Van de doorbraak van DeepSeek R1 tot de virale “Raising a lobster” trend (adoptie van OpenClaw), allemaal binnen slechts een jaar, wordt AI in China op een fundamenteel andere manier geadopteerd en geschaald, wat zich snel vertaalt in tastbare commerciële waarde.

Volgens het AI Index-rapport van Stanford University staat 83% van de Chinese consumenten positief tegenover AI-producten en -diensten, aanzienlijk meer dan in landen als de VS en Frankrijk. Deze brede maatschappelijke acceptatie, gecombineerd met een unieke lokale technologiestapel en ecosysteem, betekent dat AI in China nooit alleen maar een productiviteitstool is geweest.

Waarom China's AI-transformatie een ander spel is

Vergeleken met Westerse markten, waar AI-transformatie grotendeels wordt gedreven door kostenefficiëntie, zijn Chinese bedrijven meer geneigd om AI direct in te bedden in groeimotoren, waarbij de klantervaring en bedrijfsmodellen opnieuw worden vormgegeven met inkomsten als kern. Dit verschil komt voort uit drie belangrijke factoren:

1. Unieke fundering

Vanwege beperkingen op het gebied van architectuur en regelgeving kunnen bedrijven die in China actief zijn hun wereldwijde AI-systemen vaak niet rechtstreeks repliceren. In plaats daarvan moeten ze hun capaciteiten opnieuw opbouwen bovenop lokale platforms (zoals Alibaba Cloud of Volcano Engine).

Op korte termijn verhoogt deze duplicatie de complexiteit. Maar op de lange termijn heeft het de opkomst van een zeer autonoom en concurrerend lokaal ecosysteem versneld. Enerzijds bereiken binnenlandse modellen snel de wereldwijde top op gebieden zoals multimodale mogelijkheden en codering. Aan de andere kant zorgen gelokaliseerde technologiekeuzes voor een snellere reactie op de markt en naleving van de regelgeving.

Deze trend is vooral duidelijk bij multinationals, waarvan de invoering van AI in China meestal in drie fasen verloopt:

  • Volledige overname van wereldwijde architectuur: Gebruik van overzeese modellen of toegang tot geünificeerde wereldwijde oplossingen via VPN
  • Wereldwijde oplossingen met lokale aanpassing: Bijvoorbeeld, het inzetten van Microsoft Copilot op Azure voor algemene gebruikssituaties (bijv. conversationele AI), terwijl u nog steeds vertrouwt op overzeese modellen
  • Volledig gelokaliseerde funderingen: End-to-end AI-mogelijkheden bouwen op Chinese cloud- en model-ecosystemen (bijv. Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Volcano Engine), vaak in combinatie met platforms zoals Dify, om te zorgen voor een diepe integratie in lokale marketing, e-commerce en interne systemen.

In de praktijk verschuiven multinationale merken snel van wereldwijde standaardisatie naar een “local-first” benadering, vooral in opkomende AI-agent use cases, waar lokale modellen en infrastructuur de standaard worden.

2. Top-Line-georiënteerde gebruikssituaties

Terwijl westerse markten de nadruk leggen op kostenverlaging en efficiëntie, richten Chinese bedrijven zich directer op groei. Als gevolg hiervan zijn functies die inkomsten genereren, zoals marketing, verkoop en klantenactiviteiten, het belangrijkste strijdtoneel geworden voor de toepassing van AI.

Casus 1: Van inzicht naar besluitvorming

Traditionele tools voor social listening blijven vaak beperkt tot trefwoorden en volumemetrics, waardoor ze onvoldoende zijn voor complexe besluitvorming. Een multinationaal consumentenmerk maakte gebruik van GenAI om een diep semantisch begrip van sociale inhoud te krijgen en om consumentenscenario's en onderliggende motivaties te identificeren. AI kon bijvoorbeeld uit gefragmenteerde klachten zoals “korte momenten van uitputting tijdens de zorg voor kinderen” de ware wens naar “efficiënte energieaanvulling” onder jonge moeders halen, en zo de contentstrategie en productuiting sturen.

Casus 2: Verkoopmogelijkheden schaalbaar maken

Een hardnekkige uitdaging in de detailhandel is de moeilijkheid om menselijke expertise te standaardiseren. Een wereldwijd sportmerk zette een AI-gestuurd coachingsysteem in dat verkooptraining omzet in een schaalbare capaciteit. Door middel van gesimuleerde rollenspellen en realtime prestatieanalyses is de trainingsefficiëntie aanzienlijk verbeterd, terwijl vaardigheden die voorheen door ervaring werden aangestuurd, nu gestructureerd, herhaalbaar en overdraagbaar zijn.

3. Snelle adoptie door integratie in het ecosysteem

De diepgaande integratie van sociale, e-commerce en betalingssystemen creëert een natuurlijk verbonden data en consumptieomgeving. AI kan direct worden ingebed in de touchpoints van gebruikers en naadloos worden opgeschaald van contentaanbeveling tot transactie.

Dit voordeel van het ecosysteem zorgt voor een opmerkelijke toepassing van AI. Qwen van Alibaba is bijvoorbeeld geïntegreerd in platforms zoals Taobao, Alipay, Fliggy en Amap, waardoor een eengemaakte AI-ervaring van ontdekking tot aankoop mogelijk is. Tijdens het Chinese Nieuwjaar verwerkte het in slechts vijf dagen meer dan 120 miljoen voedselbestellingen, waarbij gebruikers gemiddeld 14,4 keer per dag met elkaar in contact kwamen.

Deze snelle adoptie door het ecosysteem versnelt niet alleen AI op schaal, maar verandert ook de manier waarop merken contact maken met consumenten, wat zowel nieuwe uitdagingen als kansen met zich meebrengt.

Nieuwe uitdaging: AI-agenten als “poortwachters” voor beslissingen”

AI-agenten herdefiniëren het traject van de consument.

Vroeger navigeerden consumenten door meerdere platforms om te zoeken, te vergelijken en te beslissen. Vandaag de dag kunnen grote modellen informatie verzamelen, gepersonaliseerde aanbevelingen doen en zelfs transacties in één stroom afhandelen, waardoor merken binnen AI-geleide beslissingstrajecten worden geplaatst.

Deze verschuiving vereist dat bedrijven hun rol heroverwegen en leren om naast agenten te bestaan. Aan de ene kant moeten ze product en content data zo structureren dat het nauwkeurig begrepen en opgehaald kan worden door AI. Aan de andere kant moeten ze hun “vindbaarheid” in generatieve omgevingen (GEO) optimaliseren en nieuwe marketing- en promotiestrategieën verkennen die ontworpen zijn voor agentgestuurde interacties.

Nieuwe kans: van digitale activa naar “hyperpersonalisatie”.”

Tegelijkertijd verandert AI de digitale activa van merken.
AI-gestuurd verkeer bevindt zich nog in de beginfase, maar groeit snel. Data laat zien dat AI-gegenereerd verkeer naar websites ruwweg verachtvoudigd is ten opzichte van vorig jaar. In tegenstelling tot traditionele klikgebaseerde data genereren AI-interacties voortdurend gebruikerssignalen met een hoge dichtheid. Elke interactie met OpenAI-systemen kan bijvoorbeeld ongeveer 600 tags genereren, wat neerkomt op meer dan 200.000 tags per actieve gebruiker per jaar. Een soortgelijke dynamiek is te zien in ecosystemen zoals Tencent.

Deze “tagging”-mogelijkheid opent ongekende mogelijkheden voor hyperpersonalisatie:

  • Gestructureerde intentiesignalen extraheren: Merken kunnen de intentie van gebruikers “lezen” uit interacties in natuurlijke taal, waarbij consumptiescenario's (bijv. sociale bijeenkomsten, trainingen), gezondheidsvoorkeuren (bijv. suikerarm, glutenvrij), aankoopmotivaties (bijv. voorraad versus eenmalig) en prijsgevoeligheid worden vastgelegd.
  • Real-time personalisatie activeren: Op basis van deze signalen kunnen merken dynamisch producten aanbevelen, bundels genereren, gerichte promoties starten, de toon van berichtgeving in realtime aanpassen en cross-sell en upsell optimaliseren.
  • Een consumentengeheugen op lange termijn opbouwen: Na verloop van tijd vormt de verzamelde data een “geheugenlaag” van gebruikers, waardoor merken kunnen anticiperen op toekomstige behoeften, lidmaatschaps- en marketingsystemen kunnen verfijnen en zelfs productinnovatie kunnen informeren.

Ondanks de voortdurende evolutie van zowel de technologie als de bedrijfsmodellen, heeft de Chinese AI-transformatie al een duidelijk pad geëffend, een pad dat door groei en gebruik wordt bepaald en dat diep geworteld is in de unieke Chinese marktomgeving.