Wie beslist er nog, AI of mens?

Probeer dit eerst

Er zijn drie standen, en de meeste bedrijven staan per ongeluk op één ervan.

Elk besluit waar een machine aan raakt staat op een van deze drie. Het probleem is bijna nooit dat een bedrijf de verkeerde koos. Het is dat niemand koos, en dat de stand omhoog schoof, één overgenomen aanbeveling per keer. Kies de stand die past bij hoe een echt besluit vorige maand ging.

Wat het je oplevert

Snelheid bij het verzamelen, met het oordeel op de plek waar het al zat. Dit is de stand waarvan bijna iedereen denkt dat hij erop staat, en het is de stand die het minst verandert aan hoe een bedrijf werkelijk beslist.

Wat het kost

Heel weinig, en daar hoort ook heel weinig opbrengst bij. Je betaalt voor een snellere onderzoeksassistent, wat prettig is en niet waarvoor iemand deze techniek kocht.

Op een dinsdag

Je vraagt om de argumenten aan beide kanten, leest ze, en komt tot je eigen oordeel. Twintig minuten gewonnen, en het besluit is onmiskenbaar van jou.

Goed wanneer

Het besluit is onomkeerbaar, omstreden, of iets dat je over een jaar moet verdedigen. Amazon noemt dat deuren die maar één kant op gaan, en die verdienen de trage stand.

Bijna elk bedrijf dat ik het vraag zegt op de eerste te staan. Bijna elk bedrijf stond, zodra we naar een echt besluit van vorige maand keken, op de tweede, en al een tijdje.

Dit heb je gezien

Welke hiervan is hier al gebeurd?

Vink eerlijk aan. Niemand ziet dit behalve jij, en elk hiervan is iets gewoons dat om een goede reden gebeurde.

Een vergadering bevestigde een aanbeveling in plaats van tot een conclusie te komen, en niemand merkte er iets van op
Iemand zei dat de analyse dat zei, alsof het daarmee klaar was
Er werd een besluit genomen en je kunt niet zeggen wie ervoor antwoordt
Een systeem doet nu zelf iets waar vroeger een mens voor nodig was, en je kunt de dag niet noemen waarop dat veranderde
Iemand verdedigde een uitkomst met het resultaat in plaats van met een reden

Twee of meer is gewoon, en geen ervan is een mislukking. Wat ze gemeen hebben is dat de stand verschoof zonder dat iemand het merkte, en dat is het enige deel hiervan dat werkelijk een probleem is.

Oordeel dat naar AI schuift is de stand die van adviseren naar beslissen kruipt zonder dat iemand kiest. Zestig op de honderd bestuurders gebruiken AI nu om besluiten te ondersteunen. Vijf op de honderd vinden zichzelf voorop lopen in hoe je dat goed doet.1

Als je één deel leest

Deloitte ondervroeg ruim 9.000 bedrijfs- en HR-leiders in 89 landen. 60% van de bestuurders gebruikt AI nu regelmatig om besluiten te ondersteunen.1
64% noemt dit zeer belangrijk voor hun huidige succes en ongeveer evenveel zetten stappen. 5% vindt zichzelf voorop lopen.1
Deloitte noemt twee bevindingen waar een directieteam van moet schrikken: mensen voelen zich minder eigenaar van besluiten die met AI zijn genomen, en worden eerder oneerlijk als ze een besluit eraan overlaten.1
Meer dan de helft van de organisaties, 57%, werkt met een lage volwassenheid in besluitvorming, en bijna niemand leert mensen hoe je beslist.1
Buiten het werk vormt de gewoonte zich al: 16% van de mensen in 23 markten gebruikte AI die zonder tussenkomst van een mens handelt, alleen al in het afgelopen halfjaar.2

Je kent het gevoel als

Een vergadering iets bevestigde in plaats van het te beslissen
Iemand een uitkomst rechtvaardigde met een resultaat
Je niet kunt zeggen wie antwoordt voor een besluit van vorige maand
Je hier meer mee wilt doen en de grens liever kiest dan tegenkomt

Wat je meeneemt

Drie standen, met de eerlijke prijs van elk
Een oefening van een uur die je besluiten op twee stapels legt
Het onderzoek, met de steekproeven en wat het niet bewijst
Het ene document dat je beter schrijft voordat je het nodig hebt

Wat het is

De stand schuift vanzelf omhoog, want hem verzetten is nooit een besluit.

Dit is het mechanisme, en het is bijna beleefd. Je vraagt om materiaal en krijgt een aanbeveling, want dat is behulpzamer. De aanbeveling is goed, dus neem je hem over. De volgende keer sla je het materiaal over en lees je de aanbeveling. Zes maanden later bestaat er een vergadering om aanbevelingen te bevestigen, en niemand daarin kan de week aanwijzen waarin dat veranderde.

Wat dit anders maakt dan gewoon delegeren, is dat delegeren een moment heeft. Je zegt tegen iemand dat dit nu van hem is, diegene weet het, en jullie kunnen allebei zeggen wanneer het gebeurde. Hier is geen moment, en dus is er ook geen punt waarop iemand zich afvroeg of dit besluit er een was om over te dragen.

Niemand draagt een besluit over. Ze nemen twaalf keer een aanbeveling over, en de twaalfde was de overdracht. Paul Musters

Het onderzoek van Deloitte noemt twee gevolgen die je twee keer moet lezen. Mensen voelen zich minder eigenaar van besluiten die met AI zijn genomen, en ze worden eerder oneerlijk als ze een besluit eraan overlaten.1 Leg die naast elkaar en je hebt een besluit dat niemand helemaal nam, waar niemand zich helemaal eigenaar van voelt, tot stand gekomen via een proces waarover mensen iets minder recht door zee zijn dan ze alleen zouden zijn.

En waar een bedrijf hierin staat is een levelvraag en geen technologievraag, en daarom komen twee bedrijven met dezelfde tools op heel verschillende plekken uit.

01Campfire60%

02Wild West25%

03Blueprint10%

04Engine4%Beslisrechten opgeschreven

05Ecosystem1%

Aandeel bedrijven per level. Opschrijven welke besluiten een machine zelf mag nemen, en wie kan ingrijpen, is level 4, Engine, waar ongeveer 4% van de organisaties zit. Daaronder ligt de grens waar de laatste persoon hem toevallig trok. De aandelen per level komen uit het eigen werk van emaho met klanten.

Onder level 4 ligt de grens waar de laatste persoon hem toevallig trok, wat in de praktijk betekent: waar de laatste behulpzame aanbeveling landde.

Wat het onderzoek vond

Breed gebruikt, breed belangrijk gevonden, vrijwel nergens geregeld.

Het onderzoek 2026 Global Human Capital Trends van Deloitte liep met Oxford Economics onder ruim 9.000 bedrijfs- en HR-leiders in 89 landen.1 Drie cijfers eruit beschrijven de stand netjes.

60%

van de bestuurders gebruikt AI nu regelmatig om besluiten te ondersteunen

1

64%

noemt AI en besluitvorming zeer belangrijk voor het huidige succes, en ongeveer evenveel zetten stappen

1

5%

vindt zichzelf hierin voorop lopen

1

Dat derde cijfer is de vorm van elk nieuw vakgebied voordat iemand het heeft opgebouwd. Wat dit dringend maakt is het eerste cijfer, want het gebruik staat al op zestig procent en de praktijk op vijf.

Deloitte voegt er een bevinding uit het eigen onderzoek naar beslisvaardigheid aan toe die veel verklaart: meer dan de helft van de organisaties, zevenenvijftig op de honderd, werkt met een lage volwassenheid in besluitvorming, en bijna niemand leert mensen beslissen of geeft ze er gereedschap voor.1 Daar zit een ironie in om even bij stil te staan. Veel organisaties zijn druk bezig AI te leren beslissen, in de veronderstelling dat de mensen dat al kunnen.

Buiten het werk vormt de gewoonte zich al

Het AI Sentiment Report 2026 van EY ondervroeg 18.152 mensen in 23 markten over het voorgaande halfjaar. Het is consumentenonderzoek en geen werkonderzoek, en juist daarom is het hier bruikbaar: het laat zien waar mensen aan wennen voordat ze het meenemen naar kantoor.2

Gebruikte AI die zonder tussenkomst van een mens handelt

16%

Laat AI winkelmandjes automatisch aanvullen of bankzaken afhandelen

11%

Gebruikte AI-agents om namens hen producten te kopen

10%

Reed in een zelfrijdend voertuig of een autonome taxi

9%

Aandeel van 18.152 mensen in 23 markten dat elk hiervan meldt, over het halfjaar tot maart 2026. De balken zijn aandelen van alle respondenten.2

Kleine getallen, en dat is het punt. Een jaar geleden waren het afrondingsfouten. De mensen die maandag bij je aan tafel zitten wennen eraan dat machines namens hen handelen in hun eigen leven, en zo ontstaat een norm op het werk zonder dat iemand er een voorstelt.

Hetzelfde onderzoek vindt dat twee derde zegt dat menselijk toezicht essentieel blijft, en dat diezelfde twee derde bang is dat systemen worden gehackt.2 EY vat het zelf kort en juist samen: de invoering gaat sneller dan het vertrouwen.2

Twee beperkingen om te noemen. De cijfers van EY gaan over consumenten en niet over medewerkers, dus lees ze als het weer en niet als jouw voorspelling. En het onderzoek van Deloitte is een zelfgerapporteerde enquête onder leiders, uitgevoerd door een kantoor dat advies verkoopt over besluitvorming.

Hoe het komt

Elke overdracht was iemand die behulpzaam wilde zijn.

Een aanbeveling is bruikbaarder dan materiaal

Elke tool in dit veld is gebouwd om na verloop van tijd behulpzamer te worden, en behulpzamer betekent dichter bij een antwoord. Dus schuift de standaard van hier zijn de overwegingen naar dit zou je moeten doen, en hij schuift omdat gebruikers dat prettiger vinden. Niemand in die kringloop doet iets fout, en de kringloop beweegt maar één kant op.

Een goede aanbeveling overnemen legt niemand vast

Als je had voorgesteld om dit soort besluiten aan een systeem te geven, was er een vergadering geweest, een gesprek over risico en waarschijnlijk een document. Een aanbeveling overnemen die toevallig klopt kost vier seconden en laat geen spoor na. Twaalf daarvan tellen op tot dezelfde overdracht zonder een greintje van dat toezicht.

De versie met een vergadering wordt bestuurd. De versie die twaalf keer op een dinsdag gebeurt niet. Paul Musters

Geen van beide kanten was op de overdracht voorbereid

Deloitte noemt dat managers niet zijn voorbereid om toezicht te houden op AI, en dat veel bestuurders de AI-kennis missen om aan dat toezicht bij te dragen.1 De mensen die de stand zouden zien schuiven zijn dus het minst toegerust om te beschrijven waar ze naar kijken, en degenen die het wel kunnen beschrijven zitten twee lagen van de dinsdag af waarop het gebeurt.

En op bedrijfsniveau?

Zonder naam, drie minuten, zes vragen. Het level, wat dat je kost, en wat één stap omhoog verandert.

Doe de Culture Level scan

Eén ding om te proberen

Leg de besluiten van vorige maand op twee stapels.

Dit kost een uur met je directieteam en gebruikt een onderscheid dat Amazon al jaren hanteert en dat Deloitte aanhaalt als werkend voorbeeld: deuren die één kant op gaan en deuren die twee kanten op gaan.1 Schrijf de twaalf of vijftien besluiten op die je bedrijf vorige maand werkelijk nam, en verdeel ze.

1

Deuren die twee kanten op gaan

Omkeerbaar, goedkoop terug te draaien, vaak genomen. Dit zijn de besluiten om bewust en snel over te dragen, en de meeste bedrijven zijn er veel te traag mee. Snelheid kost hier bijna niets en levert veel op.

2

Deuren die één kant op gaan

Moeilijk of onmogelijk terug te draaien. Een prijs, een markt die je betreedt, iemand die je laat gaan, een klant die je loslaat. Die blijven op de eerste stand, met een persoon met naam, en de traagheid is de bedoeling.

3

De besluiten waar je ruzie over krijgt

Let daar meer op dan op de verdeling zelf. Een besluit dat twee mensen op verschillende stapels leggen is een besluit waarvan niemand het gewicht heeft afgesproken, en dat verschil van mening is meer waard dan de hele oefening.

Zet er daarna bij elk bij op welke van de drie standen het vorige maand werkelijk werd genomen. De meeste teams vinden minstens twee deuren die één kant op gaan op de tweede stand, en dat in een vergadering ontdekken is veel goedkoper dan het in een uitkomst ontdekken.

Eén ding waardoor dit misgaat. Begin niet bij wat je wilt dat het beleid wordt. Begin bij wat er de afgelopen vier weken werkelijk gebeurde, want het gat tussen die twee is de hele vondst.

In de vijf levels

De juiste stand hangt af van het besluit én van degene die het neemt.

Beleid dat één grens voor het hele bedrijf trekt zit tegelijk twee kanten op fout. Het houdt de mensen tegen die veilig verder konden, en het geeft dezelfde ruimte aan iemand die een aanbeveling leest als een conclusie.

Een Operating Profile in gebruik. Persoonlijkheidstype en AI-niveau in één profiel, met de agents die daarbij passen.

Alles wordt per persoon gemeten: hoe iemand een keuze maakt, en hoe ver diegene is met AI. Die twee samen vertellen je wie je de derde stand kunt toevertrouwen op welk soort besluit, en dat is een veel bruikbaarder antwoord dan één bedrijfsregel en een beetje hoop.

Het geeft je ook een manier om iemand bewust te verplaatsen. Iemand meer ruimte geven wordt iets dat je expres doet, met een niveau erbij en een datum, in plaats van iets dat hem overkomt over elf stille dinsdagen.

Over emaho

emaho meet één Operating Profile per persoon: persoonlijkheidstype en AI-niveau in één profiel. Daarop bouwen we een persoonlijke set AI-agents die past bij hoe iemand werkt, binnen de tools die hij al gebruikt. Vijftien minuten invullen, het eerste profiel is gratis, gemaakt voor bedrijven van 20 tot 500 mensen.

Bekijk je eigen profiel, gratis Vind je AI Culture Level

Vijftien minuten per persoon. Geen creditcard, geen verplichtingen.

Wat werkt

Schrijf de lijst voordat je hem nodig hebt.

Eén pagina, en het is het enige stuk op deze pagina dat het waard is om te maken. Er staan je terugkerende besluiten op, en bij elk staat op welke stand het draait, wie kan ingrijpen, en wat er moet gebeuren voordat het een stand omhoog gaat.

Drie kolommen en zo’n twintig regels. Deloitte formuleert hetzelfde idee als besluiten indelen en per categorie vooraf de eigenaar, de data, de grenzen en de snelheid vastleggen, en dat is de bedrijfsversie van precies dit.1 Een bedrijf van honderdvijftig mensen heeft de pagina nodig en niet het raamwerk, en die pagina kost een middag.

Wat de pagina meteen verandert

De stand houdt op met schuiven, want een besluit een niveau omhoog brengen vraagt nu dat iemand een regel aanpast die anderen zien. Die ene wrijving is het hele mechanisme. Ze maakt van een verschuiving die per ongeluk gebeurt weer een keuze die iemand expres maakt.

Het geeft je mensen ook toestemming om harder te gaan op de deuren die twee kanten op gaan, en daar ligt het meeste onaangeroerde nut terwijl iedereen zich zorgen maakte over de andere stapel. Opgeschreven grenzen maken een bedrijf meestal sneller in plaats van trager, want de voorzichtigheid die mensen zonder grens hanteren passen ze op alles even hard toe.

En één gewoonte die eraan vastzit

Loop de pagina elk kwartaal langs en vraag welke regels zijn verschoven zonder dat ze zijn aangepast. Die vraag brengt de verschuiving in ongeveer tien minuten boven water, en het is de enige betrouwbare manier die ik ken, want een verschuiving laat per definitie nergens anders een spoor na.

En één ding om meteen mee te stoppen. Stop met een resultaat aannemen als reden. Als iemand zegt dat de analyse dat zei, is de bruikbare volgende zin de vraag wat diegene zonder die analyse had besloten, en of hij kan zeggen waarom ze gelijk had in plaats van dat ze stellig was.

Welke verraste je?

Als je de besluiten van vorige maand sorteert, stuur me dan degene die op een hogere stand bleek te draaien dan je dacht. Dat zijn de interessantste zinnen die ik krijg, en ik vertel je wat ik er meestal achter zie. Geen verkooppraatje. Eén eerlijk antwoord.

Stuur me een WhatsApp

Wat het kost om het te laten

Er gaat een deur die één kant op gaat open op de verkeerde stand.

De kosten die als eerste komen zijn een deur die één kant op gaat, geopend op de verkeerde stand. Een prijswijziging, een kandidaat, een klant, besloten met de snelheid van een omkeerbare keuze omdat niemand had opgeschreven dat deze anders was. Dat overleef je één keer, en het is het soort ding waar een verzekeraar achteraf naar vraagt.

Daaronder ligt eigenaarschap. Het onderzoek van Deloitte vindt dat mensen zich minder eigenaar voelen van besluiten die met AI zijn genomen.1 Een besluit waar niemand zich helemaal eigenaar van voelt, verdedigt niemand in maand vier, als het ongemakkelijk wordt en iemand vraagt waarom je ervoor koos. Je hoort dan een variant van we hebben de cijfers gedraaid, en die zin heeft geen auteur.

En de traagste is vakmanschap. Als meer dan de helft van de organisaties nu al bijna geen beslisvaardigheid aanleert,1 dan is elk jaar dat de stand omhoog schuift een jaar waarin minder mensen oefenen met beslissen. Het oordeel dat je nodig hebt voor de deuren die één kant op gaan is een spier, en die traint op dit moment niemand.

Gevraagd en beantwoord

Vragen over wie er nu beslist

Hoeveel bestuurders gebruiken AI bij besluiten?

Zestig op de honderd, in het onderzoek van Deloitte onder ruim 9.000 bedrijfs- en HR-leiders in 89 landen. Vijf op de honderd vindt zichzelf voorop lopen in hoe je dat goed doet.

Welke drie standen zijn er voor AI bij besluitvorming?

Het adviseert: jij vraagt, het geeft materiaal, jij beslist. Het beveelt aan: het stelt een antwoord voor en jij keurt goed. Het handelt: het beslist binnen grenzen en jij ziet de uitzonderingen. Bijna elk bedrijf denkt op de eerste te staan en staat op de tweede.

Wie kun je meer ruimte geven en wie niet?

Dat verschilt per persoon. emaho meet één Operating Profile per persoon: hoe iemand een keuze maakt, en hoe ver diegene is met AI. Die twee samen zeggen wie je de derde stand kunt toevertrouwen, en op welk soort besluit.

Hoe schuift een besluit ongemerkt naar AI?

Je vraagt om materiaal en krijgt een aanbeveling, want dat is behulpzamer. Die is goed, dus neem je hem over. De volgende keer sla je het materiaal over. Zes maanden later bestaat er een vergadering om aanbevelingen te bevestigen.

Wat is het verschil met gewoon delegeren?

Delegeren heeft een moment. Je zegt tegen iemand dat dit nu van hem is en jullie kunnen allebei zeggen wanneer dat gebeurde. Hier is geen moment, en dus ook geen punt waarop iemand zich afvroeg of dit besluit er een was om over te dragen.

Op welk niveau liggen beslisrechten vast?

Op level 4. emaho plaatst bedrijven op vijf AI Culture Levels, en Engine is waar is opgeschreven welke besluiten een machine zelf mag nemen en wie kan ingrijpen. Ongeveer 4% van de organisaties zit daar.

Welke besluiten houd je bij een mens?

De deuren die één kant op gaan: moeilijk of onmogelijk terug te draaien. Een prijs, een markt die je betreedt, iemand die je laat gaan, een klant die je loslaat. Die blijven op de eerste stand, met een persoon met naam erbij.

Welke besluiten kun je juist wel overdragen?

De deuren die twee kanten op gaan: omkeerbaar, goedkoop terug te draaien, vaak genomen. De meeste bedrijven zijn daar veel te traag mee, en die voorzichtigheid kost meer dan ze oplevert.

Waar past dit tussen de andere AI-challenges?

Het is er één van vijfentwintig, en hij ligt naast automation bias en agents zonder regels. De volledige set van 25 AI-challenges geeft per challenge het onderzoek, het level en een test die je deze week kunt doen.

Hoe sorteer je je besluiten?

Schrijf met je directieteam de twaalf of vijftien besluiten op die vorige maand werkelijk zijn genomen, leg ze op twee stapels, en zet er bij elk bij op welke stand het toen werd genomen. Een uur werk. De besluiten waar je ruzie over krijgt zijn de interessantste.

Voelen mensen zich minder eigenaar van besluiten met AI?

Ja. Deloitte vindt precies dat, en er komt bij dat mensen eerder oneerlijk worden als ze een besluit aan AI overlaten. Een besluit waar niemand zich eigenaar van voelt, verdedigt niemand in maand vier.

Waar dit heen loopt

Dezelfde grens die verschuift

Elk hiervan is een andere manier waarop gezag verschuift zonder dat iemand iets tekent.

18

Toezicht zakt weg

Wat er gebeurt met een controle die steeds goed uitvalt, en hoe snel mensen ophouden hem echt te doen.

Lees deze 05

AI geeft iedereen gelijk

Waarom de aanbeveling die je overnam dezelfde kant op wees als je vraag, en hoe je dat merkt.

Lees deze 02

Agents zonder regels

Dezelfde grensvraag voor dingen die zelf handelen, en de grenzen die je in de agent wilt schrijven.

Lees deze

Alle 25 AI-challenges, en wat je aan elk kunt doen

Vijfentwintig dingen die stukgaan in een bedrijf zodra mensen met AI gaan werken, elk met het onderzoek erachter en het level waarop het begint te bijten. Deze begint te bijten op Engine, en 2 andere beginnen daar ook.

Open de volledige set

Je volgende stap

Bepaal expres wie welke stand krijgt.

Eén grens voor het hele bedrijf zit tegelijk twee kanten op fout. Vijftien minuten per persoon laat zien wie veilig verder kan en wie de aanbeveling met het tegenargument erbij nodig heeft.

Zet elk besluit in een van de drie vakjesMachine beslist, machine stelt voor, mens beslist. Een middag werk, en de discussies houden op.
Zet de grens per persoon, niet per bedrijfEén stand voor iedereen zit tegelijk twee kanten op fout. Een niveau per persoon laat zien wie veilig verder kan.
Zet een datum bij elke verschuivingEen grens die zonder datum verschuift, verschuift over elf stille dinsdagen, en niemand heeft er ooit voor getekend.

Begin met je eigen profiel, gratis Stel me eerst je vraag Plan een gesprek van 30 minuten

Eerste profiel gratis · geen creditcard · gemaakt voor bedrijven van 20 tot 500 · jij bepaalt wat je team te zien krijgt

Nog niet toe aan iets voor je team? Begin dan bij het level van het bedrijf. De Culture Level scan is zes vragen, drie minuten, en vraagt niets van je.

Paul MustersOprichter van emaho

Paul Musters

Vijftien jaar leiderschaps- en teamontwikkeling in Nederlandse scale-ups. Die praktijk zit nu in software: één Operating Profile per persoon, met agents die echt passen. Hij schrijft deze pagina’s vanuit wat hij bij klanten tegenkomt, niet vanuit een onderzoekssamenvatting.

LinkedIn · paul@emaho.world · WhatsApp

Bronnen en cijfers die op deze pagina staan

Deloitte, 2026 Global Human Capital Trends, hoofdstuk 3, AI and the future of human decision-making, door David Mallon, Julie Duda, Stefano Besana en Maya Bodan, gepubliceerd op 4 maart 2026. Onderzoek uitgevoerd met Oxford Economics onder ruim 9.000 bedrijfs- en HR-leiders uit veel branches en sectoren in 89 landen, aangevuld met aparte onderzoeken onder medewerkers, managers en bestuurders en meer dan 50 interviews. Bron van: 60% van de bestuurders die AI nu regelmatig gebruikt om besluiten te ondersteunen; 64% van de respondenten die AI en besluitvorming zeer belangrijk noemt voor het huidige succes terwijl ongeveer evenveel stappen zetten, en slechts 5% die zichzelf voorop vindt lopen; de genoemde knelpunten waaronder dat mensen zich minder eigenaar voelen van met AI genomen besluiten en eerder oneerlijk worden als ze besluiten aan AI overlaten, dat managers niet zijn voorbereid om toezicht te houden op AI, dat bestuurders te weinig AI-kennis hebben om aan dat toezicht bij te dragen, en dat verzekeraars terughoudend zijn om zakelijk AI-gebruik te dekken; de bevinding uit Deloittes eigen High Impact Decision Intelligence-onderzoek dat 57% van de organisaties werkt met een lage volwassenheid in besluitvorming en dat weinigen beslisvaardigheid aanleren; de constatering dat veel organisaties AI leren beslissen terwijl ze aannemen dat mensen dat al kunnen; het advies om besluiten in te delen en per categorie vooraf eigenaar, data, grenzen en snelheid vast te leggen; en de verwijzing naar het model van Amazon met deuren die één of twee kanten op gaan als werkend voorbeeld daarvan. Deloitte verkoopt advies over besluitvorming en organisatieontwerp. Hetzelfde hoofdstuk haalt een voorspelling van Gartner aan dat in 2027 de helft van de zakelijke besluiten door AI-agents wordt ondersteund of geautomatiseerd; dat is een voorspelling en geen meting, en die staat niet op deze pagina.
EY, 2026 AI Sentiment Report, aangekondigd op 26 maart 2026 in Londen. Onderzoek uitgevoerd door EY Studio+ onder 18.152 mensen van 18 jaar en ouder in 23 markten, met aselecte gestratificeerde steekproeven en quota op leeftijd, geslacht en woonplaats op basis van lokale volkstellingsgegevens, en met statistische weging zodat elke markt even zwaar telt. EY merkt op dat de uitkomsten in markten met minder internetgebruik, waaronder India, het Chinese vasteland, Brazilië en Japan, staan voor mensen met internet en niet voor de hele bevolking. Bron van: 84% van de respondenten die in het voorgaande halfjaar AI gebruikte en 16% die gebruik meldt van AI-systemen die zonder tussenkomst van een mens handelen; 9% die een zelfrijdend voertuig of autonome taxi gebruikte, 10% die AI-agents namens zich producten liet kopen en 11% die AI automatisch winkelmandjes laat aanvullen of bankzaken laat afhandelen; 66% die bang is dat AI-systemen worden gehackt en 66% die zegt dat menselijk toezicht essentieel blijft; en de vaststelling dat de invoering sneller gaat dan het vertrouwen. Dit is consumentenonderzoek en geen werkonderzoek, en het staat hier als context voor de gewoonten die mensen meenemen naar hun werk.

Cijfers zijn overgenomen zoals ze zijn gepubliceerd. Het herkenningslijstje en de uitspraken die aan Paul zijn toegeschreven komen uit klantsituaties en niet uit transcripten. Het aandeel bedrijven per level komt uit het eigen werk van emaho met klanten.

Samengesteld uit meerdere gesprekken met klanten.