieuwe manieren van werken, en dat kan weerstand oproepen binnen organisaties. Bovendien is er een groot tekort aan gespecialiseerde IT- en AI-experts.
Tot slot vormen investeringen en onzekerheid over rendement een drempel, vooral voor kleinere bedrijven.
Bron: Gebaseerd op inzichten uit onderzoek naar AI-adoptie in de industrie van ING Research (2025).
Wat kan Msquad betekenen bij AI-implementatie?
Veel organisaties zien de kansen van AI, maar worstelen met de vraag waar ze moeten beginnen. Daar kan Msquad bij helpen.
Wij ondersteunen organisaties bij het vertalen van AI-mogelijkheden naar concrete toepassingen binnen hun bedrijfsprocessen. Dat begint vaak met het identificeren van de plekken waar AI de meeste waarde kan toevoegen.
Daarnaast helpen we bij het op orde brengen van de data-infrastructuur en het koppelen van systemen. Een goede databaseline is namelijk essentieel om AI effectief te kunnen inzetten.
Vervolgens begeleiden we organisaties bij het opzetten van kleine, praktische pilots die snel resultaat opleveren. Vanuit daar kunnen succesvolle toepassingen stap voor stap worden opgeschaald.
Onze aanpak is pragmatisch en gericht op resultaat: niet experimenteren met AI om de technologie zelf, maar AI inzetten waar het daadwerkelijk waarde creëert voor de organisatie.
