2026 State of AI in DAM & Content Operations Research – resultaten onthuld

De hypefase is voorbij. In plaats daarvan zien we een eerlijker, gecompliceerder beeld van AI-adoptie; een beeld dat niet wordt bepaald door de tools die organisaties gebruiken, maar door het fundament dat ze hebben gelegd (of juist niet) om deze goed te gebruiken.

Het 2026 State of AI in DAM & Content Operations-rapport, geschreven door onafhankelijk content operations specialist en consultant Kristina Huddart en ondersteund door WoodWing en andere marktleiders, is gebaseerd op inzichten van 271 professionals van brands, technologieleveranciers en implementatiepartners. Lees verder en ontdek de acht belangrijkste bevindingen uit het onderzoek.

1. Bijna 4 op de 5 organisaties maakt actief gebruik van AI, maar slechts de helft noemt het een succes

AI-adoptie heeft een enorme vlucht genomen. In 2024 experimenteerde 52% van de organisaties met AI. In 2025 was 54% overgegaan op early adoption. Vandaag de dag gebruikt 79% AI actief binnen hun bedrijf.

Maar er is een kloof. Zelfgerapporteerd AI-succes ligt op slechts 54% en de bereidheid van de organisatie scoort slechts 3 op 5. Het individuele enthousiasme is groot en mensen beoordelen hun persoonlijke zin in AI gemiddeld met 7,25 uit 10, maar de infrastructuur die daarbij hoort is niet op peil.

Dit is het spanningsveld dat bepalend is voor AI in 2026: wijdverspreide adoptie zonder wijdverspreid succes.

2. Hoe ver je bent, bepaalt hoe goed het werkt

Het onderzoek onthult een groot verschil van 42 procentpunten in succespercentages tussen organisaties in verschillende stadia van AI-volwassenheid:

• Organisaties die nog experimenteren met AI: 35% succespercentage
• Organisaties die AI volledig hebben ingeïmplementerd: 77% succespercentage
  
  

De implicatie is aanzienlijk. Aarzelen bij de implementatie van AI is niet neutraal – het is direct gecorreleerd met lagere prestaties en minder gerealiseerde voordelen. De organisaties die voorop lopen doen niet fundamenteel andere dingen. Ze doen het gewoon eerder en met meer discipline.

3. Metadata tagging en workflow automatisering zijn de meest toegepaste AI use cases

Als het gaat om waar AI daadwerkelijk wordt toegepast, laat de data een duidelijk patroon zien: de adoptie concentreert zich daar waar de organisatorische fundamenten al bestaan.

De top AI use cases in 2026 zijn:

1. Metadata tagging & verrijking: 65%
2. Workflow / procesautomatisering: 63%
3. Zoeken en ontdekken: 58%
4. Creatie en productie van content: 57%

Meer geavanceerde use cases, zoals governance en compliance (35%), dynamische contentdistributie (27%), blijven aanzienlijk achter. Niet omdat de technologie niet beschikbaar is, maar omdat de vereiste datakwaliteit, governancestructuren en geïntegreerde systemen er nog niet zijn. Zoals het rapport stelt: de beperkende factor is niet de technologie – het is de interne structuur die haar mogelijk maakt.

4. AI wint in de backoffice en de frontoffice is de volgende

Wat levert AI vandaag de dag eigenlijk op? Het eerlijke beeld is dat van bewezen operationele voordelen, met commerciële impact die nog niet ten volle is ontplooid.

Bewezen voordelen voor de back-office:

• Productiviteits- en efficiëntiewinst: 58%
• Kostenbesparingen: 47%
• Verbeterde vindbaarheid van digitale assets: 42%
• Snellere time-to-market: 41%

Nog opkomende impact front-office:

• Betrokkenheid bij de klant: 16%
• Nieuwe inkomstenstromen: 13%
• Meetbare ROI: 9%

Opmerkelijk is dat 17% van de organisaties aangeeft helemaal geen meetbare impact van AI te zien. Operationele efficiëntie is vandaag zeker al haalbaar. Aantoonbare waarde voor de  organisatie is de volgende stap, maar daarvoor is een sterker fundament nodig.

5. Vertrouwen is het ontbrekende ingrediënt, en dat komt op drie manieren naar voren

De belangrijkste barrières voor AI-succes in 2026 zijn geen geïsoleerde problemen. Het zijn allemaal uitingen van één onderliggend probleem: organisaties hebben door gebrek aan vertrouwen nog niet de infrastructuur opgebouwd die AI nodig heeft om te kunnen presteren.

De vertrouwenskloof is zichtbaar in drie dimensies:

• Procesvertrouwen – Wie neemt de beslissingen? Wat zijn de vangrails?
• Datavertrouwen – Kan men AI-outputs vertrouwen als de onderliggende metadata dat niet kunnen?
• Vertrouwen in mensen – Hebben teams de vaardigheden, de autorisatie en de ondersteuning voor verandermanagement die tot een effectief gebruik van AI kunnen leiden?

De belangrijkste gerapporteerde barrières weerspiegelen dit: gebrek aan governance of overzicht (83%), problemen met metadata en datakwaliteit (66%), beperkte AI-vaardigheden (56%) en onduidelijke ROI of business case (46%). Opvallend is dat 1 op de 4 organisaties nog steeds geen duidelijke verantwoordelijke heeft voor AI-initiatieven; een structurele kloof die de vooruitgang beperkt, ongeacht welke tools worden ingezet.

6. Strategie is de meest bruikbare hefboom voor succes

Branche, organisatieomvang en aantal medewerkers zijn geen betrouwbare voorspellers van AI-succes. Een formele AI-strategie heeft meer invloed dan om het even welke andere factor waarover een organisatie directe controle heeft. Toch is het huidige beeld ontnuchterend: slechts 26% van de organisaties heeft een formele AI-strategie. De helft is zo'n strategie aan het ontwikkelen. Een kwart heeft helemaal geen strategie.

Organisaties met een formele strategie hebben ongeveer 2,5 keer meer kans op netwerken van AI-ambassadeurs, 2 keer meer kans om te investeren in opleiding en bijscholing, en de kans om actief te werven voor AI-specifieke functies in de organisatie is zelfs 4 keer zo groot. Een strategie geeft niet alleen richting aan, maar stimuleert ook investeringen in personeel en een strakke governance, die in de loop van de tijd steeds meer vruchten afwerpen.

7. Hoe je AI meet, bepaalt hoeveel waarde je eruit haalt

De meeste organisaties meten AI aan de hand van operationele data – bespaarde tijd, geproduceerde hoeveelheid content, voltooide campagnes. Deze zijn gemakkelijk bij te houden, maar moeilijk te koppelen aan bedrijfswaarde.

Uit het onderzoek blijkt dat er een direct verband bestaat tussen de nauwkeurigheid van de metingen en de slagingspercentages:

Slechts 1 op de 4 organisaties meet AI momenteel aan de hand van financiële data – maar degenen díe het doen, behalen de beste resultaten. Metingen zorgen ervoor dat activiteiten tot verantwoording leiden. Zonder metingen blijft de waarde een aanname in plaats van een bewezen feit.

8. De volgende golf is agentic AI, maar de meesten zijn er nog niet klaar voor

Het rapport beschrijft de ontwikkeling van AI in drie fasen: sneller en goedkoper (efficiëntie), beter (verbetering) en fundamenteel anders (transformatie). Momenteel bevindt 38% van de respondenten zich in fase 1, 42% in fase 2 en slechts 11% in fase 3 – het domein van nieuwe bedrijfsmodellen en een AI-gerichte denkwijze.

De volgende verschuiving is die naar agentic AI: systemen die complexe, uit meerdere stappen bestaande workflows uitvoeren over volledige contentstacks. Veel leveranciers werken hier al aan. Maar organisaties die hiervan willen profiteren, hebben een sterke basis nodig in alle vier de dimensies: mensen, processen, data en technologie.

Het risico van het in golf 1 blijven steken is niet stagnatie – het is vervlakking. Optimaliseren puur op basis van snelheid en kosten heeft een negatief effect op de creativiteit, het inzicht en het vakmanschap die tot geweldige content kan leiden.

Wat te doen met dit alles

De organisaties die succesvol zijn met AI in 2026 doen geen wezenlijk andere dingen dan organisaties die (nog) niet succesvol zijn. Sterker nog: ze doen dezelfde dingen, maar met meer discipline. Ze hebben ownership bepaald, geïnvesteerd in AI governance, hun metadata opgeschoond, hun mensen bijgeschoold en de resultaten nauwkeurig gemeten.

Waar je organisatie zich ook bevindt in dit proces naar volwassenheid, het onderzoek biedt een reeks duidelijke vervolgacties: van het controleren van de kwaliteit van metadata en het uitvoeren van 90-daagse proefprojecten op basis van in de praktijk gehanteerde KPI’s, tot het herontwerpen van workflows op basis van de mogelijkheden van AI in plaats van het aanpassen van bestaande workflows alleen.

Wil je het volledige beeld?

Het volledige rapport 2026 State of AI in DAM & Content Operations Research, inclusief alle data, segmentatie per organisatietype en het volledige theoretisch kader, is gratis te downloaden op de website van Huddart Consulting.

Download het 2026 State of AI in DAM & Content Operations Research onderzoeksrapport

WoodWing is trotse supporter van dit onafhankelijke, door Kristina Huddart (Content Operations Specialist en Consultant bij Huddart Consulting) geschreven en uitgevoerde onderzoek.