AI-uitgaven van Amerikaanse bedrijven bereiken nieuw record, groei vertraagt door verschuivingen tussen afdelingen

De AI-uitgaven van Amerikaanse bedrijven bereikten in oktober 2026 een nieuw record volgens The Decoder, dat een bescheiden stijging van 1,65 procent op maandbasis meldde op basis van de Ramp AI Index. Hoewel deze groei een piek bereikt, signaleert het een vertraging van de snelle expansie uit eerdere perioden.

Wat er is gebeurd

De Ramp AI Index, die AI-uitgaven bij zakelijke klanten van financiële dienstverlener Ramp bijhoudt, gaf aan dat de AI-uitgaven van Amerikaanse bedrijven in oktober 2026 met 1,65 procent stegen ten opzichte van de vorige maand. The Decoder merkt op basis van Ramp op dat de grootste AI-gebruikers aanzienlijk meer uitgaven dan gemiddelde bedrijven; de top één procent van de bedrijven qua AI-uitgaven betaalde een mediaan van $ 10.200 per werknemer per maand, een stijging van negen procent. Een gemiddeld bedrijf gaf daarentegen slechts $ 16,32 uit, een lichte stijging van minder dan een dollar vergeleken met de maand ervoor.

De gegevens van Ramp, afkomstig van meer dan 85.000 Amerikaanse bedrijven, weerspiegelen markttrends, maar kunnen de algemene AI-adoptie overschatten doordat het klantenbestand voornamelijk bestaat uit gericht op groei, tech-savvy en grotere bedrijven. Gratis AI-tools en gebruik via persoonlijke accounts zijn waarschijnlijk uitgesloten van deze cijfers, aldus The Decoder. De groei per aanbieder liet zien dat OpenAI op maandbasis met 2,1 procent steeg, terwijl Anthropic met 0,5 procent groeide. Ara Kharazian, hoofdeconoom bij Ramp, benadrukte dat één procent van de bedrijven zorgt voor 80 procent van de omzet van zowel OpenAI als Anthropic. Dit zijn voornamelijk door durfkapitaal gesteunde bedrijven in de tech-, financiële en technische dienstensector, terwijl AI-adoptie buiten deze sectoren nauwelijks van de grond komt.

Tegelijkertijd dalen de AI-prijzen; de gemiddelde prijs per miljoen verwerkte teksttokens daalde vorige maand met 21 procent, zo meldt The Decoder op basis van Ramp. Dit geeft aan dat het gebruiksvolume sneller groeit dan de uitgaven, gedreven door concurrentiedruk en open-weight-modellen. Anthropic bereikte een adoptie van 44,8 procent, een stijging van 1,1 procentpunt, terwijl OpenAI stabiel bleef op 40,6 procent. De totale adoptie van AI-diensten steeg naar 56,8 procent.

De uitgaven per afdeling lieten verschuivingen zien: hoewel softwareontwikkelingsteams nog steeds 72 procent van alle bijgehouden AI-uitgaven voor hun rekening namen, vertoonden ze een daling vergeleken met de pieken in de zomer. De afdelingen customer support en customer success maakten de sterkste groei door; hun aandeel in de AI-uitgaven steeg van 0,8 procent in juni naar 13,3 procent in oktober, mogelijk gedreven door AI-chatbots. Ook leiderschapsteams verhoogden hun uitgaven licht. Kharazian merkte echter op dat de groei bij customer support niet het snelle tempo bijhoudt dat eerder bij ontwikkelingsteams te zien was, en dat deze toepassingen vaak de voorkeur geven aan goedkopere, snellere AI-modellen.

Waarom dit belangrijk is voor RevOps-leiders

Voor RevOps-leiders onderstrepen deze trends een cruciaal kantelpunt in de strategie rondom AI-adoptie en -investeringen. De vertraging in de totale uitgaven-groei, gecombineerd met de concentratie van hoge uitgaven bij een klein deel van grote, tech-savvy bedrijven, geeft aan dat kleine en middelgrote bedrijven AI-integratie moeten benaderen met een duidelijke focus op meetbare omzetresultaten, in plaats van brede, ongedifferentieerde investeringen. De aanzienlijke groei van AI-uitgaven binnen customer support en customer success biedt een directe kans voor RevOps om de gehele omzetlevenscyclus te verbeteren, van het verhogen van de klanttevredenheid en -behoud tot het stroomlijnen van serviceactiviteiten die de winstgevendheid beïnvloeden. De integratie van AI-tools op deze gebieden kan waardevolle data opleveren voor attributiemodellen en prognoses, mits de datapijplijnen robuust genoeg zijn om deze nieuwe invoer vast te leggen en te analyseren.

De dalende prijzen van AI-modellen en de voorkeur voor goedkopere, snellere opties in klantgerichte rollen bieden kansen voor kostenoptimalisatie. RevOps-leiders kunnen deze voordeligere modellen benutten om specifieke operationele efficiëntie te behalen zonder de hoge kosten te maken die gepaard gaan met vlaggenschipmodellen, wat het rendement op AI-investeringen (ROI) verbetert. Dit vereist een systeemdenkende aanpak bij het evalueren van AI-oplossingen, waarbij technologiekeuzes worden afgestemd op specifieke afdelingsbehoeften en de algemene omzetdoelstellingen. De kloof in adoptie buiten de tech- en financiële sector geeft bovendien aan dat bedrijven in andere industrieën de kans hebben om een concurrentievoordeel te behalen door AI strategisch in te zetten voor het optimaliseren van hun unieke omzetprocessen.

Wat u deze week kunt doen

1. Voer een audit uit op het huidige AI-gebruik: Beoordeel bestaande AI-tools binnen uw organisatie, met name bij klantgerichte en ontwikkelingsteams, om huidige uitgaven, gebruikspatronen en mogelijke kansen voor efficiëntiewinst of uitgebreidere toepassing in kaart te brengen.
2. Start een pilot met AI in klantgerichte teams: Onderzoek en test AI-gestuurde chatbots of tools binnen de afdelingen customer support en success om responstijden te verkorten, interacties te personaliseren en data te verzamelen voor beter klantbehoud en upsell-kansen.
3. Evalueer kosteneffectieve AI-modellen: Onderzoek de haalbaarheid van het inzetten van goedkopere, snellere AI-modellen voor specifieke taken binnen uw revenue operations. Zorg ervoor dat ze aan de prestatie-eisen voldoen, terwijl u de technologie-uitgaven optimaliseert en de ROI verhoogt.

Bronnen

• US corporate AI spending hits a new high in October, but growth slows to 1.65 percent — The Decoder