Artefact Value By Data

Denken in het tijdperk van AI

Informatie is nog nooit zo goedkoop geweest. Nadenken is nog nooit zo duur geweest. Helaas besteden de meeste organisaties hun budget aan het eerste en laten ze het tweede verwaarlozen. AI-gegenereerde inhoud is nog nooit zo gemakkelijk te herkennen geweest, zoals u waarschijnlijk maar al te goed weet. U werpt een blik op een presentatie of leest de eerste drie regels van een e-mail, en u weet onmiddellijk of deze door een mens of door AI is geschreven. Dit zal alleen maar duidelijker worden naarmate de modellen verbeteren.

Kennisgrafieken en contextengineering

We betreden een tijdperk waarin AI-agenten officieel de overstap hebben gemaakt van passieve assistenten naar zelfstandig besluitvormers. Van incidentafhandeling tot kredietgoedkeuringen: agenten doen nu aanbevelingen en coördineren werkzaamheden binnen complexe bedrijfssystemen. Deze ingrijpende verschuiving legt echter een cruciaal nieuw knelpunt bloot: context.

Agentgebaseerde handel: wanneer kopen neerkomt op delegeren

In slechts enkele jaren tijd is generatieve AI uitgegroeid van een noviteit tot de standaardtoegangspoort. Grote taalmodellen (LLM’s) trekken nu al bijna 45 miljard bezoeken per maand, wat overeenkomt met 56% aan traditioneel zoekvolume, dat al jaren op hetzelfde niveau stagneert.

Eigen kanalen, echt data: Waarom de CRM-strategie een beslissing op C-niveau moet zijn en waarom dat zelden het geval is

De meeste CRM- en CDP-projecten waaraan ik in Duitsland werk, mislukken niet vanwege de technologie. Ze mislukken al voordat de eerste data-pijplijn is aangelegd. CMO’s sturen de marketingstrategie nog steeds grotendeels aan vanuit silo’s: merk A, kanaal B, campagne C. Maar de klant ziet geen silo’s. Het is een zakenreiziger die op maandag een upgrade boekt. Een gezinsinkoper die op vrijdag op jacht is naar een weekendaanbieding. Een verzekeringsnemer die in oktober zijn polis verlengt. Dezelfde persoon. Drie verschillende micropersonas. Drie verschillende contactmomenten. En in de data-database: een plat profiel met een geboortedatum en een lijst van alle transacties.

Verder dan de testomgeving: hoe u meetbare bedrijfswaarde kunt realiseren met agent-gebaseerde AI

Hoewel AI snellere dienstverlening en genuanceerde besluitvorming belooft, blijft een groot deel van dat potentieel nog steeds beperkt tot de experimentele fase. Ontdek hoe toonaangevende organisaties verder gaan dan eenvoudige AI-proefprojecten, de hindernissen bij de acceptatie door het personeel overwinnen en autonome workflows integreren in hun kernbedrijfsprocessen om zo een reële, meetbare ROI te realiseren.

Wachten tot AI volwassen is, is een gok die u wellicht niet zult overleven – Waarom de neiging van de Britse vastgoedsector om af te wachten het grootste risico vormt, en waar u daadwerkelijk moet beginnen

Ik heb inmiddels talloze leidinggevenden in de vastgoedsector gesproken die oprecht verbaasd zijn over het trage tempo waarmee AI binnen hun eigen bedrijven wordt geïmplementeerd, ondanks het feit dat ze Copilot voor al hun teams hebben ingeschakeld. Het patroon is opvallend consistent. Er wordt een licentie aangeschaft, vaak de goedkoopste die er is, er wordt weinig of geen echte training gegeven, en het management wacht vervolgens op een transformatie die nooit komt. De acceptatie blijft laag, de frustratie neemt toe en de beloofde ommekeer blijft uit. De aanname die hieraan ten grondslag ligt, is dat het in handen geven van een krachtig hulpmiddel hetzelfde is als het veranderen van de manier waarop mensen werken.

Naar boven