Leestijd: 5 minuten

Organisaties die willen bijblijven, kunnen niet vertrouwen op nieuwe technologieën alleen. Ze moeten ook strategische keuzes maken om hun data optimaal te benutten. In dit blog bespreken we de vijf belangrijkste trends die volgens ons in 2025 bepalend zijn voor organisaties die data serieus nemen. Geen hypes, maar ontwikkelingen met tastbare impact op besluitvorming, concurrentiepositie en bedrijfsvoering.

1. Strategische inzet van data en AI: ‘Betting the business’

Data en AI zijn niet langer experimenten, maar kernonderdelen van strategische besluitvorming. Gartner introduceerde de term betting the business, wat inhoudt dat organisaties niet meer voorzichtig testen, maar vol inzetten op AI en data als pijlers van hun bedrijfsstrategie. Dit vraagt om een andere manier van denken: hoe vertaal je AI en data naar tastbare businesswaarde?

Wat betekent dit voor de business?

Veel bedrijven investeren in AI, maar zonder een helder doel blijft het bij losse proof-of-concepts zonder echte impact. De sleutel tot succes ligt in:

  • Focus op datagedreven strategische prioriteiten
    Hoe kan data de grootste waarde creëren? Denk aan klantgerichte innovatie, operationele efficiëntie, duurzaamheid of nieuwe verdienmodellen.
  • Meetbare verbeteringen
    AI kan processen verbeteren, maar zonder de juiste, betrouwbare data en duidelijke definities leidt het tot ruis in de besluitvorming.
  • Continu optimaliseren en leren
    Door een gestructureerde en integrale aanpak met voortdurende finetuning en monitoring kunnen organisaties niet alleen betere keuzes maken, maar ook zorgen dat deze daadwerkelijk de gewenste impact hebben.

Praktijkvoorbeeld

Veel bedrijven zetten AI in voor voorraadbeheer, maar bedrijven die AI combineren met real-time marktanalyse en logistieke data, halen pas echt rendement uit hun investeringen. Zo kun je sneller inspelen op schommelingen in de vraag, voorraden beter beheren en verspilling minimaliseren. Dit zorgt voor lagere kosten, een hogere klanttevredenheid en een beter afgestemde supply chain.

2. War on Talent: slimmer werken én talent ontwikkelen

Organisaties kampen met structurele personeelstekorten in diverse sectoren, van de zorg en productie tot de financiële en logistieke sector. De uitdaging is niet alleen om geschikt talent te vinden, maar ook om slimmer met talent om te gaan.

Wat betekent dit voor de business?

  • Slimmer werken met technologie
    AI en automatisering kunnen repetitieve taken verminderen, zodat medewerkers zich kunnen richten op wat echt telt.
  • Een datagedreven leercultuur creëren
    AI verandert de manier waarop we werken. Organisaties die investeren in AI-geletterdheid en upskilling, blijven wendbaar.
  • Een aantrekkelijke en lerende werkomgeving creëren
    Talent behouden is minstens zo belangrijk als talent aantrekken. Persoonlijke en professionele groei vormt de basis tot duurzame inzetbaarheid. Door het opzetten van talentontwikkelingsprogramma’s en teamoptimalisatie, kunnen medewerkers optimaal bijdragen én zich blijven ontwikkelen.

Praktijkvoorbeeld

Steeds meer organisaties implementeren interne leerprogramma’s om medewerkers klaar te stomen voor een datagedreven werkomgeving. Een voorbeeld is de zorgsector, waar AI helpt administratieve taken te verminderen. Dit bespaart zorgmedewerkers kostbare tijd en stelt hen in staat zich meer te richten op patiëntenzorg. In andere sectoren, zoals finance en logistiek, verkleint AI de afhankelijkheid van externe specialisten door interne teams meer inzicht te geven met behulp van data-analyses.

3. Trusted data: meer data betekent niet meer inzicht

De exponentiële groei van data brengt niet automatisch betere beslissingen met zich mee. Integendeel, organisaties worstelen met versnipperde, inconsistente en onbetrouwbare data. Ofwel: data is goedkoop, maar data die daadwerkelijk waarde toevoegt, is kostbaar.

Wat betekent dit voor de business?

  • Datagovernance als topprioriteit
    Zonder een solide datamanagementstrategie kunnen AI-modellen en dashboards verkeerde inzichten genereren, met potentieel grote negatieve gevolgen. Heldere definities, betrouwbare bronnen en een goed governance-framework zijn essentieel.
  • ‘Single source of truth’
    Silo’s in data leiden tot inconsistente inzichten. Een geïntegreerd en wendbaar dataplatform zorgt ervoor dat alle afdelingen met dezelfde betrouwbare informatie werken.
  • Verantwoording nemen voor datakwaliteit
    Informatie is zo goed als de data waarmee het wordt gevoed. Het is pas bruikbaar als deze correct, volledig en betrouwbaar is. Organisaties moeten daarom investeren in continue validatie en opschoning.

Praktijkvoorbeeld

Organisaties die investeren in datakwaliteitsframeworks hebben de middelen om data accuraat en consistent te houden. Dit leidt tot betere rapportages, minder foutgevoelige processen en een betrouwbaardere basis voor strategische besluitvorming.

4. Generatieve AI: kansen, risico’s en governance

Generatieve AI (GenAI) heeft de potentie om processen fundamenteel te veranderen. Het verandert de manier waarop organisaties content creëren, analyses uitvoeren en klantinteracties optimaliseren. Maar AI blindelings inzetten zonder de juiste strategie kan leiden tot juridische, ethische en reputatierisico’s.

Wat betekent dit voor de business?

  • AI-governance wordt cruciaal
    Organisaties moeten duidelijke richtlijnen implementeren om incorrecte of bevooroordeelde AI-uitkomsten te voorkomen.
  • Menselijke controle blijft noodzakelijk
    De EU AI Act stelt strikte regels aan autonome AI-systemen. Organisaties moeten waarborgen dat AI-beslissingen controleerbaar en uitlegbaar blijven.
  • AI-geletterdheid als vereiste
    Sinds februari 2025 zijn organisaties in de EU verplicht om de AI-geletterdheid van hun medewerkers te bevorderen, zoals vastgelegd in artikel 4 van de AI-verordening. Dit betekent dat teams niet alleen moeten leren werken met AI, maar ook de ethische en maatschappelijke implicaties ervan moeten begrijpen.

Praktijkvoorbeeld

Een veelvoorkomende toepassing van Generatieve AI is het automatisch genereren van samenvattingen van lange documenten, zoals contracten, beleidsstukken of marktrapporten. Organisaties die deze technologie succesvol inzetten, zorgen ervoor dat AI-modellen getraind zijn op domeinspecifieke terminologie en dat er een controlemechanisme is ingebouwd. Bijvoorbeeld: in de juridische sector worden AI-gegenereerde samenvattingen eerst gecheckt door een specialist voordat ze worden gedeeld, om zeker te weten dat alle nuances en juridische implicaties op de juiste manier zijn meegenomen. Dit voorkomt verkeerde interpretaties en zorgt ervoor dat AI ook echt bijdraagt aan efficiënter werken, zonder risico op misinterpretatie.

5. ESG: van verplichting naar strategisch voordeel

Milieu-, sociale en governance-criteria (ESG) spelen een steeds grotere rol in de bedrijfsvoering. Waar ESG-rapportage voorheen een compliance-kwestie was, zien steeds meer bedrijven de transparantie over duurzaamheidsprestaties als een kans om je te onderscheiden van de concurrent.

Wat betekent dit voor de business?

  • ESG-data moet net zo betrouwbaar zijn als financiële data
    Transparante rapportages vergroten geloofwaardigheid bij alle stakeholders.
  • Duurzaamheid als onderscheidende factor
    Bedrijven die ESG serieus nemen, trekken zowel talent als klanten aan. Door de juiste datafundamenten te leggen, wordt ESG niet slechts een verplichting, maar een strategisch stuurmiddel voor duurzame groei.
  • Data als sturingsmechanisme
    AI en analytics helpen organisaties om CO₂-uitstoot, energiegebruik en sociale impact in real-time te monitoren en optimaliseren.

Praktijkvoorbeeld

Organisaties die AI en data-analyse inzetten voor ESG-monitoring, weten precies hoeveel CO₂ ze uitstoten en waar ze energie kunnen besparen. Daarmee voldoen ze niet alleen aan regelgeving, maar kunnen ze ook operationele processen proactief optimaliseren. Denk aan het aanpassen van productieprocessen op basis van energieverbruik of het efficiënter plannen van transport om de uitstoot te verminderen.

Conclusie: wendbaarheid als sleutel voor succes

Wat al deze trends gemeen hebben, is dat ze niet los van elkaar kunnen worden gezien. AI kan niet zonder betrouwbare data, talent is nodig om technologie te benutten, en ESG-verplichtingen vragen om heldere rapportages en data waar men de herkomst en definities van kent. Organisaties die deze thema’s afzonderlijk benaderen, lopen het risico kansen te missen of onnodige risico’s te nemen.

De sleutel tot succes in 2025 ligt in wendbaarheid. Markten veranderen sneller dan ooit en wie zich niet aanpast, verliest. Denk maar aan de impact van de coronapandemie: bedrijven die snel schakelden, kwamen als winnaars uit de crisis.

Meer weten?

Bij Hot ITem ondersteunen we organisaties bij het leggen van deze fundamenten. Of het nu gaat om AI-strategie, datagovernance, talentmanagement of ESG-oplossingen, wij helpen organisaties om niet alleen te reageren op trends, maar ze ook in hun voordeel te benutten. Neem contact met ons op en ontdek hoe wij jouw organisatie kunnen ondersteunen.