De afgelopen jaren hebben de meeste autofabrikanten (OEM's) en toeleveranciers AI verkend via pilotprojecten, proof-of-concepts en afzonderlijke toepassingen. Die fase is grotendeels voorbij. De vraag is nu of koplopers in de automotive-industrie AI inzetten op een manier die daadwerkelijk verandert hoe hun organisatie functioneert.
Ons nieuwste onderzoek, 2026 Global AI Report: A Playbook for Automotive AI Leaders, biedt hierover waardevolle inzichten. Het laat zien dat succesvolle organisaties AI rechtstreeks integreren in hun dagelijkse engineering-, productie- en serviceprocessen. AI ontwikkelt zich steeds meer tot het operating model zelf.
De echte scheidslijn: van pilots naar productie
Een van de duidelijkste conclusies uit het onderzoek is dat de kloof tussen koplopers en achterblijvers snel groter wordt.
AI-koplopers in de automotive-sector zetten veel sneller de stap van pilotprojecten naar productieomgevingen. Meer dan een derde van de koplopers (38,6%) bouwt applicaties inmiddels opnieuw op met ingebouwde AI-functionaliteit, tegenover slechts 12% van de achterblijvers.
Dat is een fundamenteel verschil in de manier waarop organisaties AI implementeren.
De best presterende bedrijven herontwerpen hun belangrijkste processen volledig. Zij richten zich onder andere op engineering, wijzigingsbeheer, kwaliteitsescalaties, garantieafhandeling en uitzonderingen binnen inkoopprocessen. Nog belangrijker is dat zij begrijpen dat de grootste uitdaging niet langer de kwaliteit van AI-modellen is, maar het ontwerp van de workflows waarin AI wordt toegepast.
Automotive ontwikkelt zich tot een AI-native operating model
Binnen de automotive-industrie zien we deze ontwikkeling al terug in de opkomst van softwaregedefinieerde voertuigen. De gevolgen reiken echter veel verder dan het voertuig zelf.
Nu marktleiders AI integreren in engineering, productie, supply chains en de gebruikerservaring in voertuigen, verandert de volledige waardeketen in een softwaregedefinieerd ecosysteem waarin beslissingen steeds vaker worden aangestuurd door data.
Ons onderzoek laat zien dat toonaangevende organisaties AI niet langer inzetten als aanvulling op hun bedrijfsstrategie. Effectief gebruik van AI is de bedrijfsstrategie geworden.
Dat betekent een fundamentele verandering. Feedbackloops en continu leren vormen steeds vaker de kern van de organisatie.
Van automatisering naar intelligente beslissystemen
Agentische AI breidt de mogelijkheden van AI uit doordat systemen workflows zelfstandig kunnen uitvoeren én aanpassen aan veranderende omstandigheden.
In de praktijk kan dat bijvoorbeeld betekenen dat AI:
- over-the-air-updates coördineert op basis van de status en context van het voertuig;
- testscenario’s simuleert die voorheen veel tijd en middelen vergden om op te zetten;
- de gebruikerservaring in het voertuig voortdurend aanpast op basis van werkelijk gebruik en de voorkeuren van klanten.
Toch zien veel organisaties AI nog vooral als een middel om efficiënter te werken. Dat komt doordat AI vaak wordt gezien als "betere automatisering".
Maar AI werkt fundamenteel anders dan traditionele automatiseringssystemen. AI volgt geen strikt lineaire processen en is niet beperkt tot vooraf gedefinieerde stappen. In plaats daarvan werkt AI met grote, onderling verbonden databronnen en ontdekt het zelfstandig de beste routes en strategieën om vooraf bepaalde doelstellingen te bereiken — vaak op manieren die moeilijk vooraf te voorspellen zijn.
Daardoor ontstaat regelmatig een kloof tussen verwachtingen en de praktijk.
Mijn ervaring is dat sommige markten AI al inzetten om de klantervaring en servicemodellen volledig opnieuw vorm te geven, terwijl andere zich nog vooral richten op het optimaliseren van bestaande processen. Dat verschil in denkwijze zal uiteindelijk bepalend zijn voor het concurrentievermogen.
Wat AI-koplopers in de automotive-sector anders doen
Toonaangevende organisaties in de automotive-industrie laten een aantal duidelijke overeenkomsten zien in hun manier van werken met AI.
Zij brengen eerst focus aan en schalen daarna op
AI-koplopers beginnen met het volledig herontwerpen van processen met de grootste impact, zoals productie, kwaliteitsbeheer, onderhoud en planning.
Uit ons onderzoek blijkt dat 93,2% van de koplopers AI toepast binnen operationele kernprocessen, tegenover 68,8% van de achterblijvers.
Zij vernieuwen hun kernsystemen
Koplopers integreren AI rechtstreeks in productie- en planningsplatformen, in plaats van AI als extra laag bovenop bestaande systemen toe te voegen.
Daardoor kunnen zij AI betrouwbaar opschalen over meerdere fabrieken, locaties en regio's.
Governance is een essentieel onderdeel van de uitvoering
Binnen de automotive-industrie zijn veiligheid en compliance niet onderhandelbaar.
Daarom beschouwen koplopers governance niet als een administratieve verplichting, maar als een integraal onderdeel van hun AI-strategie.
Ongeveer twee derde (67,6%) van de AI-koplopers werkt met een gecentraliseerd governancemodel, tegenover 38,4% van de achterblijvers.
Zij versterken menselijke expertise
AI wordt ingezet om de kennis en ervaring van engineers, operators en andere specialisten uit te breiden — niet om hen te vervangen.
Technologie wordt gekoppeld aan concrete bedrijfsresultaten
Succesvolle organisaties beginnen niet bij de technologie, maar bij de bedrijfsuitdaging.
Dankzij diepgaande sectorkennis identificeren zij eerst de use cases die de meeste waarde opleveren. Pas daarna bepalen zij welke AI-oplossing daarvoor het meest geschikt is.
De basis: vertrouwen, verantwoordelijkheid en controle
Voor de automotive-industrie is de basis voor succesvolle AI helder: goed voorbereide mensen die werken binnen een intelligente infrastructuur, ondersteund door betrouwbare applicaties en duidelijke verantwoordelijkheden.
In zo'n omgeving zijn beslissingen die invloed hebben op veiligheid, kwaliteit, de klantervaring en de supply chain transparant en traceerbaar. Tegelijkertijd blijft duidelijk wie verantwoordelijk is voor deze beslissingen.
De sector bevindt zich in een nieuwe fase waarin AI niet langer alleen een ondersteunende technologie is, maar steeds meer het systeem wordt waarop de organisatie draait.
Het concurrentievoordeel zal daarom afhangen van hoe effectief organisaties hun operating model weten af te stemmen op AI.
In die zin is de toekomst van de automotive-industrie niet alleen softwaregedefinieerd, maar ook AI-native.
Wat kunt u nu doen?
Wilt u de stap zetten van pilotprojecten naar AI als integraal onderdeel van uw organisatie? Lees dan ons 2026 Global AI Report: A Playbook for Automotive AI Leaders en ontdek hoe toonaangevende autofabrikanten AI succesvol opschalen met meer impact, controle en vertrouwen.