Slechts een klein deel van de technologie- en risicomanagers heeft er volledig vertrouwen in dat AI-gestuurde beslissingen binnen de eigen organisatie goed kunnen worden uitgelegd. Dat blijkt uit het State of Responsible AI-onderzoek 2026 van FICO en Corinium Global Intelligence. Tegelijkertijd investeren organisaties volop in kunstmatige intelligentie en voldoet het rendement volgens een ruime meerderheid aan de verwachtingen.
Voor het onderzoek werden 1.004 bestuurders en senior managers op het gebied van technologie, risico en data ondervraagd. Slechts 5,2 procent zegt er volledig vertrouwen in te hebben dat AI-beslissingen kunnen worden uitgelegd. Meer dan een derde, 37,3 procent, staat daar neutraal tegenover of heeft weinig tot geen vertrouwen in.
Uitlegbaarheid
Die beperkte uitlegbaarheid vormt een belangrijk obstakel voor bredere inzet van AI in processen die direct gevolgen hebben voor klanten. Ondanks de sterke investeringen wordt 71,5 procent van de beslissingen met klantimpact nog altijd zonder kunstmatige intelligentie genomen. Veel organisaties vertrouwen daarbij nog op menselijke beoordeling, vaste regels of standaardanalyses.
Volgens de respondenten kan vooral meer standaardisering helpen. Zo noemt meer dan zeven op de tien respondenten (71,9 procent) vaste richtlijnen voor de ontwikkeling van AI-modellen als belangrijke voorwaarde voor verantwoord gebruik. Daarnaast ziet 67,9 procent voordeel in modellen waarvan de werking direct inzichtelijk is. Inmiddels gebruikt 58,8 procent hulpmiddelen om mogelijke vooringenomenheid in modellen op te sporen en voert 53,5 procent regelmatig controles uit.
Eerder op ICT Magazine: Agentic AI zet volgende stap in Nederlandse bedrijfsleven
Financiële resultaten
Opvallend is dat de financiële resultaten van AI overwegend positief worden beoordeeld. Van de ondervraagden zegt 85,1 procent dat AI voldoet aan de verwachtingen rond rendement op investeringen of die zelfs overtreft. Toch ontbreekt bij veel organisaties nog een gedeelde technische basis. Slechts 8,2 procent beschikt over één volledig operationeel platform voor AI, terwijl bij 71,2 procent zo’n infrastructuur slechts gedeeltelijk is ingevoerd.
Niet alleen technologie vormt een belemmering. Weerstand tegen verandering wordt door 61,4 procent genoemd als obstakel, terwijl 58,4 procent wijst op een gebrek aan gedeeld begrip van AI binnen de organisatie. Voor de komende vijf jaar verwacht 63,2 procent bovendien dat de vaardigheden van medewerkers moeite zullen hebben om het tempo van AI-ontwikkeling bij te houden.
Agentic AI
Ook agentic AI bevindt zich volgens het onderzoek nog in een vroege fase. Slechts 2,4 procent heeft dergelijke systemen op grote schaal ingezet in klantgerichte toepassingen. De meeste organisaties bevinden zich nog in een verkennende of experimentele fase. Beveiliging en problemen met data-integratie worden daarbij als belangrijkste obstakels genoemd.
De onderzoeksresultaten laten daarmee een duidelijke tegenstelling zien. Organisaties zien steeds vaker financieel rendement uit AI, maar missen nog vertrouwen, governance en infrastructuur om de technologie breed en zelfstandig beslissingen te laten nemen.