Van statische modellen naar autonome agenten

In 2026 is de focus van AI verschoven van basisimplementatie naar het opschalen van autonome systemen. Gartner voorspelt dat in 2028 een derde van alle generatieve AI-interacties afhankelijk zal zijn van autonome agenten.
In de editie van deze maand:
- We onderzoeken hoe Post-memory training geeft AI-agenten meer mogelijkheden om hun eigen cognitieve toestand actief te beheren, waardoor de computerkosten dalen terwijl de nauwkeurigheid van grotere modellen geëvenaard wordt.
- Onze nieuwe whitepaper, People Analytics Beyond Turnover Prediction: Potentiële toepassingen van AI in HR, onthult hoe HR leiders autonome agenten inzetten in de levenscyclus van werknemers om Ontwikkeling personaliseren en verzuim voorspellen, en gaat veel verder dan het voorspellen van de basisomzet.
- We bespreken de transformerende invloed van AI op de productie, waarbij we benadrukken dat voorspellend onderhoud kan de stilstandtijd met 30% verminderen, mits organisaties robuuste operationele governance implementeren.

Deel I - Nascholing: Telking agenten om te onthouden, niet alleen om op te halen.

In het verleden pasten organisaties AI-gedrag aan door middel van dure fijnafstelling waarvoor enorme rekenkracht en gespecialiseerde technici nodig waren, legt Victor Coimbra, Partner en Data Platform & IT Lead van Artefact, uit.

Naarmate de conversatiecontext groeit, kosten kwadratisch schalen, en modellen moeite hebben om relevante informatie vast te houden. Traditionele oplossingen zoals retrieval-augmented generation of heuristische regels schieten tekort omdat ze vertrouwen op semantische gelijkenis of starre, door mensen ontworpen logica.

Post-memory training biedt een toegankelijker alternatief, dat gebruik maakt van versterkingsleren tijdens de post-training fase om het model te leren hoe het zijn eigen cognitieve toestand kan beheren. De agent leert met vallen en opstaan wanneer hij informatie moet opslaan, bijwerken, verwijderen of ophalen om een taak te voltooien.

“Deze methode heeft aanzienlijk minder rekenkracht nodig, waardoor kleinere organisaties zeer functionele autonome agenten kunnen bouwen,” aldus de directeur.” verklaart Victor.

Belangrijke architectonische inzichten zijn onder andere:
- Kleinere modellen die gebruik maken van post-memory training kunnen de nauwkeurigheid van veel grotere modellen evenaren of overtreffen terwijl de inferentie latentie wordt verminderd.
- Agenten kunnen een constante geheugengrootte behouden door een interne toestand te genereren en de vorige context weg te gooien.
- Met gespecialiseerde geheugenbewerkingen kunnen modellen verwerk enorme documenten met lineaire complexiteit en minimaal prestatieverlies.

Deel II - Van geheugen tot navigatie: Schalen van autonome agenten verder dan alleen ophalen. 

Recente ontwikkelingen op het gebied van post-memory training en recursieve taalmodellen bieden een zeer toegankelijk pad voor autonome AI-agenten schalen. In het verleden vertrouwden organisaties op dure fijnafstemming of rigide RAG om lange contexten te beheren. Vandaag de dag, Versterkingsleren stelt modellen in staat om hun eigen geheugentoestand actief te beheren door te beslissen wat ze moeten opslaan, verwijderen of consolideren.

Bovendien zien recursieve taalmodellen contextbeheer als een navigatie-uitdaging in plaats van een eenvoudige opzoektaak. In plaats van passief data te ontvangen, verkennen, filteren en lezen agenten actief massieve externe contexten. Autonome AI-agenten demonstreren deze concepten in de productie, de rekenkosten aanzienlijk verlagen en gespecialiseerde expertise op het gebied van machinaal leren overbodig maken.

Zoals Victor opmerkt, “De agenten die in productie schaalbaar zijn, zullen niet degenen zijn met de grootste contextvensters of de duurste modellen.”

- Agenten leren geheugenbeheer door vallen en opstaan in plaats van dure gewichtsaanpassingen.
• Modellen actief externe kennis navigeren in plaats van te vertrouwen op passieve semantische gelijkenis.
- Deze benaderingen inferentiekosten verlagen en achteruitgang van betrouwbaarheid voorkomen in uitgebreide workflows.

People analytics verder dan het voorspellen van verloop: Potentiële toepassingen van AI in HR.

Human Resources ontwikkelt zich van een reactieve kostenpost tot een proactieve aanjager van organisatorische waarde. Veel bedrijven beperken het gebruik van data echter nog steeds tot het voorspellen van basisverloop. HR-leiders moeten overstappen van passieve dashboards naar actieve orkestratie door machine learning, generatieve AI en autonome agenten te integreren in de gehele levenscyclus van werknemers om te anticiperen op behoeften, ontwikkeling te personaliseren en de gezondheid van het personeelsbestand te optimaliseren lang voordat retentie een probleem wordt.

- Autonome AI-agenten vervangen traditionele HR-ticketing systemen, waardoor HR naadloze loopbaantrajecten op schaal te orkestreren.
- Implementaties in de echte wereld kunnen Ziekteverzuim voorspellen om kosten te besparen en menselijke vooringenomenheid omzeilen om divers leiderschapstalent te identificeren om financieel rendement te behalen.
- Een succesvolle inzet van AI vereist robuust ethisch bestuur en strikte technische beveiligingen om de privacy van werknemers beschermen en het vertrouwen behouden.

“AI in Human Resources wordt vaak gereduceerd tot één bekend scenario: het voorspellen van personeelsverloop. Bedrijven die verder gaan dan conventionele modellen krijgen een ongekend concurrentievoordeel.”

De AI-gedreven transformatie van industriële waardeketens.

Artefact's Alexandre Thion de la Chaume, Managing Partner en Global Lead Utilities & Industry, en Florence Bénézit, Partner en Global Lead Manufacturing, onderzoeken de uitdagingen van AI in de industrie en productie, en de voorwaarden waaraan moet worden voldaan voordat AI een echte motor wordt voor prestaties, innovatie en veerkracht.

Fabrikanten worden geconfronteerd met stijgende energiekosten, verstoringen in de toeleveringsketen en strenge duurzaamheidseisen. Om zich aan te passen implementeren bedrijven AI in al hun activiteiten om complexe workflows te automatiseren. “AI kan worden gebruikt om de vraag beter te voorspellen en de toeleveringsketen beter op elkaar af te stemmen,” aldus de CEO.” zegt Alexandre.

Ondanks deze mogelijkheden blijven gefragmenteerde data en strenge veiligheidseisen belangrijke hindernissen. Succes vereist een sterke basis van data kwaliteit en operationeel bestuur. Zoals Florence benadrukt, “Net zoals we tegenwoordig de kwaliteit van data bewaken, zullen we de kwaliteit van AI-agenten moeten bewaken.”

Belangrijkste inzichten uit hun gesprek:
- Voorspellend onderhoud kan verlaging van de onderhoudskosten en stilstandtijd met zo'n 30%.
- AI-gestuurde automatisering heeft het potentieel om verkort de procesduur met 70 - 75%.
- De inzet van AI vereist robuuste governancekaders om een evenwicht vinden tussen innovatie, operationeel risico en fysieke veiligheid.

Adopt AI Top: Ontdek de inzichten van de editie 2025.

Geproduceerd in samenwerking met het Hub Institute, de Adopt AI - Grand Palais 2025 Verslag bevat de belangrijkste lessen van de discussies van vorig jaar in het Grand Palais.

Terwijl AI zich ontwikkelt van proefprojecten tot toepassing op industriële schaal, Het rapport verzamelt de perspectieven van wereldwijde CEO's, publieke leiders en AI-pioniers. Het biedt een gestructureerde kijk op hoe organisaties ambitie kunnen omzetten in impact.

Lees het rapport om uw organisatie uit te rusten met bruikbare inzichten en operationele stappenplannen die tijdens de top werden gedeeld:
• Strategische kaders om van experimenteren naar meetbare bedrijfswaarde te gaan.
- Diepgraven in de sector met de nadruk op concrete AI-gebruiksgevallen in 10 sectoren
- A routekaart voor soevereiniteit over bestuur, ethiek en infrastructuur in Europa.

Onthoud de datum voor de Top 2026 Adopt AI - Grand Palais
op 3-4 december in Parijs!