Voor de meeste bedrijven stonden de afgelopen jaren in het teken van experimenten met AI. Er kwamen steeds meer proofs of concept, er werden pilots opgezet in verschillende afdelingen en generatieve AI evolueerde snel van nieuwigheid naar volwaardige technologie. Wat begon als verkenning, maakt nu plaats voor verwachtingen.
Tegen 2026 zal het gesprek een andere wending nemen.
Het bepalende thema van bedrijfstechnologie is niet langer acceptatie, maar controle.
- Controle over gegevens.
- CControle over modellen.
- Controle over infrastructuur.
- Controle over risico’s.
Bedrijven die in deze volgende fase succesvol zullen zijn, zijn bedrijven die verder gaan dan experimenteren en investeren in robuuste, gecontroleerde en schaalbare AI-fundamenten. De focus verschuift van hoe snel AI kan worden ingezet naar hoe betrouwbaar het kan worden gebruikt.
AI is niet langer een op zichzelf staand hulpmiddel. Het wordt een kerninfrastructuur. En net als elke andere kritieke infrastructuur vereist het een doordacht ontwerp, sterk bestuur en aanhoudende investeringen.
De vraag waar bedrijfsleiders voor staan, is niet langer of ze AI moeten gebruiken, maar hoe ze het veilig, betrouwbaar en op grote schaal kunnen inzetten.
Bedrijfstechnologie gaat een nieuwe fase in, waarin infrastructuur, governance, beveiliging en soevereiniteit net zo belangrijk zijn als innovatie. De organisaties die voorop lopen, zijn niet degenen die de meeste tools gebruiken, maar degenen die een duurzame, bedrijfsgeschikte basis leggen voor AI-gestuurde activiteiten.
De volgende trends op het gebied van bedrijfstechnologie zullen bepalend zijn voor 2026.
AI-native platforms worden de norm voor bedrijven
In 2026 zullen bedrijven resoluut afstappen van systemen die simpelweg “AI-functies toevoegen”. In plaats daarvan zullen ze AI-native platforms gaan gebruiken waarin intelligentie op architecturaal niveau is ingebouwd.
In deze omgevingen ondersteunt AI workflows niet achteraf. Het coördineert ze. Planning, uitvoering, optimalisatie en afhandeling van uitzonderingen gebeuren steeds vaker via AI-systemen, waarbij mensen toezicht houden in plaats van routinetaken uit te voeren.
Deze verschuiving heeft ingrijpende gevolgen. Ontwikkelingscycli worden korter, de operationele efficiëntie verbetert en organisatiestructuren worden vlakker. Software, financiën, bedrijfsvoering en klantenondersteuning beginnen allemaal te draaien op platforms die zijn ontworpen voor continu leren en aanpassen.
Voor ondernemingen is AI-native architectuur geen productiviteitsupgrade. Het is een concurrentienoodzaak.
Multiagent-systemen vervangen monolithische automatisering
Naarmate bedrijven het gebruik van AI opschalen, ontdekken ze de beperkingen van systemen met één model. De bedrijfsprocessen in de praktijk zijn complex, onderling verbonden en sterk contextgebonden. Om ze op te lossen is niet alleen intelligentie nodig, maar ook samenwerking.
Hier komen multiagent-systemen om de hoek kijken.
In plaats van te vertrouwen op één algemeen model, zetten bedrijven meerdere gespecialiseerde agents in. De ene agent kan zich bezighouden met planning, een andere met uitvoering, weer een andere met nalevingscontroles en nog een andere met het monitoren van resultaten. Deze agents communiceren met elkaar, onderhandelen over taken en escaleren problemen wanneer dat nodig is.
Het resultaat is automatisering die een afspiegeling is van hoe bedrijven daadwerkelijk functioneren. Gedistribueerde verantwoordelijkheid, ingebouwde checks and balances en hogere betrouwbaarheid.
In 2026 zullen multiagent-systemen stilletjes de ruggengraat van de AI-activiteiten van bedrijven worden.
Domeinspecifieke modellen leveren echte bedrijfswaarde
Algemene taalmodellen zijn krachtig, maar bedrijven erkennen steeds meer hun beperkingen. Nauwkeurigheid, verklaarbaarheid en naleving zijn niet onderhandelbaar in gereguleerde sectoren.
Dit stimuleert de opkomst van domeinspecifieke taalmodellen. Deze modellen worden getraind of afgestemd op specifieke sectoren, bedrijfsfuncties of zelfs individuele bedrijven. Ze begrijpen de terminologie van de sector, regelgevende beperkingen en operationele nuances veel beter dan generieke modellen.
Voor bedrijven is de aantrekkingskracht duidelijk. Domeinspecifieke modellen verminderen hallucinaties, verbeteren het vertrouwen en maken AI-outputs gemakkelijker te controleren en te verdedigen. In veel gevallen verlagen ze ook de kosten op lange termijn door de afhankelijkheid van grote, externe basismodellen te verminderen.
Tegen 2026 zal het bezit of de controle van domeinspecifieke modellen worden gezien als een strategisch voordeel.
AI-beveiliging komt centraal te staan in het risicobeheer van ondernemingen
Naarmate AI steeds meer wordt geïntegreerd in kernactiviteiten, wordt het ook een doelwit.
Ondernemingen worden nu blootgesteld aan risico’s waarvoor traditionele cyberbeveiligingstools nooit zijn ontworpen. Prompt injection-aanvallen, data poisoning, ongeoorloofd modelgebruik en het lekken van intellectueel eigendom zijn opkomende bedreigingen die nieuwe verdedigingsmaatregelen vereisen.
Dit heeft geleid tot de opkomst van AI-beveiligingsplatforms, vaak aangeduid als AI SecOps. Deze platforms monitoren modelgedrag, handhaven toegangscontroles, detecteren afwijkingen en bieden audittrails voor AI-gebruik.
In 2026 zal AI-beveiliging niet langer worden behandeld als een verlengstuk van IT-beveiliging. Het zal een aparte discipline zijn, nauw verbonden met bedrijfsrisicobeheer en governance.
Vertrouwelijke computing wordt een vertrouwenslaag voor AI
Gegevensprivacy en naleving van regelgeving behoren tot de grootste belemmeringen voor de acceptatie van AI door bedrijven. Vertrouwelijke computing pakt deze uitdaging rechtstreeks aan.
Door gegevens zelfs tijdens de verwerking versleuteld te houden, stelt vertrouwelijke computing bedrijven in staat om AI-workloads op gevoelige gegevens uit te voeren zonder deze bloot te stellen aan cloudproviders, derden of intern misbruik.
Voor sectoren zoals het bankwezen, de gezondheidszorg en de overheid is deze mogelijkheid transformatief. Het maakt AI-toepassingen mogelijk die voorheen als te riskant werden beschouwd.
In 2026 zal vertrouwelijk computergebruik zich ontwikkelen van nichetoepassingen tot een fundamentele laag in de AI-architectuur van bedrijven.
Cyberbeveiliging verschuift van reactief naar preventief
De omvang en snelheid van moderne cyberdreigingen hebben reactieve beveiligingsmodellen achterhaald. Bedrijven kunnen niet langer vertrouwen op het reageren op incidenten nadat deze zich hebben voorgedaan.
Preventieve cyberbeveiliging maakt gebruik van AI om potentiële aanvallen te voorspellen voordat ze worden uitgevoerd. Door gedragspatronen, systeemafwijkingen en dreigingsinformatie te analyseren, kunnen deze systemen dreigingen van tevoren blokkeren of isoleren.
Deze aanpak vermindert downtime, beperkt schade en verlaagt de operationele belasting van beveiligingsteams. In een tijdperk van door AI gegenereerde aanvallen is preventieve verdediging geen optie meer.
Tegen 2026 zullen bedrijven die nog steeds voornamelijk vertrouwen op reactieve beveiliging, te maken krijgen met onaanvaardbare risico’s.
Digitale herkomst wordt essentieel voor het vertrouwen in ondernemingen
Naarmate AI-gegenereerde content zich verspreidt, worden ondernemingen geconfronteerd met steeds grotere uitdagingen op het gebied van authenticiteit en verantwoordelijkheid. Klanten, regelgevers en partners eisen steeds vaker bewijs van herkomst en integriteit.
Digitale herkomst biedt verifieerbare gegevens over wie de content heeft gemaakt, of deze door AI is gegenereerd en of deze is gewijzigd. Voor ondernemingen is deze mogelijkheid van cruciaal belang op gebieden als financiële rapportage, juridische documentatie, marketing en intern kennisbeheer.
Vertrouwen wordt een meetbaar, controleerbaar goed. Bedrijven die investeren in herkomstinfrastructuur zullen beter in staat zijn om hun reputatie te verdedigen en te voldoen aan nieuwe regelgeving.
Soevereine computing en geopatriation geven bedrijfsarchitectuur een nieuwe vorm
AI is niet langer alleen een zakelijke mogelijkheid. Het is een geopolitiek goed.
Nu overheden strengere regels opleggen voor gegevensopslag en AI-governance, moeten bedrijven systemen ontwerpen die nationale grenzen respecteren. Deze trend, die vaak wordt omschreven als geopatriation, dwingt organisaties om hun wereldwijde cloudstrategieën te herzien.
Hybride architecturen, soevereine cloudproviders en regiospecifieke AI-implementaties worden de norm. Hoewel dit de complexiteit vergroot, vermindert het ook het regelgevingsrisico en verbetert het de veerkracht.
In 2026 zal de bedrijfsarchitectuur evenzeer worden bepaald door geopolitiek als door technologie.
Controle opbouwen in het tijdperk van Enterprise AI
Nu bedrijven zich opmaken voor 2026, is de verschuiving duidelijk. AI is niet langer een experimentele mogelijkheid of een tactisch voordeel. Het wordt een kerninfrastructuur, diep verankerd in de manier waarop organisaties werken, concurreren en risico’s beheren.
De trends die deze nieuwe fase vormgeven, gaan niet over het invoeren van meer tools. Ze gaan over het opbouwen van controle. Controle over data en modellen. Controle over infrastructuur en beveiliging. Controle over compliance, vertrouwen en schaalbaarheid op de lange termijn. Ondernemingen die AI benaderen zonder deze fundamenten zullen moeite hebben om veilig op te schalen, terwijl ondernemingen die investeren in governance-first-architecturen duurzame waarde zullen ontsluiten.
Dit is waar ervaren technologiepartners een cruciale rol spelen. Eastern Enterprise werkt samen met organisaties die deze transitie doorlopen en helpt hen om van gefragmenteerde AI-initiatieven over te stappen naar samenhangende platforms op ondernemingsniveau. Door diepgaande expertise op het gebied van AI-native platforms, cloudinfrastructuur, beveiliging en governance te combineren, ondersteunt Eastern Enterprise ondernemingen bij het ontwerpen van AI-systemen die niet alleen krachtig zijn, maar ook veerkrachtig, compliant en klaar voor de toekomst.
De volgende fase van bedrijfstechnologie zal niet worden bepaald door hoe snel AI wordt geïmplementeerd, maar door hoe goed het wordt geoperationaliseerd. In een wereld waarin AI infrastructuur is, is succes voorbehouden aan organisaties die met intentie bouwen, met discipline besturen en investeren voor de lange termijn.