RBC-onderzoek ontkracht het heersende AI-verhaal voor 2026: bedrijfsuitgaven aan AI versnellen breed

Achtergrond

In 2026 zijn er voortdurend geluiden over een AI-zeepbel, onbeheersbare kosten en de verstoring van SaaS. Maar het halfjaarlijkse CIO-onderzoek van RBC Capital Markets schetst een heel ander beeld. Het onderzoek omvat meer dan 100 CIO's en technisch directeuren, die honderden miljarden dollars aan IT-budgetten van bedrijven vertegenwoordigen. Analist Rishi Jaluria was eerder voorzichtig over de acceptatie van AI door bedrijven, maar dit onderzoek heeft hem doen veranderen van mening: 'De uitgaven van bedrijven zijn breed positief, AI-acceptatie verschuift van pilot naar productie.'

Analyse van de digitale economie

De onderzoeksresultaten wijzen direct op een aantal kernvariabelen van de huidige digitale economie:

• Gebruikersgroei en verkeersveranderingen: Het gebruik van AI in bedrijven springt van experimentele pilots naar productie-implementatie, wat betekent dat de penetratie van AI in bedrijfsprocessen versnelt. Meer dan de helft van de respondenten geeft aan dat AI al in productie is, en nog eens 35% is van plan dit binnen 6 maanden te realiseren, wat het gebruikersbestand en de aanroepfrequentie van AI-diensten aanzienlijk zal verhogen.

• Datawaarde: Tokenbudgetten zijn beheersbaar en worden gepland te verhogen, wat aangeeft dat bedrijven de waarde van AI-output meer erkennen. Bijna 90% van de respondenten vindt de tokenuitgaven beheersbaar, en hoewel bijna de helft al over het budget heen is, zijn ze nog steeds van plan om verder te investeren. Dit contra-intuïtieve fenomeen geeft aan dat de ROI van AI-investeringen verbetert en dat bedrijven meer afhankelijk worden van datagestuurde besluitvorming.

• Platformuitbreiding: OpenAI domineert concurrenten met een gebruikerspercentage van 57% (Anthropic slechts 12%), en loopt ook voorop in prestatiebeoordelingen met 44% tegenover 24%. Dit versterkt het 'winner-takes-all'-effect van de AI-platformeconomie – eerste bewegers sluiten zakelijke klanten in met merk, gebruiksgemak en ecosysteem.

Observaties over bedrijfsmodellen

Het onderzoek onthult een aantal belangrijke signalen over bedrijfsmodellen:

• Transformatie van verdienmodellen: Hybride prijsstelling (licenties per stoel plus gebruiksprijzen) wordt snel de voorkeur van bedrijven. Dit model combineert vaste inkomsten met variabele inkomsten, wat zowel een basisomzet garandeert als de toename van AI-gebruik vastlegt. Voor AI-leveranciers betekent dit een stabielere cashflow en een hogere levenslange klantwaarde.

• Voordelen van het platformmodel: OpenAI heeft sterke netwerkeffecten opgebouwd via zijn API en ChatGPT Enterprise. Hoe meer zakelijke gebruikers, hoe sneller het model wordt geoptimaliseerd, wat vervolgens meer klanten aantrekt. Deze positieve cyclus is de sleutel tot OpenAI's leidende positie.

• Het SaaS-model is niet dood: Het 'SaaSpocalypse'-verhaal is niet uitgekomen – de overgrote meerderheid van bedrijven is van plan de software-uitgaven te verhogen, niemand verlaagt deze. AI heeft geen softwarebudgetten opgeslokt, maar heeft nieuwe IT-uitgaven gecreëerd. Bedrijven betalen voor AI door extra AI-budgetten toe te voegen (91% van de respondenten) in plaats van bestaande software te verminderen.

Marktconcurrentieanalyse- OpenAI versus Anthropic: OpenAI loopt fors voorop qua adoptiegraad en perceptie van prestaties. Maar kan Anthropic de kloof verkleinen voor de IPO? Uit het onderzoek blijkt dat Claude nog steeds ruimte heeft om in te lopen op de bedrijfsmarkt, maar de first-mover-voorsprong en merkherkenning van OpenAI vormen een sterke vestingmuur.

• Concurrentie op het cloudplatform: De explosieve groei van AI-workloads zal de vraag naar cloud computing aanjagen. Microsoft Azure (diep geïntegreerd met OpenAI), Amazon AWS en Google Cloud profiteren hiervan. Maar dalende AI-infrastructuurkosten (tokenprijzen naar verwachting sterk dalend) kunnen de winstmarges van cloudaanbieders uithollen, waardoor ze gedwongen worden over te stappen op hoogwaardigere AI-diensten.

• Traditionele softwareleveranciers: SAP, Oracle, Salesforce e.a. moeten AI-integratie versnellen. Uit het onderzoek blijkt dat de uitgaven aan bedrijfssoftware nog steeds sterk zijn, maar als ze AI-functionaliteiten niet effectief kunnen inbedden, kunnen ze marktaandeel verliezen aan opkomende AI-native platforms.

Gegevens- en regelgevingseffecten

• Databeheer: Grootschalige AI-implementatie door bedrijven betekent dat meer kernbedrijfsgegevens in modellen terechtkomen. Gegevensprivacy, compliance en beveiliging worden cruciale thema's. Regelgeving zoals de AVG en de AI Act zullen hogere eisen stellen aan hoe bedrijven AI-trainingsgegevens beheren.

• Mededingingsrecht: De leidende positie van OpenAI kan toezichthouders opmerkzaam maken. Als het marktaandeel blijft groeien, kan de Europese Commissie voor Mededinging of de FTC uitsluitingsgedrag op de AI-markt onderzoeken.

• Grensoverschrijdende gegevensstromen: De globalisering van AI-toepassingen vereist dat gegevens tussen regio's stromen. Digitaal soevereiniteitsbeleid (zoals de EU Data Act, de Chinese Data Security Law) kan de compliancekosten van AI-implementatie verhogen en de vraag naar "soevereine AI"-clouddiensten stimuleren.

Wereldwijde trendwaarnemingen

Dit onderzoek bevestigt dat de AI-economie van de incubatiefase naar de groeifase gaat. De volgende langetermijntrends zijn het vermelden waard:

• AI-economie: AI-investeringen van bedrijven zijn niet langer experimentele uitgaven, maar een kernstrategisch budget. 100% van de respondenten heeft een budget toegewezen aan AI, 91% heeft een geheel nieuw budget opgesteld, wat aangeeft dat AI de derde IT-uitgavenpijler is geworden naast cloud en cybersecurity.

• Platformeconomie: De adoptie van AI-platforms door bedrijven verloopt veel sneller dan bij eerdere technologische cycli. De snelle opkomst van hybride prijsmodellen (die in korte tijd de voorkeursmodus zijn geworden) weerspiegelt hoe softwarebedrijfsmodellen door AI worden hervormd.

• Data-economie: De groei van tokenverbruik betekent dat de gegevensstroom versnelt. Bedrijven hebben efficiëntere gegevenspijplijnen en -beheerinstrumenten nodig, wat een nieuwe markt voor datamiddleware zal creëren.

• Digitale soevereiniteit: Naarmate AI-implementatie grensoverschrijdend wordt, kunnen landen de controle over AI-gegevensstromen versterken. Bedrijven moeten proactief lokale AI-infrastructuur opzetten.

DigitalEcoNews InsightHet economisch meest relevante punt uit het RBC-onderzoek is dat AI-uitgaven van bedrijven geen nulsomspel zijn, maar incrementele investeringen. 91% van de bedrijven heeft een nieuw AI-budget opgesteld, in plaats van bestaande IT-middelen te verschuiven. Dit betekent dat AI een volledig nieuwe digitale economische groei creëert, niet alleen vervanging.

Voor bedrijven moet het bedrijfsmodel verschuiven van 'of we AI moeten gebruiken' naar 'hoe we AI in de kernwaardecreatie kunnen integreren'. De snelle opkomst van hybride prijsstelling laat zien dat traditionele software-abonnementen worden vervangen door flexibelere prijsmodellen die gekoppeld zijn aan gebruikswaarde. Dit heeft diepgaande gevolgen voor het inkomstenmodel en klantrelatiebeheer van SaaS-bedrijven.

Wat betreft de toekomstige digitale economie, oordelen wij: de concurrentie in het AI-platformecosysteem zal versnellen. OpenAI is momenteel toonaangevend, maar technologische vooruitgang en marktveranderingen (zoals een scherpe daling van tokenkosten) kunnen de verhoudingen hervormen. Bedrijven moeten een balans vinden tussen het risico van afhankelijkheid van één enkele leverancier en het omarmen van AI-productiviteitsverbeteringen. Databeheer en regelgeving worden de grootste uitdagingen voor diepgaande AI-implementatie. Bedrijven die een compliance- en uitlegbare AI-architectuur kunnen opbouwen, zullen op de lange termijn winnen.

DigitalEcoNews Insight: De AI-investeringscyclus is verschoven van 'wanneer te starten' naar 'hoe te schalen'. Dit zal de kernthematiek zijn van de digitale strategie van bedrijven in 2026-2028.