Er voltrekt zich een subtiele maar ingrijpende verandering in de wereld van bedrijfssoftware. Jarenlang draaide SaaS volledig om de gebruikerservaring: goed ontworpen interfaces die mensen door steeds complexere werkprocessen moesten loodsen.
Decennialang bloeide de consultancybranche door het leveren van verzorgde presentaties vol modellen en benchmarks.
Merken kijken al lang jaloers naar de schat aan first-party data in de systemen van retailers data . De gemiddelde klant schrijft zich in voor zo’n 13 loyaliteitsprogramma’s, maar blijft bij amper de helft daarvan actief, waardoor de ‘relatie’ vaak bij de kassa ophoudt.
Het Sales and Operations Planning (S&OP)-proces heeft tot doel de afdelingen Verkoop, Operations en Financiën op één lijn te brengen rond een geïntegreerd en haalbaar plan. S&OP is meer dan alleen een maandelijkse agenda; het is een doorlopende cyclus die erop gericht is te anticiperen op de toekomst en de organisatie voor te bereiden om daar efficiënt op in te spelen. Vandaag de dag is Artificial Intelligence AI) al een realiteit in delen van dit proces — met name bij de vraagplanning. Maar het potentieel reikt verder: naarmate we evolueren in analytische volwassenheid en in de integratie tussen teams en data, AI een centrale schakel worden voor snellere, nauwkeurigere beslissingen die zijn afgestemd op de bedrijfsrealiteit.
Naarmate de toekomst van reclame zich in hoog tempo ontwikkelt, verandert ook de manier waarop we consumenten begrijpen en bereiken. Google luidt een nieuw tijdperk in van zoekstatistieken die marketeers gedetailleerdere, bruikbare inzichten bieden. Twee nieuwe statistieken, ‘User Searches’ en ‘Ad Opportunities’, lopen voorop in deze transformatie, mogelijk gemaakt door vooruitgang op het gebied van AI multimodale zoekmogelijkheden.
De invoering van AI belangrijke ethische overwegingen en bestuurlijke uitdagingen AI die niet mogen worden genegeerd. De manier waarop we AI ontwikkelen, implementeren en beheren, zal een fundamentele invloed hebben op de toekomst van onze samenlevingen en economieën.
De snelle opkomst van generatieve AI GenAI), aangedreven door geavanceerde grote taalmodellen (LLM’s), heeft wereldwijd de aandacht getrokken dankzij de opmerkelijke mogelijkheden op het gebied van het creëren van content, samenvattingen en interactie. Bedrijven zijn druk bezig deze tools te verkennen en te integreren om de productiviteit te verhogen en nieuwe communicatiemogelijkheden te ontsluiten. Door zich echter uitsluitend op GenAI te richten, wordt de volgende ingrijpende verschuiving in artificial intelligence over het hoofd gezien: agentische AI.
In het huidige, uiterst competitieve zakelijke landschap zijn flexibiliteit en weloverwogen besluitvorming van cruciaal belang. Het vermogen om snel toegang te krijgen tot de collectieve kennis van een organisatie en daar gebruik van te maken, kan het doorslaggevende verschil betekenen tussen bloeien en louter overleven. Toch schuilt er onder de oppervlakte van veel bedrijven een aanzienlijke, vaak onderschatte rem op productiviteit en innovatie: de alomtegenwoordige uitdaging van versnipperde en ontoegankelijke kennis.
Tijdens de recente Artefact Data AI in Dubai deelde Vincent Luciani, medeoprichter en uitvoerend voorzitter van Artefact, zijn inzichten over het veranderende landschap van artificial intelligence. Dit artikel behandelt de belangrijkste punten uit Vincents presentatie, waaronder de commoditisering van AI, de gevolgen daarvan voor het personeelsbestand, de daarmee samenhangende uitdagingen en kansen, en strategische aanbevelingen voor organisaties.
