AI-gebruik groeit naar 62%, maar strategische impact ontbreekt
Generatieve AI-tools worden door 36% van de organisaties binnen marketing gebruikt, gevolgd door geïntegreerde AI-oplossingen (21%) en out-of-the-box AI-oplossingen binnen bestaande platforms (13%). Businessafdelingen kiezen daarbij logischerwijs vaker voor flexibiliteit en snelheid via generatieve AI-tools (47% gebruik), terwijl technische teams de voorkeur geven aan geïntegreerde oplossingen (28% gebruik).
De verwachtingen rond AI in marketing zijn hoog, maar de daadwerkelijke inzet blijft vooralsnog beperkt tot eenvoudige use cases. 40% van de organisaties gebruikt AI voor tekstcreatie; gevolgd door ideeëngeneratie (29%) en data-analyse (23%), zie ook grafiek 5. Opvallend is dat juist toepassingen die dieper ingrijpen op de marketingstrategie nog grotendeels onbenut blijven. Slechts 15% gebruikt AI voor gepersonaliseerde campagnes en 9% experimenteert met autonome AI-agents. Dit wijst uit dat AI momenteel vooral een ondersteunende technologie is, en weinig daadwerkelijk wordt geïntegreerd in kernprocessen binnen marketing.
“Met de opkomst van generatieve AI kwamen volledig gepersonaliseerde campagnes binnen bereik. Toch laat het DDMO 2025 zien dat slechts 15% van de organisaties AI al inzet voor personalisatie. De technologie is er, maar de toepassing blijft achter.
In mijn dagelijkse werk zie ik hoe groot de potentie is. Marketingteams verkennen generatieve AI al volop op operationeel niveau. De uitdaging is nu om deze AI écht strategisch te benutten. Niet met losse experimenten, maar geïntegreerd in processen: van het aansturen van content tot het ontwerpen van klantreizen.
De kracht zit ook in voorspellende AI: wie krijgt welke boodschap, en wat is de meest relevante personalisatie? Teams die hierin slagen, gebruiken deze technologie niet enkel om méér te doen, maar om dat wat ze doen, beter te doen. Door tooling te combineren met governance en visie. Dat vraagt om eigenaarschap, betrouwbare data en lef. Met een cultuur waarin je durft te leren en los te laten wat niet meer werkt. Zo wordt AI een versneller van impact, niet alleen van output.“
— Brenda van den Berg, DDMA-commissielid AI en Marketingmanager Zakelijke Markt bij KPN
Kennisgebrek, capaciteit en datakwaliteit remmen AI-adoptie
Organisaties die AI (nog) niet inzetten, noemen als belangrijkste redenen ongeschiktheid voor de sector (27%), gebrek aan kennis (26%) en onvoldoende capaciteit (18%). Opvallend is dat slechts 14% van de organisaties AI-kennis een topcompetentie binnen marketingfuncties noemt. Dit wijst op een kloof tussen de huidige competentieprofielen en de toekomstige eisen van het vakgebied, en daarmee beperken organisaties mogelijk onbewust hun eigen adoptietempo.
Tegelijkertijd wordt een tekort aan capaciteit veel genoemd als belemmering, terwijl AI juist kan helpen om capaciteit vrij te maken door repetitieve taken te automatiseren. Organisaties lijken daarmee vooral te focussen op de korte termijn, waardoor kansen voor structurele verbetering blijven liggen. De vraag is in hoeverre zij voorbereid zijn op de impact die AI onvermijdelijk zal hebben.
Bijna 1 op de 6 organisaties (16%) geeft aan AI het komende jaar niet vaker te willen inzetten, vooral vanwege capaciteits- (25%) en kennisgebrek (23%). Waar geen onwil, maar eerder onvermogen uit blijkt. Zo dreigt een kloof te ontstaan tussen voorlopers en achterblijvers: organisaties missen mogelijk de middelen om te investeren in technologie die hen op termijn juist efficiënter maakt.
“De technologische ontwikkelingen gaan zo snel, dat het voor veel organisaties een uitdaging is om bij te blijven. Dat is een risico als je een écht digitale organisatie wilt worden. Vooruitgang ontstaat juist door te doen, te experimenteren en bij te stellen.
Wat is nodig voor snelle AI-adoptie? Bij KPN hebben we de afgelopen vijf jaar veel geleerd en kunnen we steeds sneller impact maken met nieuwe AI-oplossingen. Wat zijn onze learnings? Kies een geschikt AI-project, bij voorkeur waarbij de KPI’s naadloos aansluiten op de strategische doelen van de organisatie. Begin klein, met een kernteam van gedreven collega’s. De versnelling zit in de samenwerking tussen tech en business. Door stakeholders vroeg te betrekken, en met demo’s en updates openheid te bieden, bouw je vertrouwen op. Twijfels? Die komen. Neem ze serieus en onderbouw met data.
Mik op een klein succes in een vroeg stadium, dat wekt nieuwsgierigheid en creëert draagvlak. AI voorspelt nooit 100% correct en de tolerantie voor fouten is laag. Wat helpt is om goede vergelijkingen te maken met de huidige situatie, die is ook niet perfect. Door hier open over te zijn, open je het gesprek en de deur naar AI-ontwikkeling. Niet blokkeren, maar starten.”
— Ruud Gelissen, Director AI Consumentenmarkt bij KPN
De rol van vaardigheden in succesvolle AI-adoptie
AI implementeren vraagt om meer dan technologie: het draait om gedrag en bereidheid om werkwijzen aan te passen. In de praktijk ontstaat vaak een tweedeling: een kleine groep pioniers experimenteert, terwijl de meerderheid vasthoudt aan het vertrouwde. Organisaties die AI echt willen integreren, investeren daarom in collectief leren, niet alleen in tools. Bovendien is AI-geletterdheid vanaf 2 februari 2025 een wettelijke verplichting, zie hier het DDMA Stappenplan AI-geletterdheid: alles wat je moet weten om aan de vereiste te voldoen.
Toch ontbreekt het bij veel organisaties aan een structurele aanpak. Eén op de drie (33%) doet niets aan AI-competentieontwikkeling, en heeft ook geen plannen hiervoor in de toekomst; bij kleinere organisaties (1-10 medewerkers) is dat zelfs 54%. Hoe groter de organisatie, hoe meer aandacht voor vaardigheden.
Organisaties die wél vooruitgang boeken op dit terrein, combineren drie elementen: bewustwording via trainingen, ruimte om te experimenteren en concrete toepassingen. Deze combinatie blijkt effectief om gedragsverandering te stimuleren en AI breder te verankeren in de organisatie.
Bijna 1 op de 5 organisaties (18%, bij de DDMA achterban zelfs 42%) biedt actief trainingen aan, 29% (DDMA achterban: 45%) faciliteert zelfgekozen trainingen. Bij datagedreven organisaties, zoals bij de DDMA-achterban liggen deze cijfers nog hoger, wat wijst op een groeiend besef van het belang om te investeren in AI-kennis.
“ABN AMRO is één van de koplopers van de grootbanken op het gebied van GenAI. Door GenAI te integreren in onze werkwijzen en diensten, maken we de klantervaring persoonlijker, toegankelijker en versterken we ons risicomanagement met betrouwbare data.
Zo brengen we onze bankbrede strategie in de praktijk. We besteden veel aandacht aan het ontwikkelen van competenties: zo hebben alle collega’s toegang tot ABN Amro GPT, een beveiligde versie van ChatGPT, we bieden e-learnings aan en er is een Kickstarter beschikbaar om in 1,5 uur te leren hoe je GenAI kan inzetten in het dagelijks werk.“
— Hiek van der Scheer, Chief Data & Analytics Officer bij ABN Amro
AI-beleid en regie in opkomst: kansen voor groei
De regie over AI is in veel organisaties binnen marketing versnipperd. Management (28%), IT (27%) en Marketing (21%) nemen het vaakst de leiding. De achterban van DDMA kiest vaker voor een centrale aanpak: 41% heeft een AI-verantwoordelijke of een centrale AI-werkgroep, t.o.v. 19% van de sectorvertegenwoordiging.
Met AI-beleid leggen organisaties vast hoe de technologie verantwoord ingezet kan worden, wat houvast geeft bij de omgang met data, risico’s en ethiek. Hoewel 54% van de organisaties inmiddels AI-beleid heeft opgesteld, zijn de afspraken vaak beperkt. Slechts 29% heeft namelijk richtlijnen die zowel intern als extern gebruik dekken.
Vooral kleine organisaties blijven achter: bij 70% ontbreekt elk AI-beleid, tegenover 18% bij corporates. Dit laat zien dat formele sturing over AI-gebruik vooral bij grotere organisaties aanwezig is, terwijl kleinere partijen achterblijven.
“Bij PostNL geloven we dat de kracht van AI pas echt tot zijn recht komt wanneer mensen centraal staan. Daarom hebben we een AI Center of Excellence opgezet, dat medewerkers helpt om AI niet alleen te begrijpen, maar ook daadwerkelijk toe te passen in hun dagelijkse werk. We investeren in AI-vaardigheid via trainingen, hands-on begeleiding bij proof-of-concepts en het stimuleren van experimenten binnen teams. Zo ontdekken medewerkers zelf hoe AI-waarde kan toevoegen aan hun dagelijks werk.
AI is geen exclusief domein van IT of data science. Juist door iedereen in het bedrijf vanaf het begin te betrekken, ontstaat eigenaarschap, draagvlak en versnelling. Het AI Center of Excellence fungeert hierbij als spil: het bewaakt de kwaliteit, stimuleert samenwerking en zorgt dat kennis en technologie breed inzetbaar zijn binnen de organisatie. Door te bouwen aan een schaalbare en verantwoorde AI-omgeving, zorgen we ervoor dat AI-oplossingen niet alleen innovatief zijn, maar ook veilig, ethisch en relevant voor de hele organisatie.”
— Milou Verhij, Head Center of Excellence bij PostNL
De toekomst van AI in marketing: 3 op de 4 wil meer
De belangstelling voor AI in marketing groeit: 72% (waarvan 31% zeker) overweegt om AI het komende jaar vaker in te zetten voor marketingactiviteiten. De focus ligt daarbij evengoed ook op tekstcreatie (35%) en ideeëngeneratie (29%), maar bijvoorbeeld ook op voorspellende analytics (25%), SEO-optimalisatie (22%) en virtuele assistenten (21%).
Kleinere organisaties (1-10 medewerkers) twijfelen daarbij nog iets meer: 19% overweegt al zeker om AI komend jaar vaker toe te passen, ten opzichte van 42% van de corporates. Grotere organisaties zien meer toekomst in chatbots/voice bots en autonome AI-agents dan kleine organisaties – systemen die zelfstandig beslissingen nemen, hoewel de verwachte inzet hiervan nog beperkt blijft.
* In 2025 was de vraagstelling voor de toepassing van AI voor marketingactiviteiten anders dan in 2024
AI-first: de nieuwe standaard in techbedrijven
Grote technologiebedrijven maken zichtbaar de omslag naar een AI-first benadering. Van medewerkers wordt verwacht dat zij AI-tools actief integreren in hun dagelijks werk.
Zo hanteert Shopify het beleid dat nieuwe medewerkers alleen worden aangenomen als hun taak niet door AI kan worden uitgevoerd. Ook Duolingo volgt deze lijn. Bij Microsoft wordt inmiddels 20-30% van de code gegenereerd met AI; Meta wil dat aandeel komend jaar verhogen naar 50%.
Deze voorbeelden laten zien dat AI-gebruik steeds vaker wordt verankerd in beleid en KPI’s, in plaats van overgelaten aan individuele voorkeur. Grote techbedrijven geloven dat structurele integratie van AI bijdraagt aan consistentie en strategische waarde. Zo verandert AI van experiment naar een meetbare factor binnen bedrijfsvoering en besluitvorming.
Over het Data-Driven Marketing Onderzoek (DDMO) 2025
Het Data Driven Marketing Onderzoek is een onafhankelijk initiatief van DDMA en de DDMA Commissie Data, Decision & Engagement. Het brengt jaarlijks in kaart hoe de Nederlandse marketingsector data en technologie inzet, met het oog op kansen, uitdagingen en ethische vraagstukken.
Het DDMO 2025 is gebaseerd op 532 Nederlanders die werkzaam zijn binnen de marketingsector (2024: n=520), geworven via het GfK-panel, die positief hebben geantwoord op de vraag of zij grotendeels marketinggerelateerde werkzaamheden uitvoeren. Daarnaast hebben 60 respondenten uit de DDMA-achterban deelgenomen. De genoemde resultaten zijn gebaseerd op de onderzoeksdoelgroep (n=532), tenzij anders vermeld.
Meer weten?
De samenvatting van het DDMO 2025 is 3 juli gepubliceerd: “DDMO 2025: Marketingfunctie onder invloed van AI, sector balanceert tussen adolescentie en volwassenheid”. Eind augustus is de deep dive over de datagedreven adolscentiefase van de marketingsector te vinden op www.ddma.nl. Vragen of opmerkingen? Mail naar info@ddma.nl.
Brenda van den Berg
Mark van der Vlies
Nanda Appelman
Ook interessant
DDMO 2025: AI adoption accelerates, but uneven uptake risks deepening the divide
DDMO 2025: AI-gebruik groeit, maar kloof dreigt door ongelijke adoptie
