Nasuni’s The State of Enterprise File Data Annual Report 2026 Vindt Dat Enterprise AI-adoptie Sneller Gaat Dan Data-klaarheid

Nasuni’s onlangs uitgebrachte The State of Enterprise File Data Annual Report 2026 schetst een beeld van een ondernemingswereld die agressief naar AI-adoptie racet terwijl het tegelijkertijd ontdekt dat de meeste bestaande gegevensinfrastructuur nooit is ontworpen voor de schaal, complexiteit en operationele eisen die moderne AI-systemen vereisen.

Het rapport, dat is gebaseerd op een enquête onder 1.000 ondernemingsbeslissers in de Verenigde Staten, het Verenigd Koninkrijk, Frankrijk, Duitsland, Oostenrijk en Zwitserland, suggereert dat de volgende fase van ondernemingsAI-concurrentie minder afhankelijk kan zijn van toegang tot modellen en meer van hoe ondernemingen ongestructureerde operationele gegevens beheren.

AI-adoptie Gaat Sneller Dan Ondernemingsklaarheid

De resultaten laten zien dat AI het belangrijkste IT-investeringsprioriteit is geworden voor ondernemingen in 2026. Negenenvijftig procent van de respondenten identificeerde AI-initiatieven als hun belangrijkste investeringsgebied, wat een opvallende toename is ten opzichte van het voorgaande jaar.

Tegelijkertijd realiseren ondernemingen zich steeds meer dat AI-implementatie niet los kan worden gezien van bredere inspanningen om gegevensbeheer te moderniseren. Cloudgegevensbeheer, gegevensintelligentie, analytics en ongestructureerde gegevensbeheer kwamen allemaal naar voren als belangrijke investeringsprioriteiten. Zevenenzeventig procent van de respondenten zei dat ze van plan zijn om te investeren in gegevensintelligentie- en analytics-capaciteiten, terwijl 60% zei dat ze verwachten hun uitgaven voor ongestructureerde gegevensbeheer te verhogen in de komende 18 maanden.

Het rapport suggereert dat veel ondernemingen hebben onderschat hoe afhankelijk AI-systemen zouden worden van schone, toegankelijke, goed beheerde ondernemingsgegevens. Bijna de helft van de ondernemingen zei dat AI-initiatieven al lacunes in gegevenskwaliteit of -beheer hadden blootgelegd. Hoe verder een bedrijf zijn AI-implementatie was, hoe waarschijnlijker het was dat het ernstige gegevensproblemen zou ontdekken.

Nasuni’s onderzoek geeft ook aan dat ondernemingen mogelijk nog steeds in de vroege stadia zitten van het begrijpen van wat grote, agent-gebaseerde AI-implementatie eigenlijk vereist. Hoewel 97% van de ondernemingen meldt dat ze op zijn minst enige vorm van AI-agentimplementatie of -testing hebben, heeft slechts 18% een ondernemingsbrede implementatie van AI-agents bereikt.

Ongestructureerde Gegevens Zijn Een Grote Ondernemingsbottleneck Geworden

Een van de duidelijkste thema’s in het rapport is de groeiende belangrijkheid van ongestructureerde gegevens. Documenten, e-mails, afbeeldingen, opnames, ontwerpdossiers, ingenieursgegevens en samenwerkingsassets vormen nu meer dan 90% van de ondernemingsgegevens.

Toch, ondanks de cruciale rol die deze gegevens spelen in ondernemingsoperaties en AI-workflows, zei 94% van de ondervraagde ondernemingen dat ze moeite hebben om ongestructureerde gegevens effectief te beheren. Beveiligingszorgen stonden bovenaan de lijst van uitdagingen, gevolgd door moeilijkheden met rampenherstel, samenwerkingsproblemen, gefragmenteerde omgevingen en complexiteit van complianceregels.

Het rapport benadrukt herhaaldelijk de fragmentatie als een centraal operationeel probleem. Ondernemingen gebruiken momenteel gemiddeld vier separate systemen voor opslag, back-up en rampenherstel, terwijl 22% aangaf meer dan zes leveranciers tegelijk te gebruiken.

Volgens de resultaten ervaren bedrijven die meerdere niet-verbonden systemen gebruiken, langere hersteltijden, grotere operationele druk en meer moeite om AI-initiatieven op te schalen.

Nasuni vond ook dat slechts 21% van de ondernemingen momenteel een centraal beheerd bestandsmilieu heeft dat consistent prestaties kan leveren op verschillende locaties. De resterende ondernemingen vertrouwt op uiteenlopende combinaties van gefragmenteerde systemen, handmatige overdrachten, e-mailgebaseerde deling of inconsistent centraal infrastructuur.

Die inconsistentie lijkt rechtstreekse gevolgen te hebben voor de productiviteit. Meer dan een derde van de bedrijven zei dat langzame of inconsistente toegang tot bestanden de productiviteit van werknemers aanzienlijk schaadt.

Stijgende AI-infrastructuurkosten Vormen Een Nieuwe IT-uitdaging

Het rapport komt ook uit in een periode van snel stijgende infrastructuurkosten in verband met AI-uitbreiding. Tweeëndertig procent van de ondernemingen verwacht een aanzienlijke toename van de uitgaven voor AI-hulpmiddelen en generatieve AI-platforms in de komende jaar.

Nasuni merkt op dat de prijzen van infrastructuurhardware, met name geheugen- en opslagcomponenten, ook scherp stijgen. Het rapport verwijst naar prognoses die aangeven dat de gecombineerde prijzen van DRAM en SSD tegen het einde van 2026 met maximaal 130% kunnen stijgen.

Dit creëert spanning binnen de IT-begrotingen van ondernemingen. Zesendertig procent van de respondenten zei dat de toenemende gegevensgroei hogere uitgaven voor opslaginfrastructuur noodzaakt, terwijl 43% aangaf dat er directe begrotingskeuzes worden gemaakt tussen opslaginfrastructuur en AI-initiatieven.

De resultaten suggereren dat veel ondernemingen beginnen te beseffen dat AI-uitbreiding niet alleen een softwareprobleem is. Grote-schaal AI-implementatie introduceert belangrijke operationele eisen met betrekking tot opslagprestaties, beheer, beveiliging, back-up, rampenherstel en toegang tot gegevens op meerdere locaties.

Cyberbeveiliging En Herstelzwakheden Blijven Een Grote Zorg

Cyberbeveiliging en operationele veerkracht kwamen naar voren als een andere grote zorg in het rapport.

Éénenzeventig procent van de ondernemingen meldde een cyberaanval in het afgelopen jaar, een toename ten opzichte van 69% in de vorige enquête. Toch zei slechts 26% dat ze gemakkelijk konden detecteren, mitigeren en herstellen van die aanvallen.

Hersteltijden waren bijzonder zorgwekkend. Volgens de resultaten hadden 70% van de ondernemingen meer dan een week nodig om volledig te herstellen van een cyberaanval, met een gemiddelde hersteltijd van net iets meer dan vier weken.

Het rapport vond ook dat 62% van de ondernemingen nog steeds voornamelijk vertrouwt op traditionele back-upgebaseerde herstelsystemen in plaats van continu beschermd of onveranderlijk gegevensomgevingen. Nasuni stelt dat deze oude benaderingen mogelijk niet goed zijn aangepast voor steeds gegevensintensievere AI-omgevingen waar downtime en operationele onderbrekingen aanzienlijk duurder kunnen worden.

Interessant is dat ondernemingen met meer volwassen, centraal gegevensinfrastructuur aanzienlijk sneller herstelden van cyberaanvallen. Bedrijven die centraal of continu beschermd gegevenssysteem gebruikten, waren meer geneigd om operaties snel te herstellen en meldden ook meer geavanceerde AI-implementatievolwassenheid.

Het rapport benadrukt architectuur-, ingenieurs- en bouwbedrijven als enkele van de zwaarst getroffen sectoren, waar 82% van de ondervraagde AEC-ondernemingen aangaf dat ze het afgelopen jaar te maken hadden met cyberaanvallen. Fabrieks- en automotivebedrijven meldden ook verhoogde aanvalsrates, wat de zorgen versterkt dat operationele industrieën met waardevolle intellectuele eigendom en kritieke infrastructuur steeds aantrekkelijker doelwitten worden voor cybercriminelen.

Tegelijkertijd suggereren de resultaten dat veel ondernemingen mogelijk hun herstelcapaciteiten overschatten. Terwijl slechts 38% van de ondernemingen aangaf centraal beheerde, onveranderlijke of continu beschermd gegevenssysteem te hebben voor snelle herstel, gaven twee derde van de respondenten aan vertrouwen te hebben in hun vermogen om kritieke ongestructureerde gegevens te herstellen na een grote gebeurtenis.

AI-beheer Wordt Een Kwestie Voor De Raad Van Bestuur

Een van de opvallendste organisatorische verschuivingen die in het rapport worden geïdentificeerd, heeft betrekking op de beslissingsbevoegdheid rond AI-initiatieven.

Voor het eerst heeft de top van de onderneming de IT-afdeling ingehaald als primaire beslissingsnemer voor ondernemings-AI-strategie. Tweeënvijftig procent van de ondernemingen zei dat AI-beslissingen nu voornamelijk worden gedreven door executives zoals CEO’s, CTO’s, CDO’s en CAIO’s, in tegenstelling tot slechts 26% die voornamelijk door IT-afdelingen worden geleid.

Nasuni stelt dat dit de groeiende strategische belangrijkheid van AI weerspiegelt nu ondernemingen verder gaan dan experimenten en naar operationele implementatie gaan. AI wordt steeds meer gekoppeld aan bredere ondernemingsveranderingen die de werkkracht, operationele workflows, productstrategie en langetermijnconcurrentie betreffen.

Het rapport wijst echter ook op een groeiende kloof tussen de AI-ambities van executives en de onderliggende infrastructuurrealiteiten waarmee IT-teams worden geconfronteerd. Terwijl 70% van de respondenten gelooft dat hun bestandsgegevensinfrastructuur AI-schaalbaarheid kan ondersteunen, benadrukt het rapport herhaaldelijk aanhoudende problemen met gefragmenteerde opslag, beheerslacunes, inconsistente toegang en zwakke herstelsystemen.

Die kloof kan zichtbaarder worden als ondernemingen overgaan van lichtgewicht generatieve AI-hulpmiddelen naar meer autonome AI-agents die operationele taken kunnen uitvoeren in ondernemingsystemen.

De Volgende AI-race Kan Over Data-infrastructuur Gaan

Hoewel veel van het openbare AI-gesprek nog steeds gefocust is op basismodellen, benchmarks en chatbot-capaciteiten, wijzen Nasuni’s resultaten op een stillere maar mogelijk belangrijkere verschuiving die plaatsvindt in ondernemings technologie-stacks.

Het rapport suggereert dat toekomstig AI-succes mogelijk steeds meer afhankelijk wordt van operationele bestandsinfrastructuur in plaats van alleen toegang tot modellen. Ondernemingen met gefragmenteerde opslagsystemen, inconsistente samenwerkingsomgevingen, zwak beheer en verouderde herstelstrategieën kunnen moeite hebben om AI betrouwbaar te implementeren op ondernemingsniveau, zelfs als ze toegang hebben tot de nieuwste modellen.

Het rapport hint ook naar een bredere transformatie in hoe ondernemingen denken over eigen gegevens. Operationele bestandsgegevens – inclusief ingenieursbestanden, interne documentatie, samenwerkingsrecords, afbeeldingen, opnames en workflow-artefacten – worden steeds meer behandeld als een strategisch actief dat AI-systemen kan voorzien van ondernemingsspecifieke context en institutionele kennis.

Tegelijkertijd waarschuwt het rapport dat het schalen van AI zonder vertrouwde, centraal beheerde en beveiligde gegevensomgevingen operationele risico’s, inefficiënties en organisatorische complexiteit kan verhogen.

Nasuni’s The State of Enterprise File Data Annual Report 2026 plaatst uiteindelijk de ondernemings-AI-adoptie niet als een zelfstandige software-revolutie, maar als een diepere infrastructuurtransitie die ondernemingen mogelijk moet aanzetten om fundamenteel na te denken over hoe ze hun gegevens opslaan, beheren, beveiligen en operationeel maken.