Kunstmatige intelligentie-toolszijn overal op de werkplek, van het schrijven van e-mails tot het genereren van code. Toch is de financiële opbrengst voor veel bedrijven nog niet aangekomen.

Nieuwe enquêtes die in januari 2026 zijn vrijgegeven, tonen een groeiende kloof aan tussen het gebruik van AI en echte bedrijfsresultaten.

Hoewel werknemers meer dan ooit experimenteren, zeggen de meeste CEO's dat AI de omzet niet heeft verbeterd of de kosten heeft verlaagd.

• Belangrijkste inzichten

• 56% van de CEO's meldt geen omzetgroei of kostenbesparingen door AI-investeringen.

• Financiële voordelen verschijnen pas wanneer AI is ingebed in kernwerkprocessen.

• Het meten van de kwaliteit van taken is belangrijker dan het tellen van AI-gebruikers.

Als je geïnteresseerd bent in crypto handelen, verkenBitrueen uw ervaring te verbeteren. Bitrue is toegewijd aan het bieden van veilige, handige en gediversifieerde diensten om aan alle crypto-behoeften te voldoen, inclusief handelen, investeren, kopen, staken, lenen en meer.

Waarom de meeste AI-investeringen niet renderen

Recent gegevens van PwC schetsen een duidelijk beeld van de frustratie onder leidinggevenden. In zijn CEO-enquête van 2026 gaf 56% van de respondenten aan dat AI het afgelopen jaar noch hogere inkomsten, noch lagere kosten heeft opgeleverd. Slechts 12% rapporteerde succes op beide gebieden, ondanks de wijdverspreide adoptie.

Deze uitslag betekent nietAI-toolszijn volledig falend. In plaats daarvan ligt het probleem in hoe bedrijven ze implementeren.

Veel organisaties beschouwen AI als een productiviteitsvergroting in plaats van een structurele verandering. Het geven van toegang tot tools aan werknemers zonder werkstromen opnieuw te ontwerpen, leidt zelden tot veranderingen in financiële maatstaven.

Waar bedrijven het fout doen

• AI wordt toegevoegd zonder de werkwijze te veranderen.

• Succes wordt gemeten aan de hand van logins, niet uitkomsten.

• Verdragen richt zich op licenties, niet op herontwerp

Executives die financiële voordelen zagen, waren 2 tot 3 keer waarschijnlijker om AI te integreren in klantgerichte werkzaamheden en besluitvorming.

Deze bedrijven hebben processen heroverwogen in plaats van tools bovenop bestaande systemen te plaatsen. Het verschil toont aan dat de waarde van AI voortkomt uit transformatie, niet uit experimentatie.

Lees ook:Top DePIN Crypto Projecten om in 2026 in de gaten te houden naarmate de Web3-infrastructuur uitbreidt

Taakcomplexiteit is belangrijker dan gebruik

Een andere belangrijke inzicht komt van onderzoek door Anthropic enOpenAI. Hun bevindingen suggereren dat niet al het gebruik van AI gelijk is.

Het type taak dat aan AI is toegewezen, bepaalt of het echte waarde creëert of slechts enkele minuten bespaart.

Anthropic

Introductie van het idee van het volgen van economische primitieve elementen

Dit betekent het meten van de moeilijkheid en diepgang van taken in plaats van hoe vaak AI wordt gebruikt. De resultaten waren opvallend.

Tijd Bespaard per Taaktype

• Software-ontwikkeltaken hebben gemiddeld 3,3 uur bespaard.

• Administratieve taken hebben ongeveer 1,8 uur bespaard

Using AI om e-mails samen te vattenof herschrijven van aantekeningen voelt productief, maar levert beperkte financiële impact.

Delegatie van complexe, meerstaps werken levert veel sterkere resultaten op. Toch komen veel werknemers nooit verder dan basistaken.

OpenAI heeft ook een capaciteitsoverschot geïdentificeerd. Dit beschrijft de kloof tussen wat AI-systemen kunnen doen en hoe mensen ze daadwerkelijk gebruiken.

Zware gebruikers vertrouwen 7 keer vaker op geavanceerde redeneervaardigheden dan gemiddelde gebruikers, wat een groeiende prestatiekloof creëert.

Lees ook:Beste AI Crypto Airdrops om te Farmen in 2026: Testnet & Punten Gids

Globale Gebruikskloof en Meetproblemen

AI-adoptie ziet er heel verschillend uit, afhankelijk van locatie en vaardigheidsniveau. OpenAI-gegevens uit meer dan 70 landen onthulden een verschil van 3x in het gebruik van geavanceerde functies. Bedrijven met meer AI-vriendelijke teams hebben een voorsprong, zelfs wanneer ze dezelfde tools gebruiken.

Deze kloof benadrukt een ander probleem: slechte meting. Veel bedrijven kunnen het gebruik van AI niet koppelen aan winst- en verliesresultaten. Zonder duidelijke gegevens hebben leidinggevenden moeite om uitgaven te rechtvaardigen of strategieën aan te scherpen.

Wat Betere Meting Eruitziet

• Bijhouden welke teams geavanceerde functies gebruiken

• Koppelen van AI-activiteit aan omzet- of kostenmetrics

• Auditing taakcomplexiteit, niet activiteitvolume

Googlerecentelijk dit probleem aangepakt door gedetailleerde gebruiksanalyses toe te voegen aan de beheerpanelen van Workspace.

Deze tools stellen financiële teams in staat om te zien of AI-functies daadwerkelijk worden gebruikt en door wie. Deze vorm van transparantie kan binnenkort standaard worden naarmate de controle toeneemt.

Lees ook:Hoe maak je een AI Crypto Handelsbot vanaf nul met een hoge opbrengst

Wat CEO's Anders Moeten Doen in 2026

De boodschap van deze enquêtes is niet om AI te verlaten, maar om het gebruik ervan te verfijnen. De experimentele fase loopt ten einde en bedrijven staan nu onder druk om echte rendementen te tonen. Analisten wijzen op een paar prioriteiten waar leiders zich de volgende stap op zouden moeten concentreren.

Praktische Prioriteiten voor Executives

• Stop het gebruik gelijk te stellen aan waarde

• Focus op taken met een hoge complexiteit

• Budget voor workflow herontwerp, niet alleen software

• Studie de 12% die echte winsten behalen

PwCook opgemerkt dat veel bedrijven gebrek hebben aan basis AI-fundamenten, waaronder duidelijke roadmaps en interne expertise.

Meer geld investeren in tools zonder deze hiaten op te lossen, zal waarschijnlijk de uitkomsten niet veranderen. Nu investeerders steeds bezorgder zijn over een AI-bubbel, wordt financiële discipline onvermijdelijk.

Lees ook:Hoe maak je een karakter-AI voor een AI-agent?

Conclusie

De laatste enquêtes onthullen een onthutsende waarheid over de adoptie van AI in het bedrijfsleven. Ondanks enorme investeringen en toenemend gebruik, ziet de meeste CEO's geen significante impact op de omzet of kosten.

Het probleem is niet de technologie zelf, maar hoe het wordt ingezet, gemeten en beheerd.

Als digitale tools krachtiger worden, moeten bedrijven duidelijkheid, verantwoordelijkheid en echte resultaten eisen. Dit principe geldt niet alleen voor AI, maar ook voor gebieden zoals cryptohandel.

Platforms zoals BitrueFocus op eenvoudigere en veiligere crypto-handel door sterke beveiliging te combineren met duidelijke prestatietools.

In een omgeving waar resultaten belangrijker zijn dan hype, kan het kiezen van platforms die zijn gebouwd voor transparantie het verschil maken.

FAQ

Waarom zijn de meeste CEO's ontevreden over de AI-resultaten?

Omdat AI vaak wordt gebruikt voor taken met een lage waarde zonder de kern bedrijfsprocessen te veranderen.

Welke percentage van de CEO's zag geen financiële voordelen van AI?

Ongeveer 56% meldde geen omzetgroei of kostenbesparingen door AI.

Welke AI-taken creëren de meeste waarde?

Complexe taken zoals softwareontwikkeling genereren veel meer impact dan basisadministratiewerk.

Is de adoptie van AI nog steeds aan het toenemen?

Ja, het gebruik neemt toe, maar de financiële resultaten blijven voor de meeste bedrijven beperkt.

Kan AI in de toekomst nog steeds rendement opleveren?

Ja, maar alleen als bedrijven workflows herontwerpen en resultaten op de juiste manier meten.

Disclaimer: De opvattingen die worden geuit, behoren uitsluitend tot de auteur en weerspiegelen niet de opvattingen van dit platform. Dit platform en zijn partners wijzen elke verantwoordelijkheid af voor de nauwkeurigheid of geschiktheid van de verstrekte informatie. Het is uitsluitend bedoeld voor informatieve doeleinden en is niet bedoeld als financiële of investeringsadvies.