waar het mkb echt staat

In 2025 gebruikte 33 procent van de Nederlandse bedrijven met tien of meer werkzame personen minstens één AI-technologie, tegen 23 procent in 2024 en 14 procent in 2023 (CBS, 2026). Elke meting die naar diepte vraagt komt echter veel lager uit: in onderzoek van softwarebedrijf Exact zegt slechts 6 procent van de mkb’ers dat AI integraal onderdeel van de bedrijfsvoering is (Exact, 2025). “AI gebruiken” is een steeds lagere lat geworden; structurele inbedding blijft zeldzaam. Wie wil weten waar het MKB echt staat, moet die twee curves uit elkaar houden.

hoeveel bedrijven gebruiken ai in nederland?

Een derde. In de CBS-rapportage Digitalisering en kenniseconomie 2025 gebruikte 33 procent van de bedrijven met tien of meer werkzame personen minstens één van acht uitgevraagde AI-technologieën (CBS, 2026). Een jaar eerder was dat 22,7 procent, het jaar daarvoor 14,0 procent (CBS, 2025). Een verdrievoudiging in twee jaar, in een officiële statistiek. Dat is een tempo dat je zelden ziet.

Achter dat ene percentage gaan drie werelden schuil. Het CBS publiceerde begin 2026 voor het eerst een aparte rapportage over microbedrijven met twee tot negen werkzame personen: daar lag het AI-gebruik in 2025 op 13,8 procent. Het MKB van tien tot 249 werkzame personen zat op 29,8 procent, het grootbedrijf vanaf 250 werkzame personen op 66,2 procent (CBS, 2026). Ook binnen de klasse van tien-plus is de spreiding groot: in 2024 gebruikte 17,8 procent van de bedrijven met tien tot negentien werkzame personen AI, tegen 59,2 procent van de bedrijven met vijfhonderd of meer (CBS, 2025). Let bij elk adoptiecijfer dus eerst op de grootteklasse, anders vergelijk je een installatiebedrijf met vijf man met een bank.

Internationaal doet Nederland het goed. Eurostat mat voor 2025 een EU-gemiddelde van 20,0 procent bij bedrijven met tien of meer werkzame personen, tegen 13,5 procent in 2024 en 7,7 procent in 2021; bij grote Europese bedrijven was het 55 procent (Eurostat, 2025). In de meting over 2024 stond Nederland zesde in de EU, achter onder meer Denemarken; voor 2025 is die ranglijstpositie nog niet bevestigd. En nog een cijfer dat het beeld kantelt: van alle Nederlandse bedrijven die in 2024 AI gebruikten was 65 procent een klein bedrijf met tien tot vijftig werkzame personen (CBS, 2025). In absolute aantallen zijn de meeste AI-gebruikers dus kleine bedrijven, al ligt het percentage binnen de klasse van grote bedrijven veel hoger. Datzelfde CBS-artikel waarschuwt overigens zelf bij de correlatie tussen AI-gebruik en bedrijfsomvang: of AI-gebruikers groter en omzetsterker zijn dóór AI valt uit deze cijfers niet vast te stellen.

de lat om mee te tellen wordt elk jaar lager

Achter het CBS-cijfer zit een enquêtevraag: gebruikt uw bedrijf minstens één van acht AI-technologieën, zoals tekstgeneratie, beeldherkenning of spraakverwerking? Eén toepassing volstaat om mee te tellen. Een bedrijf waar iemand offertes voorschrijft met een chatbot valt in dezelfde categorie als een bedrijf dat zijn hele planning op AI draait. De statistiek meet of AI het pand binnen is. Ze zegt weinig over wat het daar doet.

Wie naar diepte vraagt, krijgt een ander getal. Softwarebedrijf Exact hanteert in zijn MKB Barometer een ladder: 43 procent van de Nederlandse mkb’ers verkent actief de mogelijkheden, 23 procent is bezig met implementatie en 6 procent heeft AI integraal onderdeel van de bedrijfsvoering gemaakt (Exact, 2025). Dat is commercieel marktonderzoek van een softwareleverancier, met een eigen definitie en steekproef, dus behandel het als indicatie en zeker als officiële statistiek verkopen kan niet. Maar de richting spoort met wat de overheid kwalitatief vindt: onderzoeksbureau Dialogic concludeerde in opdracht van het ministerie van Economische Zaken dat AI in het MKB zelden structureel is ingebed en meestal blijft steken bij losse toepassingen zoals tekst- en beeldgeneratie (Dialogic, 2025).

Hier zit ook de correctie op de gangbare framing dat “het MKB achterloopt”. Qua experimenteren loopt het MKB nauwelijks achter; een derde van de tien-plus-bedrijven doet inmiddels iets met AI en de groeicurve is steiler dan het EU-gemiddelde. Het probleem zit een laag dieper, bij de stap van los gebruik naar proces, en die stap is overal moeilijk, ook bij organisaties met een eigen innovatieafdeling. Internationaal klinkt dezelfde echo: MIT-onderzoekers rapporteerden in 2025 dat 95 procent van de generatieve-AI-pilots geen meetbaar bedrijfsresultaat oplevert, al gaat dat onderzoek over overwegend grote, internationale organisaties en zegt het niets specifieks over het Nederlandse MKB (Fortune, 2025). Waarom je dat cijfer voorzichtig moet lezen, staat in de 95-procent-mythe. Voor dit essay is de les simpeler: het verschil tussen klein en groot zit in de adoptiecijfers, veel minder in de inbedding.

waarom spreken de ai-cijfers elkaar zo tegen?

Omdat definities, populaties en jaartallen onderweg zoekraken. Een concreet voorbeeld: het Exact-cijfer van 6 procent “integraal ingebed” werd door ictmagazine.nl opgevat als het algemene AI-gebruik in 2024, waarna een groeisprong “van 6 procent naar 70 procent nu” geclaimd kon worden. Twee onvergelijkbare metingen, aan elkaar geplakt tot een spectaculair groeiverhaal, dat vervolgens door anderen weer wordt geciteerd. Zo zingen cijfers rond. Er circuleren ook claims als “67 procent MKB-adoptie” en “95 procent van de Nederlandse organisaties draait AI-programma’s”: stuk voor stuk vendor- of contentmarketing-enquêtes met eigen definities, die je nooit naast CBS-cijfers mag leggen alsof ze hetzelfde meten.

Zelfs binnen het CBS moet je opletten welke tabel je pakt. In het najaar van 2025 verschenen twee publicaties over AI-gebruik per sector die op het oog botsen. Het nieuwsbericht van september, over bedrijven met tien of meer werkzame personen, zet de bouw in 2024 op 8,9 procent en de horeca op 9,0 procent (CBS, 2025). Een decemberpublicatie met een bredere bedrijvenpopulatie en een andere vraagstelling komt voor datzelfde jaar uit op zo’n 4 en 3 procent (CBS, 2025). Beide kloppen, binnen hun eigen definitie. De rangorde is wél robuust: informatie en communicatie ver voorop, bouw, horeca en vervoer achteraan. Voor de nichebranches waar veel van mijn lezers zitten, installatie, schoonmaak, evenementen, bestaat overigens geen officieel adoptiecijfer; de SBI-sectorcijfers zijn daarvoor te grof, en ik ga ze hier dus ook niet extrapoleren.

Drie controlevragen voorkomen de meeste ongelukken: over welke bedrijven gaat het (vanaf welke grootteklasse), wat telt er precies als AI-gebruik, en wie heeft het onderzoek betaald.

wat houdt mkb-bedrijven tegen bij ai?

Kennis en ervaring, veel vaker dan geld of wantrouwen. Van de Nederlandse bedrijven die AI overwogen maar er toch van afzagen, noemde 74,6 procent gebrek aan ervaring als reden, in alle grootteklassen en sectoren (CBS, 2025). Bij microbedrijven ligt dat op 71,6 procent (CBS, 2026), en EU-breed vindt Eurostat vrijwel hetzelfde: 71 procent noemt gebrek aan relevante expertise als belangrijkste belemmering (Eurostat, 2025). Dat drie onafhankelijke metingen zo dicht bij elkaar uitkomen, maakt dit een van de best onderbouwde feiten in het hele dossier.

De OESO ziet hetzelfde patroon buiten Europa: in zes G7-landen noemt ruim de helft van de kleine en middelgrote bedrijven gebrek aan kennis over generatieve AI als grootste barrière, en van de mkb’ers die generatieve AI al gebruiken biedt minder dan 30 procent er training voor aan (OECD, 2025). Dialogic voegt daar voor Nederland kosten, de digitaliseringsgraad van de organisatie en de beschikbaarheid van data aan toe (Dialogic, 2025). Het beeld is consistent: de drempel is leerbaar. Dat is goed nieuws, want aan een leerbare drempel kun je iets doen; aan “te duur” of “onze klanten willen het niet” veel minder.

wat moet je met deze cijfers als klein bedrijf?

Eén ding: kies één proces en bed AI daar volledig in, met alles wat daarbij hoort. De adoptiestatistiek is geen wedstrijd waarin je op achterstand staat. Als microbedrijf hoor je met welk AI-gebruik dan ook al bij een minderheid van 13,8 procent, en structurele inbedding is volgens elke beschikbare meting overal zeldzaam.

Wat je in elk geval níet hoeft te doen: een AI-strategie van dertig pagina’s schrijven, tien tools tegelijk uitproberen, of in paniek raken van koppen over exploderende adoptie. Die koppen meten de lage lat, en tweederde van de bedrijven in jouw grootteklasse staat nog op nul.

Wat wel werkt, in zes stappen:

1. Kies één proces dat vaak terugkomt en meetbaar is: offertes maken, klantvragen beantwoorden, planning, opvolging van facturen.
2. Meet twee weken de nulsituatie. Hoeveel tijd kost het, waar gaat het mis, wat blijft er liggen.
3. Zet één tool in en beschrijf het proces eromheen: wie controleert de output, wat gebeurt er bij een fout, waar staat de klantdata en mag die daar staan.
4. Train de mensen die ermee werken. Gebrek aan ervaring is de grootste drempel in elke meting, en training is precies wat bij minder dan 30 procent van de gebruikers gebeurt (OECD, 2025); daar ligt je voorsprong.
5. Evalueer na zes tot acht weken tegen je nulmeting, in uren en euro’s.
6. Pas als dit draait zonder dat jij ernaast staat, pak je het volgende proces.

Wie deze zes stappen afmaakt, is verder dan vrijwel elke “AI-gebruiker” uit de statistiek. Dat is geen grote belofte; het is wat de cijfers over de kloof tussen gebruik en inbedding letterlijk zeggen.

Mijn positie: het adoptiepercentage is de minst interessante statistiek in dit hele dossier. Het meet of je de laagste lat hebt gehaald, en die lat zakt elk jaar verder. De vraag die telt is of er één proces in je bedrijf bestaat dat aantoonbaar beter loopt sinds AI erin zit, met iemand die zich er eigenaar van voelt. In mijn eigen werk voor kleine dienstverleners zie ik precies wat Dialogic beschrijft: de chatbot is er al, het proces eromheen ontbreekt.