2026 markeert de doorbraak van AI-governance
AI wordt overal gebruikt, maar zelden centraal aangestuurd. In 2026 verschuift de focus van losse implementaties naar gecontroleerde AI-besluitvorming.
Generatieve AI wordt op grote schaal ingezet binnen organisaties, maar levert vaak minder op dan verwacht. De oorzaak ligt zelden bij de technologie zelf. AI wordt gebruikt in losse tools, afdelingen en experimenten, vaak zonder centrale afspraken over data, governance en besluitvorming. Dat vergroot de risico’s, zeker wanneer niet-goedgekeurde AI-tools hun weg vinden binnen IT-omgevingen.
Volgens Qlik wordt 2026 het jaar waarin organisaties deze versnippering aanpakken en AI structureel integreren in hun IT-landschap.
Het einde van ongecoördineerde AI-implementaties
De traditionele keuze tussen centrale controle en volledige autonomie schiet tekort. Daarom ontstaat een hybride aanpak waarin data, definities en beleid en controle centraal worden vastgelegd. Dit maakt AI-adviezen voorspelbaarder en beter te auditen.
Architectuur los van modellen en leveranciers
De snelle ontwikkeling van AI-modellen maakt het onpraktisch om processen steeds opnieuw in te richten. Organisaties zoeken daarom naar een architectuur die flexibel genoeg is om nieuwe modellen te integreren zonder bestaande processen te verstoren.
AI als onderdeel van de infrastructuur
In 2026 verschuift AI van applicatielaag naar infrastructuurniveau. Door lokale inferentie en edge computing worden beslissingen steeds vaker genomen dicht bij de databron. Dit maakt realtime besluitvorming mogelijk, maar stelt hogere eisen aan datakwaliteit en consistentie.
Eén kader voor besluitvorming en automatisering
Assistenten, agents en automatiseringen moeten werken binnen één gedeeld besluitvormingskader. Internationale richtlijnen zoals het AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) van NIST bieden hiervoor een concreet raamwerk
Daarnaast speelt compliance een steeds grotere rol. De AI Act legt vast hoe organisaties AI verantwoord moeten inzetten
Van experiment naar meetbare waarde
De kern van de AI-transitie ligt niet in snelheid, maar in kwaliteit. Organisaties die governance, architectuur en data op orde hebben, kunnen AI structureel inzetten in operationele en strategische besluitvorming.
Lees meer
