VeeamON Londen, 4 juni 2026 - Hoewel 88% van de organisaties al AI-agents gebruikt of test, is slechts 7% écht klaar voor AI. Daarnaast geeft 95% aan dat uitdagingen op het gebied van data hun AI-voortgang al hebben vertraagd. Dat blijkt uit het Data and AI Trust Gap Report van Veeam Software, de Data and AI Trust Company. Naarmate AI-agents van pilot naar productie gaan, staan organisaties voor de grote uitdaging om ervoor te zorgen dat de data die deze systemen aandrijven zichtbaar, beheerd, veilig en robuust zijn.
Het onderzoek onthult dat de adoptie van AI aanzienlijk sneller verloopt dan de governance-structuren die zijn ontworpen om AI te beheren. Ondanks sterke investeringen en goede bedoelingen van het management, is het vermogen om AI te beheersen, te monitoren en te herstellen ernstig onderontwikkeld. Dat blijkt met name uit de volgende bevindingen:
Deze cijfers tonen een duidelijke kloof tussen de praktische implementatie van AI en de governance, zichtbaarheid en controle die nodig zijn om AI te ondersteunen.
“De meeste organisaties hebben geen AI-adoptieprobleem, maar een AI-vertrouwensprobleem”, aldus Anand Eswaran, CEO van Veeam. “De eerste fase van AI werd gekenmerkt door investeringen in infrastructuur, experimenten en versnelling. De volgende fase zal worden gekenmerkt door vertrouwen. Met de wijdverspreide toepassing van autonome AI-agents die op machinesnelheid werken, verschuift de vraag van of je AI kunt gebruiken naar of je kunt garanderen dat al je data veilig, beheerd, conform en robuust zijn. En mocht er iets misgaan, kun je dan nauwkeurig herstellen? Alleen door álle data op orde te hebben versnel je AI veilig en op grote schaal zonder reputatie- en operationele risico’s te vergroten.”
Het vertrouwen van de directie in AI maskeert de operationele realiteit
Het onderzoek onthult verder een aanzienlijk verschil in inzicht tussen hoe de directie en operationele teams naar AI kijken. Er bestaat een groeiende kloof tussen intentie en uitvoering: governance is inconsistent, data worden reactief beheerd en verantwoordelijkheid is weliswaar toegewezen, maar gefragmenteerd.
De combinatie van snelle AI-adoptie, onvolledig inzicht en onduidelijke verantwoordelijkheid creëert de ideale omstandigheden voor mislukkingen die moeilijk te detecteren, verklaren en beheersen zijn.
Wanneer AI faalt, zal dat niet op ‘normale’ downtime lijken
Naarmate AI-systemen autonomer worden, verandert de aard van storingen. Het risico verschuift van traditionele systeemuitval naar storingen op dataniveau. Deze incidenten zijn moeilijker te detecteren, verklaren en beheersen. Dit onderzoek waarschuwt dat fouten op machinesnelheid sneller kunnen plaatsvinden dan ze gedetecteerd kunnen worden. Daarom moet veerkracht evolueren van breed herstel naar precisieherstel waarbij alleen datgene wordt hersteld wat is getroffen, in plaats van volledige omgevingen terug te zetten.
Van de organisaties die momenteel AI gebruiken kan slechts een minderheid binnen enkele minuten het volgende vaststellen:
Slechts 40% van de executives heeft veel vertrouwen dat ze een AI-storing kunnen isoleren en nauwkeurig kunnen herstellen.
Het toenemende risico van schaduw-AI
De uitdaging rond governance wordt alleen groter door het toenemende risico op schaduw-AI. Binnen organisaties is ongeoorloofd AI-gebruik inmiddels gemeengoed:
Tegelijkertijd neemt de druk van externe regelgeving toe. 61% van de organisaties zegt dat Europese AI-wetgeving de investeringsstrategieën voor AI de afgelopen twaalf maanden al heeft beïnvloed. 47% noemt het kunnen verklaren van AI-besluiten voor audits hun grootste compliancezorg.
Vertrouwen vraagt om verantwoordelijkheid, geen gedeelde onduidelijkheid
Het onderzoek toont verder aan dat de belangrijkste belemmering voor vooruitgang een combinatie is van een geïntegreerde aanpak en discipline en afstemming tussen teams. De verantwoordelijkheid voor data, AI en governance is vaak gefragmenteerd, wat verantwoording beperkt en uitvoering vertraagt.
Waar verantwoordelijkheid duidelijk is gedefinieerd, verbeteren bedrijfsresultaten aanzienlijk:
Organisaties hebben duidelijk leiderschap en expliciet toegewezen verantwoordelijkheid nodig om governance, beveiliging, privacy, compliance en veerkracht op elkaar af te stemmen.
Vertrouwen wordt de operationele basis voor AI
Er ontstaat inmiddels een duidelijke scheiding tussen organisaties die vertrouwen operationeel kunnen maken en organisaties die dat niet kunnen. Organisaties die ambitie, zichtbaarheid en governance succesvol op elkaar afstemmen, presteren aanzienlijk beter dan hun concurrenten.
Van de organisaties die als ‘volledig AI-klaar’ worden beschouwd, rapporteert 97% meetbare zakelijke voordelen van investeringen in data en AI, vergeleken met 48% gemiddeld. Dit toont de waarde aan van het operationeel maken van vertrouwen op bedrijfsniveau.
Veeam bouwt de vertrouwenslaag voor data en AI
Veeam pakt deze uitdaging aan door dataveerkracht, beveiliging en governance te combineren in één aanpak. Zo kunnen organisaties inzicht krijgen in welke data AI gebruikt, bepalen hoe mensen en agents toegang hebben en nauwkeurig schone, betrouwbare data herstellen wanneer incidenten zich voordoen.
“De bevindingen laten geen ruimte voor twijfel: wanneer 95% van de managers aangeeft dat data-uitdagingen hun AI-vooruitgang al vertragen, ligt het knelpunt niet bij het model, maar bij betrouwbare, beheerde en herstelbare data”, aldus Eswaran. “Veeam bouwt de vertrouwenslaag voor data en AI om bedrijven de zichtbaarheid, controle en nauwkeurige herstelmogelijkheden te bieden die nodig zijn om AI veilig op te schalen, zodat het echte bedrijfswaarde kan leveren.”
Over het onderzoek
Het onderzoek is uitgevoerd tussen 16 maart en 6 april 2026 en is gebaseerd op een wereldwijde enquête onder 600 senior managers in diverse sectoren, waaronder financiële dienstverlening, gezondheidszorg, productie, detailhandel en technologie. Onder de respondenten bevonden zich CEO’s, CIO’s, CISO’s, CDO’s en andere senior leiders die verantwoordelijk zijn voor data, AI, technologie en compliance, werkzaam bij organisaties in Noord-Amerika, Europa en Azië-Pacific.
Download hier het volledige onderzoek of bezoek de website voor meer informatie.