Leiderschap in 2026: de 6 belangrijkste AI-trends

De tijd van experimenteren met AI loopt ten einde. Pilots en testprojecten maken plaats voor het echte werk: AI-systemen die volledig zijn verweven met onze dagelijkse werkzaamheden. Ze veranderen hoe teams communiceren, hoe strategieën tot stand komen en beslissingen worden gemaakt. AI is niet langer ‘iets voor later’, maar begin de kern te vormen van hoe we werken. Dat brengt ingewikkelde ethische kwesties met zich mee; vraagstukken die het oplossend vermogen van welk algoritme dan ook ver te boven gaan.

Wie leiding geeft, heeft het op dit moment niet makkelijk. Uit de Global Leadership Forecast 2025 van DDI blijkt dat 71% van de managers veel meer stress ervaart; 40% denkt er zelfs over om helemaal te stoppen met hun werk. Het is nou eenmaal loodzwaar om organisaties constant door veranderingen te loodsen en steeds weer druk te voelen. Maar (al lijkt dit wat paradoxaal) wanneer AI doordacht wordt ingezet, kan het een deel van die last verlichten door routine-analyses over te nemen en veel sneller patronen te signaleren. 

Nu AI steeds meer analytisch werk overneemt, staan managers ook nog voor een andere uitdaging: ze moeten weten wanneer ze de output van de machine kunnen vertrouwen en wanneer ze hun eigen oordeel moeten gebruiken. Algoritmen kunnen informatie op abnormaal hoge snelheid verwerken, maar nuance, ethiek en empathie zullen altijd het domein van de mens blijven. Succesvolle leiders beschouwen AI als een partner waar je kritisch naar blijft kijken. Ze nemen de tijd om aannames te toetsen, zoeken naar verborgen vooroordelen en beseffen dat de werkelijkheid vaak complexer is dan wat de cijfers laten zien.

Van ondersteuning naar autonomie: de opkomst van agentic-AI

Bedrijven maken de overstap van simpele tools voor procesverbetering naar geavanceerde AI-agents die complexe taken volledig zelfstandig kunnen uitvoeren.

AI is ingrijpend aan het veranderen hoe we werken. Het lijkt erop dat we sinds de industriële revolutie niet zo’n grote verschuiving op de werkvloer hebben gezien. Steeds meer bedrijven zetten AI-agents voor allerlei taken in: als simpele tools die mensen helpen sneller te werken, als systemen die hele werkprocessen automatiseren, en steeds vaker als AI-first-omgevingen waarin de agents ingewikkelde taken uitvoeren met zo min mogelijk menselijke input. Maar ondanks het enthousiasme voor AI, is er ook een probleem. Want hoewel 78% van de executives erkent dat je alleen het maximale uit agentic-AI kunt halen met een nieuw, ‘always-on’ bedrijfsmodel, heeft meer dan driekwart vooral in AI geïnvesteerd om bestaande processen efficiënter te maken. Niet om totaal nieuwe mogelijkheden te creëren.

Volgens de prognoses van Capgemini gaan AI-agents in 2028 voor 58% van alle bedrijfstaken dagelijks minstens één proces afhandelen. Dat klinkt misschien indrukwekkend, totdat je jezelf de vraag stelt: als deze agents niet effectief kunnen samenwerken, creëren we dan niet simpelweg de volgende generatie eilandjes in de organisatie? De echte voorsprong zit niet meer in het bouwen van één slimme AI-agent. Waar het nu om gaat, is het aansturen van netwerken van gespecialiseerde agents die veilig, efficiënt en op grote schaal kunnen samenwerken. Bijna 50% van de leveranciers die aan een onderzoek van Gartner meededen, ziet AI-orchestration als hun belangrijkste onderscheidende factor. Daar zit de echte waarde.

Multi-agent orchestration

Nu AI zich ontwikkelt van assistenten naar zelfstandige agents, wordt multi-agent orchestration steeds belangrijker voor bedrijfssystemen. Vyoma Gajjar, AI Technical Solutions Architect bij IBM, zegt dat dit sneller gaat dan de meeste bedrijven beseffen. “We staan nog maar aan het begin van deze verschuiving, maar het gaat snel. AI-orchestrators kunnen nog dit jaar de ruggengraat van AI-systemen voor bedrijven worden, door meerdere agents met elkaar te verbinden, AI-workflows te optimaliseren en meertalige en multimediadata te verwerken,” vertelt ze. Tegelijkertijd waarschuwt ze: “Om deze systemen op te schalen zijn sterke compliancekaders nodig, zodat alles soepel blijft lopen zonder dat dit ten koste gaat van de verantwoordingsplicht.”

De huidige AI-agents laten de ontwikkeling naar meer autonomie al zien. De nieuwste generatie kan namens hun gebruikers kopen, verkopen en onderhandelen: een voorproefje van AI als actieve speler in de economie in plaats van een passief hulpmiddel. Marshall Van Alstyne, expert op het gebied van digitale technologie aan het MIT ID en hoogleraar aan de Boston University, verwacht dat deze agents binnenkort alledaagse beslissingen zullen nemen zonder te hoeven wachten op goedkeuring van mensen. Dat roept nieuwe vragen op over controle. “Dit leidt tot een dilemma tussen leren en bevoegdheid”, legt hij uit. “Wat gebeurt er als het beslissingsvermogen van een agent zijn formele bevoegdheid overschrijdt?” Om daarop voorbereid te zijn, moeten platforms worden aangepast zodat agents ze daadwerkelijk kunnen gebruiken, moeten regels worden opgesteld die het gedrag van agents regelen en moeten duidelijke keuzes worden gemaakt over welke beslissingen worden geautomatiseerd en welke onder menselijk toezicht blijven.

Het hybride personeelsbestand: je volgende medewerker is misschien wel een algoritme

Nu steeds meer bedrijven AI-agents verwelkomen, worden hybride teams van mens en AI snel de nieuwe standaard.

Er zijn al bedrijven die AI-agents als nieuwe medewerkers beschouwen. Ze geven ze vaste taken, toegang tot systemen en plaatsen ze onder managers. Volgens een rapport van Korn Ferry uit 2025 wil meer dan de helft van de recruitmentexperts volgend jaar autonome agents in hun teams opnemen en zijn veel bedrijven al begonnen met het aanmaken van personeelsdossiers voor AI-agents in hun HR-systemen. HR-managers verwachten dat gemengde teams de standaard zullen worden. Uit een wereldwijd onderzoek van Salesforce uit 2025 blijkt dat 80% van de HR-managers ervan uitgaat dat werknemers en AI-agents in 2030 zij aan zij zullen werken, terwijl 86% de integratie van deze ‘digitale arbeidskrachten’ als een cruciaal onderdeel van hun nieuwe takenpakket beschouwt.

De verwachtingen zijn hooggespannen. CHRO’s gaan ervan uit dat als agentic-AI helemaal is ingevoerd, de productiviteit van werknemers gemiddeld met 30% toeneemt en de loonkosten met 19% dalen. Volgens Nathalie Scardino, algemeen directeur en Chief People Officer bij Salesforce, zitten we midden in een historische verandering. Zij spreekt van een ‘unieke transformatie’ waarbij digitale arbeid voor meer productiviteit en snelheid zorgt dan we ooit voor mogelijk hielden. Ze verwacht dat dit overal in de arbeidsmarkt tot grote veranderingen zal leiden. Volgens Scardino moeten in elke sector banen anders ingevuld worden en medewerkers omgeschoold. “Elke werknemer zal nieuwe vaardigheden nodig hebben, op menselijk, technisch en zakelijk vlak, om te kunnen gedijen in de digitale revolutie op de arbeidsmarkt.”

AI-collega’s in het team

BNY Mellon geeft een interessant voorproefje van hoe de samenwerking tussen menselijke en AI-collega’s er in de praktijk uit kan zien. De bank werkt inmiddels met tientallen door AI aangestuurde digitale medewerkers. Deze hebben hun eigen wachtwoorden, rapporteren aan menselijke managers en maken deel uit van specifieke teams. De AI-hub van de bank heeft tot nu toe twee kern-gebruikers ontwikkeld: de een richt zich op het opsporen en herstellen van kwetsbaarheden in code, de ander op het valideren van betalingsinstructies. Deze medewerkers draaien binnen verschillende teams, met strikt beperkte toegangsrechten zodat geen enkele AI-agent ongecontroleerd door de organisatie kan ‘dwalen’. 

Binnen die grenzen werken de agents al met een zekere mate van onafhankelijkheid. Ze kunnen bijvoorbeeld een fout in de code vinden, een patch maken en die binnen het bedrijf ter goedkeuring aan een manager voorleggen. Er worden nieuwe toepassingen bekeken, zoals het uitbreiden van de communicatiemogelijkheden, zodat AI-agents rechtstreeks contact kunnen opnemen met managers via tools zoals e-mail of Microsoft Teams als er iets moet worden geëscaleerd.

Wie is aansprakelijk?

De komst van AI-medewerkers dwingt bedrijven om hun beveiliging vanaf de basis te herzien. Microsoft zet hierin een grote stap met de lancering van het Entra Agent ID-systeem. Dit systeem geeft AI-agents een unieke digitale identiteit en hanteert strikte toegangsbeperkingen op basis van het ‘least-privilege’-principe. In feite krijgen AI-agents hiermee hetzelfde beveiligingsniveau als menselijke medewerkers. Bedrijven kunnen AI-agents daarmee behandelen als volwaardige collega’s binnen het team, zonder concessies te doen aan hun zero-trust beleid. 

De grootste uitdaging is misschien wel de verantwoordelijkheid: als een AI-agent een fout maakt, wie is er dan verantwoordelijk? Bedrijven zijn aansprakelijk voor fouten die door AI worden gemaakt, ook als een autonome agent zelfstandig handelt. Omdat agentische systemen nogal onvoorspelbaar kunnen zijn, is het lastig te achterhalen waar het precies fout ging. Daarom stellen bedrijven nu speciale managers voor AI en ethische controleurs aan. Ook zorgen ze voor noodplannen voor wanneer de AI fouten maakt. De regels die we voor menselijke medewerkers gebruiken, werken simpelweg niet voor autonome agents. Uitzoeken wat dan wél werkt, is een puzzelstuk waar veel bedrijven nu voor staan.

Het waardeverschil: hoe de rijken rijker worden

Hoewel bijna elk bedrijf in AI investeert, plukt maar een kleine meerderheid er de vruchten van. Wat is hun geheim?

Hoeveel waarde haalt je bedrijf nu écht uit AI-investeringen? Deze vraag klinkt steeds vaker in bestuurskamers en tijdens gesprekken met investeerders, en de antwoorden zijn vaak ontmoedigend. Uit een wereldwijd onderzoek van BCG uit 2025 blijkt dat maar 5% van de bedrijven echt klaar is voor AI op grote schaal. Maar die kleine groep vooruitstrevende bedrijven loopt inmiddels wel ver voorop: zij melden een vijf keer hogere omzetgroei en een drie keer grotere kostenbesparing door AI-initiatieven vergeleken met bedrijven die nog zoekende zijn.

Een belangrijke drijvende kracht achter dit verschil is een agressieve investeringsstrategie. Toekomstbestendige bedrijven besteden gemiddeld 64% meer van hun IT-budget aan AI, en hun totale IT-uitgaven liggen zo’n 26% hoger dan die van hun concurrenten. De winst uit die vroege AI-successen wordt geïnvesteerd in verdere AI-ontwikkeling. Hierdoor bouwen ze een voorsprong op die voor anderen steeds lastiger in te halen wordt. Aan de andere kant van het spectrum zien we een heel ander beeld: veel organisaties worstelen nog om echt resultaat te boeken. Volgens het laatste AI-onderzoek van McKinsey haalt slechts 39% van de bedrijven daadwerkelijk winst uit AI. Voor de meeste organisaties levert AI dus nog geen waarde op, maar kost het vooral geld.

Geen kwestie van technologie, maar van moed

Er is niets geheims aan de strategieën die succesvolle bedrijven gebruiken. De technologieën, methoden en ‘best practices’ zijn beschikbaar voor iedereen die ernaar op zoek gaat. De groeiende kloof heeft dan ook minder te maken met toegang tot informatie, en alles met de bereidheid om er echt mee aan de slag te gaan. Veel directies weten wel wat er moet gebeuren, maar aarzelen om middelen vrij te maken, processen te herstructureren of de interne weerstand te trotseren die nodig is voor echte transformatie. Kortom: het probleem is niet de techniek, maar het gebrek aan daadkracht aan de top.

Bestuursraden en CEO’s staan nu voor een cruciale keuze: aan welke kant van de streep willen ze eindigen? Bedrijven die blijven hangen in pilots zonder succesvolle projecten op te schalen, riskeren een structurele achterstand. Niet door een gebrek aan inzicht, maar omdat ze te lang hebben gewacht. De kans om de achterstand in te halen wordt dan kleiner en de kosten van hun besluiteloosheid stapelen zich op, terwijl de voorsprong van bedrijven die wél kiezen voor gedurfde veranderingen groter wordt.

95% van de AI-projecten faalt: hoe komt dat?

Ondanks enorme investeringen mislukken de meeste AI-initiatieven door gebrekkige integratie, verkeerde middelen en ontoereikende data.

Het NANDA-initiatief van MIT publiceerde onlangs het rapport ‘State of AI in Business 2025’. De bevindingen zijn een waarschuwing voor elke directeur die rekent op snelle successen met generatieve AI. Ondanks enorme investeringen en enthousiasme levert 95% van de AI-pilots momenteel geen meetbaar rendement (ROI) op. Als bestuurders gevraagd wordt naar de oorzaak, wijzen ze vaak naar strikte regelgeving of de beperkingen van de AI-modellen zelf. Maar uit het onderzoek van MIT blijkt dat de echte boosdoener ergens anders ligt: gebrekkige bedrijfsintegratie. Tools zoals ChatGPT werken goed voor individuele gebruikers, juist omdat ze flexibel en universeel inzetbaar zijn. In een bedrijfsomgeving wordt diezelfde flexibiliteit een nadeel: generieke modellen leren niet van bedrijfsspecifieke werkprocessen en kunnen zich niet aanpassen aan hoe het werk daadwerkelijk wordt uitgevoerd. 

De data legt een opvallende scheefgroei bloot in hoe bedrijven hun middelen verdelen. Ruim de helft van de uitgaven aan generatieve AI gaat naar sales- en marketingtools, terwijl MIT juist de hoogste ROI ziet in backoffice-automatisering: het schrappen van outsourcing, minder afhankelijkheid van externe bureaus en het stroomlijnen van interne processen. Kortom: bedrijven jagen op de meest flitsende toepassingen, maar zien de kansen die echt rendement opleveren over het hoofd.

Ontsnappen uit de eeuwige testfase

Ook opschaling blijkt een struikelblok. Uit het laatste State of AI-onderzoek van McKinsey blijkt dat bijna tweederde van de bedrijven vastzit in de testfase. Ze komen niet verder dan een paar losse pilots, terwijl de stap naar een bedrijfsbrede uitrol uitblijft. Voor veel organisaties stopt het daar dan ook. Gartner verwacht zelfs dat 60% van alle AI-projecten voor 2026 sneuvelt als bedrijven geen ‘AI-ready’-databeleid voeren. En dat is een reëel risico: in 2024 gaf 63% van de bedrijven toe dat hun databeheer nog niet klaar is voor AI. Pilots die draaien op geïsoleerde of slechte data leveren in de praktijk simpelweg geen waarde op.

Op basis van interviews met topbestuurders identificeerde MIT vier gebieden die bepalen of organisaties deze barrières kunnen doorbreken. Strategie staat voorop: investeringen in AI moeten aansluiten bij de bedrijfsdoelstellingen en waarde leveren die daadwerkelijk meetbaar en schaalbaar is. Systemen volgen op de voet; bedrijven hebben modulaire, op elkaar aansluitende platforms en data-ecosystemen nodig die intelligentie door de hele organisatie ondersteunen, in plaats van in geïsoleerde silo’s. Synchronisatie richt zich op de menselijke kant; het vraagt van bedrijven dat ze AI-ready rollen en teams creëren, en werkprocessen herontwerpen zodat AI een integraal deel wordt van de dagelijkse werkzaamheden. Stewardship (verantwoord beheer) zorgt er vervolgens voor dat naleving, transparantie en mensgerichte principes vanaf het begin in de AI-werkwijze worden verweven, in plaats van achteraf te worden toegevoegd. Bedrijven die deze uitdagingen als onderling verbonden zien (en niet als afzonderlijke checklists), hebben een grotere kans om de pilot-valkuil te vermijden.

Het echte concurrentievoordeel: weten wanneer je ‘nee’ moet zeggen

AI omarmen betekent niet dat je er blind op vertrouwt. Leiders moeten de juiste vragen leren stellen, de resultaten kritisch beoordelen en durven vertrouwen op het menselijk oordeel.

Bijna elk bedrijf investeert momenteel in AI, maar slechts 1% van de leiders noemt de eigen organisatie volwassen op het gebied van implementatie. ‘Volwassen’ betekent hier dat AI volledig is geïntegreerd in de werkprocessen en echt goede bedrijfsresultaten oplevert. Het onderzoek van McKinsey wijst naar een verrassende oorzaak: de grootste belemmering voor schaalvergroting zijn niet de werknemers; zij lijken klaar te zijn voor verandering. Het is de bedrijfsleiding die niet snel genoeg inspeelt op de veranderingen. Werknemers weten dat AI hun werk drastisch zal veranderen, maar meer dan twintig procent van hen geeft aan minimale tot geen ondersteuning te krijgen bij de voorbereiding op de transitie.

Leiders die willen dat hun bedrijf bij de kleine groep die écht succesvol is hoort, moeten beginnen met een blik naar binnen. Als leiderschapsteam moet je scherp krijgen waar de echte waarde zit, hoe AI die waarde gaat vergroten en hoe je de risico’s beheersbaar houdt. Dat vereist duidelijke prestatie-indicatoren en het vermogen om investeringen tijdig bij te sturen. Sommige bedrijven stellen specifieke managers aan voor de waarde en risico’s van generatieve AI. Of ze creëren bedrijfsbrede coördinerende functies om de business-, IT- en risk-teams op één lijn te houden. Niets hiervan is eenvoudig. Om het management op één lijn te krijgen over AI, zijn pittige gesprekken en het nemen van echte verantwoordelijkheid nodig. Zonder dat blijven AI-projecten versnipperd, nemen de juridische risico’s toe en komt er van die beloofde transformatie weinig terecht.

De waarde van het menselijk oordeel

Succesvol leiderschap valt of staat tegenwoordig met digitale skills. Het is essentieel dat je als leider begrijpt hoe AI, machine learning en data bijdragen aan besluitvorming en het versterken van teams. Maar met alleen technische kennis red je het niet. Ethisch oordeelsvermogen blijft een typisch menselijke vaardigheid en dat wordt belangrijker nu AI-systemen steeds vaker complexe beslissingen nemen. Leiders zijn ervoor verantwoordelijk dat beslissingen passen bij de bedrijfswaarden en dat zaken als privacy, transparantie en rechtvaardigheid serieus worden genomen. De beste AI-first leiders blinken uit in de combinatie van beide: ze benutten de nieuwste technologie, maar houden vast aan mensgericht leiderschap. Ze zijn bereid om methoden die niet langer werken overboord te gooien en bouwen aan een omgeving waarin teams zich veilig voelen om te experimenteren en zich uit te spreken.

Het allerbelangrijkste is dat het menselijk oordeel centraal blijft staan. Leiders kunnen het zich niet veroorloven om blind op AI-adviezen te vertrouwen, maar ze mogen AI ook niet uit angst of koppigheid afwijzen. Ze moeten leren de juiste vragen te stellen, de output van AI te interpreteren en het zelfvertrouwen hebben om een advies aan te passen of te verwerpen wanneer hun intuïtie zegt dat er iets niet klopt. “Het menselijk oordeel is nog nooit zo belangrijk geweest als nu,” stelt Anna Catalano, expert op het gebied van bestuur en leiderschap. “Dit oordeelsvermogen is essentieel om te toetsen of de koers die AI ons opstuurt, wel overeenkomt met de waarden van de organisatie én die van de samenleving.” Die verantwoordelijkheid kun je niet aan algoritmen overlaten.

Het AI-plafond: de kloof op de werkvloer doorbreken

Slechts de helft van het uitvoerend personeel gebruikt AI op dagelijkse basis. Hierdoor stokt de digitale transformatie bij veel organisaties. Hoe lossen we dit op?

Het gebrek aan training dat hierboven is beschreven, zorgt voor een domino-effect dat een bredere uitrol van AI in de weg staat. Uit het derde jaarlijkse ‘AI at Work’-onderzoek van BCG blijkt dat meer dan driekwart van de managers meerdere keren per week generatieve AI gebruikt. Op de werkvloer blijft het regelmatige gebruik echter steken op 51%. Die kloof is belangrijker dan op het eerste gezicht lijkt. Steeds meer bedrijven beseffen dat het simpelweg toevoegen van AI-tools aan bestaande werkprocessen weinig waarde oplevert. De echte winst zit in het volledig herzien van de manier waarop we werken, van begin tot eind. Zo’n transformatie valt of staat met de betrokkenheid op de werkvloer. Als de helft van de werknemers AI niet regelmatig gebruikt, wordt de ruimte voor vernieuwing binnen de organisatie aanzienlijk kleiner.

Het doorbreken van dit ‘AI-plafond’ vraagt om een bewuste inspanning op verschillende fronten. Support vanuit het leiderschap maakt hierbij misschien wel het grootste verschil: wanneer medewerkers zien dat hun leidinggevenden AI actief omarmen, zijn ze sneller geneigd het regelmatig te gebruiken, hebben ze meer plezier in hun werk en zien ze hun toekomst rooskleuriger in. Uit onderzoek van BCG blijkt dat het aandeel medewerkers dat positief tegenover generatieve AI staat, stijgt van 15% naar 55% zodra er sprake is van sterk leiderschap. Helaas ervaart slechts 25% van de uitvoerende medewerkers echt die broodnodige steun. En ook toegang tot de juiste tools is cruciaal. Wanneer medewerkers niet over de juiste AI-middelen beschikken, gaat meer dan de helft zelf oplossingen zoeken. Dat zorgt niet alleen voor frustratie, maar brengt ook de veiligheid in gevaar en verstoort de gezamenlijke koers. De oplossing? Training. Medewerkers die minimaal vijf uur per dag training in AI krijgen, vooral met een persoonlijke coach, ontwikkelen het zelfvertrouwen om de technologie dagelijks slim in te zetten.

Meerijden op de golf van verandering

Walmart geeft ons een voorproefje van hoe een doelgerichte aanpak op grote schaal eruit ziet. De grote winkelketen zet AI niet in om te bezuinigen op personeel; in plaats daarvan worden alle 2,1 miljoen medewerkers omgeschoold voor AI-gerelateerde functies. In 2024 ging Walmart een samenwerking aan met OpenAI. Alle medewerkers, van het winkelpersoneel tot de mensen op kantoor, krijgen gratis AI-trainingen en -certificeringen. Het doel? Zorgen dat het team meegroeit met de technologie en, in de woorden van het management: ‘iedereen helpen om de overkant te bereiken’.

Intern heeft het bedrijf een AI-raad opgericht die bijhoudt welke functies het meest zullen veranderen. Daarnaast zijn tools zoals de ‘Ask Sam’-assistent en systemen voor supply chain-optimalisatie uitgerold om de productiviteit van werknemers te verhogen. “Walmart heeft een geschiedenis van sterker worden in tijden van verandering. Met AI wachten we niet af – we zetten vol in om het te laten werken voor onze klanten, medewerkers en partners,” in de woorden van een woordvoerder. Of andere organisaties diezelfde mate van inzet kunnen tonen, zal waarschijnlijk bepalen hoe snel AI standaard wordt op de werkvloer.