Bijna de helft van de grote organisaties heeft de inzet van AI-agenten beperkt, uitgesteld of gepauzeerd nadat de bedrijfskosten de waarde die de systemen produceerden begonnen te overschrijden, blijkt uit onderzoeksresultaten die door KPMG zijn gepubliceerd en op 8 augustus 2026 breed in de berichtgeving circuleerden. De bevindingen vormen een reality check van een jaar van agressief bedrijfsenthousiasme voor autonome AI-agenten.

Voor leidinggevenden en analisten die zich bezighouden met de economische aspecten van zakelijke AI, volgt AI Buzz Wire de kloof tussen agentenhype en gemeten rendementen, met voortdurende berichtgeving over het laatste AI-nieuws.

De kloof tussen kosten en waarde

Volgens de bevindingen van KPMG heeft ongeveer 49% van de grote organisaties de uitrol van AI-agenten teruggeschroefd, omdat het runnen van de systemen meer kost dan de waarde die ze genereerden. Slechts een klein deel van de organisaties meldde dat ze een vast rendement op hun investering behaalden met hun inzet van agenten. Het resultaat herformuleert een van de luidste verhalen in de bedrijfstechnologie: hoewel AI-agenten in meer producten dan ooit worden ingebed, blijft het omzetten van die activiteit in positieve economie voor veel kopers ongrijpbaar.

Het cijfer weerspiegelt de spanning die is opgebouwd nu bedrijven AI-agenten van pilots naar productie verplaatsen. Elke agentische taak (waarbij een model redeneert, tools aanroept en acties uit meerdere stappen onderneemt) verbruikt aanzienlijk meer rekenkracht dan een eenvoudige chatprompt, omdat er vaak veel modelaanroepen aan elkaar worden gekoppeld. Op grote schaal lopen deze kosten snel op, en veel organisaties ontdekten de rekening pas nadat de implementatie onderweg was.

Onderzoeksdetail van KPMG

De bevindingen komen overeen met de Quarterly AI Pulse Survey van KPMG, waarin de perspectieven van C-suite- en bedrijfsleiders bij grote organisaties werden vastgelegd. In de Amerikaanse editie verzamelde de enquête tussen 28 april en 25 mei 2026 reacties van 204 in de VS gevestigde senior leiders die organisaties vertegenwoordigen met een jaaromzet van $ 1 miljard of meer.

Uit het onderzoek blijkt dat het begrijpen en beheersen van de kosten van het op grote schaal exploiteren van AI een nieuwe uitdaging is. Hoewel veel bedrijven fundamentele governance-elementen hebben opgezet, zoals monitoringdashboards en goedkeuringsprocessen, ontberen de meeste nog steeds volledig, end-to-end inzicht in AI-gerelateerde kosten in realtime – een kloof die van cruciaal belang wordt naarmate organisaties overstappen van geïsoleerde gebruiksscenario’s naar gecoördineerde, ondernemingsbrede agent-implementaties.

Orkestratie via zelfstandige agenten

Ondanks de terugval in de uitrol is de bredere koers geen terugtrekking maar herstructurering. Volgens het onderzoek van KPMG verbeteren organisaties de manier waarop agenten worden gebruikt en verschuiven ze van zelfstandige applicaties naar meer gecoördineerde orkestratie op ondernemingsniveau. De groei in workflows met meerdere agenten duidt op een beweging in de richting van het verbinden van activiteiten tussen teams, systemen en beslissingspunten, waarbij agenten worden gebruikt om gedeelde doelen op één lijn te brengen en werk dat functies omvat te automatiseren.

Met andere woorden: bedrijven laten AI-agenten niet in de steek; ze worden selectiever over waar en hoe ze deze inzetten, waarbij ze de voorkeur geven aan geïntegreerde, hoogwaardige workflows boven verspreide experimenten die qua kosten moeilijk te rechtvaardigen zijn.

Mensen zijn nog steeds op de hoogte

Uit het onderzoek bleek ook dat de belangrijkste risicobeperkende aanpak van AI-agenten in de komende zes tot twaalf maanden een ‘human-in-the-loop’-model is, waarbij een persoon de resultaten valideert, maar niet elke individuele actie of beslissing van een agent overziet. Die voorkeur weerspiegelt een praktisch compromis: organisaties willen de efficiëntiewinst van automatisering, maar zijn nog niet bereid agenten te laten werken zonder controle op hun resultaten.

De werknemerservaring kwam naar voren als een ander knelpunt. Uit het onderzoek blijkt dat de zorgen van medewerkers over het werken met AI-agenten aan het verschuiven zijn, waarbij velen steeds meer de druk voelen van de toegenomen complexiteit en werkdruk. Voor het succesvol opschalen van de adoptie van agenten, zo concludeerde KPMG, zal een scherpere focus op de werknemerservaring nodig zijn, een duidelijkere afstemming op de resultaten en een meer doelbewuste aanpak om de betrokkenheid te stimuleren.

Wat het betekent voor de markt

Alles bij elkaar beschrijven de bevindingen een markt die een meer gedisciplineerde fase ingaat. De eerste golf van adoptie van AI-agenten werd gedreven door urgentie en de angst om achterop te raken. De volgende golf, zo suggereren de gegevens, zal worden bepaald door de eenheidseconomie: welke workflows van agenten zichzelf daadwerkelijk terugbetalen, hoe de kosten in realtime worden bijgehouden en waar mensen betrokken moeten blijven om de resultaten betrouwbaar te houden.

Voor leveranciers betekent dit dat de lat hoger wordt. Agentproducten zullen steeds vaker meetbare kostenefficiëntie moeten demonstreren, en niet alleen maar indrukwekkende demo's. Voor kopers bieden de gegevens van KPMG een nuttige maatstaf: als ongeveer de helft van de grote organisaties zich terugtrekt omdat de kosten de waarde te boven gaan, dan kan kostendiscipline – en niet capaciteit – de doorslaggevende factor zijn waarin de inzet van AI-agenten kan overleven.

Blijf AI een stap voor

De hype-cyclus van agenten ontwikkelt zich tot een afrekening van kosten en waarde. Volg de laatste enterprise AI en agentanalyse terwijl de economie in beeld komt.

Ontdek AI Buzz Wire →