Hoe groter het bedrijf, hoe vaker AI
Het meest robuuste cijfer uit dit hele dossier is ook het simpelste: AI-gebruik loopt recht op langs bedrijfsgrootte. Dat patroon komt terug in Nederlandse, Europese én Amerikaanse statistiek, met vergelijkbare verhoudingen.
In 2025 gebruikte 13,8 procent van de microbedrijven (2 tot 9 medewerkers) minstens één AI-technologie. In het mkb van 10 tot 249 medewerkers was dat 29,8 procent, en in het grootbedrijf 66,2 procent. Binnen de microbedrijven loopt het zelfs door: 11,6 procent bij twee medewerkers, 14,1 procent bij drie tot vier, 19,0 procent bij vijf tot negen.
Waar staat het mkb op de adoptiecurve?
Leg je die cijfers op de klassieke adoptiecurve van Rogers, dan ontstaat een beeld dat in geen enkel rapport staat.
Het grootbedrijf zit met 66,2 procent in de late meerderheid. Het mkb zit met 29,8 procent in de vroege meerderheid. En het microbedrijf staat met 13,8 procent nét vóór de kloof — het punt waarop een technologie doorbreekt of blijft steken bij liefhebbers.
Wat dit betekent voor een bedrijf van drie tot vijftig man. Je bent geen achterblijver. Je staat op de rand. Dat is een heel ander uitgangspunt, en het bepaalt of je nu instapt of nog een jaar wacht.
Waar gaat het naartoe?
De CBS-reeks loopt inmiddels drie jaar. Bij bedrijven met tien of meer medewerkers ging het van 14 procent (2023) naar 23 procent (2024) naar 33 procent (2025). Bij microbedrijven van 6,8 naar 10,6 naar 13,8 procent.
Trek je dat tempo door tot 2030, dan komt het kleinbedrijf rond 31 procent uit en de rest rond 80 procent. Het gat wordt in dat scenario niet kleiner maar groter. Nogmaals: dat is een rechtdoorgetrokken lijn, geen voorspelling. Adoptiecurves buigen af, en juist rond de kloof kan het snel gaan.
Adoptie is niet hetzelfde als resultaat
Hier wordt het ongemakkelijk. Onderzoek van MIT NANDA (The GenAI Divide: State of AI in Business, 2025) concludeerde dat 95 procent van de onderzochte organisaties geen meetbaar effect op de winst-en-verliesrekening zag. Gartner voorspelde dat minstens 30 procent van de generatieve AI-projecten eind 2025 na de proof of concept zou zijn gestaakt, en meldde later dat het om minstens 50 procent ging.
Eerlijk over dit cijfer. Het getal van 95 procent is stevig bekritiseerd: de onderbouwing is niet gepubliceerd en de uitgevende partij verkoopt zelf infrastructuur die profiteert van de conclusie. Het meet bovendien "geen meetbare winstimpact", niet "mislukt" of "gestopt". Wij gebruiken het daarom nooit los. Onafhankelijke bronnen met steviger methode wijzen dezelfde kant op: BCG vond dat 26 procent van de bedrijven waarde haalt, McKinsey dat 6 procent tot echte winstimpact komt. Breed gebruik, zeldzame transformatie.
De oorzaak is geen techniek
BCG onderzocht duizend leidinggevenden in 59 landen en kwam tot een verdeling die inmiddels bekendstaat als 10-20-70: ongeveer 10 procent van de problemen zit in de algoritmes, 20 procent in techniek en data, en 70 procent in mensen en processen.
Het CBS vroeg het van de andere kant. Bij microbedrijven die AI overwogen maar er niet aan begonnen, was de voornaamste reden bij 71,6 procent simpelweg gebrek aan ervaring. Niet de kosten, niet de regelgeving, niet de techniek.
Twee verschillende vragen, twee verschillende populaties, hetzelfde antwoord: het knelpunt zit bij de invoering.
Wat het waard is als het wél lukt
De OESO onderzocht Nederlandse bedrijfsdata van het CBS en vond dat digitale adoptie juist de productiviteitsinhaalslag van achterblijvende bedrijven ondersteunt. Cloud bleek daarbij vooral gunstig voor kleine bedrijven, omdat ze zo grote IT-investeringen vermijden.
Het Nederlands Comité voor Ondernemerschap zet er een bedrag naast: een arbeidsproductiviteitspotentieel van 65 miljard euro als het peloton in het mkb het niveau van de koplopers haalt. Ter vergelijking: de arbeidsproductiviteit in het mkb steeg in tien jaar met ongeveer 3 procent, tegen 11 procent in het grootbedrijf.
De cijfers op een rij
| Cijfer | Waarde | Bron | Jaar |
|---|---|---|---|
| AI-gebruik microbedrijf (2–9) | 13,8% | CBS, ICT-gebruik bij bedrijven | 2025 (voorlopig) |
| AI-gebruik mkb (10–249) | 29,8% | CBS | 2025 (voorlopig) |
| AI-gebruik grootbedrijf (250+) | 66,2% | CBS | 2025 (voorlopig) |
| Reden om niet te beginnen: gebrek aan ervaring | 71,6% | CBS | 2025 |
| AI-gebruik EU-bedrijven | 20% (was 13%) | Eurostat, Digitalisation in Europe | 2025 |
| Projecten zonder meetbaar winsteffect | 95% | MIT NANDA (betwist) | 2025 |
| Gestaakt na proof of concept | ≥30%, later ≥50% | Gartner (voorspelling) | 2024/2025 |
| Bedrijven die AI-waarde halen | 26% | BCG, Where's the Value in AI? | 2024 |
| Verdeling van de knelpunten | 10 / 20 / 70 | BCG | 2024 |
| Productiviteitspotentieel mkb | €65 mld | Comité voor Ondernemerschap | 2024 |
Wat geen van deze bronnen meet
Alle statistiek hierboven telt of bedrijven een technologie gebruiken. Geen enkele bron meet wat het kost dat het niet gebeurt: hoeveel uur er per week weglekt aan overtypen tussen systemen, en op hoeveel plekken kennis bij één persoon zit. Voor Nederlandse bedrijven onder de vijftig medewerkers bestaat dat cijfer simpelweg niet.
Daarom meten we het zelf, met de Bedrijfsgeheugen-index.
Meet wat het bij jou is
Acht vragen, tien minuten. Je krijgt je eigen getal terug — hoeveel uur er bij jou weglekt en waar kennis vastzit — en straks het rapport met de vergelijking.
Verantwoording: elk cijfer op deze pagina is nagetrokken bij de oorspronkelijke publicatie, niet bij een nieuwsbericht erover. Waar cijfers uit verschillende onderzoeken zijn gecombineerd, staat dat er expliciet bij, inclusief de verschillen in populatie en definitie. Voorlopige cijfers zijn als zodanig gemarkeerd.
Verder lezen: waarom AI-projecten mislukken en kennis borgen bij pensionering.