Samenvatting van landelijke resultaten: Nederland
Alle 50 respondenten in Nederland (100%) zeggen dat hun organisatie op zijn minst bezig is met het containeriseren van applicaties (Q2). Daarnaast geeft 38% van de Nederlandse respondenten aan dat alle nieuw ontwikkelde applicaties zijn gecontaineriseerd, wat meer dan tien procent hoger is dan het wereldwijde gemiddelde van 27% (Q2). Terwijl 96% van respondenten uit Nederland vindt dat hun organisatie profiteert van het adopteren van cloud-native applicaties/containers (Q25), denkt slechts 74% dat ze de benodigde vaardigheden hebben om de inzet hiervan te ondersteunen (Q24). Om deze potentiële vaardigheidskloof te minimaliseren, zegt 76% van de Nederlandse respondenten dat ze actief werven om vaardigheden met betrekking tot cloud-native applicaties/containers binnen de organisatie te halen (Q24).
Wat de implementatie van GenAI betreft, overtreffen Nederlandse respondenten hun wereldwijde en EMEA-tegenhangers: 98% geeft aan dat ze processen of tools klaar hebben staan om de levenscyclus van GenAI-modellen te managen, van ontwikkeling tot inzet en onderhoud (in vergelijking met 75% wereldwijd en 76% in EMEA) (Q20).
Als het om adoptie van GenAI gaat, zegt 82% van de Nederlandse respondenten dat hun organisatie reeds een GenAI-strategie paraat heeft, terwijl 18% bezig is om een strategie te ontwikkelen (Q9). De helft van de Nederlandse respondenten (50%) zegt dat ze actief bezig zijn met de implementatie van hun GenAI-strategie. Dit implementatie-percentage ligt iets lager dan het wereldwijde gemiddelde van 55% en het EMEA-gemiddelde van 54%. Over het actuele gebruik van GenAI-applicaties/workloads zegt 72% van de Nederlandse respondenten deze in te zetten voor oplossingen voor klantenservice en klantervaring (chatbots etc.) en 66% geeft aan oplossingen voor het genereren van content te gebruiken (Q8).
Ondanks de ogenschijnlijk hoge mate van implementatie van GenAI-strategieën en -oplossingen, signaleren Nederlandse respondenten nog wel een reeks uitdagingen en potentiële struikelblokken met betrekking tot de ontwikkeling en inzet van GenAI-oplossingen voor hun organisaties, waaronder:
- De belangrijkste uitdaging van Nederlandse organisaties tijdens het schalen van GenAI-workloads van ontwikkeling naar productieomgevingen is inzichtelijkheid van de totale gebruikskosten (TCO) en het rendement van de investering (return on investment, oftewel ROI) (Q19).
- 98% van de Nederlandse respondenten vindt dat de prioriteiten van hun organisatie door GenAI aan het veranderen zijn, waarbij beveiliging en privacy meer prioriteit krijgen (Q25).
- 98% van de Nederlandse respondenten vindt ook dat hun organisatie meer zou kunnen doen om hun GenAI-modellen en -applicaties te beveiligen (Q25).
- De belangrijkste uitdaging van Nederlandse organisaties wat betreft de inzet of uitbreiding van het gebruik van GenAI, is een gebrek aan actuele usecases (Q26).
- De op een na belangrijkste uitdaging van Nederlandse respondenten met betrekking tot het gebruik van GenAI is complexiteit en een gebrek aan expertise om een GenAI-omgeving vanaf nul op te bouwen (Q26).
Dit verslag gaat dieper in op diverse conclusies op landniveau en vergelijkt ze in de context van zowel wereldwijde als regionale resultaten.
Voor het zevende jaar op rij gaf Nutanix opdracht voor een wereldwijd onderzoek naar de stand van zaken omtrent de inzet van cloud computing, trends in applicatie-containerisatie en de mate van adoptie van GenAI-applicaties door ondernemingen over de hele wereld. In de herfst van 2024 ondervroeg de Engelse onderzoeker Vanson Bourne 1.500 besluitvormers op het gebied van IT en Dev/Ops/Platform Engineering over de hele wereld. De groep respondenten beslaat meerdere branches, ondernemingsgroottes en geografische regio's, waaronder Noord- en Zuid-Amerika; Europa, het Midden-Oosten en Afrika (EMEA); en Azië-Pacific-Japan (APJ).
Dit rapport dient ter aanvulling op de wereldwijde resultaten van de 7e Jaarlijkse Enterprise Cloud Index (ECI) en bevat de belangrijkste resultaten van enquêtes onder 50 IT-professionals in Nederland. Het vergelijkt tevens de resultaten van Nederland met de gemiddelden van zowel de rest van de EMEA-regio als wereldwijd.
Landelijke conclusies in vergelijking met wereldwijde/regionale resultaten
Nederlandse besluitvormers zetten containerisatie in voor GenAI, dev/test en databases, en maken gebruik van meerdere Kubernetes-omgevingen.
Alle 50 Nederlandse respondenten zeggen dat ze momenteel op zijn minst bezig zijn met het containeriseren van applicaties. Wat workload deployment betreft, noemen Nederlandse respondenten GenAI-applicaties als de meest gecontaineriseerde applicatie, veel vaker dan het EMEA-gemiddelde van 66%, wat mogelijk een indicatie is van de landelijke voorkeur voor deze workload in Nederland (Q4) (zie Figuur 1).
Generatieve AI-applicaties (GenAI)
Ontwikkelings/testapplicaties
Bedrijfskritische applicaties (non-database-applicaties)
Databases
Wereldwijd
EMEA
Nederland
Figuur 1: Applicaties die momenteel door organisaties gecontaineriseerd worden: (Q4)
Wat betreft het gebruik van Kubernetes is het inzetten van meerdere omgevingen de norm, waarbij 76% van alle EMEA-respondenten aangeeft meer dan één omgeving te gebruiken. Dit gemiddelde stijgt naar 94% als alleen naar de Nederlandse respondenten gekeken wordt (zie Figuur 2).
Aantal Kubernetes-omgevingen die momenteel in gebruik zijn
Eén
Twee
Drie
Vier
Vijf
Zes
Zeven
Gebruikt geen Kubernetes-omgevingen
Wereldwijd
EMEA
Nederland
Figuur 2: Aantal Kubernetes-omgevingen die momenteel in gebruik zijn: (Q5)
Ten slotte vroegen we respondenten in Nederland naar de uitdagingen die ze tegenkomen rond het containeriseren van applicaties en containerbeheer. De resultaten wijzen op uitdagingen met betrekking tot het moderniseren van IT-infrastructuur, container-native app-ontwikkeling, datasilo's en ontwikkeling van vaardigheden (zie Figuur 3).
Belangrijke uitdagingen die organisaties tegenkomen rond het containeriseren van applicaties:
Alleen Nederlandse resultaten (n=50)
van de Nederlandse organisaties vindt dat hun huidige IT-infrastructuur verbeterd moet worden om cloud-native applicaties en containers volledig te kunnen ondersteunen (Q23).
van de Nederlandse organisaties vindt de ontwikkeling van cloud-native/container-native applicaties uitdagend (Q7).
vindt datasilo's (geïsoleerde data-opslagsystemen die in de weg staan van een naadloze toegang tot en het delen van data door diverse bedrijfsonderdelen) uitdagend (Q7).
van de Nederlandse organisaties vindt dat ze sommige, maar niet alle vaardigheden in huis hebben om cloud-native applicaties en containers te ondersteunen (Q24).
Figuur 3: Belangrijke uitdagingen die organisaties tegenkomen rond het containeriseren van applicaties
Alle 50 respondenten uit Nederland zijn van plan om een GenAI-strategie te ontwikkelen, maar hebben moeite om de ROI op lange termijn nauwkeurig te meten.
Meer dan 80% van de Nederlandse respondenten zegt dat hun organisatie een GenAI-strategie paraat heeft, wat globaal overeenkomt met zowel de wereldwijde als EMEA-gemiddelden. Cijfers met betrekking tot de implementatie van GenAI-strategieën komen sterk overeen met die van wereldwijde, regionale en landelijke segmenten (zie Figuur 4).
Actuele stand van zaken ontwikkeling/implementatie GenAI-strategieën door ondernemingen:
We hebben een strategie en implementeren deze actief
We hebben een strategie paraat, maar zijn nog niet begonnen met de implementatie
We zijn net begonnen met de ontwikkeling van onze strategie
We zijn nog niet begonnen met de planning van onze strategie
We zijn niet van plan om een strategie te ontwikkelen
Wereldwijd
EMEA
Nederland
Figuur 4: Actuele stand van zaken ontwikkeling/implementatie GenAI-strategieën door ondernemingen: (Q9)
Meer dan 80% van de Nederlandse respondenten zegt dat hun organisatie een GenAI-strategie paraat heeft, wat globaal overeenkomt met zowel de wereldwijde als EMEA-gemiddelden.
Vergelijkbaar met wereldwijde en EMEA-resultaten vinden Nederlandse respondenten dat GenAI hoofdzakelijk zakelijke doelen ondersteunt met betrekking tot meer productiviteit, automatisering en efficiëntie binnen hun onderneming (zie Figuur 5).
Belangrijkste bedrijfsdoelen/strategieën die door GenAI ondersteund worden:
Meer productiviteit
Meer automatisering en efficiëntie
Meer innovatie
Klantenbehoud en -ondersteuning
Minder operationele kosten
Onboarding van werknemers
Differentiatie binnen de branche
Wij gebruiken geen GenAI voor onze overkoepelende zakelijke doelen en strategieën, dat daarvoor ook geen meerwaarde heeft
Wereldwijd
EMEA
Nederland
Figuur 5: Belangrijkste bedrijfsdoelen/strategieën die door GenAI ondersteund worden: (Q18)
Om trends rond GenAI-uitgaven en verwachte zakelijke resultaten beter te begrijpen, werd respondenten specifiek gevraagd naar de ROI-verwachtingen van hun organisatie met betrekking tot GenAI-projecten. De resultaten uit Nederland tonen relatief pessimistische verwachtingen op lange termijn met betrekking tot ROI:
- 40% van de Nederlandse respondenten verwacht quitte te spelen of verlies te maken op GenAI-projecten in het komende jaar (Q13).
- 36% van de Nederlandse respondenten verwacht quitte te spelen of verlies te maken op GenAI-projecten in de komende 1-3 jaar (Q13).
Deze resultaten laten een meer pessimistische trend zien in vergelijking met wereldwijde en EMEA-gemiddelden, waar de ROI-verwachting over 1-3 jaar gunstiger uitvalt op respectievelijk 28% en 27% (Q13). Deze twijfels over de ROI op lange termijn van GenAI onder Nederlandse respondenten is mogelijk te wijten aan onduidelijkheid en/of gebrek aan tools en processen om de ROI van nieuwe GenAI-applicaties nauwkeurig te meten. Zes procent van de Nederlandse respondenten zegt dat hun organisatie moeite heeft met het nauwkeurig meten van de ROI van GenAI-projecten over een periode van 1-3 jaar. Dit klinkt misschien niet als hoog, maar het is veel hoger dan de wereldwijde (2%) cijfers en die van de EMEA (3%) (Q13). Om onder Nederlandse besluitvormers de verwachtingen over de ROI op lange termijn op te krikken, is het van belang om doelgerichte meetmethodes voor de ROI van GenAI te implementeren, op basis van de juiste tools en diensten.
In verband met deze behoefte werd ROI ook genoemd als belangrijkste uitdaging voor Nederlandse respondenten bij de implementatie van GenAI-workloads in productieomgevingen. De belangrijkste uitdaging van organisaties in Nederland tijdens het schalen van GenAI-workloads van ontwikkeling naar productie is de inzichtelijkheid van de totale gebruikskosten (TCO) en het rendement op investering (ROI) (Q19) (zie Figuur 6).
Uitdagingen tijdens het schalen van GenAI-workloads van ontwikkeling naar productie
Integratie in bestaande IT-infrastructuur
Gebrek aan vaardigheden voor de inzet en exploitatie van AI
Inzichtelijkheid totale gebruikskosten/rendement op investering (ROI)
Hindernissen met betrekking tot regelgeving en naleving
Beperkte computationele middelen
We hadden/verwachten geen problemen tijdens het schalen van GenAI-workloads van ontwikkeling naar productieomgevingen
Wereldwijd
EMEA
Nederland
Figuur 6: Uitdagingen tijdens het schalen van GenAI-workloads van ontwikkeling naar productie (Q19)
Naast inzicht in ROI noemen Nederlandse respondenten integratie in bestaande IT-infrastructuur een belangrijke uitdaging met betrekking tot het schalen van GenAI-workloads naar productie. Dit houdt verband met het feit dat 86% van de Nederlandse organisaties vindt dat hun huidige IT-infrastructuur op zijn minst enige verbetering kan gebruiken (Q23). Nederlandse besluitvormers lijken zich bewust te zijn van de behoefte aan verbeteringen van de IT-infrastructuur ter ondersteuning van de inzet van GenAI. 70% van de Nederlandse respondenten geeft aan dat de broodnodige investeringen in/verbeteringen van de IT-infrastructuur van hun organisatie de hoogste prioriteit hebben, hoger dan IT-opleidingen, werving van IT-talent of cybersecurity (Q17).
Het beeld bestaat dat er een gebrek is aan usecases met betrekking tot de toepassing van GenAI en dat leidt in Nederland mogelijk tot problemen bij de implementatie en uitbreiding ervan.
De resultaten van het ECI-onderzoek van dit jaar leggen complicaties in de praktijk bloot, die ontstaan door vereisten die voortvloeien uit GenAI-regelgeving en naleving daarvan. Deze worden nog ingewikkelder in regio's zoals EMEA, gezien de complexe vereisten met betrekking tot datasoevereiniteit en datalocatie op het gebied van cloud computing.
Als Nederlandse respondenten werd gevraagd naar actuele uitdagingen met betrekking tot de inzet of uitbreiding van GenAI-workloads noemde het overgrote deel het gebrek aan usecases over het gebruik van GenAI als de belangrijkste uitdaging op het gebied van GenAI-workloads (Q26) (zie Figuur 7).
72%
Toen we Nederlandse respondenten vroegen naar de GenAI-apps en -workloads die hun organisaties in de komende 1-3 jaar verwachten in te zetten, koos 72% voor cybersecurity, fraudeopsporing en verliespreventie.
Deze uitkomsten onder Nederlandse respondenten verschillen sterk met wereldwijde en EMEA-resultaten. Toen we Nederlandse respondenten vroegen naar de GenAI-apps en -workloads die hun organisaties in de komende 1-3 jaar verwachten in te zetten, koos 72% voor cybersecurity, fraudeopsporing en verliespreventie. Dat is daarmee met stip de belangrijkste keuze qua workload voor de inzet van GenAI-workloadoplossingen voor de lange termijn (Q8). Een focus op deze workloadcategorie levert Nederlandse besluitvorrmers op de lange termijn mogelijk tastbare tools, features en meer usecases op, waarmee ze uitdagingen kunnen overwinnen die wortelen in een vermeend gebrek aan usecases voor GenAI.
Als we dieper ingaan op de implementatie van GenAI, krijgen bij Nederlandse resoondenten zorgen over beveiliging/privacy wel iets meer prioriteit. Om precies te zijn: 28% van de Nederlandse respondenten noemt privacy/beveiliging als het belangrijkste datagerelateerde aspect van de GenAI-implementatie binnen hun organisatie, wat dit het op één na meest belangrijke datagerelateerde aspect van GenAI-implementatie maakt (Q14) (zie Figuur 8).
Belangrijkste datagerelateerde aspecten van de implementatie van GenAI-applicaties/workloads
Privacy/beveiliging
Prestaties
Schaalbaarheid
Beheer
Deze zijn allemaal even belangrijk
Wereldwijd
EMEA
Nederland
Figuur 8:Belangrijkste datagerelateerde aspecten van de implementatie van GenAI-applicaties/workloads (Q14)
Dit feit wordt onderstreept door Nederlandse respondenten, waarvan 98% vindt dat hun organisatie meer zou kunnen doen aan de beveiliging van hun GenAI-modellen en -applicaties (Q25).
Uniek binnen de Nederlandse landelijke resultaten is het feit dat schaalbaarheid wordt genoemd als het belangrijkste datagerelateerde aspect van GenAI-implementatie. Specifiek gevraagd naar de doelgebieden waarin Nederlandse organisaties de komende 1-3 jaar zouden moeten investeren ter ondersteuning van GenAI worden IT-infrastructuur, IT-opleidingen en het werven van IT-talent als de belangrijkste drie genoemd (Q17). Met de juiste mix van mensen, processen en technologieën ter ondersteuning van de implementatie van oplossingen kunnen alle drie investeringsgebieden de uitdagingen met betrekking tot de schaalbaarheid van GenAI helpen overwinnen. IT-besluitvormers in Nederland dienen zich specifiek te concentreren op investeringen in deze gebieden om de schaalbaarheid van implementaties van GenAI-workloads te verbeteren.