De digitale toekomst van de Britse economie: wanneer kunstmatige intelligentie een economische noodzaak wordt

Het Britse AI-wonder heeft één addertje onder het gras: er zijn (nog) te weinig mensen die het kunnen implementeren.

De Britse economie ondergaat een fundamentele transformatie, waarvan de volle omvang pas de komende jaren duidelijk zal worden. Hoewel bedrijven al decennialang data-infrastructuren op basis van reactief onderhoud beheren, zorgt de snelle ontwikkeling van kunstmatige intelligentie (AI) voor een paradigmaverschuiving die elke sector zal beïnvloeden. De traditionele aanpak, waarbij datateams problemen oplossen zodra ze zich voordoen, wordt steeds meer vervangen door intelligente systemen die leren, zich aanpassen en proactief handelen. Deze ontwikkeling is niet langer een technologische gimmick voor innovatieve pioniers, maar is een economische noodzaak geworden voor elk bedrijf dat concurrerend wil blijven op de wereldmarkt.

De Britse markt voor AI-gestuurd databeheer maakt een uitzonderlijke groei door, die zelfs de meest optimistische prognoses overtreft. De cijfers spreken voor zich en tonen het momentum van deze ontwikkeling aan. De Britse markt voor AI-databeheer zal naar verwachting groeien van 1,44 miljard dollar in 2023 naar 6,2 miljard dollar in 2030, wat neerkomt op een gemiddelde jaarlijkse groei van 23,2 procent. Het Verenigd Koninkrijk speelt een leidende rol in Europa en is een belangrijke aanjager van deze ontwikkeling. Met een marktaandeel van 5,6 procent in 2023 positioneert de Britse economie zich als een belangrijke speler in het wereldwijde AI-landschap.

De bereidheid van internationale techgiganten om te investeren onderstreept hun vertrouwen in de Britse markt. Microsoft kondigde een ongekende investering van £22 miljard aan, de grootste investering van het bedrijf buiten de Verenigde Staten. Google volgde met een toezegging van £5 miljard voor AI-onderzoeksinfrastructuur, terwijl Nvidia, samen met partners, van plan is om tot £11 miljard te investeren in Britse AI-infrastructuur. Deze investeringen bedragen in totaal meer dan £31 miljard in het kader van de zogenaamde Tech Prosperity Deal tussen het VK en de VS. Bedrijven investeren niet uit technologisch enthousiasme, maar omdat de economische argumenten overtuigend zijn.

Tussen innovatie en noodzaak

De economische realiteit botst met een technologische revolutie die alle sectoren van de economie beïnvloedt. AI-gestuurde datamanagementplatforms beloven niet alleen efficiëntiewinst, maar ook een fundamentele herziening van de manier waarop bedrijven hun meest waardevolle resource beheren. Ze automatiseren repetitieve taken, detecteren afwijkingen voordat ze problemen worden en transformeren statische regelsystemen in dynamische, lerende infrastructuren. In 2024 werd er in de Britse economie £ 2,9 miljard geïnvesteerd in AI-bedrijven, met een gemiddelde waarde van £ 5,9 miljoen aan deals. Deze investering heeft al een meetbare economische impact opgeleverd. Britse AI-bedrijven dragen nu £ 11,8 miljard bij aan de Britse economie, een verdubbeling ten opzichte van 2023. De werkgelegenheid in de AI-sector bedraagt ​​al meer dan 86.000 banen.

De adoptiegraad varieert aanzienlijk tussen verschillende economische sectoren, wat een weerspiegeling is van de verschillende niveaus van digitalisering en investeringscapaciteit. Terwijl ongeveer 15 procent van alle Britse bedrijven in 2023 ten minste één AI-technologie had geïmplementeerd, steeg dit cijfer naar 39 procent in 2025. Deze ontwikkeling wijst op een versnelde adoptie, maar laat ook zien dat de meeste bedrijven nog aan het begin staan ​​van hun AI-traject. De adoptiegraad hangt sterk samen met de bedrijfsgrootte. Terwijl 68 procent van de grote bedrijven AI-technologieën gebruikt, ligt dit percentage bij middelgrote bedrijven op 34 procent en bij kleine bedrijven op slechts 15 procent. Deze discrepantie onderstreept de noodzaak van bredere toegankelijkheid en een beter begrip van AI-technologieën bij kleinere organisaties.

Maar hoewel de beloftes groots zijn, staan ​​Britse bedrijven voor de complexe taak om deze technologieën te integreren in bestaande systemen, te voldoen aan strenge compliance-eisen en de controle over hun data te behouden. De uitdagingen zijn talrijk, variërend van technische integratieproblemen en een tekort aan vaardigheden tot zorgen over datakwaliteit en governance. De kosten van slechte datakwaliteit in het Verenigd Koninkrijk worden geschat op £ 200 miljard per jaar, waarbij bedrijven gemiddeld £ 10 tot £ 15 miljoen per jaar verliezen door ontoereikende data. Deze economische realiteit maakt intelligente datamanagementsystemen geen optie, maar een noodzaak.

De financiële sector als pionier van transformatie

De impact van AI-gestuurd databeheer is met name zichtbaar in de Britse financiële sector, een sector die traditioneel tot de meest data-intensieve sectoren behoort. De transformatie wordt weerspiegeld in indrukwekkende cijfers. Uit een gezamenlijk onderzoek van de Bank of England en de Financial Conduct Authority blijkt dat 75 procent van de financiële instellingen al AI gebruikt en dat nog eens 10 procent van plan is om het binnen de komende drie jaar te implementeren. Dit is een dramatische stijging ten opzichte van 2022, toen slechts 58 procent AI gebruikte. Basismodellen zijn nu goed voor 17 procent van de AI-use cases, wat hun toenemende belang onderstreept bij het standaardiseren en opschalen van applicaties in de hele sector.

Financiële instellingen verwerken dagelijks miljarden transacties, moeten voldoen aan complexe compliance-eisen en tegelijkertijd fraude in realtime detecteren. AI-gestuurde datamanagementsystemen automatiseren de validatie van transactiegegevens, monitoren continu de naleving van regelgeving en identificeren afwijkingen die kunnen wijzen op frauduleuze activiteiten. Geautomatiseerde besluitvorming speelt een prominente rol bij de implementatie van AI, met 55 procent van de use cases waarbij geautomatiseerde besluitvorming wordt toegepast. Volledig autonome besluitvorming blijft echter zeldzaam met slechts 2 procent, wat de voorzichtige aanpak en voorkeur van de sector voor menselijk toezicht op kritieke processen weerspiegelt.

De productiviteitswinst is meetbaar en significant. Uit een onderzoek van Lloyds Banking Group onder meer dan 100 leidinggevenden van Britse financiële instellingen bleek dat 59 procent van de instellingen een verbeterde productiviteit rapporteert door de implementatie van AI, een dramatische stijging ten opzichte van slechts 32 procent het jaar ervoor. Een derde van de instellingen verbetert de klantervaring, terwijl een ander derde meer inzicht in de klant krijgt. 21 procent zegt dat AI direct bijdraagt ​​aan de bedrijfsgroei, vergeleken met slechts 8 procent in 2024. Dit momentum zorgt voor een verschuiving in het sentiment: 91 procent van de instellingen ziet AI nu als een kans in plaats van een bedreiging, een stijging ten opzichte van 80 procent in 2024.

De investeringsbereidheid neemt dienovereenkomstig toe. Meer dan de helft van de instellingen is van plan hun AI-investeringen de komende twaalf maanden te verhogen, terwijl nog eens 22 procent het huidige uitgavenniveau zal handhaven. Instellingen zien AI als een strategische hefboom: 54 procent verwacht concurrentievoordelen, 53 procent verwacht kostenbesparingen, 52 procent gelooft dat het de bedrijfsgroei zal stimuleren en 50 procent zegt dat het zal bijdragen aan de ontwikkeling van een technologisch beter geschoold personeelsbestand. Om dit te ondersteunen, heeft bijna de helft van de instellingen speciale AI-teams opgericht, terwijl 20 procent samenwerkt met externe AI-leveranciers om de adoptie te versnellen.

De compliancedimensie is van bijzonder belang voor financiële instellingen en vormt een belangrijke drijfveer voor investeringen in AI-gestuurde systemen. Datagerelateerde risico's domineren het huidige landschap, met zorgen over dataprivacy, kwaliteit, beveiliging en bias tot de top vijf van risico's. Dit weerspiegelt de sterke afhankelijkheid van de sector van accurate en veilige data voor AI-systemen. Opkomende risico's, zoals de afhankelijkheid van AI-modellen van derden en de toegenomen complexiteit van AI-toepassingen, zullen naar verwachting toenemen, wat vragen oproept over transparantie en controle. Cybersecurity wordt nog steeds beschouwd als het hoogst gepercipieerde systeemrisico en zal de komende drie jaar belangrijk blijven. Kritieke afhankelijkheden van derden zullen echter naar verwachting de grootste toename van systeemrisico's vertegenwoordigen, wat de noodzaak van strenger toezicht op externe AI-aanbieders onderstreept.

Maakindustrie tussen traditie en technologische avant-garde

De Britse maakindustrie beleeft een productiviteitsrenaissance dankzij AI-gestuurd databeheer, met de potentie om haar internationale concurrentiepositie fundamenteel te versterken. Met 53 procent van de Britse fabrikanten die machine learning of AI al op de werkvloer implementeert, loopt het VK aanzienlijk voor op het Europese gemiddelde van 30 procent. Dit leiderschap reikt verder dan alleen de adoptiegraad en omvat geavanceerde implementatiestrategieën en meetbare bedrijfsresultaten. Een indrukwekkende 98 procent van de fabrikanten maakt al gebruik van generatieve AI of is van plan deze te implementeren, wat het transformatieve potentieel van deze technologie voor de sector onderstreept.

De adoptie per sector varieert aanzienlijk, wat de verschillende niveaus van digitaliseringsvolwassenheid en investeringscapaciteit weerspiegelt. De auto-industrie loopt voorop met een adoptiepercentage van 60 procent en een volwassenheidsniveau van 5 uit 5, gevolgd door elektronica- en hightechbedrijven met 55 procent. De lucht- en ruimtevaart- en defensiesector laat een adoptiepercentage van 50 procent zien, terwijl farmaceutische en biotechbedrijven een implementatiepercentage van 40 procent laten zien. Bedrijven zoals Jaguar Land Rover gebruiken AI-gestuurde analyses op 128 locaties om productieafwijkingen in realtime te detecteren, wat de praktische voordelen van wijdverbreide AI-implementatie aantoont.

Amerikaanse en Britse fabrikanten gebruiken deze systemen om machinedata in realtime te analyseren, voorspellend onderhoud mogelijk te maken en kwaliteitscontrole te automatiseren. De implementatie van AI-gestuurd voorspellend onderhoud kan de onderhoudskosten tot 30 procent verlagen en het aantal storingen aan apparatuur met 45 procent verminderen. Deze directe productiviteitswinst vertaalt zich direct in concurrentievoordelen. Een voorbeeld uit de voedingsmiddelenindustrie illustreert de economische impact. Frito-Lay-fabrieken verminderden ongeplande stilstand zodanig dat ze de productiecapaciteit met 4.000 uur konden verhogen. Dergelijke efficiëntieverbeteringen hebben een directe impact op de winstgevendheid en marktpositie.

De investeringsbereidheid is navenant hoog: 75 procent van de Britse fabrikanten is van plan hun AI-investeringen volgend jaar te verhogen. Deze investeringen zijn gericht op verschillende gebieden, van energiebeheer en afvalvermindering tot procesoptimalisatie en kwaliteitscontrole. Er bestaat echter een aanzienlijke kenniskloof: slechts 16 procent beschouwt zichzelf als goed geïnformeerd over het potentieel van AI. Hierdoor gebruikt slechts een derde van de bedrijven AI specifiek in hun productieprocessen. De adoptie van robotica blijft ook zwak, ondanks de wereldwijde mogelijkheden voor automatisering. Dit suggereert dat, hoewel de adoptie toeneemt, het Verenigd Koninkrijk een verschuiving in zijn aanpak van automatisering nodig heeft, anders loopt het het risico transformatieve productiviteitswinst mis te lopen.

De detailhandel in de digitale heruitvinding

De Britse retailsector ondergaat een fundamentele transformatie dankzij intelligent databeheer, waarbij AI-systemen een revolutie teweegbrengen in personalisatie en voorraadbeheer. De adoptie is opmerkelijk: 99 procent van de Britse retailbeslissers meldt enige vorm van AI-expertise binnen hun organisatie, terwijl 88 procent gelooft dat AI lokale retailers een concurrentievoordeel geeft ten opzichte van wereldwijde retailgiganten. Wat ooit uitsluitend gunstig was voor tech-first bedrijven, is nu de grote gelijkmaker in de retailsector. AI stelt lokale retailers in staat om dynamische prijzen, gepersonaliseerde marketing en beter inzicht in de toeleveringsketen aan te bieden, wat cruciaal is om aan de verwachtingen van klanten te voldoen en zich snel aan te passen aan veranderingen.

AI is mainstream geworden in de Britse detailhandel, waarbij bijna alle respondenten bevestigen dat AI wordt gebruikt in besluitvorming. Meer dan de helft heeft AI-leiderschapsrollen en -teams binnen hun organisatie. Retailers gebruiken AI-systemen om klantgegevens te integreren via verschillende contactpunten, koopgedrag te voorspellen en de voorraad te optimaliseren. De uitdaging schuilt in de enorme complexiteit van de datastromen. Een grote retailer verwerkt data van kassasystemen, e-commerceplatforms, klantenkaarten, sociale media en supply chain-systemen. AI-gestuurd databeheer zorgt ervoor dat deze data wordt beheerd in overeenstemming met de regelgeving en maakt tegelijkertijd realtime analyses mogelijk die gepersonaliseerde klantinteracties ondersteunen.

Discussies over AI-agenten kijken vaak vooruit naar de toekomst, maar in de Britse detailhandel beïnvloeden deze systemen nu al belangrijke functies en hebben ze impact. 38 procent van de Britse shoppers gebruikt AI al in de detailhandel, en 60 procent wil AI-gestuurde bezorgupdates zoals realtime tracking. 57 procent gelooft dat AI de efficiëntie van orderverwerking kan verbeteren. Ondanks deze voordelen wijst onderzoek uit dat er wijdverbreide scepsis bestaat over vertrouwen en datagebruik. Slechts 46 procent van de Britse shoppers vertrouwt op AI om producten aan te bevelen op basis van hun winkelgeschiedenis, en de helft van de ondervraagden blijft verdeeld over de vraag of AI het winkelen kan verbeteren zonder de privacy in gevaar te brengen. Belangrijk is dat een meerderheid van 94 procent het cruciaal vindt dat AI-tools transparant zijn in zowel hun bedrijfsvoering als de omgang met data.

De voordelen van AI-implementatie zijn onmiskenbaar. Retailers melden lagere kosten door verbeterde efficiëntie, hogere inkomsten door betere klantinzichten en gepersonaliseerde ervaringen, verbeterde besluitvorming door voorspellende analyses en een concurrentievoordeel door superieure klantervaringen. Succesvolle teams maken gebruik van AI om bestaande systemen aan te vullen, frictie te verminderen en hun werklast te ondersteunen. De volgende stappen zijn duidelijk: Britse retailers die niet alleen overleven, maar ook floreren, zijn degenen die hun bedrijfs- en klantgegevens omzetten in bruikbare informatie. Het bouwen van sterke datafundamenten en de inzet van volledig gecontroleerde AI-agents zijn essentieel voor commercieel en operationeel succes op de lange termijn.

5G, AI en energie: de Britse routekaart voor digitale infrastructuur – Afbeelding: Xpert.Digital

Gezondheidszorg tussen innovatie en systeemoverbelasting

Het Britse zorgstelsel, en met name de National Health Service (NHS), staat voor de ongekende uitdaging om met beperkte middelen aan de stijgende vraag te voldoen. AI wordt als essentieel beschouwd als de NHS aan deze vraag wil voldoen. De overheid heeft een tienjarenplan voor de gezondheidszorg gepresenteerd met drie fundamentele verschuivingen voor de NHS: van ziekenhuis naar gemeenschap, van analoog naar digitaal en van ziekte naar preventie. Centraal in deze transformatie staat de ambitie om kunstmatige intelligentie (AI) te integreren in zorgpaden, waarbij de NHS-app als digitale toegangspoort voor patiënten fungeert. Het doel is om van de NHS het meest AI-gestuurde zorgsysteem ter wereld te maken.

De grootste AI-proef in zijn soort in de gezondheidszorg wereldwijd, waaraan meer dan 30.000 NHS-medewerkers deelnamen, toonde aan hoe nieuwe technologie ongekende tijdsbesparingen voor NHS-personeel kan opleveren en kan leiden tot betere patiëntenzorg. Een baanbrekende Microsoft 365 Copilot-pilot bij 90 NHS-organisaties toonde aan dat AI-gestuurde administratieve ondersteuning NHS-personeel gemiddeld 43 minuten per persoon per dag of meer kan besparen, wat neerkomt op vijf weken per persoon per jaar. De resultaten van de proef tonen aan dat een volledige uitrol tot 400.000 personeelsuren per maand kan besparen, wat neerkomt op miljoenen uren per jaar, waardoor het personeel zich effectiever kan concentreren op de eerstelijnszorg. De NHS schat dat de technologie miljoenen ponden per maand kan besparen, gebaseerd op 100.000 gebruikers, wat potentieel kan resulteren in honderden miljoenen ponden aan kostenbesparingen per jaar.

De nabije toekomst richt zich op de uitrol van bewezen technologieën zoals AI-transcriptieassistenten onder het nieuwe leiderschap van NHS England, de versnelling van de adoptie van diagnostische AI ​​via NICE Early Value Assessments en het testen van nieuwe AI als medisch hulpmiddel in de gesuperviseerde MHRA AI Airlock Sandbox. AI-gestuurde systemen automatiseren de codering van klinische data met een nauwkeurigheid van 96 procent, extraheren gestructureerde informatie uit ongestructureerde klinische notities en identificeren automatisch beschermde gezondheidsinformatie voor anonimiseringsdoeleinden. De Britse markt voor kunstmatige intelligentie (AI) in de gezondheidszorg zal naar verwachting indrukwekkende groeicijfers bereiken van US$ 13,26 miljard in 2024, met een samengestelde jaarlijkse groei van 36,76 procent.

Er zijn echter ook belangrijke zorgen. Artsen en geneeskundestudenten uitten tijdens een speciale bijeenkomst van de British Medical Association hun ernstige zorgen over de digitale en technologische ambities in het tienjarenplan van de overheid. Artsen waarschuwden voor mogelijke risico's door een enorme uitbreiding van de digitalisering in een gezondheidszorg die al worstelt met verouderde IT-infrastructuur en door de promotie van slecht begrepen AI-technologieën. Een huisarts waarschuwde dat dit plan de beroepsgroep blootstelt aan gevaarlijk ernstige IT-gerelateerde risico's en dat het land het risico loopt een onbewust proefkonijn te worden voor technologie die niet goed wordt begrepen door de makers ervan, laat staan ​​door de medische wereld. De overheid lijkt de Silicon Valley-mentaliteit over te nemen van snel handelen en vervolgens breken, wat niet gepast is bij de herziening van een complex zorgstelsel.

Telecommunicatie als ruggengraat van digitale infrastructuur

De telecommunicatiesector staat voor unieke uitdagingen bij het beheer van netwerkdata en speelt tegelijkertijd een cruciale rol als facilitator van de volledige AI-transformatie. Met de uitbreiding van 5G-netwerken en de groei van IoT-apparaten exploderen de datavolumes. BT Group, dat via dochteronderneming EE het grootste mobiele netwerk van het Verenigd Koninkrijk exploiteert, heeft met succes 5G-toegang uitgerold naar meer dan 75 procent van de Britse bevolking, een belangrijke prestatie in het mobiele landschap van het land. De lancering van standalone 5G-diensten in 15 Britse steden markeert een keerpunt, aangezien deze technologie eindelijk in staat is om de 5G-beloften waar te maken waar al meer dan tien jaar over wordt gehyped.

De enorme toename van het gebruik van AI-toepassingen lijkt cruciaal te zijn voor de groei van extra inkomsten uit 5G-diensten. BT en Assembly Research schatten dat een verbeterde 5G SA-dekking tegen 2035 tot wel £ 230 miljard aan de Britse economie zou kunnen bijdragen, dankzij automatisering, connectiviteit en de modernisering van het elektriciteitsnet. BT schat dat alleen al het industriële gebruik van technologieën zoals kunstmatige intelligentie en machine learning, mogelijk gemaakt door 5G SA, meer dan £ 88 miljard aan economische waarde zou kunnen genereren. Van plattelandsuitbreiding en autonoom transport tot drones en media: verbeterde netwerken zouden miljarden kunnen opleveren in meerdere sectoren zodra spectrum- en planningsbarrières zijn aangepakt.

Telecombedrijven implementeren AI-gestuurde systemen om netwerkprestaties te optimaliseren, storingen te voorspellen voordat ze optreden en middelen dynamisch toe te wijzen. Vijfenzestig procent van de telecombedrijven is van plan hun AI-infrastructuurbudgetten in 2025 te verhogen, waarbij netwerkplanning en -exploitatie met 37 procent de hoogste investeringsprioriteit zijn. Vodafone UK en Ericsson hebben het dagelijkse stroomverbruik van 5G-radio-eenheden met succes met maar liefst 33 procent verlaagd op geselecteerde locaties in Londen. Dit is het resultaat van een test met Ericssons geavanceerde AI- en machine learning-gebaseerde softwareoplossingen. De Ericsson Service Continuity AI-appsuite met Intelligent Energy Efficiency past het netwerkstroomverbruik dynamisch aan op basis van de vraag, wat resulteert in lagere bedrijfskosten en een lagere CO2-uitstoot zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties.

De energiedimensie van deze infrastructuurtransformatie wordt een cruciaal economisch en politiek vraagstuk. De Britse overheid heeft de AI Energy Council opgericht om de groeiende energiebehoeften van AI en datacenters te beheren en tegelijkertijd de doelstellingen voor schone energie te halen. De raad wil richting geven aan hoe de uitbreiding van AI kan worden afgestemd op de ambitie van het land om wereldwijd leider te worden op het gebied van schone energie. Tijdens de eerste bijeenkomst op 8 april werd onderzocht hoe het land de energie-efficiëntie en duurzaamheid van zijn AI-infrastructuur en datacenters kan verbeteren. Met de ambitieuze doelstelling van de overheid om de openbare computercapaciteit van het VK in de komende vijf jaar te vertwintigvoudigen, zijn de gevolgen voor het energiegebruik aanzienlijk en vereisen ze een gecoördineerde planning over sectoren heen. Een deel van de oplossing ligt in het creëren van AI Growth Zones, hubs in gebieden die minstens 500 MW aan elektriciteit kunnen ondersteunen, ongeveer genoeg om twee miljoen huishoudens van stroom te voorzien.

Logistiek en toeleveringsketens in transitie

De Britse logistieke en supply chain-sector ondergaat een radicale transformatie, met AI en automatisering als koplopers in deze revolutie. Ze stellen bedrijven in staat hun activiteiten te stroomlijnen, de besluitvorming te verbeteren en de algehele supply chain-prestaties te verbeteren. Als uw recente leveringen sneller, nauwkeuriger en duurzamer leken, bent u getuige van een stille revolutie achter de schermen. Tegen 2025 zullen slimme technologieën niet langer ondenkbaar zijn; ze zullen volledig geïntegreerd zijn in de dagelijkse bedrijfsvoering, van zelfrijdende bezorgvoertuigen in stadscentra tot voorspellende systemen die retailers helpen knelpunten te vermijden.

AI speelt nu een centrale rol bij het plannen en uitvoeren van leveringen. Van routeplanning tot verkeersvoorspellingen: intelligente systemen helpen logistieke dienstverleners om snellere en beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Leveringen zijn niet alleen sneller, maar ook betrouwbaarder, met minder vertragingen en een betere benutting van voertuigen en brandstof. Zelfrijdende bezorgvoertuigen en geautomatiseerde systemen worden al gebruikt in bepaalde delen van het Verenigd Koninkrijk, met name voor korteafstands- of last-mile-leveringen. Deze autonome technologieën verminderen de afhankelijkheid van handmatige arbeid en verlagen de kosten, terwijl ze ook nieuwe manieren bieden om moeilijk bereikbare gebieden te bedienen.

Ook magazijnen en distributiecentra hebben een digitale transformatie ondergaan. Handmatige taken zoals sorteren, verpakken en voorraadcontroles worden steeds vaker overgenomen door robots, terwijl AI-software de voorraad in realtime monitort en beheert. Digitale simulaties, ook wel digitale tweelingen genoemd, stellen logistiek managers in staat om verschillende scenario's te testen, zoals pieken in de vraag of verstoringen in de toeleveringsketen, zonder dat dit gevolgen heeft voor de bedrijfsvoering. Dit maakt het gemakkelijker om zich voor te bereiden op onverwachte gebeurtenissen en nieuwe efficiëntieverbeteringen te identificeren. Bedrijven zoals Simarco gebruiken geavanceerde tools zoals SnapFulfil WMS om systemen zowel intern als rechtstreeks met klanten te verbinden, waardoor ze realtime inzicht in en controle over de voorraad en bestellingen hebben, van ontvangst tot levering.

Nieuw onderzoek toont echter aan dat Britse supply chain- en transportleiders een autonome AI-toekomst verwachten, maar aanzienlijke belemmeringen tegenkomen op het gebied van vaardigheden en data-integratie. Bijna de helft van de ondervraagde organisaties mist voldoende inzicht in data om proactief verzendroutes aan te passen. Vijfenveertig procent gaf aan dat ze geen corrigerende maatregelen kunnen nemen voordat zendingen worden vertraagd of verstoord. Deze kloof tussen technologische ambities en operationele realiteit wordt vergroot door aanzienlijke interne uitdagingen. Tweeënveertig procent van de respondenten wees op een gebrek aan vaardigheden binnen hun organisaties, terwijl 39 procent gefragmenteerde data over platforms en oplossingen als een ernstig obstakel noemde. Ondanks deze huidige obstakels is er een sterk vertrouwen in een AI-gestuurde toekomst, waarbij 63 procent van de organisaties verwacht binnen de komende vijf jaar volledig autonome, agentische AI ​​te implementeren of minimaal menselijk toezicht nodig te hebben.

Farmaceutische industrie en levenswetenschappen aan de frontlinie van innovatie

De Britse farmaceutische en life sciences-industrie loopt voorop in AI-innovatie. Farmaceutische en biotechnologische bedrijven gebruiken AI-gestuurde modellen steeds vaker om de ontdekking van geneesmiddelen te versnellen door moleculaire interacties te voorspellen, het ontwerp van klinische studies te optimaliseren en potentiële veiligheidsrisico's eerder in het ontwikkelingsproces te identificeren. Deze versnelling is met name veelbelovend voor het inspelen op onvervulde medische behoeften en het ontwikkelen van behandelingen voor complexe ziekten. Generatieve AI kent diverse toepassingen in de context van geneesmiddelenontdekking, waaronder snelle in-silico-analyse van genomische data en therapeutische kandidaten.

De Britse overheid ondersteunt innovatie op dit gebied actief en heeft onlangs £82 miljoen toegezegd ter ondersteuning van Britse projecten, waaronder PharosAI en Bind Research, die AI gebruiken om nieuwe behandelmodellen en therapieën te ontwikkelen voor ziekten zoals Alzheimer en kanker. Een baanbrekende supercomputer van £225 miljoen, Isambard-AI, zal de medische sector revolutioneren door kunstmatige intelligentie te gebruiken voor de ontwikkeling van nieuwe medicijnen en vaccins. Deze ultramoderne faciliteit in Bristol wordt de krachtigste supercomputer van het Verenigd Koninkrijk wanneer deze deze zomer volledig operationeel is. Delen van het Isambard-AI-systeem zijn al operationeel, met lopende projecten die nieuwe behandelingen onderzoeken voor ziekten zoals Alzheimer, hartziekten en verschillende vormen van kanker.

Het Britse OpenBind-consortium zal experimentele technologie gebruiken om 's werelds grootste dataverzameling te genereren over hoe geneesmiddelen interacteren met eiwitten, de bouwstenen van het lichaam. Deze verzameling zal 20 keer groter zijn dan alles wat in de afgelopen 50 jaar is verzameld en verstevigt de positie van het Verenigd Koninkrijk als wereldwijd knooppunt voor AI-gedreven geneesmiddelenonderzoek. Dit zal de training van nieuwe AI-modellen ondersteunen die veelbelovende nieuwe geneesmiddelen kunnen identificeren, waardoor onderzoekers een ongekende mogelijkheid krijgen om nieuwe grenzen te verleggen in de strijd tegen ziekten. De ontwikkelingskosten zullen met tot wel £ 100 miljard worden verlaagd en de innovatie en economische groei die ten grondslag liggen aan het Plan for Change van de overheid, zullen worden gestimuleerd.

De Britse biofarmaceutische industrie is in toenemende mate op zoek naar talent met AI- en datavaardigheden om concurrerend te blijven, aangezien digitale technologie innovatie stimuleert. De farmaceutische industrie maakt steeds vaker gebruik van nieuwe digitale tools zoals kunstmatige intelligentie (AI) en big data-analyse om innovatieve geneesmiddelenontdekking en -ontwikkeling te ondersteunen, maar veel bedrijven hebben moeite om gekwalificeerd personeel te vinden en aan te trekken. De Britse overheid hanteert een pro-innovatieve benadering van AI-regelgeving, waarbij de noodzaak van toezicht in evenwicht wordt gebracht met de bevordering van aanhoudende groei in AI-gedreven sectoren. Het Verenigd Koninkrijk werkt actief aan het verkennen van de ethische en effectieve toepassing van AI-technologie in programma's die gericht zijn op het verbeteren van patiëntresultaten en het stroomlijnen van de zorgverlening.

Beheerd AI-platform - Afbeelding: Xpert.Digital

Hier leert u hoe uw bedrijf snel, veilig en zonder hoge toetredingsdrempels maatwerk AI-oplossingen kan implementeren.

Een Managed AI Platform is uw complete, zorgeloze pakket voor kunstmatige intelligentie. In plaats van complexe technologie, dure infrastructuur en langdurige ontwikkelprocessen, ontvangt u van een gespecialiseerde partner een kant-en-klare oplossing op maat – vaak binnen enkele dagen.

De belangrijkste voordelen in één oogopslag:

⚡ Snelle implementatie: van idee tot operationele toepassing in dagen, niet maanden. Wij leveren praktische oplossingen die direct waarde creëren.

🔒 Maximale gegevensbeveiliging: uw gevoelige gegevens blijven bij u. Wij garanderen een veilige en conforme verwerking zonder gegevens met derden te delen.

💸 Geen financieel risico: u betaalt alleen voor resultaten. Hoge initiële investeringen in hardware, software of personeel vervallen volledig.

🎯 Focus op uw kernactiviteiten: concentreer u op waar u goed in bent. Wij verzorgen de volledige technische implementatie, exploitatie en het onderhoud van uw AI-oplossing.

📈 Toekomstbestendig & Schaalbaar: Uw AI groeit met u mee. Wij zorgen voor continue optimalisatie en schaalbaarheid en passen de modellen flexibel aan nieuwe eisen aan.

Meer hierover hier:

• Beheerd AI-platform

Snel handelen: zo loont AI-ondersteund databeheer – Afbeelding: Xpert.Digital

De uitdaging van datakwaliteit en governance

Ondanks alle technologische vooruitgang blijft datakwaliteit een hardnekkige uitdaging die een fundamentele impact heeft op het succes van AI-implementaties. Datakwaliteit is de grootste uitdaging voor data-integriteit in organisaties en is steeds algemener geworden. In 2024 gaf 64 procent van de respondenten aan dat datakwaliteit hun grootste uitdaging op het gebied van data-integriteit was, vergeleken met 50 procent in 2023. Dit heeft geleid tot een gebrek aan datavertrouwen: 67 procent van de respondenten gaf aan de data die ze gebruiken voor besluitvorming niet volledig te vertrouwen, een aanzienlijke stijging ten opzichte van 55 procent het jaar ervoor. Hoewel problemen met datakwaliteit niets nieuws zijn, is de impact ervan op bedrijfsresultaten groter dan ooit.

Dit komt door de snelheid waarmee geavanceerde analytics, business intelligence en kunstmatige intelligentie (AI) zich ontwikkelen. Je kunt geen gefundeerde, datagedreven beslissingen nemen met slechte data, en wanneer die data analytics en AI-modellen aanstuurt, kan de negatieve impact snel en ernstig zijn. De datakwaliteitsbeoordelingen van organisaties daalden dit jaar met 11 procentpunten. Vorig jaar beoordeelde 66 procent van de respondenten hun datakwaliteit als gemiddeld of slechter. Dit jaar zegt 77 procent dat hun datakwaliteit op zijn best gemiddeld is. Respondenten geven aan dat het grootste obstakel dat hen ervan weerhoudt om data van hoge kwaliteit te bereiken, ontoereikende tools zijn voor het automatiseren van datakwaliteitsprocessen (49 procent). Inconsistente datadefinities en -formaten blijven organisaties plagen (45 procent). Het is niet verrassend dat het datavolume als een uitdaging groeide, waarbij 43 procent het als een van de grootste zorgen noemt, vergeleken met 35 procent in 2023.

Britse bedrijven erkennen de cruciale rol die effectief databeheer speelt in de moderne economie, maar noemen inherente obstakels bij het in de praktijk brengen van deze praktijken. De bevindingen tonen aan dat 8 van de 10 Britse bedrijven erkennen dat databeheer niet langer een bijzaak zou moeten zijn en hen een strategisch voordeel kan opleveren. Nog eens 86 procent was het ermee eens dat databeheer de komende vijf jaar belangrijker zal worden. Nu AI de manier waarop bedrijven worden gerund transformeert en wordt gezien als een belangrijke onderscheidende factor, gaf bijna driekwart aan dat databeheer de basis vormt voor betere AI. Problemen met integratie en schaalbaarheid, evenals slechte datakwaliteit, zijn echter belangrijke uitdagingen voor bedrijven bij het effectief en verantwoord beheren van data gedurende de hele levenscyclus.

De drie meest voorkomende obstakels voor goed data governance zijn het inbedden van data governance in bestaande werkwijzen en processen (72 procent), het verbeteren van de datakwaliteit en schaalbaarheid (71 procent) en het waarborgen dat data governance gelijke tred houdt met bestaande technologie en bedrijfsmodellen (71 procent). Bijna elk ondervraagd bedrijf is van plan om de komende twee jaar te investeren in data governance-aanpakken. Dit omvat investeringen in hoogwaardige technologieën en tools, evenals het verbeteren van de interne datageletterdheid en -vaardigheden. Eenentachtig procent ondervindt hinder van gedistribueerde data – data die verspreid is over meerdere systemen en locaties – terwijl 77 procent zegt dat hun huidige tools de hoeveelheid data die ze verwerken niet aankunnen. Meer dan driekwart noemt datawetgeving en branchevoorschriften als een grote uitdaging, en 75 procent meldt een tekort aan gekwalificeerde analisten.

Het tekort aan vaardigheden als een kritiek knelpunt

De vaardigheidskloof op het gebied van data en AI ontpopt zich tot een van de grootste obstakels voor de succesvolle implementatie van intelligente systemen. De adoptie van AI zal de Britse economie naar verwachting met wel £ 400 miljard stimuleren tegen 2030 door verbeteringen in innovatie en productiviteit op de werkplek. Een nieuw rapport onthult echter serieuze uitdagingen voor bijscholing in verschillende sectoren. AI transformeert banen in de hele economie, maar werkgevers worstelen om gelijke tred te houden en de kracht ervan te benutten. De overheid heeft drie nieuwe tools geïntroduceerd om een ​​bredere en meer verantwoorde AI-adoptie te ondersteunen: een AI-vaardighedenkader, een adoptietraject en een checklist voor werkgevers.

De vraag naar AI-gerelateerde functies overtreft het aanbod van gekwalificeerde professionals ruimschoots. Volgens de London School of Economics and Political Science is de huidige Britse tech-arbeidsmarkt nu duidelijk gericht op AI-gerelateerde functies. AI- en machine learning-engineers staan ​​bovenaan de lijst met meest gewilde functies. Cloudarchitecten, die al vóór de recente toename van AI en automatisering veelgevraagd waren, zijn nu twee keer zo moeilijk te vervullen. Dit komt doordat cloudinfrastructuur nog belangrijker is voor elk bedrijf dat technologieën zoals AI en automatisering implementeert. Het tekort aan dataprofessionals wordt gezien als een van de grootste belemmeringen voor de implementatie van AI, met wereldwijd bijna 2,9 miljoen vacatures in de datasector.

De kosten-batenanalyse van AI-investeringen wordt complexer door dit gebrek aan vaardigheden. Een Chief Data Officer in het Verenigd Koninkrijk verdient tussen de £ 175.000 en £ 350.000 per jaar, Data Governance Managers tussen de £ 120.000 en £ 180.000, en gespecialiseerde Data Stewards tussen de £ 85.000 en £ 130.000. Deze aanzienlijke personeelskosten bedragen doorgaans 40 tot 50 procent van de totale kosten van AI-implementaties. Volgens onderzoeken beschikt 97 procent van de organisaties die te maken hebben gehad met AI-gerelateerde incidenten niet over adequate AI-toegangscontroles, terwijl 63 procent geen AI-governancebeleid heeft. Deze governancelacunes zijn niet slechts theoretische risico's; ze vertalen zich in concrete financiële verliezen en wettelijke sancties.

Een samenwerkingsverband tussen de industrie en NVIDIA wil helpen. Naar verwachting zullen 7,5 miljoen Britse werknemers tegen 2030 essentiële AI-vaardigheden verwerven via een samenwerkingsverband met NVIDIA, Google, IBM en Microsoft. Skills England gebruikt het nieuwe rapport om trainingsmateriaal te ontwikkelen. Twee derde van de Britse bedrijven meldt al aanzienlijke productiviteitsverbeteringen dankzij kunstmatige intelligentie (AI), maar slechts 45 procent biedt trainingen aan voor hun personeel. Dit wijst op een vaardigheidskloof ondanks de opmerkelijke winst. Naarmate de acceptatie toeneemt, moet het VK een versnelling hoger schakelen in het gebruik van AI en automatisering, anders loopt het het risico transformatieve productiviteitswinst mis te lopen en achter te raken in de internationale concurrentie.

Het regelgevingslandschap tussen innovatie en toezicht

Het Verenigd Koninkrijk hanteert een pro-innovatieve aanpak voor AI-regelgeving, waarbij de noodzaak van toezicht in evenwicht wordt gebracht met de bevordering van aanhoudende groei in AI-gedreven sectoren. De Financial Conduct Authority (FCA) heeft bevestigd dat haar resultaatgerichte aanpak van regelgeving en toezicht eveneens van toepassing is op AI. Dit betekent dat de FCA zich baseert op bestaande regelgevende en wettelijke kaders om veel van de risico's te beperken die gepaard gaan met het gebruik van AI in de Britse financiële dienstverlening en markten. De FCA beschouwt dit als regelgeving die innovatie mogelijk maakt. Door zich te richten op resultaten in plaats van op rigide regels, biedt de FCA bedrijven enige flexibiliteit in de manier waarop ze nieuwe technologieën zoals AI implementeren, terwijl ze hen tegelijkertijd verantwoordelijk houden voor een eerlijke behandeling van klanten en een veerkrachtige bedrijfsvoering.

Op 9 september 2025 lanceerde de FCA een nieuwe website getiteld "AI en de FCA: onze aanpak", waarmee ze haar positie ten aanzien van de veilige en verantwoorde implementatie van AI op de Britse financiële markten consolideerde. De FCA kondigde ook AI Live Testing aan, een nieuw initiatief binnen haar AI Lab waarmee bedrijven rechtstreeks met de toezichthouder kunnen samenwerken en ondersteuning op maat kunnen ontvangen bij het ontwikkelen, evalueren en live implementeren van AI-systemen op de Britse financiële markten. De feedback was zeer positief en men zag AI Live Testing als een manier om de transparantie te verbeteren, de kloof tussen theorie en praktijk te dichten en de onzekerheid in de regelgeving te verminderen, die vaak AI-projecten stagneert.

In september 2025 schreef de Treasury Committee van het Lagerhuis een brief aan zes grote technologiebedrijven om opheldering te vragen over hun rol in het leveren van AI-diensten aan de Britse financiële sector. De brieven maken deel uit van een lopend onderzoek naar de impact van AI op banken, pensioenen en markten. De vragen bestrijken een breed scala aan onderwerpen, waaronder de AI-strategieën van deze bedrijven, transparantiemaatregelen, het beperken van vooroordelen, noodplannen en de samenwerking met de FCA en de Bank of England. De commissie vraagt ​​zich met name af hoe deze bedrijven zouden reageren als ze zouden worden aangemerkt als kritieke derde partijen, een status die strengere wettelijke verplichtingen en eisen aan de veerkracht zou kunnen opleggen.

De gemiddelde kosten van een datalek worden in 2025 naar verwachting $ 4,4 miljoen, terwijl grote datalekken die meer dan 50 miljoen records treffen gemiddeld $ 375 miljoen zullen kosten. De boetes voor AVG-naleving zullen in maart 2025 oplopen tot € 5,65 miljard, met individuele boetes variërend van € 250 miljoen tot € 345 miljoen voor bedrijven zoals Uber en Meta. De gemiddelde kosten van AVG-naleving voor middelgrote bedrijven bedragen $ 1,4 miljoen. AI-gestuurde datamanagementsystemen beperken deze risico's door continue nalevingsmonitoring, geautomatiseerde toegangscontroles en uitgebreide audit trails. Vierenzestig procent van de IT-besluitvormers maakt zich zorgen over mogelijke boetes vanwege data-non-compliance, terwijl 80 procent erkent dat het bijhouden van compliant data cruciaal is om een ​​concurrentievoordeel te behalen.

De weg vooruit tussen kans en uitdaging

De komende jaren zullen cruciaal zijn voor de Britse economie en haar vermogen om het volledige potentieel van AI-gestuurd databeheer te benutten. Bedrijven en organisaties die AI-gestuurd databeheer succesvol implementeren, zullen aanzienlijke concurrentievoordelen behalen door snellere innovatie, betere besluitvorming en efficiëntere bedrijfsvoering. De OESO schat dat AI de productiviteit jaarlijks met maximaal 1,3 procentpunt kan verhogen, wat overeenkomt met £ 140 miljard. Tegen 2030 zou de implementatie van AI de Britse economie met maar liefst £ 400 miljard kunnen stimuleren. Deze cijfers benadrukken het enorme economische potentieel dat op het spel staat.

Er blijven echter aanzienlijke uitdagingen bestaan. Een succesvolle implementatie van AI-gestuurd datamanagement vereist meer dan alleen technologische expertise; het vereist een fundamentele heroriëntatie van organisatorische prioriteiten en processen. Organisaties moeten van een defensieve naar een faciliterende houding ten opzichte van data governance overstappen. Culturele transformatie is net zo cruciaal als technologische transformatie. Datateams moeten leren evolueren van reactieve probleemoplossers naar strategische architecten die intelligente systemen orkestreren in plaats van handmatige processen uit te voeren. Ondanks alle technologische vooruitgang blijft datakwaliteit een aanhoudende uitdaging: 67 procent van de organisaties vertrouwt de data die ze gebruiken voor besluitvorming niet volledig.

De investeringsbeslissing voor AI-gestuurd databeheer vereist een complexe economische berekening. Bedrijven moeten niet alleen rekening houden met de licentiekosten voor het platform, die doorgaans tussen de £ 50.000 en £ 500.000 per jaar liggen, maar ook met de implementatiekosten, die vaak hoger liggen dan de softwarekosten, en met de benodigde personeelsinvesteringen. Deze aanzienlijke initiële investeringen moeten worden afgewogen tegen de kosten van inactiviteit. Slechte datakwaliteit kost Britse bedrijven naar schatting £ 200 miljard per jaar. Deze abstracte cijfers vertalen zich in concrete bedrijfsverliezen, inefficiënte marketingbudgetten en mislukte strategische beslissingen.

De vraag is niet langer of AI-gestuurd databeheer zal worden geïmplementeerd, maar hoe snel en effectief organisaties deze transformatie kunnen managen. De economische prikkels zijn duidelijk, technologische oplossingen worden volwassen en de concurrentiedruk neemt toe. Met zijn leidende positie in Europa, aanzienlijke investeringen van internationale technologiegiganten en een pro-innovatieve regelgeving bevindt het Verenigd Koninkrijk zich in een sterke uitgangspositie. Het succesvol navigeren tussen innovatie en verantwoorde implementatie, economische groei en dataprivacy, en technologische transformatie en menselijk toezicht zal bepalen of het Verenigd Koninkrijk zijn doel bereikt om wereldleider te worden in de AI-gedreven economie. In deze context zullen de strategische beslissingen die de komende jaren worden genomen het concurrentielandschap van de Britse economie voor het komende decennium bepalen en mogelijk het succes of falen van hele sectoren bepalen.

Konrad Wolfenstein

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

contact met mij opnemen onder Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

Noem me gewoon onder +49 89 674 804 (München)

LinkedIn