De afgelopen 18 maanden heeft 'Generative AI' elke strategiesessie op C-level gedomineerd. Maar wat als dat al het oude gesprek is? In de energiesector en de industrie verschuift de discussie snel van GenAI naar Agentic AI. Dit is niet zomaar een incrementele update; het is een nieuw paradigma, een paradigma dat zich beweegt van het eenvoudigweg uitbreiden van taken naar het volledig opnieuw uitvinden van industriële kernprocessen.
Toen OpenAI Atlas aankondigde, zijn nieuwe ChatGPT-browser, lanceerde het niet zomaar een product. Het opende een deur die leidt naar het volgende tijdperk van interactie tussen mens en computer en, onvermijdelijk, naar een nieuwe grens voor reclame.
De meeste bedrijven zijn nog niet klaar om een data-stack uit het dashboard-tijdperk te vervangen door een AI-stack. De meest recente State of Data & Analytics van Salesforce geeft aan dat 84% van de leiders op het gebied van data en analytics zegt dat hun strategieën een complete revisie vereisen voordat AI-ambities kunnen slagen. Leiders schatten dat 26% van hun data onbetrouwbaar is, slechts 43% formele data governance-raamwerken rapporteren en ongeveer 50% geen vertrouwen hebben in hun vermogen om tijdig inzichten te genereren en te leveren. Tegelijkertijd geloven 70% dat de meest waardevolle inzichten opgesloten zitten in ongestructureerde data. De conclusie is duidelijk: het obstakel is niet enthousiasme, maar de basis, en die basis moet veranderen voordat agentic systemen kunnen opschalen.
Detailhandelaren opereren in een concurrerende en dynamische omgeving en worden geconfronteerd met uitdagingen die variëren van prijsgevoeligheid tot complexe logistiek. Om te kunnen gedijen, moeten ze innovatieve oplossingen aannemen die hun activiteiten stroomlijnen en de klanttevredenheid verhogen. Dit artikel onderzoekt hoe AI agenten - autonome systemen die observeren, redeneren en handelen - de detailhandel herdefiniëren en de sector positioneren voor het volgende concurrentieniveau.
Twee decennia lang gaf Master Data Management (MDM) organisaties één enkele bron van waarheid voor klanten, producten en leveranciers, zodat analyses en activiteiten konden draaien op schone, gecontroleerde data.
Toen een toonaangevend wereldwijd handelsbedrijf in grondstoffen zijn AI-transformatie wilde versnellen, wendde het zich tot Artefact om potentieel om te zetten in meetbare prestaties. Het doel was om van generatieve AI een dagelijks productiviteitshulpmiddel te maken voor alle afdelingen en tegelijkertijd te zorgen voor robuuste governance, naleving en blijvende culturele verandering.
Ongeveer om de tien jaar verandert de manier waarop bedrijven zich organiseren stilletjes - niet door grote aankondigingen, maar door een reeks opeengestapelde beslissingen die plotseling een nieuw patroon onthullen. We zagen het met de digitale transformatie in de jaren 2000, toen data en connectiviteit het weefsel van de moderne onderneming werden. Daarna kwam de agile revolutie, die herdefinieerde hoe teams samenwerken, itereren en waarde leveren. Elke verschuiving veranderde niet alleen tools of processen, maar ook wat wij voor mogelijk hielden over werk zelf.
Bij Artefact hebben we een beproefde methodologie ontwikkeld om bedrijven te helpen de stap te zetten van exploratie naar duurzame impact. Dit artikel legt de reis, de uitdagingen en de pragmatische stappen naar succes uit.
Hoe kunnen organisaties overstappen van experimenten naar echte schaal met generatieve en agentische AI? In de afgelopen twee jaar hebben veel bedrijven veelbelovende pilots gelanceerd om vervolgens tegen een muur te lopen bij het operationeel maken ervan. Het probleem is niet meer de toegang tot technologie. Vandaag de dag ligt de uitdaging in het verantwoord en effectief schalen van AI in de hele organisatie. Om dat te doen, moeten bedrijven verder kijken dan individuele use cases en zich in plaats daarvan richten op holistische transformatie. Er zijn vier kritieke dimensies die het succes bepalen: Processen, Mensen, Platform en Positie: de 4P's van Agentics.
