2025: het jaar dat AI minder spectaculair werd... en daarom serieuzer

2025: het jaar dat AI minder spectaculair werd en daarom serieuzer

Begin 2025 klonk het alsof we de bocht al om waren: “agents” die werk overnemen, organisaties die “AI-first” worden, een productiviteitsgolf die je als leider vooral niet mocht missen. Het nieuws ging snel, de verwachtingen nog sneller.

Maar zo voelde het jaar niet. 2025 was geen doorbraakjaar in één klap; het was het jaar waarin AI van gespreksonderwerp naar gereedschap schoof met alle rommel die daarbij hoort: beleid, contracten, frictie, en de ontdekking dat “mogelijk” zelden hetzelfde is als “zinvol”.

Wat wél bewoog

1) AI werd vooral… een tekstlaag. In Nederland gebruikt in 2025 “een op de zes” bedrijven AI (17%), met een duidelijke schaal-kloof: bij bedrijven met 250+ medewerkers is dat twee derde (66%). En het meest voorkomende doel? Marketing/verkoop (35%), gevolgd door administratie/bestuurstaken (32%). De groei zit opvallend vaak in nuchtere toepassingen: textmining en spraakherkenning namen stevig toe. (Centraal Bureau voor de Statistiek)

Op EU-niveau zie je hetzelfde patroon: 20% van de ondernemingen met 10+ medewerkers gebruikt AI, en de meest voorkomende toepassingen zijn taal-analyse (text mining) en genereren of omzetten van taal/beeld. (European Commission) En bij mensen normaliseerde generatieve AI als alledaagse tool: 32,7% van Europeanen gebruikte het in 2025, maar opvallend genoeg vooral privé (25,1%). Voor werk lag het op 15,1%. Dat is geen teleurstelling het is een reality check: AI werd breed “geprobeerd”, maar minder breed “ingebed”. (European Commission)

2) Europa schoof van “kunnen” naar “mogen en moeten”. 2025 was het jaar waarin regelgeving geen achtergronddecor meer was. De EU AI Act begon voelbaar te worden: het verbod op “onaanvaardbare risico”-systemen ging gelden vanaf 2 februari 2025, en de regels rond general-purpose AI kregen vanaf 2025 duidelijker contouren. (European Parliament) Daarbovenop verscheen op 10 juli 2025 een Europese Code of Practice voor general-purpose AI: vrijwillig, maar met een duidelijke boodschap over transparantie, copyright en veiligheid. (Digital Strategy)

En terwijl veel organisaties nog bezig waren met “AI-beleid”, kwam de Data Act in toepassing op 12 september 2025 met directe consequenties voor data-toegang, IoT-data en (voor veel CTO’s extra voelbaar) cloud-switching en contracten. (Digital Strategy) Niet sexy, wel structureel: dit soort wetgeving duwt technologie weg van snelle pilots richting systeemkeuzes.

3) De echte innovatie zat vaker in integratie dan in magie. Wat in 2025 veranderde, was niet alleen wat modellen konden, maar wat organisaties durfden te standaardiseren: waar mag AI wél, waar niet; wie tekent af; hoe log je gebruik; hoe voorkom je dat je per ongeluk data “wegtypt”. In die zin schoof het zwaartepunt van “de tool” naar “de keten”.

Dat is ook waar de weerstand zichtbaar werd. Zelfs bij grote investeringen blijft “AI op schaal” zeldzaam: een UBS-survey waar Barron’s over schreef meldde dat slechts 17% van organisaties eind 2025 AI écht op schaal gebruikte; de grootste rem was onduidelijke ROI. (Barron’s) En een McKinsey-rapport zette dat oncomfortabel scherp: bijna iedereen investeert, maar slechts 1% noemt zichzelf “mature” volledig geïntegreerd in workflows en met substantiële uitkomsten. (McKinsey & Company)

Wat niet doorbrak

De autonome collega bleek vooral een demo. Het idee dat je werk kunt “delegeren” aan een systeem klinkt mooi, maar botste in 2025 op drie banale realiteiten: toegang tot interne data, toestemming/rollen, en aansprakelijkheid. In de praktijk kreeg je niet één virtuele werknemer, maar extra coördinatie: checken, bijsturen, verifiëren. “Copilot” won het van “autopilot” niet als slogan, maar als dagelijkse ervaring.

De productiviteitsbelofte bleef vaak steken op papier. Veel organisaties ontdekten dat de eerste 30% winst (sneller schrijven, samenvatten, vertalen) relatief makkelijk is, maar dat de volgende 30% wordt opgegeten door afstemming, kwaliteitscontrole en governance.

De CBS-cijfers maken die rem tastbaar: drie kwart van de bedrijven gebruikt geen AI en heeft het niet eens overwogen. Wie wél overwoog maar afhaakte, noemde vooral gebrek aan ervaring (73%), privacy (49%) en juridische gevolgen/aansprakelijkheid (42%). En 15% zei simpelweg: “niet nuttig”. (Centraal Bureau voor de Statistiek) Dat is geen conservatisme; dat is een signaal dat veel “AI-waarde” pas ontstaat als je processen en data volwassen zijn.

AI veranderde het nieuws sneller dan de werkelijkheid. Er was veel aandacht voor capability-sprongen, maar minder voor de vraag: welk probleem lossen we op, en voor wie? De kloof tussen “kijk wat kan” en “dit helpt iemand op maandagochtend” werd in 2025 niet kleiner, maar zichtbaarder.

De menselijke laag

Het meest menselijke aan 2025 was dat mensen zich sneller aanpasten dan systemen.

In een EU-survey (70.000+ werkenden) rapporteerde de Joint Research Centre dat 30% van EU-werkenden AI-tools gebruikt, en dat ervaringen overwegend positief zijn met een belangrijke bijsluiter: monitoring- en managementtechnologie kan stress verhogen. (Employment, Social Affairs and Inclusion) Dat is de kern van het jaar: AI als hulp wordt snel geaccepteerd; AI als toezicht verandert de sfeer.

En waar beleid achterliep, ontstond “schaduwgebruik”. ISACA signaleerde in 2025 dat Europese IT- en cybersecurityprofessionals massaal zagen dat medewerkers generatieve AI al gebruiken, terwijl formele policies achterblijven. (ISACA) Dit is niet alleen een securityprobleem; het is een vertrouwensprobleem. Als regels onduidelijk zijn, improviseren mensen en dat is precies waar verantwoordelijke technologie faalt: niet in het lab, maar in de werkdag.

Afsluiting: betere vragen voor 2026

Geen voorspellingen. Wel vragen die 2025 ons heeft opgedrongen en die je als leider, ontwerper of CTO niet langer kunt parkeren:

1. Waar is AI in onze keten een kwaliteitsverbetering en waar alleen een snelheidstruc? Welke maatstaf gebruiken we, behalve “het voelt sneller”?

2. Welke beslissingen durven we door AI te laten beïnvloeden, en welke blijven principieel menselijk? Niet omdat AI “slecht” is, maar omdat verantwoordelijkheid ergens moet landen.

3. Wat gaan we opruimen voordat we verder automatiseren? Welke data, processen en afspraken moeten eerst helder zijn zodat “mogelijk” eindelijk ook “zinvol” kan worden.

2025 liet zien: de toekomst kwam niet met een knal. Hij kwam met frictie, spreadsheets, en nieuwe gewoontes. En misschien is dat precies hoe echte verandering er altijd uitziet.