Gemiddeld bedraagt dat percentage in de vier onderzochte landen 74 procent. In Duitsland legt 64 procent van de respondenten minstens twee op de vijf aanbevelingen naast zich neer. Volgens Eraneos ligt de verklaring niet bij de gebruikte technologie, maar bij de organisatorische inrichting ervan. ‘De Nederlandse cijfers laten geen technologieprobleem zien, maar een ontwerpprobleem’, zegt Dragana Mijatovic, Partner Organizational Excellence & Transformation bij Eraneos. ‘Organisaties hebben niet méér AI nodig, maar een manier van werken waarin de AI-tools die er al zijn de moeite waard worden om te vertrouwen.’

Zo beschikt slechts 20 procent van de Nederlandse respondenten over duidelijke richtlijnen voor AI-gebruik, tegenover gemiddeld 35 procent. Bij 22 procent is vastgelegd wie verantwoordelijk is wanneer AI een fout maakt. In Duitsland geldt dat voor 55 procent. Ook de afstemming tussen directie en medewerkers blijft achter: 36 procent in Nederland tegenover gemiddeld 47 procent.

Daarnaast is AI in Nederland nog nauwelijks onderdeel van bestaande werkprocessen. Slechts 3 procent zegt dat de technologie daarin daadwerkelijk is ingebed. Het gemiddelde van de vier landen ligt op 13 procent; in Zwitserland is dat 20 procent. Ook training staat vaak los van de dagelijkse praktijk. Van de Nederlandse deelnemers combineert 28 procent het ontwikkelen van AI-vaardigheden met het werk, tegenover 54 procent in Duitsland. Bij losstaande trainingen vertrouwt 15 procent erop dat AI de juiste acties onderneemt. Dat stijgt naar 41 procent wanneer leren en werken worden gecombineerd en naar 56 procent als AI-vaardigheid ook deel uitmaakt van professionele ontwikkeling.

Voor betere resultaten zijn volgens Eraneos vooral duidelijke kaders, verantwoordelijkheden, een heldere taakverdeling tussen mens en AI en praktische ondersteuning nodig. Het onderzoek is uitgevoerd onder 658 leidinggevenden en teamleden in Nederland, Duitsland, Spanje en Zwitserland.