CMO's investeren fors in AI, maar zijn er niet klaar voor.

Op de agenda van marketingdirecteuren steeg AI het afgelopen jaar van een randonderwerp naar de hoofdmoot. Uit de CMO Barometer van Serviceplan en Adformatie, onder 805 Europese marketingdirecteuren van wie een flink deel Nederlands, noemde vorig jaar nog maar 3 procent AI en marketingautomatisering als hot topic. Nu is dat 47 procent. Tegelijk blijkt uit de Gartner CMO Spend Survey 2026 onder 401 marketingleiders dat CMO's gemiddeld 15,3 procent van hun marketingbudget aan AI besteden, terwijl slechts 30 procent van de organisaties zegt daadwerkelijk klaar te zijn om AI op te schalen. Het budget groeit dus sneller dan de organisatie eromheen kan bijbenen. Dat gat is het probleem waar de meeste stukken over nieuwe AI-tools aan voorbijgaan, en het is precies waar marketingteams nu tijd in moeten steken.

Wat er verschuift bij Nederlandse CMO's

De cijfers uit de CMO Barometer zijn duidelijk over waar de aandacht nu ligt. 83 procent van de Nederlandse CMO's gebruikt ChatGPT dagelijks, vooral voor het genereren van ideeën, inspiratie en concepting. AI-kennis staat inmiddels in de top drie van competenties die teams nodig hebben, naast creativiteit en strategisch inzicht. Opvallend is dat dit gebeurt terwijl Nederlandse CMO's juist voorzichtiger zijn over de economie: nog maar 21 procent verwacht verbetering in 2026, tegenover bijna de helft een jaar eerder. Toch verwacht meer dan 40 procent een hoger marketingbudget, terwijl 21 procent rekent op een krimp, bijna het dubbele van voorheen.

Wat we bij marketingteams vaak zien, is dat deze combinatie, meer AI-enthousiasme naast meer budgetonzekerheid, leidt tot snelle experimenten. Een los ChatGPT-abonnement hier, een AI-plugin in de contentworkflow daar. Dat verklaart de sprong naar 47 procent hot topic. Het verklaart niet vanzelf of die experimenten ook renderen.

De kloof tussen budget en volwassenheid

Gartner's cijfers leggen die kloof bloot. 70 procent van de CMO's noemt het worden van een AI-leider een kritiek doel voor 2026. Slechts 30 procent beschikt over de volwassenheid en capaciteiten om dat waar te maken. Organisaties die wel als AI-volwassen gelden, trekken gemiddeld 21,3 procent van hun marketingbudget uit voor AI, tegenover 15,3 procent gemiddeld, en beschikken ook over een groter totaalbudget: 8,9 procent van de bedrijfsomzet tegenover 7,8 procent. Volwassenheid en budget versterken elkaar dus, maar de meerderheid zit nog aan de verkeerde kant van die lijn. Daar komt bij dat 56 procent van de CMO's aangeeft onvoldoende budget te hebben voor de strategie van 2026, en 54 procent kampt met een algemeen tekort aan resources.

Het risico is dat CMO's sneller investeren in AI-tools dan dat ze de datafundamenten, processen, governance en talenten opbouwen, waarschuwt Gartner-analist Ewan McIntyre.

Die datafundamenten, governance en talent zijn geen abstracte begrippen. Het gaat om vragen als: staat klantdata schoon en centraal genoeg om een AI-model iets zinnigs te laten doen, is er iemand die verantwoordelijk is als een AI-gegenereerde campagne de plank misslaat, en heeft het team de vaardigheden om AI-output te beoordelen in plaats van klakkeloos te publiceren. Zonder die basis is 15 procent budget in AI vooral 15 procent budget in experimenten die niet schalen.

Waarom dit geen toolprobleem is

De verleiding is groot om het gat te dichten met nog een tool: een nieuw AI-platform voor contentproductie, een slimmere biedstrategie, een chatbot erbij. Gartner formuleert het scherper. Succes hangt af van gedurfde, datagestuurde keuzes over wat teams stoppen te doen, niet alleen over wat ze toevoegen. Dat is een ongemakkelijke boodschap voor een sector die gewend is aan groeien door uitbreiden.

Concreet betekent dit voor de meeste Nederlandse marketingteams drie dingen. Ten eerste een audit van de datafundamenten voordat er een nieuwe AI-tool bij komt: weet je welke data je hebt, waar die vandaan komt en of die betrouwbaar genoeg is om op te sturen. Ten tweede een aangewezen eigenaar voor AI-governance binnen het marketingteam, iemand die niet alleen tools goedkeurt maar ook beoordeelt welke AI-output naar buiten mag zonder menselijke check. Ten derde een expliciet upskillingbudget, los van het toolbudget, want AI-kennis in de top drie van teamcompetenties krijg je niet met een los abonnement.

Op kanaalniveau zie je het verschil vooral terug in contentproductie en performance-advertising, de twee plekken waar AI-tools het snelst worden opgepakt volgens de CMO Barometer. Daar is de verleiding om puur op adoptie te sturen het grootst, en dat is precies waar de KPI's moeten bijsturen. Meet niet hoeveel budget naar AI gaat of hoeveel medewerkers een tool hebben geopend. Meet de time-to-value van een AI-pilot voordat je hem opschaalt, het percentage AI-usecases met een aantoonbare ROI na drie maanden, en het aandeel van het team dat een basisscore haalt op AI-geletterdheid. Wie alleen budgetgroei rapporteert aan de directie, rapporteert een half verhaal.

Een veelgemaakte valkuil is dat het toolbudget alle aandacht krijgt, terwijl het trainingsbudget bij de eerste bezuinigingsronde als eerste sneuvelt. Wat in de praktijk beter werkt: reserveer bij elke nieuwe AI-aanschaf vooraf een vast deel van het budget voor onboarding en een korte training voor het team dat ermee gaat werken, in plaats van dat er pas bij tegenvallend gebruik achteraan te plakken. Dat is geen zware governance-exercitie, eerder een vaste regel die voorkomt dat een tool na drie maanden ongebruikt in een la belandt.

Veelgestelde vragen

Wat betekent AI-volwassenheid concreet voor een marketingteam?

Het gaat om vier bouwstenen: schone en toegankelijke data, een governancestructuur met een verantwoordelijke voor AI-output, voldoende vaardigheden in het team om die output te beoordelen, en een operating model waarin AI-projecten dezelfde discipline krijgen als andere investeringen. Pas als deze vier op orde zijn, heeft opschalen zin.

Moet ik minder aan AI-tools uitgeven totdat de basis op orde is?

Niet per se minder, wel gerichter. Gartner adviseert om AI te behandelen als middel om efficiënter te werken, niet als extra luxe naast de bestaande begroting. Verschuif een deel van het toolbudget naar data-opschoning, governance en training, zodat de tools die je al hebt daadwerkelijk renderen voordat je uitbreidt.

Welke KPI's laten zien of mijn team klaar is om AI op te schalen?

Kijk naar de time-to-value van pilots, het percentage AI-usecases met meetbare ROI na een vast aantal maanden, en de AI-geletterdheid binnen het team. Adoptiecijfers, zoals het aantal medewerkers met toegang tot een tool, zeggen weinig over volwassenheid en horen niet als hoofd-KPI op het dashboard van de directie.