State of Commerce-rapport

De spelregels van commerce worden in real time herschreven.

Al jaren bewegen commerceleiders zich door een wereld van toenemende complexiteit: er zijn steeds meer kanalen om te beheren, meer leveranciers om te integreren en steeds hogere klantverwachtingen om aan te voldoen. En nu is AI zowel onderdeel van de uitdaging als van de oplossing. Het legt de lat voor klantverwachtingen hoger en is tegelijkertijd de meest veebelovende oplossing om hieraan te voldoen. Organisaties die vooroplopen, zijn degene die deze dynamiek herkennen en AI inzetten als antwoord op de druk die het zelf creëert.

Voor deze vierde editie van het State of Commerce-rapport heeft Salesforce 3450 commerceprofessionals in 20 landen en 13 sectoren ondervraagd. Het onderzoek toont aan dat de markt zich op een keerpunt bevindt. Achtenzeventig procent van de organisaties gebruikt al een vorm van AI. Hoewel momenteel minder dan een derde agentische AI gebruikt, is bijna de helft van plan die binnen de komende zes maanden te implementeren. Die versnelling is opvallend en roept een cruciale vraag op: Bouwen organisaties aan de basis om optimaal van de oplossing te profiteren?

Uit de gegevens blijkt dat veel organisaties die kloof nog moeten overbruggen. Zesentachtig procent van de respondenten zegt dat AI de lat voor klantverwachtingen hoger legt. En 61% geeft aan dat het moeilijker dan ooit is om aan die verwachtingen te voldoen. Tegelijkertijd geeft 68% aan dat hun team wordt gevraagd meer te doen met minder. AI is verantwoordelijk voor zowel de druk als de oplossing, maar alleen voor degenen die klaar zijn om de mouwen op te stropen.

De mogelijkheden die AI biedt voor de toekomst blijven buitengewoon veelbelovend. Laten we samen bouwen aan een optimistische toekomst.

Caila Schwartz
Head of Agentic Commerce Shopper Insights
Agentforce Commerce

Voor de vierde editie van het State of Commerce-rapport heeft Salesforce 3450 commerceprofessionals ondervraagd en het B2C- en B2B-kopersgedrag van meer dan 1,5 miljard klanten wereldwijd geanalyseerd om opkomende trends en inzichten in kaart te brengen, zoals:

• De strategische prioriteiten van commerciële organisaties en de uitdagingen die hen belemmeren
• Hoe organisaties agentische AI implementeren en wat tot nu toe de grootste impact oplevert
• Wat de meest succesvolle organisaties doen om voorop te blijven lopen

Misschien valt het je op dat de opgetelde percentages in dit rapport niet precies 100% zijn. Alle vergelijkingen zijn gebaseerd op de werkelijke uitkomsten (niet-afgeronde cijfers).

De data in dit rapport zijn afkomstig van een dubbelblind onderzoek dat tussen 10 april en 4 juni 2026 is gehouden. Respondenten vertegenwoordigen B2C- en B2B-organisaties in 20 landen en 13 sectoren.

In het komende jaar geven commerce-organisaties prioriteit aan operationele en technologische transformatie boven vrijwel al het andere. Het implementeren en uitbreiden van AI-mogelijkheden, het verbeteren van datakwaliteit en het automatiseren van processen staan nu hoger op de agenda dan meer traditionele groeidoelstellingen, zoals het uitbreiden van het klantenbestand en omzetgroei. Dat kan erop wijzen waar leidinggevenden denken dat de grootste hefboom ligt.

De urgentie achter deze verschuiving is duidelijk. Zesentachtig procent van de commerceprofessionals zegt dat AI de lat voor klantverwachtingen hoger legt. En 61% geeft aan dat het moeilijker is dan ooit om te voldoen aan die verwachtingen. Dit terwijl 68% aangeeft dat hun team wordt gevraagd meer te doen met minder. AI creëert tegelijkertijd de druk en biedt de oplossing. De uitdaging? Organisaties moeten AI en automatisering inzetten om personalisatie, service en uitvoering op te schalen op een manier die de klantervaring verbetert zonder operationele belasting toe te voegen.

Met dat doel voor ogen verwachten commerce-organisaties dat de komende 12 maanden een combinatie van technologische, operationele en marktgerelateerde uitdagingen met zich meebrengen. De implementatie en uitbreiding van AI zijn niet alleen de belangrijkste prioriteit, maar ook de grootste zorg, vooral onder B2B-bedrijven (43% vs. 38% B2C). Tegelijkertijd blijven bedrijven onder druk staan door verstoringen in de toeleveringsketen, gefragmenteerde datasystemen, veranderende privacyregelgeving en personeelstekorten.

De prioriteiten en uitdagingen waarmee commerce-organisaties worden geconfronteerd, staan niet los van elkaar: ze hangen nauw samen en versterken elkaar. Gefragmenteerde data maken het moeilijker om AI effectief te implementeren. Teams met te weinig capaciteiten kunnen automatisering niet optimaal benutten zonder de juiste basis. En terwijl organisaties hun technische schulden wegwerken, blijven de klantverwachtingen onverminderd stijgen.

In de volgende hoofdstukken onderzoeken we hoe organisaties hierop reageren: hoe de inzet van AI zich ontwikkelt van experiment naar grootschalige toepassing, hoe het samenbrengen van data het concurrentievoordeel verandert, hoe veranderend koopgedrag productontdekking en personalisering opnieuw vormgeeft en hoe bedrijven omgaan met de complexiteit die met groei gepaard gaat. Het beeld dat naar voren komt, is dat van een sector op een kantelpunt, met een duidelijk onderscheid tussen organisaties die vooroplopen en organisaties die nog bezig zijn de achterstand in te halen.

Voor organisaties die agentische AI inzetten, draait het nu om één ding: opschalen

Voor veel B2C-organisaties stonden de afgelopen jaren, als het gaat om toepassingen van generatieve en agentische AI, grotendeels in het teken van experimenten. Maar met pilots alleen kom je er niet. Nu geven organisaties voorrang aan grootschalige inzet boven experimenteren. Meer dan een derde (35%) van de organisaties die agentische AI inzetten, richt zich al op het opschalen van AI binnen verschillende functies en teams, terwijl maar weinig organisaties zich nog voornamelijk richten op proof-of-concepts. Sterker nog, 71% van de respondenten is het ermee eens dat opschalen over verschillende kanalen zonder AI niet haalbaar is. Dit wijst erop dat AI en AI-agents snel een integraal onderdeel worden van de kernprocessen binnen commerce.

Voor B2C-organisaties worden AI-agents nog steeds het vaakst ingezet voor klantgerichte toepassingen, zoals autonome afhandeling van klantvragen en AI-shoppingconciërges (agents die klanten in real time begeleiden bij productontdekking, aanbevelingen doen en hen ondersteunen bij aankoopbeslissingen). Dit suggereert dat organisaties AI vaak eerst inzetten waar de impact op de klantervaring het grootst en gemakkelijkst meetbaar is en de inzet vervolgens uitbreiden naar interne processen naarmate hun vertrouwen en expertise toenemen. Tegelijkertijd boeken organisaties ook succes met de inzet van AI-agents voor complexere backoffice-toepassingen, zoals supplychainmanagement en optimalisatie van de merchandising.

De steeds bredere inzet van AI binnen commerce is op zichzelf al een teken van vooruitgang. Organisaties experimenteren niet langer alleen, maar vertrouwen AI-agents steeds vaker complexe, genuanceerde en strategische taken toe die verder gaan dan eenvoudige, repetitieve werkzaamheden. Maar een bredere inzet brengt andere uitdagingen met zich mee dan experimenteren. Wanneer AI-agents worden geïntegreerd in supplychainmanagement, merchandising, klantenservice en andere bedrijfsprocessen, wordt de onderliggende basis (datakwaliteit, strategische afstemming en organisatorische gereedheid) steeds belangrijker.

AI opschalen is slechts het halve werk; vastellen of het effect heeft is de andere helft

De overgang van experimenteren naar implementatie op schaal heeft een hardere waarheid blootgelegd: De meeste organisaties beschikken nog niet over de infrastructuur of een duidelijke strategische koers om het volledige potentieel van AI te benutten. Meer dan 6 op de 10 respondenten noemen slechte data-integratie, het ontbreken van een duidelijke AI-strategie en slechte datakwaliteit als grote of middelgrote belemmeringen.

Ook zijn er nog aanzienlijke operationele belemmeringen, zoals een gebrek aan AI-vaardigheden binnen de organisatie, verandermanagement en andere prioriteiten. Deze uitdagingen tonen aan dat de succesvolle inzet van AI van meer afhangt dan alleen technologie. Een slechte datakwaliteit beperkt wat AI daadwerkelijk kan doen, ongeacht hoe geavanceerd de implementatie is. Een gebrek aan AI-vaardigheden zorgt ervoor dat zelfs goed geconfigureerde tools onvoldoende worden benut. En uitdagingen op het gebied van verandermanagement tonen aan dat de gereedheid van de organisatie (en niet alleen de technologische gereedheid) bepaalt of AI-investeringen daawerkelijk impact hebben.

Opvallend is dat er geen enkele belemmering is die duidelijk boven de andere uitsteekt, wat erop wijst dat organisaties mogelijk niet weten waar ze moeten beginnen of waarop ze zich moeten richten.

Hoewel B2C- en B2B-organisaties te maken hebben met vergelijkbare belemmeringen voor de grootschalige en volwassen inzet van AI, rapporteren ze fundamenteel verschillende resultaten van hun implementatie van agentgestuurde AI. Voor B2B-organisaties zijn de drie belangrijkste resultaten allemaal operationeel: omzetgroei, productiviteit van medewerkers en efficiëntie. B2C-organisaties rapporteren daarentegen de grootste verbeteringen in ontwikkelingssnelheid en personalisering.

Dit verschil weerspiegelt hoe elk segment AI inzet voor zijn meest urgente uitdagingen. B2B-organisaties gebruiken AI om complexe processen die sterk afhankelijk zijn van salesmedewerkers te stroomlijnen, waarbij efficiëntiewinst zich direct vertaalt in meer omzet. B2C-organisaties, die onder druk staan om zich qua klantervaring te onderscheiden, halen de grootste waarde uit AI door sneller te ontwikkelen en op grote schaal te personaliseren.

Toch zegt slechts 32% van de respondenten dat hun organisatie duidelijke succescriteria en KPI’s voor AI heeft vastgesteld. Dit suggereert dat organisaties succes rapporteren voordat zij het erover eens zijn geworden wat succes precies betekent. Het impliceert ook dat de huidige resultaten welliswaar reëel zijn, maar niet optimaal worden benut. Zonder vastgestelde meetwaarden is het lastig te bepalen welke investeringen resultaat opleveren, waar je extra op moet inzetten en waar je moet bijsturen.

Naarmate AI op grotere schaal wordt ingezet, is de volgende uitdaging het verbeteren van de consistentie, betrouwbaarheid en zakelijke impact van AI-output. Organisaties die datakwaliteit, integratie, governance en vaardigheidstekorten aanpakken, zijn beter in staat AI voorbij de experimentele fase te brengen en om te zetten in duurzame bedrijfswaarde.

Voor B2B loopt de weg naar AI-volwassenheid via selfservice en automatisering

B2B-organisaties hebben AI en automatisering snel geïntegreerd in hun commerceactiviteiten. Terwijl B2C-organisaties AI vaker inzetten voor klantgerichte toepassingen, leggen B2B-organisaties meer nadruk op toepassingen voor operationele efficiëntie. Slimme orderroutering, fulfilmentorkestratie en merchandisingoptimalisatie staan bovenaan de lijst. Dit weerspiegelt de complexiteit die inherent is aan B2B-omgevingen: gelaagde prijsstructuren, contractuele klantrelaties en diepgaande back-endintegraties zijn bij uitstek geschikt voor automatisering en kunnen op schaal aanzienlijke efficiëntiewinsten opleveren.

De eerste resultaten zijn tastbaar. Van de B2B-organisaties die al gebruikmaken van automatisering, meldt 66-68% middelgrote of grote verbeteringen door het automatiseren van het genereren van offertes, realtime inzicht in de voorraadbeschikbaarheid en contractprijzen. Dit zijn kernfuncties die voorheen veel handmatig werk en de betrokkenheid van salesmedewerkers vereisten. De inzet van agentische AI volgt op de voet: 30% van de B2B-organisaties gebruikt momenteel AI-agents, terwijl nog eens 45% van plan is dat in de komende zes maanden te gaan doen.

De ontwikkeling van selfservice laat een vergelijkbaar beeld zien. Momenteel wordt meer dan de helft van de B2B-aankooptaken grotendeels of volledig afgehandeld zonder betrokkenheid van een salesmedewerker, waaronder het bekijken en configureren van producten (54%), het plaatsen en volgen van bestellingen (54%), het beheren van herbestellingen (54%) en het raadplagen van contractprijzen (51%). Organisaties die het verst zijn met de invoering van selfservice, behalen duidelijke prestatievoordelen. Volledig op selfservice gerichte organisaties hebben meer vertrouwen dat zij aan de verwachtingen van klanten kunnen voldoen (82% tegenover 64% voor organisaties waar salesmedewerkers de meeste ondersteuning bieden). Ook beoordelen zij hun e-commercecapaciteiten hoger als het gaat om personalisering op schaal, vraagvoorspelling over verschillende kanalen en het inspelen op nieuwe commercekanalen.

De B2B-organisaties die vooroplopen, hebben één ding gemeen: Ze zijn verder gegaan dan AI en automatisering als losse tools in te zetten en zijn deze gaan integreren in de kern van hun manier van werken en verkopen. Wie zich nog in de opschalingsfase bevindt, kan een voorbeeld nemen aan de koplopers en investeren in de selfservice-infrastructuur, de datafundamenten en de succesindicatoren die nodig zijn om het vroege AI-momentum om te zetten in een meetbaar en blijvend concurrentievoordeel.

Gefragmenteerde data en losgekoppelde systemen zijn de norm, niet de uitzondering

Het aansturen van een moderne commerce-organisatie is complexer dan ooit. Bijna vier op de vijf respondenten geven aan dat het aantal leveranciers van hun organisatie de afgelopen twee jaar is toegenomen, en 19% meldt zelfs een aanzienlijke toename. Dit betekent meer tools, meer integraties en meer kans dat er iets misgaat.

Bijna een derde (29%) van de respondenten geeft aan dat hun commerceplatform alleen aan de basisbehoeften voldoet. Daardoor moeten zij add-ons implementeren om gewenste functionaliteiten toe te voegen, zoals AI-gestuurde personalisering (46%), orderbeheer (40%) en contentbeheer (39%).

Elke nieuwe implementatie brengt een nieuwe afhankelijkheid met zich mee, waardoor de kans op datatekorten, knelpunten en oplopende technische schuld toeneemt.

Bovendien zegt slechts 27% van de commerce-organisaties dat hun klantdata volledig zijn geïntegreerd tussen de sales-, service-, marketing- en commerceteams. Hoewel de meerderheid (52%) hun data omschrijft als 'grotendeels geïntegreerd', wordt dat beeld minder duidelijk wanneer je kijkt naar wat er nog ontbreekt.

Zelfs respondenten die zeggen dat hun data grotendeels zijn geïntegreerd, melden problemen met niet-gekoppelde data.

Voor B2C-organisaties zijn de gevolgen van versnippering het duidelijkst zichtbaar in de klantdata zelf: 46% meldt dubbele of tegenstrijdige klantdata en 45% noemt de hoge kosten van het onderhoud van niet-gekoppelde systemen. Voor B2B-organisaties zijn de gevolgen dieper voelbaar in de bedrijfsvoering: 37% geeft aan dat zij door niet-gekoppelde data trager of minder effectief op klantproblemen reageren. Nog eens 37% zegt dat dit het moeilijk maakt om de impact van hun commerce-investeringen te meten. Dat is een bijzonder kostbare blinde vlek voor organisaties die de businesscase voor verdere modernisering proberen te onderbouwen.

Wat dit bijzonder ingrijpend maakt: Dezelfde gefragmenteerde infrastructuur die de bedrijfsvoering vertraagt, vormt ook de grootste belemmering voor de AI-gestuurde ervaringen waaraan commerceleiders naar eigen zeggen prioriteit geven.

De kosten van fragmentatie zijn meetbaar, maar dat geldt ook voor de voordelen van integratie

Terwijl niet-gekoppelde data de prestatiemeting, klantenservice en kostenefficiëntie belemmeren, worden diezelfde systemen dankzij geïntegreerde data juist groeimotoren. Commerceleiders zijn zich bewust van de kloof en zijn gemotiveerd om deze te dichten. Op de vraag wat de belangrijkste drijfveren zijn van hun platformstrategie voor de komende twee jaar, noemde 43% het beter te benutten van data en AI, en 37% het verbeteren van de integratie tussen kernsystemen. Opvallend genoeg zijn deze twee prioriteiten in feite twee verschillende formuleringen van hetzelfde probleem: het eerste is niet mogelijk zonder het tweede.

Voor organisaties die de investering doen, levert dat duidelijke voordelen op. Onder degene die stappen hebben gezet richting integratie, zijn de meest genoemde voordelen een betere afstemming tussen sales-, marketing- en commerceteams, betere resultaten met AI en automatisering en een hogere klantretentie en -loyaliteit, zowel voor B2B- als B2C-organisaties.

Naarmate commerce-ecosystemen complexer worden, lopen de organisaties die werken aan interoperabiliteit steeds verder voorop. De data tonen aan dat integratie niet langer een ambitie voor de verre toekomst is. Het is juist het fundament waarop de meest succesvolle organisaties nu al voortbouwen.

Bedrijven streven ernaar groei en wereldwijde uitbreiding te vereenvoudigen

Internationale expansie is altijd een krachtige hefboom voor bedrijfsgroei geweest. Het stelt organisaties in staat om aan de vraag te voldoen waar die zich voordoet, hun inkomstenstromen te diversifiëren en minder afhankelijk te zijn van de economische omstandigheden van één enkele markt.

Vijfendertig procent van de B2C-organisaties opereert momenteel in meerdere landen en beheert gemiddeld zes gelokaliseerde websiteversies, elke met haar eigen prijsconfiguraties, compliancevereisten, taalaanpassingen en aandachtspunten voor de klantervaring. Negenentwintig procent zegt dat het vier maanden of langer duurt om een nieuwe gelokaliseerde site te lanceren. Ongeveer een kwart (26%) van de organisaties gebruikt apps van derden buiten hun e-commerceplatform voor de lokalisatie, en 39% vertrouwt op apps van derden voor het beheer van meerdere websites. De groeikansen die wereldwijde e-commerce biedt zijn reëel, maar de uitvoeringslast is aanzienlijk.

De grootste obstakels voor verdere expansie zijn operationeel, niet commercieel. Regelgeving en compliancevereisten staan bovenaan de lijst (52%), gevolgd door het lokaliseren van de klantervaring (43%) en het gelijktijdig beheren van meerdere sites (42%). Dit zijn geen eenmalige set-upkosten; ze stapelen zich op met elke nieuwe markt die wordt betreden. En de organisaties die het verst zijn met hun internationale uitbreiding beheren de meeste infrastructuur: B2C-organisaties met acht of meer gelokaliseerde websiteversies gebruiken gemiddeld bijna 24 applicaties ter ondersteuning van hun commerce-ervaring. Dat is meer dan het dubbele van de 10 applicaties die organisaties met twee tot drie versies gebruiken. Meer markten betekent meer complexiteit, en die complexiteit vlakt niet af.

De gegevens pleiten sterk voor het leggen van een stevige basis voordat de schaal wordt vergroot. Organisaties die investeren in flexibele, verbonden kernsystemen, oftewel systemen die de infrastructuur wereldwijd standaardiseren en tegelijkertijd ruimte laten voor aanpassingen aan lokale markten, zijn het best in staat om sneller nieuwe markten te betreden, efficiënter te lokaliseren en te groeien zonder elke keer vanaf nul te hoeven beginnen.

Nieuwe kanalen en technologie maken productontdekking en klantgedrag complexer

AI verandert niet alleen hoe bedrijven opereren, maar ook hoe klanten zoeken, vergelijken, evalueren en kopen. Bijna alle B2C- en B2B-organisaties hebben in de afgelopen twee jaar aanzienlijke verschuivingen in klantgedrag waargenomen. Voor B2C-organisaties zijn de meest voorkomende veranderingen een toegenomen betrokkenheid via opkomende kanalen, meer productonderzoek vóór aankoop en meer gebruik van natuurlijke taal. Voor B2B-organisaties zijn de verschuivingen meer gericht op hogere verwachtingen voor gepersonaliseerde prijzen, realtime beschikbaarheid en selfservicemogelijkheden.

Klanten verwachten steeds vaker gepersonaliseerde commerce-ervaringen die consistent zijn, ongeacht het kanaal. De meeste B2C-respondenten (88%) zijn het erover eens dat klanten online hetzelfde niveau van personalisering verwachten als in de winkel, terwijl 84% van de B2B-respondenten het ermee eens is dat klanten online hetzelfde niveau van personalisering verwachten als van hun accountteam.

Tegelijkertijd melden respondenten verschillende knelpunten bij het waarborgen van omnichannel-ervaringen, laat staan bij het personaliseren daarvan naarmate nieuwe kanalen worden toegevoegd. De belangrijkste knelpunten binnen omnichannel-systemen zijn inconsistente prijzen en promoties en het ontbreken van realtime voorraadsynchronisatie, gevolgd door problemen met bestelkanalen en kanaaloverschrijdende transacties.

Het dichten van de kloof tussen wat klanten verwachten en wat organisaties consequent kunnen leveren, is nog nooit zo moeilijk en belangrijk geweest. En terwijl organisaties werken aan het verstevigen van hun omnichannel-fundamenten, legt een nieuwe ontwikkeling de lat nog hoger. LLM's en generative AI voegen niet simpelweg een extra kanaal toe om te beheren. Ze veranderen fundamenteel de manier waarop klanten producten ontdekken, voorkeuren vormen en bepalen hoe een gepersonaliseerde omgeving eruit zou moeten zien, nog voordat zij ooit de eigen kanalen van een merk bereiken.

LLM's hebben een nieuwe standaard voor de klantervaring ingeluid

LLM's verhogen de verwachtingen van klanten en herdefiniëren wat mogelijk is op het gebied van personalisering en schaalbaarheid. Terwijl bijna vier op de vijf organisaties (79%) een toename melden in het verkeer dat afkomstig is van LLM-gestuurd zoeken, waarbij 21% zelfs een significante toename meldt, zegt meer dan de helft (59%) van de respondenten dat hun huidige techstack geen realtime gepersonaliseerde ervaingen op schaal kan ondersteunen. Bedrijven voelen de druk om bij te blijven en dezelfde intuïtieve, natuurlijke taalervaringen te bieden die klanten inmiddels verwachten van externe AI-apps. En die afhankelijkheid neemt snel toe: het gebruik van AI-assistenten door consumenten als eerste aanspreekpunt in het winkeltraject is in slechts één jaar met 200% gegroeid, van mei 2025 tot mei 2026.

Een overweldigende meerderheid van de respondenten (86%) is het ermee eens dat LLM's binnen een jaar essentieel zullen zijn voor productontdekking.

De implicaties worden al zichtbaar. Commerce-organisaties spelen hierop in door de kwaliteit van hun productcontent te verbeteren (43%) en te optimaliseren voor zoekopdrachten in natuurlijke taal (42%), omdat in een door LLM’s gestuurde omgeving voor productontdekking de kwaliteit van de productbeschrijving even belangrijk is als het product zelf. Tegelijkertijd meldt 41% van de B2C-organisaties dat klanten op hun eigen websites al zoekopdrachten in natuurlijke taal gebruiken. Dat laat zien dat de verschuiving niet alleen plaatsvindt op platforms van derden, maar ook op de eigen kanalen.

AI legt niet alleen de lat hoger als het gaat om de klantbeleving. De meeste respondenten die B2B-organisaties vertegenwoordigen (83%) zijn het ermee eens dat AI ook de verwachtingen van kopers verhoogt. Voor B2B draait de nieuwe standaard voor personalisering minder om natuurlijke taal en meer om transparantie. Als het gaat om een digitale koopomgeving, geven B2B-klanten aan dat zij realtime inzicht in voorraad en prijzen (31%), ordertracking en inzicht na aankoop (31%) en AI-gestuurde aanbevelingen (29%) het meest waarderen. De gemeenschappelijke deler? Deze zijn allemaal zelfgestuurd, realtime en onafhankelijk van medewerkers. Kopers komen beter geïnformeerd en zelfstandiger dan ooit aan. Organisaties die kopers op hun eigen voorwaarden kunnen bedienen, met accurate data en relevante begeleiding bij elke stap, zetten een nieuwe standaard.

LLM's hebben de manier waarop klanten producten ontdekken en wat zij verwachten wanneer ze je webshop bezoeken fundamenteel veranderd. Voor commerce-organisaties is de opdracht duidelijk: De toekomst behoort toe aan degene die AI niet beschouwen als een losse toevoeging, maar als de verbindende schakel tussen alle klantinteracties.

De bevindingen in dit rapport wijzen op een markt in beweging. Het verschil tussen koplopers en achterblijvers wordt steeds groter. De beslissingen die organisaties vandaag nemen over data, technologie en organisatorische gereedheid zullen bepalen wie morgen het voortouw neemt.