Waarom bedrijven niet sneller zijn om AI-ready te worden

De afgelopen maanden heb ik met veel CEO’s en CFO’s van grotere MKB-bedrijven in Nederland gesproken, en ik hoorde vaak dezelfde zin: “We weten dat we meer met AI moeten doen”.

Het is een comfortabele uitspraak geworden, een manier om verandering te erkennen zonder er daadwerkelijk aan vast te zitten. De meeste organisaties experimenteren. Ze testen tools, voeren pilots uit en spelen met generatieve AI. Maar experimenteren is niet hetzelfde als transformeren. Als je goed kijkt naar hoe Nederlandse bedrijven, met name MKB-ers, AI benaderen, dan zie je een duidelijk patroon: de urgentie ontbreekt simpelweg.

Kloof steeds groter
Dit is niet alleen een Nederlands probleem, maar de kloof tussen Nederland en landen als de Verenigde Staten wordt steeds groter. En met de opkomst van Agentic AI ​​en ‘Autonomous Finance stijgen de kosten van wachten met de maand.

Nu de Financieel Management Dag op 15 april zich sterk richt op de toekomst van Finance, is het tijd om de ongemakkelijke vraag te stellen: waarom hebben ​​zoveel organisaties nog steeds niet de juiste snelheid als het om AI gaat?

Nederland: pragmatisch, voorzichtig en traag opschalen
Nederlandse bedrijven staan ​​bekend om hun pragmatische aanpak. We springen niet op hypes. We zien liever bewijs voordat we investeren. Die mentaliteit heeft ons land decennialang goed gediend, maar in het AI-tijdperk wordt het een nadeel.

In de VS gaat het er anders aan toe. Bedrijven experimenteren niet alleen, ze implementeren AI. Ze herontwerpen workflows, herschrijven functiebeschrijvingen en bouwen AI-vaardigheden in bij elke nieuwe medewerker. Van CFO’s wordt verwacht dat ze data, automatisering en agentsystemen begrijpen als onderdeel van hun kerncompetenties. Raden van bestuur stellen vragen over ‘AI-readiness’ met dezelfde ernst als financiële controles.

Waar hoort AI?
In Nederland daarentegen discussiëren veel organisaties nog steeds over waar AI ‘hoort’. IT? Finance? Innovatie? Strategie? De discussie zelf is een teken van onvolwassenheid. In de VS is AI geen afdelingsdiscussie, het is een capability die de hele organisatie raakt.

De cijfers bevestigen dit. In heel Europa zit ongeveer 65 procent van de organisaties nog vast in de experimentele fase. In Nederland ligt dat percentage zelfs nog hoger, op 70 procent.

Waarom de VS ‘minder experimenteren’ dan Nederland
Op het eerste gezicht lijkt het misschien verrassend dat het percentage bedrijven in de VS dat zich nog in de experimentele fase bevindt lager is. Maar dit betekent niet dat Amerikaanse organisaties minder met AI doen. Het betekent dat ze de experimentele fase al voorbij zijn. Amerikaanse bedrijven zijn eerder begonnen met het implementeren van AI, hebben agressiever geïnvesteerd in datafundamenten en hebben jaren eerder Finance leiders met AI-expertise aangenomen dan de meeste Europese organisaties.

Als gevolg hiervan heeft een groter deel van de Amerikaanse bedrijven AI al operationeel gemaakt of heeft echte AI-readiness bereikt. In Nederland testen veel organisaties nog steeds tools en voeren ze pilots uit, terwijl Amerikaanse Finance teams AI in workflows integreren, use cases opschalen en zich voorbereiden op agentic systemen. Het lagere percentage bedrijven in de experimentele fase in de VS is daarom een ​​teken van grotere volwassenheid, niet van minder activiteit.

Waarom de urgentie nog steeds laag is, vooral bij MKB-bedrijven
Voor grote organisaties zijn de belemmeringen vaak structureel: verouderde systemen, gefragmenteerde data, complexe governance. Maar voor MKB-ers is de uitdaging anders. Zij voelen de pijn simpelweg nog niet.

Veel Nederlandse MKB-ers zijn winstgevend, stabiel en opereren in markten waar de concurrentie voorspelbaar is. Ze ervaren niet dezelfde druk als Amerikaanse bedrijven, waar schaalvergroting, snelheid en de verwachtingen van investeerders snelle adoptie afdwingen. Nederlandse MKB-ers denken vaak dat ze ‘even kunnen afwachten’.

Onevenredig veel voordelen voor kleinere teams
Maar de realiteit verandert. AI biedt onevenredig veel voordelen voor kleinere teams, omdat het expertise schaalbaar maakt, analyses versnelt en handmatig werk vermindert. Bedrijven die AI vroegtijdig implementeren, zullen de kloof aanzienlijk vergroten.

Degenen die wachten, zullen moeten concurreren met organisaties die sneller kunnen plannen, sneller kunnen reageren en met een fractie van de overheadkosten kunnen werken. De ironie is dat MKB-ers het meest te winnen hebben, maar het traagst zijn in de overstap.

Autonomous Finance is er al
Een van de grootste misvattingen is dat Autonomous Finance nog steeds iets voor de toekomst is. Die is het niet. In transactionele finance processen is die al werkelijkheid. Reconciliations, invoice matching, anomaly detection, cash allocation. Deze processen worden steeds meer geautomatiseerd en in sommige organisaties zijn ze al volledig autonoom.

Maar Financial Planning & Analysis (FP&A) is een ander verhaal. Hier betekent autonomie niet het vervangen van analisten. Het betekent dat hun werk verschuift naar waardecreatie. In plaats van spreadsheets te maken, interpreteren ze modeluitkomsten. In plaats van gegevens te consolideren, ontwerpen ze scenario’s. In plaats van het verleden te rapporteren, anticiperen ze op de toekomst.

Autonomie in FP&A gaat niet over het ontslaan van mensen. Het gaat erom ze te versterken. Toch nemen veel bedrijven nog steeds FP&A-professionals aan alsof er niets veranderd is. Functieomschrijvingen benadrukken Excel-werk, statische budgettering en traditionele rapportagecycli. Ze hadden vijf jaar geleden geschreven kunnen zijn. Soms zelfs tien jaar geleden. Als organisaties blijven aannemen op basis van het verleden, zullen ze nooit klaar zijn voor de toekomst.

De wereldwijde kloof wordt steeds groter
In de VS wordt van CFO’s steeds vaker verwacht dat ze AI-vaardig zijn. Raden van bestuur vragen naar de beschikbaarheid van data. Investeerders vragen naar automatisering. Financiële leiders worden niet alleen beoordeeld op financieel beheer, maar ook op hun vermogen om de functie te moderniseren.

In Azië gaat de adoptie zelfs nog sneller. Bedrijven gaan binnen enkele maanden, in plaats van jaren, van pilot naar schaalvergroting. Ze bouwen ‘AI-native’ Finance teams en herontwerpen processen rondom continuous planning en agentic workflows.

Nederland loopt het risico de ‘beheerste hervormer’ te worden: zich bewust van de verandering, maar niet snel genoeg handelend om concurrerend te blijven.

4 stappen die bedrijven nu moeten zetten
De eerste stap is eenvoudig: maak AI onderdeel van de bedrijfsstrategie, niet een bijproject. AI is geen IT-initiatief. Het is een capability die de concurrentiekracht, het talent en de besluitvorming voor de toekomst zal vormgeven.

De tweede stap is anders werven. Elke nieuwe Finance professional moet AI-geletterdheid, data-expertise en het vermogen om met agentic systemen te werken meebrengen. Als de functieomschrijvingen niet veranderen, verandert er verder niets.

De derde stap is klein maar betekenisvol beginnen. Niet met experimenten die nooit schaalbaar zijn, maar met gerichte use cases die echte waarde opleveren. Enkele voorbeelden: ‘autonomous forecasting’, ‘anomaly detection’, ‘cash optimization’, ‘scenario generation’.

De vierde stap is investeren in de datafundamenten van het bedrijf. Zonder schone, toegankelijke en beheerde data zal geen enkele AI-strategie slagen.

En tot slot, iets wat Nederlandse bedrijven vaak over het hoofd zien: schakel hulp in.

Niet alles hoeft intern te worden ontwikkeld. Externe consultants, ‘peer’ netwerken, denktanks, sectorstudies en events zoals de ‘Financieel Management Dag’ kunnen het leerproces aanzienlijk versnellen. De organisaties die het snelst leren, zullen het snelst vooruitgang boeken.

Een laatste opmerking voorafgaand aan de Financieel Management Dag
De Financieel Management Dag 2026 draagt ​​een duidelijke boodschap uit: “Smeed de toekomst”. De Finance-wereld staat op een kantelpunt en dit event is georganiseerd om leiders de praktische inzichten te geven die ze nodig hebben om hun teams toekomstbestendig te maken. Het gaat er niet alleen om te begrijpen wat er verandert, maar ook om die verandering zelf vorm te geven.

Je hoort hoe je processen opnieuw kunt ontwerpen en automatiseren, hoe je data kunt gebruiken voor betere beslissingen, welke technologieën ertoe doen en hoe jouw rol als Business Controller, Finance Manager of CFO evolueert.

Maar de echte boodschap is eenvoudiger: Laten we nu handelen. Laten we de toekomst smeden. Laten we niet het risico lopen achterop te raken.