AI is inmiddels overal. We gebruiken het om teksten te schrijven, afbeeldingen te maken, analyses uit te voeren, ideeën uit te werken en klanten te helpen. Toch voelt AI voor veel bedrijven nog steeds als iets wat je erbij doet. Een medewerker opent ChatGPT, een marketeer laat een campagnevariant maken of iemand op de salesafdeling gebruikt AI om een voorstel samen te vatten. Handig, zeker. Maar de manier waarop het bedrijf zelf werkt, verandert daardoor nog nauwelijks. Onze hypothese voor 2027 is daarom dat AI een volgende fase ingaat: het wordt steeds minder een losse tool die medewerkers gebruiken en steeds meer onderdeel van de processen waarmee bedrijven werken. Marketing, sales, klantenservice en bedrijfsvoering gaan AI niet alleen gebruiken om informatie te krijgen, maar ook om taken uit te voeren, processen te ondersteunen en beslissingen voor te bereiden. De vraag is daardoor niet meer of bedrijven AI gaan gebruiken, maar hoeveel van hun dagelijkse werk straks eigenlijk nog zonder AI wordt uitgevoerd.
Van slimme assistent naar digitale collega
De eerste generatie AI voor bedrijven was vooral een soort slimme assistent. Je stelde een vraag en kreeg een antwoord. Je gaf een opdracht en kreeg een tekst. Je uploadde een document en kreeg een samenvatting.
De volgende stap is interessanter. AI-agents kunnen meerdere stappen achter elkaar uitvoeren. Ze kunnen informatie ophalen, gegevens analyseren, een beslissing voorbereiden, een ander systeem aansturen en vervolgens controleren of een taak is uitgevoerd. Gartner verwacht dat tegen het einde van 2026 al 40% van de enterprise-applicaties een taakgerichte AI-agent zal bevatten, tegenover minder dan 5% in 2025. Voor 2027 verwacht Gartner bovendien dat een derde van agentic-AI-implementaties verschillende agents combineert om complexere taken uit te voeren.
Voor een bedrijf klinkt dat misschien ingewikkelder dan het in de praktijk hoeft te zijn. Stel dat er een nieuwe lead binnenkomt. Een medewerker moet nu misschien eerst de bedrijfsinformatie opzoeken, bepalen of de prospect interessant is, gegevens invoeren in het CRM, een e-mail voorbereiden en een taak voor sales aanmaken. Een deel van die stappen kan steeds vaker automatisch worden uitgevoerd.
Dat betekent niet dat AI ineens een volledige medewerker wordt. Het betekent vooral dat steeds meer losse handelingen aan elkaar kunnen worden gekoppeld.
Marketing wordt daardoor minder handwerk
Ook marketing gaat daardoor veranderen. Veel marketingteams werken nog steeds in campagnes. Je bedenkt iets, maakt content, zet de campagne live, bekijkt de resultaten en begint vervolgens opnieuw.
AI maakt het mogelijk om een deel van dat proces continu te laten verlopen. Een systeem kan bijvoorbeeld voortdurend zoekgedrag, klantvragen, concurrenten en campagnegegevens analyseren. Op basis daarvan kan het voorstellen doen voor nieuwe content, doelgroepen of campagnes. Andere systemen kunnen vervolgens delen daarvan uitvoeren en de resultaten teruggeven.
McKinsey beschrijft een vergelijkbare ontwikkeling. Marketing verschuift volgens hun analyse van losse campagnes en kanalen naar meer geïntegreerde workflows waarin inzichten, content, personalisatie, commerce en performance samenkomen.
Dat betekent niet dat marketeers verdwijnen. Wel verandert waarschijnlijk de verhouding tussen denken en uitvoeren. Minder tijd gaat naar het verzamelen van informatie, het kopiëren van gegevens tussen systemen en het maken van varianten. Meer tijd kan naar strategie, creativiteit en het maken van keuzes.
Dat is tenminste het idee. In de praktijk zal daar nog genoeg misgaan.
De klant gebruikt AI ondertussen ook
De verandering komt namelijk niet alleen vanuit bedrijven. Klanten veranderen hun gedrag net zo goed.
Steeds meer consumenten gebruiken AI om producten en diensten te onderzoeken en met elkaar te vergelijken. McKinsey ziet AI bijvoorbeeld steeds meer opschuiven richting de discovery- en considerationfase van de klantreis.
Dat kan voor marketing een behoorlijk verschil maken.
Stel dat iemand een marketingbureau zoekt. Tot voor kort was de kans groot dat die persoon Google opende, een aantal websites bezocht en zelf een shortlist maakte. In toenemende mate kan iemand die vraag ook rechtstreeks aan een AI-systeem stellen.
Daarmee verandert de vraag voor bedrijven. Je hoeft niet alleen meer zichtbaar te zijn voor de potentiële klant. Je moet er ook voor zorgen dat een AI-systeem voldoende betrouwbare informatie over je bedrijf kan vinden en begrijpen.
Dat maakt een goede website, duidelijke content en een herkenbaar merk niet minder belangrijk. Waarschijnlijk juist belangrijker.
SEO krijgt er een nieuwe laag bij
Dat geldt ook voor zoekmachinemarketing.
Jarenlang was de centrale vraag bij SEO relatief eenvoudig: hoe zorgen we ervoor dat iemand ons vindt wanneer hij naar een bepaalde oplossing zoekt?
Die vraag blijft bestaan, maar er komt een tweede bij. Wat gebeurt er wanneer iemand diezelfde vraag niet meer aan Google stelt, maar aan een AI-systeem?
Als een AI vervolgens een aantal bedrijven noemt, wil je dat jouw bedrijf daar tussen staat. Daarvoor moet het systeem wel kunnen begrijpen wie je bent, wat je doet, voor wie je werkt en waarom je relevant bent.
Dat vraagt om meer dan een paar zoekwoorden op een pagina. Je website moet inhoudelijk kloppen. Je diensten moeten duidelijk beschreven zijn. Je expertise moet ergens uit blijken en informatie over je bedrijf moet consistent zijn.
SEO wordt daarmee steeds minder een trucje om een zoekmachine te beïnvloeden en steeds meer een manier om ervoor te zorgen dat je bedrijf digitaal goed wordt begrepen.
Slechte data wordt een groter probleem
Er zit ook een minder spectaculaire kant aan de AI-ontwikkeling.
AI kan alleen goed werken met de informatie en systemen waar het toegang toe heeft. Een bedrijf met verouderde productinformatie, versnipperde klantgegevens, verschillende versies van documenten en systemen die nauwelijks met elkaar communiceren, heeft weinig aan een slimme AI-agent.
Die agent wordt dan vooral heel efficiënt in het verwerken van rommel.
McKinsey noemt versnipperde data, handmatige processen en slecht verbonden systemen als belangrijke obstakels voor organisaties die daadwerkelijk waarde uit AI willen halen.
Dat betekent dat bedrijven die serieus met AI aan de slag willen waarschijnlijk eerst hun digitale basis moeten opruimen. Welke informatie hebben we? Waar staat die informatie? Wie mag erbij? Welke systemen gebruiken we? Welke processen lopen nog volledig handmatig?
Dat zijn niet de meest spannende vragen van een AI-strategie, maar misschien wel de belangrijkste.
Niet ieder proces hoeft geautomatiseerd te worden
Daarmee komen we ook bij een risico voor 2027.
De verleiding wordt groot om AI overal in te zetten omdat het kan. Een chatbot op iedere website, een agent voor iedere afdeling en een automatische workflow voor ieder proces.
Dat is waarschijnlijk niet de beste aanpak.
Gartner voorspelt dat meer dan 40% van de agentic-AI-projecten tegen het einde van 2027 wordt stopgezet. Als belangrijkste redenen noemt Gartner onder meer oplopende kosten, onduidelijke bedrijfswaarde en onvoldoende risicobeheersing.
Dat is misschien wel een nuttiger signaal dan alle verhalen over wat AI straks theoretisch kan.
Een proces automatiseren heeft pas zin als het proces zelf waardevol genoeg is om te verbeteren. Als een medewerker vijf minuten nodig heeft om een rapport samen te vatten, is een ingewikkelde AI-workflow misschien helemaal niet nodig. Als een bedrijf iedere week honderden leads handmatig moet kwalificeren en dezelfde informatie in meerdere systemen moet invoeren, kan het verhaal heel anders zijn.
De vraag moet daarom niet zijn waar je AI kunt gebruiken. De betere vraag is waar je bedrijf nu onnodig tijd, geld of kwaliteit verliest.
Hoe meer AI, hoe belangrijker je merk misschien wordt
Er zit nog een interessante tegenstelling in de ontwikkeling.
Hoe makkelijker het wordt om met AI content te produceren, hoe meer content er beschikbaar komt. Iedereen kan teksten maken, afbeeldingen genereren en campagnes variëren. Daardoor wordt productie zelf steeds minder onderscheidend.
Als iedereen dezelfde soort technologie gebruikt, zit het onderscheid uiteindelijk ergens anders.
In je merk. In je expertise. In de keuzes die je maakt. In de manier waarop je klanten begrijpt en in het verhaal dat je vertelt.
Een AI-systeem kan honderd varianten van een advertentie maken. Het kan alleen niet zelfstandig bepalen welk verhaal jouw bedrijf zou moeten vertellen en waarom iemand voor jou zou moeten kiezen.
Daarom verwachten we dat branding in 2027 niet minder belangrijk wordt door AI, maar juist belangrijker. Hoe makkelijker het wordt om content te produceren, hoe belangrijker het wordt om herkenbaar te zijn tussen al die content.
Onze hypothese voor 2027
Dus wordt AI in 2027 belangrijker voor bedrijven en marketing? Waarschijnlijk wel. Maar misschien niet op de manier waarop we nu denken.
Wij verwachten niet dat 2027 het jaar wordt waarin iedere medewerker ineens wordt vervangen door een AI-agent. Daarvoor zijn de technologie, processen en controles nog te onvolwassen. Gartner wijst juist op de risico’s van autonome agents en het belang van goede governance.
Onze hypothese is daarom wat nuchterder: AI wordt in 2027 steeds minder een losse tool en steeds meer een infrastructuurlaag onder bedrijven.
Net zoals we tegenwoordig niet iedere dag nadenken over het feit dat een bedrijf een CRM-systeem, cloudopslag of website heeft, zullen AI-functies steeds vaker gewoon onderdeel zijn van de manier waarop werk wordt uitgevoerd.
Je gebruikt AI dan niet omdat je iets met AI wilt doen. Je gebruikt het omdat het onderdeel is geworden van hoe je marketing, sales, klantenservice of operatie werkt.
Dat is een wezenlijk verschil.
Wat betekent dit voor bedrijven?
Als deze ontwikkeling doorzet, zijn er een paar dingen waar bedrijven nu al over kunnen nadenken.
Begin niet met de vraag welke AI-tool je moet aanschaffen. Begin met je processen. Waar zitten repetitieve werkzaamheden? Waar moeten medewerkers voortdurend informatie verzamelen? Waar ontstaan vertragingen? Waar worden dezelfde beslissingen steeds opnieuw genomen?
Kijk daarna naar je digitale basis. Is je informatie betrouwbaar en goed georganiseerd? Kunnen je systemen met elkaar communiceren? Is duidelijk welke informatie AI mag gebruiken en welke informatie niet?
En kijk vervolgens naar je marketing. Als AI een grotere rol gaat spelen in hoe klanten bedrijven ontdekken en vergelijken, wordt een duidelijke digitale aanwezigheid alleen maar belangrijker. Je merk, website, content en expertise moeten samen een helder beeld geven van wie je bent en waarom je relevant bent.
De bedrijven met de meeste AI zijn niet automatisch de bedrijven die er het meest aan hebben
Misschien is dat uiteindelijk de belangrijkste conclusie.
In 2027 zal het waarschijnlijk niet bijzonder zijn om AI te gebruiken. Het wordt interessanter om te zien welke bedrijven AI daadwerkelijk goed weten in te zetten.
Niet twintig losse tools omdat iedereen ermee bezig is. Niet alles automatisch laten genereren omdat het kan. En ook niet iedere medewerker verplichten om “iets met AI” te doen.
De echte waarde zit waarschijnlijk in een veel simpelere aanpak: kijk waar je bedrijf beter, sneller of slimmer kan werken en bepaal vervolgens of AI daar daadwerkelijk bij helpt.
Dat vraagt minder om een verzameling slimme prompts en meer om een goed georganiseerd bedrijf. Een duidelijke strategie, betrouwbare informatie, goede processen, een herkenbaar merk en mensen die weten waar ze naartoe willen.
Bij Kabaal Digitaal kijken we daarom niet naar AI als een trucje dat bovenop marketing moet worden geplakt. AI verandert hoe marketing wordt gemaakt, verspreid en gevonden. Maar de basis blijft hetzelfde: weten wie je wilt bereiken, begrijpen wat die persoon nodig heeft en zorgen dat je bedrijf daar een duidelijk antwoord op geeft.
Misschien wordt 2027 dus niet het jaar waarin AI marketing overneemt. Misschien wordt het het jaar waarin duidelijk wordt welke bedrijven hun marketing en bedrijfsprocessen al goed genoeg hebben ingericht om AI er daadwerkelijk beter van te laten worden.
En dat verschil wordt waarschijnlijk belangrijker dan welke AI-tool je precies gebruikt.
Kabaal maken dus. Maar wel met een reden.
Bronnen: Gartner en McKinsey, geraadpleegd september 2026. De vooruitblik op 2027 is een hypothese op basis van de huidige ontwikkelingen en genoemde onderzoeken, geen voorspelling met zekerheid.
