Van efficiëntie naar impact: Ontsnappen aan de AI Slack-val
Generatieve AI heeft levertijden gecomprimeerd: wat acht uur duurde, duurt nu drie uur. Maar waar blijven de resterende vijf uur?
Generatieve AI heeft levertijden gecomprimeerd: wat acht uur duurde, duurt nu drie uur. Maar waar blijven de resterende vijf uur?
Er is iets subtiels maar ingrijpends aan de hand in bedrijfssoftware. Jarenlang floreerde SaaS op UX-goed ontworpen interfaces om mensen door steeds complexere workflows te leiden.
Decennialang floreerde consulting door gepolijste diavoorstellingen te leveren vol met raamwerken en benchmarks.
Merken zijn al lang jaloers op de enorme hoeveelheden first-party data die in de systemen van retailers zitten. De gemiddelde shopper schrijft zich in voor ongeveer 13 loyaliteitsprogramma's, maar blijft in nauwelijks de helft daarvan actief, dus de "relatie" houdt vaak op bij de kassa.
Het S&OP-proces (Sales and Operations Planning) is erop gericht om de afdelingen verkoop, bedrijfsvoering en financiën op één lijn te brengen rond een geïntegreerd en haalbaar plan. S&OP is meer dan een maandelijkse agenda, het is een continue cyclus die erop gericht is te anticiperen op de toekomst en de organisatie voor te bereiden om deze efficiënt tegemoet te treden. Vandaag de dag is Artificial Intelligence AI) al een realiteit in delen van dit proces - vooral in vraagplanning. Maar het potentieel gaat verder: naarmate we ons verder ontwikkelen in analytische volwassenheid en in de integratie tussen teams en data, kan AI een centrale rol gaan spelen in snellere, nauwkeurigere beslissingen die zijn afgestemd op de bedrijfsrealiteit.
Terwijl de toekomst van reclame zich snel ontwikkelt, verandert ook de manier waarop we consumenten begrijpen en bereiken. Google luidt een nieuw tijdperk in van zoekstatistieken die meer granulaire, bruikbare inzichten opleveren voor marketeers. Twee nieuwe meetgegevens, User Searches en Ad Opportunities, lopen voorop in deze transformatie, aangedreven door vooruitgang in AI en multimodale zoekmogelijkheden.
De toepassing van AI brengt belangrijke ethische overwegingen en bestuurlijke uitdagingen met zich mee die niet mogen worden genegeerd. De manier waarop we AI ontwikkelen, inzetten en beheren zal een fundamentele invloed hebben op de toekomst van onze samenlevingen en economieën.
De snelle opkomst van Generative AI (GenAI), aangedreven door geavanceerde Large Language Models (LLM's), heeft wereldwijd de aandacht getrokken en heeft opmerkelijke mogelijkheden laten zien op het gebied van contentcreatie, samenvattingen en interactie. Bedrijven zijn deze tools actief aan het verkennen en integreren om de productiviteit te verhogen en nieuwe communicatiemogelijkheden te ontsluiten. Als we ons echter alleen op GenAI richten, zien we de volgende grote verschuiving in artificial intelligence over het hoofd: Agentic AI.
In het huidige, meedogenloos concurrerende zakelijke landschap zijn wendbaarheid en geïnformeerde besluitvorming van het grootste belang. Het vermogen om snel toegang te krijgen tot de collectieve intelligentie van een organisatie en deze te benutten, kan het cruciale verschil maken tussen slagen en overleven. Toch ligt onder de oppervlakte van veel bedrijven een belangrijke, vaak onderschatte aanslag op de productiviteit en innovatie: het alomtegenwoordige probleem van gefragmenteerde en ontoegankelijke kennis.
