Zesenveertig landen, 76 voorstellen, één missie: Europa wil eindelijk zijn eigen AI-infrastructuur bouwen. Maar achter die imposante ambitie schuilt een hardnekkige paradox: terwijl Europa zijn AI-capaciteit met miljarden uitbreidt, zijn de meeste bedrijven er organisatorisch nog lang niet klaar voor.
Eurocommissaris Henna Virkunnen toonde zich enthousiast over de respons op Europa’s oproep voor AI-gigafabrieken: maar liefst 76 voorstellen uit 16 lidstaten voor 60 verschillende locaties. “Het is heel positief nieuws dat we zoveel interesse hebben om te investeren in Europa,” aldus Virkunnen. “Het lijkt erop dat Europa de plek is voor investeringen in AI en concurrentievermogen.”
Nederland loopt voorop in deze golf van optimisme. Het kabinet investeert €70 miljoen in een AI-fabriek in Groningen, waarbij de regio zelf €60 miljoen bijdraagt en de Europese Commissie wordt gevraagd om nog eens €70 miljoen.
“AI gaat onze economie en samenleving fundamenteel veranderen,” zegt minister Karremans van Economische Zaken tegen de NOS. “Maar wie de techniek niet zelf ontwikkelt, is afhankelijk van anderen. Daarom zetten we vol in op een sterke, Nederlandse AI-infrastructuur. Dit is geen luxe, maar pure noodzaak om onze digitale onafhankelijkheid én concurrentiekracht te behouden.”
Dat gevoel van urgentie wordt gedeeld door beleidsmakers en experts. Europa wil koste wat kost voorkomen dat het voor altijd afhankelijk blijft van Amerikaanse tech-giganten en Chinese AI-innovatie. De gigafabrieken moeten moderne data- en rekenhubs worden voor de training en het gebruik van AI-modellen op hyperschaal. Het doel is niet alleen technologische vooruitgang, maar ook strategische onafhankelijkheid.
Harde realiteit
Maar achter die grootse plannen schuilt een andere werkelijkheid. Nederlandse organisaties lopen flink achter als het gaat om AI-beleid. Slechts 27 procent van de Nederlandse bedrijven heeft richtlijnen voor AI-tools, terwijl wereldwijd al 45 procent van de organisaties dit op orde heeft.
Die achterstand heeft concrete gevolgen in de dagelijkse bedrijfsvoering. “Zonder duidelijke richtlijnen lopen organisaties het risico dat medewerkers onbedoeld vertrouwelijke klantgegevens of strategische bedrijfsinformatie delen via AI-tools,” waarschuwt Rosa Jong, cybersecurity professional bij Darktrace. “Ook kunnen medewerkers te veel vertrouwen op informatie uit AI-tools zonder die kritisch te beoordelen, wat kan leiden tot foutieve analyses en verkeerde beslissingen.”
Het probleem is niet alleen Nederlands. Internationaal onderzoek van cybersecuritybedrijf CyberArk onder 2.600 beveiligingsspecialisten wereldwijd toont aan dat 68 procent van de respondenten geen identity security controls heeft voor AI en LLMs. Tegelijk gebruiken 72 procent van de werknemers regelmatig AI-tools op hun werk, vaak zonder dat hun organisatie dit goed heeft geregeld.
Volgens het onderzoek worden AI-tools in Nederland bewust minder snel ingezet dan in andere landen, hoofdzakelijk vanwege beveiligingszorgen en regelgeving die als strenger wordt ervaren. Nederlandse bedrijven zijn terughoudender: 56 procent zegt dat alle AI-tools geoorloofd worden, en 42 procent geeft aan dat ‘veel’ AI-tools mogen. Wereldwijd en in EMEA geeft twee derde van de respondenten aan dat alle AI-tools toegestaan worden en beheerd door IT.
Mark-Peter Mansveld van CyberArk Nederland herkent deze voorzichtigheid: “De opkomst van machine-identiteiten is al even gaande en die groei lijkt voorlopig niet minder te worden. Hoewel de verschuiving wereldwijd zichtbaar is, leggen verschillende landen hun eigen route hierin af.”
Groeiende productiviteitskloof
Die organisatorische achterstand heeft inmiddels meetbare economische gevolgen. Europese werknemers zijn significant minder productief dan hun Amerikaanse collega’s: ze produceren per gewerkt uur slechts 76% van de waarde die Amerikaanse werknemers genereren. Dat is een aanzienlijke verslechtering ten opzichte van dertig jaar geleden, blijkt uit nieuw onderzoek van Accenture. Een belangrijke oorzaak: Europa’s structurele tekort aan investering in technologie.
“In een periode van toenemende geopolitieke druk is het dichten van de productiviteitskloof in Europa urgenter dan ooit,” benadrukt Rob Knigge van Accenture Nederland. “AI geeft Europa een kans om zijn economie te versterken en zijn concurrentiepositie structureel te verbeteren. We zien vooruitgang bij Europese bedrijven, maar versnelling is nodig.”
Die versnelling laat echter op zich wachten. Meer dan de helft (56 procent) van de 800 ondervraagde grote Europese bedrijven heeft nog geen grote AI-investering opgeschaald. Tegelijk toont Accenture aan dat als alle grote Europese bedrijven hun AI-capaciteiten zouden verbeteren tot het niveau van voorlopende sectoren, dat bijna €200 miljard zou kunnen toevoegen aan de jaarlijkse bedrijfsomzet in Europa.
Middelgrote bedrijven blijven vooral achter. Hoewel bijna de helft van de grootste bedrijven in Europa ten minste één strategisch AI-initiatief heeft opgeschaald, heeft minder dan een derde van de kleinere bedrijven dat gedaan. En aangezien Europa een hogere concentratie van kleinere bedrijven heeft vergeleken met de VS, maakt dit het productiviteitsgat alleen maar groter.
Europa’s zwakste schakel
De reden voor die trage adoptie? Het ligt niet aan de technologie zelf, maar aan de menselijke kant van de vergelijking. Onderzoek van IT-dienstverlener Kyndryl onder meer dan 1.000 senior business- en technologieverantwoordelijken uit 25 sectoren laat een veelzeggend beeld zien: hoewel 95 procent van de bedrijven heeft geïnvesteerd in AI, zegt 71 procent van de leiders dat hun personeel nog niet klaar is om de technologie succesvol te benutten.
“Slechts een kleine groep bedrijven is erin geslaagd AI succesvol in te zetten voor zakelijke groei,” stelt Michael Bradshaw, Global Practice Leader voor Applications, Data en AI bij Kyndryl. “Dit rapport laat zien dat, hoewel data-architectuur en technologische infrastructuur essentieel zijn, organisaties die hun personeel niet prioriteren kansen zullen missen.”
Het probleem gaat dieper dan alleen training. 51 procent van de organisaties gelooft dat ze niet beschikken over voldoende geschoold talent om AI te beheren, en 45 procent van de CEO’s denkt dat de meeste werknemers AI niet accepteren of er zelfs negatief tegenover staan.
Samantha Reilly, sectorbankier technologie en energie bij ING Bank herkent deze uitdagingen uit de praktijk: “AI raakt aan de autonomie van medewerkers. Het verandert werkprocessen en de aard van werk zelf: van uitvoeren naar controleren, van doen naar regisseren. Dat vraagt om andere vaardigheden, zoals het interpreteren van modeluitkomsten en het begrijpen van risico’s die met AI samenhangen.”
“Veel medewerkers die voorheen niets met IT te maken hadden, krijgen daar nu wel mee te maken. Zonder training en begeleiding leidt dat tot weerstand. En die weerstand is vaak de reden dat AI-projecten mislukken,” aldus Reilly.
Het verschil tussen succesvolle en falende AI-implementaties ligt volgens het Kyndryl-onderzoek vooral in de aanpak van verandermanagement. AI-koplopers melden drie keer zo vaak als andere bedrijven dat zij een volledig geïmplementeerde verandermanagementstrategie voor AI op de werkvloer hebben. Ze zijn ook 67 procent vaker van mening dat hun organisatie beschikt over de juiste tools en processen om de huidige vaardigheden van medewerkers nauwkeurig in kaart te brengen.
Blinde vlek
Naast de personele uitdagingen kampt Europa met een fundamenteel beveiligingsprobleem waar veel organisaties zich nauwelijks bewust van zijn. Het CyberArk-onderzoek toont aan dat machine identities inmiddels mensen ver overtreffen: er zijn nu 80 machine identities voor elke menselijke identiteit wereldwijd. In Nederland ligt die verhouding op 62 op 1.
Dat zou op zich geen probleem zijn, ware het niet dat 42 procent van deze machine identities toegang heeft tot gevoelige data, terwijl organisaties nauwelijks zicht hebben op deze nieuwe digitale inwoners. Nog problematischer: 88 procent van de respondenten definieert ‘privileged user’ nog altijd als uitsluitend menselijk, waardoor machine identities buiten het beveiligingsbeleid vallen. Door de lagere verhouding in Nederland hebben hier nog steeds iets meer mensen dan machines toegang tot gevoelige data. Op wereldniveau en in EMEA is het omslagpunt al wel bereikt.
Een goed AI-beleid biedt organisaties houvast in het verantwoord gebruiken van AI-tools,” stelt Jong van Darktrace. “Dit betekent onder meer het opstellen van duidelijke richtlijnen over bijvoorbeeld welke data organisaties mogen invoeren, en welke AI-tools ze wel of niet mogen inzetten en zo ja, tegen welke voorwaarden.”
Maar het gaat verder dan alleen beleid opstellen. “Organisaties moeten daarnaast investeren in voorlichting, zodat medewerkers zich bewust zijn van de risico’s en AI op een veilige en effectieve manier kunnen gebruiken,” aldus Jong. “Naast heldere richtlijnen is technische ondersteuning essentieel.”
Ze wijst op praktische oplossingen zoals Microsoft CoPilot met enterprise data protection, dat ervoor zorgt dat het systeem gegevens van ingevoerde opdrachten enkel gebruikt voor het beantwoorden van de vraag. “Ook het gebruik van interne, beveiligde AI-modellen als alternatief voor tools zoals ChatGPT kan risico’s minimaliseren.”
Fundamentele verandering nodig
De paradox is schrijnend maar niet onoplosbaar. Terwijl Europa honderden miljoenen investeert in AI-gigafabrieken en supercomputers, struikelen bedrijven over fundamentele vragen rond governance, training en beveiliging.
“Bedrijven doen er daarom goed aan om AI niet van bovenaf op te leggen, maar samen met de mensen die ermee gaan werken,” adviseert Reilly van ING. “Verandermanagement is daarbij cruciaal: mensen moeten geholpen worden om mee te bewegen. AI-geletterdheid moet breed worden ontwikkeld, op alle niveaus in de organisatie.”
De gigafabrieken die Eurocommissaris Virkunnen als “game changers” beschouwt, zijn inderdaad belangrijk voor Europa’s technologische soevereiniteit. Maar hun succes hangt af van wat er gebeurt in de bestuurskamers en op de werkvloeren van Europese bedrijven.
“Werkgevers hebben hierin een belangrijke rol,” stelt Reilly. “Ze moeten investeren in kennis, vaardigheden en een heldere visie op hoe AI hun bedrijf en processen verandert. Maar ook de overheid speelt een rol. In China bijvoorbeeld krijgen kinderen al op de basisschool les in AI. Zo groeit daar een generatie op die klaar is om met de technologie te werken.”
Europa’s AI-toekomst wordt niet bepaald door de rekenkracht van zijn supercomputers, maar door de bereidheid van zijn organisaties om fundamenteel te veranderen. De race om digitale soevereiniteit wordt niet gewonnen in datacenters, maar in bestuurskamers en op de werkvloer. Zolang die kloof tussen ambitie en uitvoering blijft bestaan, dreigen Europa’s AI-gigafabrieken symbolen te worden van een gemiste kans in plaats van technologische vooruitgang.