Branche15 september 2026

Slechts vijf procent van de bedrijven rapporteert meetbaar rendement op investeringen in generatieve AI

Een onderzoek van het MIT NANDA Initiative onder 300 wereldwijde organisaties onthult dat 95 procent van de bedrijven nog geen meetbaar rendement heeft gezien van generatieve AI. Hoewel proefprojecten wijdverspreid zijn, worstelen veel bedrijven om de stap van experimenteren naar waardecreatie te zetten. Het onderzoek suggereert dat het ontwerpen voor vertrouwen in resultaten de belangrijkste onderscheidende factor is voor de succesvolle minderheid.

Waarom het ertoe doet

Voor bedrijfsteams benadrukt dit dat technische implementatie alleen onvoldoende is voor succes in productie. Het bouwen van robuuste systemen die betrouwbare en geloofwaardige resultaten garanderen, is essentieel om de kloof tussen proefprojecten en tastbare bedrijfswaarde te overbruggen.

Kernpunten

Slechts vijf procent van de 300 ondervraagde wereldwijde bedrijven bevestigde een meetbare ROI van generatieve AI.
De overgang van experimentele proefprojecten naar productiewaarde blijft een aanzienlijke hindernis.
Betrouwbaarheid van AI-resultaten wordt geïdentificeerd als de cruciale factor voor financieel succes.

Gerelateerde oplossingen

AI-apps & platformen Generatieve AI Machine Learning

Al het AI-nieuws

Meer AI-nieuws

Modellen

VS staat binnenlandse AI-ontwikkelaars toe om geavanceerde modellen met het VK te delen voor veiligheidstests

De Verenigde Staten hebben het voor binnenlandse ontwikkelaars van kunstmatige intelligentie mogelijk gemaakt om de regering van het Verenigd Koninkrijk vroegtijdige toegang te verlenen tot propriëtaire modellen voor veiligheidsevaluaties. Deze afspraak vergemakkelijkt formele veiligheidsbeoordelingen voorafgaand aan commerciële uitrol zonder frictie op het gebied van regelgeving tussen beide landen te veroorzaken.

Tooling

Shanghai AI Lab onthult RSI-Anything-framework om codeherstel en planning te verbeteren

Onderzoekers van Shanghai AI Lab, CUHK, NTU en Oxford hebben RSI-Anything geïntroduceerd, een framework gebouwd op JEPA-Anything. Het systeem gebruikt voorspellende wereldmodellen om omgevingen te simuleren en de besluitvorming van autonome agents te verbeteren. Deze aanpak verhoogt de nauwkeurigheid van codeherstel-agents naar 31,2 procent en het succes van laboratoriumplanning naar 46 procent.

Tooling

Beveiliging van autonome AI-agents nu integratie verschuift van antwoorden naar handelen

Nu kunstmatige intelligentie via protocollen zoals het Model Context Protocol overgaat van conversationele antwoorden naar autonome actie, voeren systemen steeds vaker operationele taken uit via externe tools. Deze verschuiving brengt specifieke beveiligingsrisico's met zich mee voor autonome agents die communiceren met zakelijke softwareomgevingen. Technische teams moeten nu navigeren door nieuwe aanvalsoppervlakken, aangezien modellen toestemming krijgen om systemen direct te beïnvloeden.

Ready to build something
extraordinary?

15 minutes. No pitch deck. Just a conversation about what AI can do for your team.

Talk directly with our AI specialists

15 min, vrijblijvend

Geen verkooppraatje

Prototype in 7 dagen