AI speelt een steeds grotere rol in de samenleving en ook mkb-bedrijven maken er in toenemende mate gebruik van. Het Ministerie van Economische Zaken heeft Dialogic gevraagd te onderzoeken hoe en waarom mkb-bedrijven dit doen, welke drempels zij ervaren, en wat nodig is om AI-gebruik te stimuleren.

Welke inzichten krijgen we uit de literatuur?

AI-gebruik in het mkb groeit snel, maar blijft ongelijk verdeeld. In 2024 gebruikte ongeveer 23% van de bedrijven met 10 of meer werkzame personen één of meer AI-technologieën, een stijging van 9 procentpunt t.o.v. 2023. Toch loopt het gebruik sterk uiteen tussen sectoren, bedrijfsgroottes en type toepassingen. Middelgrote bedrijven en dienstverleners lopen voorop, terwijl kleine bedrijven en technische sectoren achterblijven. AI is daarbij zelden structureel ingebed in de bedrijfsvoering. Het AI-volwassenheidsniveau verschilt sterk tussen bedrijven. Mkb’ers bevinden zich in uiteenlopende fasen van AI-volwassenheid. Factoren zoals een gebrek aan kennis en vaardigheden, beperkte mate van digitalisering, te hoge kosten en angst voor baanverlies belemmeren AI-adoptie. Veel mkb’ers weten niet wat mogelijk is, willen er nog niet aan beginnen of kunnen het niet. Het 'weten-willen-kunnen'-model biedt hiervoor houvast op zowel individueel als organisatieniveau.

Hoe staat het met het gebruik van AI bij het mkb?

AI-gebruik in het mkb groeit, maar blijft gefragmenteerd en vaak beperkt in diepgang. Zowel experts als mkb’ers signaleren een toename in bewustwording en interesse in AI. Tegelijkertijd verschilt de mate van gebruik sterk per bedrijf, met veel bedrijven die zich nog in een verkennende of incidentele fase bevinden. Integratie in werkprocessen of strategische inzet van AI is eerder uitzondering dan regel. Kleine bedrijven blijven achter door gebrek aan capaciteit; grotere bedrijven hebben meer mogelijkheden. Sector en bedrijfsactiviteiten zijn medebepalend voor de inzet van AI. Sectoren verschillen in de mate waarin AI meerwaarde kan bieden (o.a. het automatiseringspotentieel). Ook speelt mee in welke mate er al reeds bestaande digitale kennis en kunde aanwezig is. Ten derde moet in sommige sectoren veel (kapitaal) geïnvesteerd worden om met AI aan de slag te gaan; dat maakt experimenteren met AI minder laagdrempelig. AI-volwassenheid verschilt sterk tussen bedrijven.

Wat zijn motieven en drempels voor het mkb om met AI aan de slag te gaan?

Efficiëntieoverwegingen zijn voor het mkb de belangrijkste motivatie voor de inzet van AI. Mkb’ers zien AI als middel om processen te optimaliseren, repetitieve taken te automatiseren, kosten te besparen en personeelstekorten op te vangen. Dit leidt tot meer efficiëntie, flexibiliteit en hogere output per werknemer. Bedrijven noemen o.a. offertebots, voorraadbeheeroptimalisatie, klanttevredenheidsanalyses, planningssystemen en geautomatiseerde adviesrapportages als kansrijke AI-toepassingen voor henzelf richting de toekomst. Mkb’ers geven aan met name drempels te ervaren m.b.t. inzicht in AI en de mogelijkheden ervan voor hún bedrijf, onzekerheid over de meerwaarde, beperkte kennis en vaardigheden, en een beperkte databasis. Volgens experts speelt het gebrek aan visie en strategie m.b.t. AI een sleutelrol bij de beperkte inzet van AI. Andere belangrijke drempels volgens experts zijn de beperkte kennisbasis en investeringsrisico's.

Welke ondersteuningsbehoeften bestaan er en wat is kansrijk?

Het mkb geeft aan vooral behoefte te hebben aan praktische kennis, voorlichting, begeleiding en financiële steun. Vanuit experts komt naar voren dat mkb in eerste instantie gebaat is bij ondersteuning in de visie- en strategieontwikkeling m.b.t. AI. Experts geven aan dat de overheid niet op alle knelpunten een rol hoeft te spelen, en dat de overheid ook al het nodige doet op het gebied van bewustwording, het samenbrengen van bedrijven en publieke organisaties, en het stimuleren van AI-innovatie. Verschillende ondersteuningsvormen kunnen relevant zijn voor het aanpakken van verschillende knelpunten en het ondersteunen van mkb’ers met diverse AI-volwassenheidsniveaus. Volgens de onderzoekers is het realistisch voor veel bedrijven om één stap hoger te komen op de AI-volwassenheidsladder met ondersteuning die past bij hun specifieke context, ambities en huidige niveau.

2026

2025