AI-agents in cijfers

$234 mrd

enterprise-softwarespend at risk tot 2030

Tot $234 miljard aan enterprise-applicatie-uitgaven is tot 2030 blootgesteld aan 'agentic arbitrage' — zo'n 20% van alle SaaS-uitgaven. Agents voeren taken uit óver systemen heen, waardoor gebruikers de software zelf niet meer hoeven te openen.

17%

heeft agents gedeployed — 60%+ wil dat binnen 2 jaar

Agentic AI staat op de Peak of Inflated Expectations. Slechts 17% van organisaties heeft AI-agents daadwerkelijk gedeployed, maar ruim 60% verwacht dat binnen twee jaar te doen — de agressiefste adoptiecurve van alle gemeten opkomende technologieën.

150.000+

agents per Fortune 500-bedrijf in 2028 (projectie)

Gartner projecteert dat de gemiddelde Fortune 500-onderneming in 2028 meer dan 150.000 agents gebruikt — terwijl slechts 13% gelooft de juiste governance te hebben. Slechts 18% van organisaties houdt een complete inventaris van hun agents bij.

33%

van enterprise software bevat agentic AI in 2028

Tegen 2028 bevat 33% van enterprise software agentic AI en wordt 15% van dagelijkse werkbeslissingen autonoom genomen, verwacht Gartner.

40%

van agentic-AI-projecten geannuleerd eind 2027 (voorspelling)

Gartner voorspelt dat 40% van agentic-AI-projecten eind 2027 geannuleerd zal zijn — vaak door een te smalle focus op kostenreductie in plaats van bredere transformatie.

5%

van bedrijven is echt agent-first

Slechts 5% van bedrijven is werkelijk agent-first — en het is geen spectrum maar twee clusters. AI-first bedrijven halen ruim 80% adoptie van basale AI-tools; bij de overige 95% blijft agentic adoptie steken rond of onder de 30%.

70 / 20 / 10

mensen & verandering / data & tech / algoritmes

Succesvol opschalen van agentic AI is voor 70% mensen en verandermanagement, 20% data en technologie, en slechts 10% algoritmes. Organisaties die meer dan de helft van hun personeel trainen, zijn het verst.

15–20%

kostenreductie over functies bij agentic leiders

Leiders in agentic AI snijden 15–20% van de kosten over functies heen — maar hun volgorde is: eerst snelheid, dan groei, dan kosten. De boudste bedrijven verdrievoudigen campagnesnelheid én ROI op mediabudget.

60%

van agentic-beslissingen ligt bij CIO/CTO

Zestig procent van tech-stack- en agentic-deploymentbeslissingen ligt nu bij de CIO of CTO — een echte verschuiving ten opzichte van de vorige AI-cyclus. Het risico: tech-gedreven in plaats van een echt business-tech-partnerschap.

70% vs 16%

GenAI-adoptie vs. executives die significante waarde zien

GenAI bereikte 70% adoptie in slechts drie jaar, maar slechts 16% van (Australische) executives rapporteert vandaag significante waarde. De bottleneck is verschoven van technologie naar organisatievermogen: hebben teams het vertrouwen, de vaardigheden en de ruimte om anders te werken?

27%

meer features geleverd na team-led AI-transformatie (AWS)

AWS koppelde GenAI-adoptie aan bedrijfsuitkomsten ('komt de code in productie, bereikt hij klanten?') en bouwde capability ín engineeringteams met peer-engineers. Resultaat: 27% meer features geleverd.

60% vs <20%

kostenreductie mét vs. zónder end-to-end herontwerp

End-to-end procesherontwerp scheidt organisaties die 60% kostenreductie halen van organisaties die onder de 20% blijven. BCG's eerste agentic klanten laten drievoudige productiviteit en 80% kortere doorlooptijden zien — copilots op onveranderde processen leveren maar 10–20%.

>90%

end-to-end automatisering consumentenleningen (Europese bank)

Een grote Europese bank zette een agent in op retail-kredietaanvragen — documentherkenning, data-extractie, fraudechecks, handtekeningvalidatie. Resultaat: ruim 90% end-to-end automatisering bij consumentenleningen, ruim 70% bij hypotheken, en productiviteitswinst boven de 50% in retail lending.

~49%

verwacht stijgende cybersecurity-uitgaven door AI-risico's

Bijna de helft van de leiders verwacht dat cybersecurity-uitgaven stijgen door AI-gedreven risico's. Budget verschuift naar datasecurity en privacy, identity & access management en cloudsecurity — zero-trust-toegang groeit naar verwachting met ruim 20% per jaar.

−90%

kosten om een scam te draaien binnen twee jaar

Agentic AI kan de kosten om financiële scams en fraude te draaien binnen twee jaar met 90% of meer verlagen — met een verdubbeling (of meer) van succesvolle scam-activiteit als gevolg. Scams kosten consumenten en bedrijven nu al zo'n $442 miljard per jaar.

10×

verbetering agentic capabilities per jaar sinds 2024

Agentic capabilities zijn sinds 2024 jaarlijks tienvoudig verbeterd, en open-sourcemodellen halen frontier-capaciteiten binnen zes tot twaalf maanden in. Banken hebben een relatief smal venster om hun verdediging klaar te maken.

96% vs 8%

CMO's die transformatie claimen vs. autonome multi-agent-campagnes

Van 300 wereldwijd ondervraagde CMO's zegt 96% dat AI hun functie end-to-end transformeert — maar 42% gebruikt GenAI alleen als assistent voor losse taken, en slechts 8% draait campagnes waarin meerdere agents autonoom samenwerken. De kloof tussen claim en realiteit is hét marketingverhaal van 2026.

3× ROI, 10× sneller

marketing-ROI en campagnecycli bij leiders

Bij leidende CMO's ziet BCG kostenefficiëntie-verbeteringen van 20–30%, een verdrievoudiging van marketing-ROI en tien keer snellere campagnecycli. Het verschil zit in operationele infrastructuur: datafundamenten, een brand-intelligence-laag, multi-agent-orkestratie en zelf opgeleide mensen.

$200 mrd

netto nieuwe vraag naar tech services in vijf jaar

Agentic AI krimpt de markt voor technologiediensten niet, maar vergroot hem: tot $200 miljard aan netto nieuwe waarde in vijf jaar. Private investeringen in agentic AI groeien sinds 2023 met ruim 60% per jaar.

30–40% vs 6–15%

verwachte vs. gecommitteerde productiviteitswinst

Enterprises verwachten 30–40% productiviteitswinst van agentic AI, terwijl de meeste dienstverleners maar 6–15% durven te committeren. En bijna 60% van enterprises ziet nog geen meetbare TCO-verbetering in deals met agentic AI — waardearticulatie blijft de zwakke plek.

70%+

wil outcome-gebaseerde commerciële modellen

Ruim 70% van enterprise-beslissers wil commerciële modellen gekoppeld aan output of uitkomst — maar zo'n 60% van dienstverleners werkt nog met uurtje-factuurtje of vaste prijs. De verschuiving naar betalen voor uitkomsten is ingezet, de operationalisering hapert.

+30% winst, −30–40% kosten

potentieel voor banken tegen 2030

AI-agents kunnen de winstgevendheid van banken met 30% verhogen en kosten met 30–40% verlagen tegen 2030. De grootste directe impact zit in de back office: documenten interpreteren, informatie extraheren, cases analyseren en escaleren — met volledige audit trails.

21%

heeft volwassen governance voor agentic AI

Van 3.235 IT- en businessleiders in 24 landen zegt slechts 21% dat hun organisatie een volwassen governancemodel heeft voor agentic AI. Zo'n 80% mist heldere beslisgrenzen voor agents, realtime monitoring en audit trails — terwijl het gebruik snel opschaalt.

74%

verwacht in 2027 minstens 'gemiddeld' agentgebruik

74% van organisaties verwacht tegen 2027 AI-agents minstens 'gemiddeld' te gebruiken; 23% verwacht extensief gebruik en 5% volledige integratie als kerncomponent van de bedrijfsvoering.

+50%

groei in werknemers-toegang tot AI in 2025

Toegang van werknemers tot AI groeide in 2025 met 50%, en het aantal bedrijven met minstens 40% van AI-projecten in productie staat op het punt binnen zes maanden te verdubbelen.

34%

herontwerpt het bedrijf werkelijk met AI

Twee derde van organisaties (66%) rapporteert productiviteits- en efficiëntiewinst uit AI, maar slechts 34% gebruikt AI om het bedrijf echt opnieuw uit te vinden — nieuwe producten, diensten of bedrijfsmodellen. De rest optimaliseert wat al bestaat.

26%

heeft realtime zicht op AI-operatiekosten

Terwijl twee derde van organisaties monitoringdashboards (66%) en goedkeuringsprocessen (61%) heeft, rapporteert slechts 26% volledig realtime zicht op wat hun AI-systemen kosten om te draaien. De economie van AI op schaal is de nieuwe uitdaging.

9% → 18%

organisaties die meerdere agents orkestreren (één kwartaal)

Het percentage organisaties dat meerdere AI-agents over workflows heen orkestreert, verdubbelde in één kwartaal van 9% naar 18% — een verschuiving van geïsoleerde deployments naar gecoördineerd, enterprise-breed gebruik.

5% → 20%

toename werknemersweerstand in één kwartaal

Werknemersweerstand tegen agents steeg in één kwartaal van 5% naar 20%. De aard verschoof: weerstand wordt vaker gedreven door vertrouwens- en ethische overwegingen (53%) en zorgen over toegenomen werkdruk of complexiteit (51%) — terwijl zorgen over vaardigheden juist afnamen.

$202 mln

gemiddelde geplande AI-investering per organisatie (12 mnd)

Grote Amerikaanse organisaties plannen gemiddeld $202 miljoen aan AI-investeringen over de komende twaalf maanden — bijna het dubbele van een jaar eerder. 35% noemt AI-kostenmanagement en 'economische geletterdheid' (token- en inferentiekosten) een barrière.

47%

ziet AI-vaardige medewerkers al beter presteren

Bijna de helft van de leiders (47%) zegt dat medewerkers die AI effectief gebruiken hun collega's al overtreffen. 40% zou 6–10% loonpremie betalen voor kandidaten met sterke AI-vaardigheden, 38% zelfs 11–15%.

11% → 33% → 54%

agent-adoptie in twee jaar tijd

Twee jaar geleden had 11% van bedrijven AI-agents in gebruik, medio 2024 verdrievoudigd naar 33%, inmiddels ruim de helft (54%). Concurrentievoordeel hangt nu af van procesherontwerp, workforce-empowerment en risicobeheer.

65%

noemt schalen van use cases als grootste ROI-barrière

Niet budget maar schalen is de grootste ROI-barrière: 65% van leiders noemt het opschalen van use cases als topuitdaging, en 62% wijst op vaardigheidstekorten. 57% vindt dat mensen agents moeten aansturen; 87% prioriteert upskilling.

~70%

autonomie-plafond, alleen in smalle domeinen

Alleen smalle domeinen als software-testing, ITSM en customer support halen zo'n 70% autonomie. Software-ontwikkeling (SDLC) is de meest volwassen agentic use case, met 40–70% autonomie in productie — de blauwdruk voor andere domeinen. Echte Horizon 3-transformatie blijft onder de 10% van provider-portfolio's.

61%

noemt datatoegang en -kwaliteit als grootste uitdaging

Agentic services leggen de kosten van onopgeloste 'enterprise debt' bloot: datatoegang en -kwaliteit (61%), compliance en securityrisico's (60%), integratiecomplexiteit (39%) en vaardigheidstekorten (38%) zijn de grootste implementatie-uitdagingen. Eerst je data-, proces-, skills- en tech-schuld aanpakken.

92% vs 90%

kreeg agentic-training / vindt die onvoldoende

92% van ondervraagde medewerkers bij dienstverleners kreeg formele agentic-AI-training — maar bijna 90% vindt die onvoldoende. Technische complexiteit (52%) en gebrek aan tijd om te experimenteren (42%) remmen adoptie.

88%

verhoogt AI-budget vanwege agentic AI

88% van Amerikaanse senior executives zegt dat hun team het AI-budget de komende twaalf maanden verhoogt vanwege agentic AI. 79% adopteert al agents, en van hen zegt twee derde (66%) dat ze meetbare waarde leveren via hogere productiviteit.

75%

verwacht dat agents de werkplek meer veranderen dan het internet

Driekwart van executives verwacht dat AI-agents de werkplek méér gaan hervormen dan het internet deed. De helft verwacht dat het eigen operating model binnen twee jaar onherkenbaar is door agents.

38% vs 20%

vertrouwen bij data-analyse vs. financiële transacties

Vertrouwen in agents daalt scherp naarmate de inzet stijgt: 38% vertrouwt agents met data-analyse, maar slechts 20% met financiële transacties en 22% met autonome interacties met medewerkers. Responsible AI is daarmee geen optie maar noodzaak.

80/20

van de waarde komt uit werkherontwerp, niet technologie

Technologie levert maar zo'n 20% van de waarde van een AI-initiatief; de overige 80% komt uit het herontwerpen van werk — zodat agents routinetaken doen en mensen zich richten op wat echt impact maakt.

$100 mrd

Amerikaanse marktkans voor agentic SaaS

Bain becijfert een markt van $100 miljard in de VS voor SaaS-bedrijven die met agentic AI het handmatige coördinatiewerk tússen enterprise-systemen automatiseren. Slechts $4–6 miljard is gecapteerd — ruim 90% ligt nog open. Met Canada, Europa, Australië en Nieuw-Zeeland erbij: zo'n $200 miljard.

40–60%

automatiseerbare taken in support en R&D

Hoeveel van een workflow een agent aankan, hangt af van zes factoren, waaronder verifieerbaarheid van output en gevolgen van fouten. Customer support en R&D zijn het hoogst automatiseerbaar (40–60% van taken), finance en HR 35–45%, sales en IT 30–40%, legal het laagst (20–30%).

10–25%

EBITDA-winst bij AI-leiders met schaaladoptie

Adoptie — niet tooling — begrenst AI-ROI: AI-leiders die adoptie op schaal realiseren, leveren 10–25% EBITDA-winst. In IBM's CEO-onderzoek zegt 83% van CEO's dat AI-succes meer afhangt van adoptie dan van de technologie zelf.

1 : 120

verhouding menselijke tot niet-menselijke identiteiten (nabij)

Met een verhouding van 1 menselijke op 120 niet-menselijke identiteiten als nabije realiteit schaalt traditionele toegangscontrole simpelweg niet meer: governance moet in de data- en runtimelaag worden ingebouwd, niet achteraf toegevoegd.

~30%

haalt maturiteitsniveau 3+ op strategie en governance

De gemiddelde responsible-AI-maturiteit steeg naar 2,3 (op 4), maar slechts zo'n 30% van organisaties haalt niveau 3 of hoger op strategie, governance en agentic controls. Techniek en risicobeheer lopen vooruit; organisatorische borging blijft achter.

~2/3

noemt security en risico als top-barrière voor schalen

Bijna twee derde van organisaties noemt security- en risicozorgen als dé barrière om agentic AI volledig te schalen — ruim vóór regelgevingsonzekerheid of technische beperkingen. Niet het experimenteren is de rem, maar het vertrouwen om autonome systemen veilig op schaal te draaien.

2,6 vs 1,8

RAI-maturiteit mét vs. zónder expliciet eigenaarschap

Organisaties met expliciet eigenaarschap voor responsible AI scoren gemiddeld 2,6 op maturiteit; zonder duidelijk verantwoordelijke functie blijft dat steken op 1,8. Vertrouwen wordt steeds meer gezien als business-enabler in plaats van compliance-oefening.

62%

experimenteert minstens met AI-agents

88% van organisaties gebruikt AI regulier in minstens één bedrijfsfunctie en 62% experimenteert minstens met AI-agents — maar bijna twee derde is nog niet begonnen met enterprise-breed schalen, en slechts 39% ziet enig EBIT-effect van AI.

3×

vaker fundamenteel workflow-herontwerp bij AI-high-performers

AI-high-performers (zo'n 6% van organisaties) zijn bijna drie keer zo vaak bezig met het fundamenteel herontwerpen van workflows — een van de sterkste voorspellers van betekenisvolle impact. Ze mikken op groei en innovatie, niet alleen efficiëntie, en hun leiders dragen AI actief uit.

3/4

zegt agentic AI te adopteren — weinigen draaien op schaal

Driekwart van enterprise-leiders zegt agentic AI te adopteren, maar slechts een kleine minderheid heeft het betekenisvol in productie draaien voorbij 'agentish' chatbots — en geschaalde multi-agent-systemen zijn nog zeldzamer. 'Companies are chasing, few are catching.'

49%

van security-beslissers noemt agentic AI een zorg

Onder alles ligt de 'trust tax': elke autonome actie moet gelogd en verdedigbaar zijn richting een auditor, en die kosten zijn nu nog te hoog. In Forresters Security Survey noemt 49% van security-beslissers agentic AI een zorg — agents kunnen elkaar imiteren en privileges escaleren zolang niet-menselijke identiteit niet op orde is.

$450 mrd

economische waarde van AI-agents tegen 2028

AI-agents kunnen tegen 2028 tot $450 miljard aan economische waarde genereren via omzetgroei en kostenbesparing in de onderzochte markten.

2%

heeft AI-agents op schaal gedeployed

Slechts 2% van organisaties heeft AI-agents op schaal gedeployed, 12% op deelschaal, 23% draait pilots en 61% verkent nog. Minder dan één op de vijf noemt de eigen data- en technologie-infrastructuur volwassen genoeg voor agentic AI.

43% → 27%

vertrouwen in volledig autonome agents, in één jaar

Vertrouwen in volledig autonome AI-agents daalde in één jaar van 43% naar 27%. Ethische zorgen, gebrek aan transparantie en beperkt begrip van wat agents kunnen zijn de belangrijkste barrières — vertrouwen is dé sleutel tot mens-agent-samenwerking.

38%

heeft in 2028 agents als teamleden

Tegen 2028 heeft 38% van organisaties AI-agents als teamleden binnen menselijke teams. Gemengde teams — mensen en agents die samenwerken — worden de norm, en 15% van bedrijfsprocessen bereikt naar verwachting binnen twaalf maanden semi- of volledige autonomie.

86%

van de C-suite verhoogt AI-investeringen in 2026

86% van C-suite-leiders verhoogt de AI-investeringen in 2026, en 78% ziet AI inmiddels als gunstiger voor omzetgroei dan voor kostenreductie (was 65% in juni 2024). Zelfs bij een marktcorrectie zou 46% blijven investeren.

20%

van werknemers voelt zich co-creator van AI-verandering

Tussen boardroom en werkvloer gaapt een kloof: 82% van C-suite-leiders verwacht meer verandering in 2026 (24 procentpunt hoger dan werknemers), maar slechts 20% van werknemers voelt zich actief co-creator van hoe AI hun werk verandert. 32% werkt regelmatig met agents; slechts 27% delegeert er comfortabel taken aan.

$10,22 mln

gemiddelde kosten van een datalek in de VS (2025)

Datalekken kostten in de VS in 2025 gemiddeld een recordbedrag van $10,22 miljoen per incident (+9% jaar-op-jaar), terwijl AI het venster tussen ontdekking en misbruik van een kwetsbaarheid comprimeert van maanden naar uren. Verdediging vraagt dus zelf ook agentic snelheid.

3.466

executives ondervraagd over de 'agent leap'

Google Cloud noemt het — op basis van inzichten van ruim 3.466 executives — de 'agent leap': het tijdperk van losse prompts is voorbij; AI orkestreert complete workflows semi-autonoom, als 'digitale assemblagelijnen'.

10.000+

publieke MCP-servers eind 2025

Eind 2025 waren er ruim 10.000 publieke MCP-servers — een gestandaardiseerde interface waarmee agents tools aanroepen, databases bevragen en over vendorgrenzen samenwerken zonder maatwerk-integraties. MCP is inmiddels gedoneerd aan de Agentic AI Foundation als open infrastructuur.

70%

ziet meetbaar rendement binnen 60 dagen (customer service)

In customer service steeg agentic-AI-adoptie in één jaar van 39% naar 66%, en 70% van organisaties rapporteert meetbaar rendement binnen 60 dagen na deployment — met verbeteringen in klanttevredenheid, productiviteit en oplossnelheid.

46%

noemt integratie met bestaande systemen als grootste uitdaging

Agent-adoptie wordt niet meer beperkt door modelcapaciteit: 46% noemt integratie met bestaande systemen de grootste uitdaging, 42% datatoegang en -kwaliteit, 40% security en compliance. Het moeilijkste aan agents in productie is veilige, betrouwbare toegang tot echte systemen.

57%

draait al multi-step agent-workflows

Multi-step agent-workflows worden de norm: 57% van organisaties zet ze al in, 16% heeft cross-functionele agents over meerdere teams, en 81% wil in 2026 uitbreiden naar complexere use cases. 80% rapporteert nu al meetbare economische impact; 88% verwacht dat de ROI doorgroeit.

47%

combineert kant-en-klare agents met maatwerk

De meeste organisaties kiezen hybride: 47% combineert kant-en-klare agents met eigen ontwikkeling, 21% koopt volledig in, 20% bouwt alles zelf. Snel bewegen met bestaande tools, maar controle houden over hoe agents met eigen systemen omgaan.

96%

van enterprises gebruikt al AI-agents (IBM IBV)

Volgens IBM's Institute for Business Value gebruikt 96% van enterprises al AI-agents — en 94% zegt dat agent-sprawl (ongecontroleerde wildgroei) securityrisico en complexiteit verhoogt. Een agent control plane als centraal besturingscentrum voorkomt dat.

$5 → $50 mrd

AI-agents-markt van 2024 naar 2030 (projectie)

De markt voor AI-agents was in 2024 zo'n $5 miljard en groeit naar verwachting naar zo'n $50 miljard in 2030. Agents beheren is moeilijker dan traditionele software: agentic systemen zijn complex, dynamisch en niet-deterministisch — 'software met een eigen wil'.

−80%

tokenverbruik van ReWOO t.o.v. ReAct

ReWOO (Reasoning WithOut Observation) plant de hele redeneerketen vooraf en haalt vergelijkbare of betere nauwkeurigheid dan ReAct met zo'n 80% minder tokens. ReAct blijft sterker bij verkennende taken met 'unknown unknowns', zoals debuggen — architectuurkeuze is dus taakafhankelijk.

50.000 uur

jaarlijks bespaard met IBM's AskHR-agent

IBM's eigen AskHR-agent automatiseert ruim 80 HR-processen, handelt 10,1 miljoen interacties per jaar af en bespaart 50.000 uur en $5 miljoen per jaar — een van de best gedocumenteerde interne agent-cases.

33 sec

wachttijd bij Camping World, voorheen uren

Customer-service-agents leveren gedocumenteerde resultaten: Camping World verhoogde engagement met 40% en bracht wachttijden terug van uren naar 33 seconden; Askari Bank's security-operations-agent reduceerde incidenten van ~700 per dag naar minder dan 20.