AI in het mkb groeit, maar vooral kleinere bedrijven blijven terughoudend. Dat is op zich goed te verklaren. In een recent artikel in het FD wordt gemeld dat 1 op de 7 kleine mkb’ers in 2025 AI gebruikte. In twee jaar tijd is dat gebruik verdubbeld tot bijna 14%, maar daarmee lopen kleine bedrijven nog steeds duidelijk achter op middelgrote en grote organisaties. De belangrijkste drempel is gebrek aan ervaring. Tegelijkertijd nemen zorgen over privacy en dataveiligheid toe. Toch is AI geheel links laten liggen geen verstandige keuze.
Budget is zeker niet altijd een reden
De cijfers schetsen een helder beeld van AI in het mkb. Kleine bedrijven (2–9 werknemers) zitten in 2025 op bijna 14% AI-gebruik. Middelgrote bedrijven zitten rond een derde, en grote bedrijven rond twee derde. Met andere woorden er is wel degelijk groei, maar de kloof blijft groot.
Dat verschil is niet alleen een kwestie van budget. Het gaat ook om tijd en focus. Een kleine organisatie heeft minder tijd en mogelijkheden om te experimenteren. Elke misser kost direct capaciteit. Daardoor voelt “even proberen” al snel als een (te) groot project.
Gebrek aan ervaring en privacyzorgen
Er zijn twee hoofdredenen waarom afoptie stokt en die elkaar versterken:
- Gebrek aan ervaring
Veel kleine mkb’ers hebben nog weinig routine met AI. Daardoor is de drempel hoger dan het lijkt. AI-output moet je kunnen beoordelen. Je wilt weten wanneer een antwoord klopt, en wanneer nuance ontbreekt. Ook wil je heldere werkafspraken: wie gebruikt het, wie controleert het, en waar leg je de uitkomst vast? - Privacy en dataveiligheid
Het FD-artikel laat ook zien dat privacyzorgen groot zijn. De helft past geen AI toe vanwege vraagtekens rond privacy, en dat aandeel is gestegen ten opzichte van 2024 (toen 41% werd genoemd). Zeker binnen kleine bedrijven is dat verklaarbaar. Gevoelige informatie zit immers overall; in klantdata, contracten, financiële cijfers, interne documenten, noem maar op. Als onduidelijk is wat er met ingevoerde data gebeurt, blijft de rem erop.
ICT loopt voor
Binnen de groep kleine mkb’ers vormt ICT een uitzondering. In deze sector gebruikt namelijk al iets meer dan de helft AI, aldus het FD-artikel. Tegelijkertijd blijft ook daar het verschil tussen groot en klein aanzienlijk: middelgrote ICT-bedrijven zitten rond 68% en grote ICT-bedrijven zelfs rond 88%.
De voordelen van AI in het mkb
De waarde van AI in het mkb zit meestal niet in AI die je hele bedrijf runt. De voordelen zitten veel vaker in ondersteuning, versnelling en kwaliteitsborging. AI wordt nu dan ook
Dus welke voordelen zijn het meest relevant voor kleine teams?
- Sneller antwoorden op vragen. Denk aan conceptreacties, samenvattingen en het structureren van informatie. Dat helpt wanneer klanten, leveranciers of financiers sneller reactie verwachten.
- Meer doen met dezelfde bezetting. Veel mkb’ers hebben te maken met personeelskrapte. AI kan repeterende taken lichter maken, zodat mensen tijd overhouden voor werk dat expertise vraagt.
- Consistentere output. Standaardvragen, uitleg en interne kennis worden beter herhaalbaar. Dat helpt bij piekdrukte, ziekte of verloop.
- Minder herstelwerk. Als je sneller tot een eerste, goed onderbouwde versie komt, dalen doorlooptijden in review en afstemming.
- Aantrekkelijkheid als werkgever. Moderne tooling helpt bij het vasthouden en aantrekken van talent, zeker bij jonge professionals die slimme ondersteuning verwachten.
AI links laten liggen is geen optie
De bezwaren genoemd in het FD-artikel zijn reëel. Toch ontstaat er een risico als organisaties structureel AI links laten liggen.
- Concurrenten bouwen wel ervaring op. Wie nu kleine stappen zet, leert wat werkt. En wat niet. Dat voordeel stapelt zich op. Over een paar jaar kan dat zichtbaar zijn in snelheid, service en marges. En je daarmee een serieuze voorsprong op je concurrentie geven.
- De norm voor responstijd verschuift. Wat vandaag “snel” is, is morgen standaard. Later instappen betekent leren onder druk.
- Ongecontroleerd gebruik neemt toe. Als er geen veilige route is, gaan teams vaak toch experimenteren met losse tools. Dat vergroot juist het privacy- en securityrisico dat men wil vermijden.
Begin klein en afgebakend
Juist daarom past een aanpak die ervaring opbouwt zonder brede risico’s. Denk aan een klein en afgesloten domein met duidelijke spelregels: gecontrolleerde data, een afgebakend systeem, zichtbare onderbouwing en een heldere check door een collega. Zo groeit ervaring, terwijl privacyzorgen beheersbaar blijven.
Nextens Tex als logische stap
Als de kernbezwaren “ervaring” en “privacy” zijn, helpt een AI-oplossing die controleerbaar is en binnen een afgebakend kennisdomein blijft. Nextens Tex is een fiscale AI-assistent die exclusief werkt met geverifieerde, door professionals geschreven content. Bovendien ben je er zeker van dat jouw data binnen het domein blijft.
Wil je weten hoe Tex ook jou kan helpen niet alleen ervaring op te doen met een innovatieve en praktische AI-tool, maar die je bovendien ook helpt bij het beantwoorden van al je fiscale en financiele vragen? We laten het je graag zien.
Wil jij op een veilige manier ervaring opdoen met AI?
