De projecten die in 2026 worden gelanceerd, lijken niet meer op die van 2024. De geleidelijke invoering van de Europese AI Act, de opkomst van gedeelde AI Gigafactories en de heroriëntatie van financieringen op specifieke industriële problemen veranderen de manier waarop een bedrijf zijn investeringen, teams en roadmap structureert.
Conformiteit AI Act: regelgeving integreren vanaf het ontwerp van het project
De transparantieverplichtingen van de Europese AI Act zijn op 2 augustus 2026 in werking getreden. Inhoud die door AI is gegenereerd, moet detecteerbaar worden of op de juiste manier worden gemarkeerd, met een aanpassingsperiode tot 2 december 2026 voor bepaalde systemen die al op de markt zijn. Elk bedrijf dat een automatiseringstool, een klantgerichte chatbot of een aanbevelingsmotor inzet, moet nu de conformiteit integreren vanaf de ontwerpfase, en niet pas aan het eind van de keten.
Concreet betekent dit dat een project voor geautomatiseerde marketing of voorspellend voorraadbeheer niet meer kan worden geprototyped zonder een voorafgaande regelgevende audit. De kosten voor naleving na levering overschrijden ruimschoots die van een architectuur die vanaf het begin is ontworpen voor de marking en traceerbaarheid van AI-uitkomsten.
Wij raden aan om een AI-conformiteitsverantwoordelijke aan te stellen in elk projectteam, ook in KMO’s. Deze rol vereist geen fulltime jurist: een medewerker die is opgeleid in de vereisten van de AI Act en in staat is om technische keuzes te documenteren en de transparantieverplichtingen te controleren, is in de meeste gevallen voldoende. Verschillende bronnen die zijn samengevoegd op de nieuwsblog Flexmind op Daily Breizh geven een gedetailleerd overzicht van deze verplichtingen per sector.
Gedeeld rekenen en AI Gigafactories: een concrete toegang voor KMO’s
De Europese Unie heeft in juli 2026 een oproep gelanceerd voor maximaal zeven AI Gigafactories. Deze infrastructuren zijn bedoeld om startups, KMO’s, industriëlen en laboratoria rekencapaciteiten te bieden voor het trainen, aanpassen en implementeren van geavanceerde modellen. Dit is een structurele verandering voor ondernemers die tot nu toe ofwel massaal moesten investeren in hun eigen GPU-servers, ofwel volledig afhankelijk waren van Amerikaanse hyperscalers.
Toegang tot gedeeld rekenen verlaagt de toetredingsdrempel voor AI-projecten in Europa. Een KMO in de industriële sector kan nu overwegen een model voor computer vision te trainen voor kwaliteitscontrole zonder een budget van zes cijfers voor cloudinfrastructuur te mobiliseren.
Wat dit verandert voor projectmanagement
De beschikbaarheid van deze middelen verandert de ontwikkelingsplanning. Waar een machine learning-project voorheen meerdere maanden onderhandeling met een cloudprovider vereiste, maken de Gigafactories het mogelijk om het trainen te starten op gereserveerde tijdslots. De projectplanning moet deze logica van toewijzing per tijdslot integreren, vergelijkbaar met gedeeld gebruik van zware apparatuur.
Wij zien dat de best voorbereide teams degenen zijn die hun datasets al hebben gestructureerd en hun prestatie-indicatoren hebben gedefinieerd voordat ze om rekentijd vragen. De kwaliteit van de data blijft de beperkende factor, niet de brute kracht.
Gefaseerde financiering: het model van de Europese Innovatieraad
De Europese Innovatieraad (EIC) heeft in september 2026 een pilot gelanceerd die 20 projecten in robotica, gezondheid en industrie selecteert. Het principe: de teams moeten hun oplossing valideren, de prestaties meten en het potentieel aantonen voordat ze toegang krijgen tot de volgende financieringsfasen.
Dit model op basis van mijlpalen vervangt geleidelijk de forfaitaire subsidies. Voor een projectdrager betekent dit dat de structuur van het businessplan zelf moet worden heroverwogen:
- Elke fase moet meetbare opleveringen produceren (functioneel prototype, testresultaten, feedback uit het veld) en niet alleen voortgangsrapporten
- Het begrotingsvoorstel moet worden opgedeeld in schijven die zijn afgestemd op de mijlpalen, met vooraf gedefinieerde prestatie-indicatoren om de volgende schijf te activeren
- Het projectteam moet vanaf het begin een competentie in impactmeting omvatten, in staat om de winst ten opzichte van de huidige situatie te kwantificeren
Een project zonder duidelijke validatiemetriek krijgt geen toegang meer tot Europese financiering. Dit criterium geldt ook voor nationale regelingen die zich geleidelijk aanpassen aan de EIC-methodologie.
Opleiding en vaardigheden in AI: een volwaardige begrotingspost
Europa heeft digitale vaardigheden en AI centraal gesteld in zijn prioriteiten voor 2026. De opleiding van medewerkers is niet langer een optioneel jaarlijks plan: het is een structurele investering die de capaciteit van een organisatie bepaalt om nieuwe tools en regelgeving te absorberen.
Focus op operationele vaardigheden in plaats van algemene kennis
Algemene opleidingen over AI (geschiedenis, concepten, beloftes) verzadigen de markt. Wat teams in 2026 nodig hebben, zijn operationele vaardigheden: weten hoe je een model auditeert, een datastroom documenteert, de markeringseisen van de AI Act interpreteert. De nuttige opleiding is diegene die een bruikbare oplevering produceert vanaf de volgende week.
Voor de bouw- en industriesector gaat de ontwikkeling van vaardigheden ook over de integratie van AI in bestaande processen: geassisteerde planning, detectie van afwijkingen op de bouwplaats, logistieke optimalisatie. Deze gebruikscases vereisen geen data scientists, maar medewerkers die in staat zijn om voorgetrainde tools in te stellen en te superviseren.
Organiseer de opleiding als een project
Wij raden aan om de AI-opleiding met dezelfde zorgvuldigheid te behandelen als een klantproject:
- Definieer een meetbaar doel (aantal gecertificeerde medewerkers, aantal uitgerolde gebruikscases)
- Wijs een specifiek budget toe, apart van het klassieke opleidingsbudget
- Wijs een programmaverantwoordelijke aan die de resultaten volgt en de inhoud aanpast op basis van feedback uit het veld
- Plan korte en terugkerende sessies in plaats van een jaarlijkse marathonopleiding
Projectmanagement toegepast op opleiding versnelt de adoptie van AI-tools. Organisaties die de ontwikkeling van vaardigheden als een nevenactiviteit beschouwen, lopen een achterstand op die moeilijk in te halen is, vooral wanneer de regelgevende deadlines vaste termijnen opleggen.
De projecten die in 2026 succesvol zullen zijn, delen een gemeenschappelijk kenmerk: zij beschouwen conformiteit, toegang tot rekenkracht, financiering en opleiding niet als bijzaken, maar als structurele componenten van hun roadmap. Het negeren van een van deze vier pijlers is als bouwen op een terrein waarvan je de fundamenten niet beheerst.
