90% van de marketeers haalt nog te weinig resultaat uit AI
AI is inmiddels doorgedrongen tot vrijwel iedere marketingafdeling. Marketeers schrijven teksten met AI, analyseren campagnes, genereren beelden en experimenteren met slimme assistenten. Toch betekent AI gebruiken nog niet automatisch dat een organisatie ook werkelijk door AI verandert.
Volgens de inzichten uit HubSpots State of AI for Marketers 2026, gebaseerd op een onderzoek onder meer dan 1.700 marketeers, ontstaat er een duidelijke kloof. Slechts een relatief kleine groep zou AI gebruiken om de manier waarop marketing wordt georganiseerd fundamenteel te veranderen.
Het verschil zit daarbij steeds minder in toegang tot de technologie. Het zit vooral in de manier waarop AI wordt ingebouwd in processen, data en beslissingen.
Van experimenteren naar een AI-marketingmodel
Veel marketingteams bevinden zich nog in de experimentele fase. Een medewerker gebruikt AI voor een socialmediapost, een collega laat een campagne samenvatten en iemand anders probeert een chatbot of beeldgenerator uit.
Dat levert tijdwinst op, maar verandert het marketingproces nauwelijks.
Meer volwassen organisaties kijken daarom niet langer naar afzonderlijke AI-tools, maar naar een samenhangend systeem. Ze proberen eerst te bepalen waar ze staan: wordt AI incidenteel gebruikt, is het geïntegreerd in vaste workflows of begint het zelfstandig delen van het marketingwerk uit te voeren?
Die volwassenheid bepaalt welke volgende investering zinvol is.
AI-agents worden onderdeel van de workflow
Een belangrijke volgende stap is de verschuiving van losse prompts naar AI-agents.
In plaats van telkens aan één AI-systeem een afzonderlijke opdracht te geven, kunnen verschillende agents samenwerken binnen een workflow. Een researchagent verzamelt bijvoorbeeld informatie over een markt, waarna een contentagent een artikel voorbereidt. Een socialmedia-agent vertaalt dat vervolgens naar verschillende platformen, terwijl een analytics-agent achteraf onderzoekt welke content het beste presteert.
Zo ontstaat een keten: onderzoek → strategie → creatie → publicatie → analyse → optimalisatie
Daarmee verandert AI van een hulpmiddel naast het marketingproces in een actieve laag binnen dat proces.
Eigen data maakt AI relevanter
Een krachtig taalmodel alleen is niet voldoende. De kwaliteit van de output hangt sterk af van de context die het systeem krijgt.
Daarom wordt eigen bedrijfsdata steeds belangrijker. CRM-informatie, eerdere campagnes, klantinteracties, websitegedrag, productinformatie en historische resultaten kunnen AI veel meer inzicht geven in wat voor een specifieke organisatie werkt.
Een algemene AI kan een goede e-mail schrijven. Een AI die weet welke klanten worden aangesproken, welke producten zij eerder bekeken en welke campagnes bij vergelijkbare doelgroepen werkten, kan veel gerichter communiceren.
Proprietary data wordt daardoor een belangrijk onderdeel van de concurrentiestrijd rond AI-marketing.
Nieuwe marketingvaardigheden worden noodzakelijk
De opkomst van AI betekent niet dat marketeers alleen beter moeten leren prompten. De vereiste vaardigheden worden breder.
Marketeers moeten leren hoe ze AI-workflows ontwerpen, databronnen koppelen, resultaten controleren en bepalen wanneer menselijke tussenkomst noodzakelijk is. Ook kritisch beoordelen wordt belangrijker: een overtuigend antwoord van AI is immers niet automatisch een correct of effectief antwoord.
De moderne marketeer wordt daarmee steeds meer een regisseur van een combinatie van mensen, data, modellen en agents.
Campagnes krijgen een veel snellere feedbacklus
Traditionele marketingcampagnes kennen vaak een vrij traag ritme. Een campagne wordt voorbereid, gepubliceerd en pas dagen of weken later grondig geëvalueerd.
AI kan die cyclus aanzienlijk verkorten.
Campagneresultaten kunnen voortdurend worden geanalyseerd. Wanneer een boodschap slecht presteert, kan sneller een alternatief worden ontwikkeld. Wanneer een bepaalde doelgroep opvallend goed reageert, kunnen budget, content of targeting sneller worden aangepast.
De klassieke cyclus van plannen → uitvoeren → rapporteren evolueert zo richting uitvoeren → meten → leren → aanpassen.
En die lus kan steeds opnieuw worden doorlopen.
AEO komt naast SEO te staan
Ook vindbaarheid verandert. Jarenlang draaide digitale marketing vooral om SEO: zo hoog mogelijk verschijnen in traditionele zoekresultaten.
Met de groei van AI-zoekmachines en antwoordmachines ontstaat daarnaast AEO, Answer Engine Optimization.
De vraag wordt dan niet alleen of een website goed scoort in Google, maar ook of informatie begrijpelijk, betrouwbaar en gestructureerd genoeg is om door AI-systemen te worden gevonden, geïnterpreteerd en verwerkt in antwoorden.
Voor marketeers betekent dit dat content steeds vaker voor twee doelgroepen wordt gemaakt: mensen én systemen die informatie voor mensen selecteren en samenvatten.
Personalisatie kan veel dynamischer worden
AI maakt bovendien een vorm van personalisatie mogelijk die verder gaat dan een voornaam in een nieuwsbrief.
Wanneer AI toegang krijgt tot relevante klant- en campagnedata, kunnen boodschappen worden aangepast aan verschillende doelgroepen, interesses, fases in de klantreis en interacties met een merk. Eén campagneconcept kan daardoor tientallen varianten krijgen zonder dat een marketingteam iedere versie volledig handmatig hoeft te produceren.
De uitdaging verschuift vervolgens van productiecapaciteit naar controle: welke personalisatie is nuttig, welke data mag worden gebruikt en hoe bewaakt een organisatie haar merkidentiteit?
Marketing wordt een verbonden AI-systeem
De belangrijkste ontwikkeling voor 2026 is uiteindelijk niet één specifieke AI-tool.
Het is de verbinding tussen verschillende onderdelen.
Een marketingorganisatie kan bijvoorbeeld een centrale strategie combineren met eigen CRM- en campagnedata. Gespecialiseerde agents voeren vervolgens onderzoek, contentcreatie, distributie en analyse uit. De resultaten keren terug naar het systeem en worden gebruikt om volgende campagnes te verbeteren.
Daar ontstaat een continu proces: Data → inzicht → strategie → agents → content → kanalen → resultaten → nieuwe data
Dat is een wezenlijk ander model dan simpelweg ChatGPT of een andere AI-tool openen wanneer iemand een tekst nodig heeft.
De volgende fase draait om orkestratie
De kloof tussen organisaties die met AI experimenteren en organisaties die er structureel resultaat uit halen, lijkt daardoor vooral een organisatorische kloof te worden.
De technologie wordt toegankelijker. Het onderscheid ontstaat in de architectuur eromheen: betrouwbare data, gespecialiseerde agents, duidelijke workflows, menselijke controle en snelle feedback.
Voor marketingteams ligt de volgende stap daarom niet noodzakelijk in nóg een AI-tool aanschaffen. De grotere uitdaging is om bestaande tools, bedrijfskennis, kanalen en mensen met elkaar te verbinden.
AI-marketing verschuift daarmee langzaam van “AI gebruiken om marketingtaken sneller uit te voeren” naar “marketing organiseren als een intelligent systeem dat voortdurend leert.”
