Van statische modellen naar autonome actoren
In 2026 AI de focus van AI verschoven van basisimplementatie naar het opschalen van autonome systemen. Gartner voorspelt dat tegen 2028 een derde van alle AI generatieve AI afhankelijk zal zijn van autonome agents.
In de editie van deze maand:
• We onderzoeken hoe ‘post-memory’-training AI in staat stelt hun eigen cognitieve toestand actief te beheren, waardoor de rekenkosten dalen terwijl de nauwkeurigheid van grotere modellen wordt geëvenaard.
• Onze nieuwe whitepaper, People Analytics Beyond Turnover Prediction: Potential Applications of AI HR, laat zien hoe HR-leiders autonome agents inzetten gedurende de hele loopbaan van medewerkers om ontwikkeling te personaliseren en verzuim te voorspellen, waarmee ze veel verder gaan dan alleen het voorspellen van personeelsverloop.
• We bespreken de transformatieve impact AIop de productiesector en benadrukken dat voorspellend onderhoud de stilstandtijd met 30% kan verminderen, mits organisaties een robuust operationeel beheer implementeren.
Deel I – Training na het geheugen: Tagenten leren onthouden, niet alleen ophalen.
"Vroeger pasten organisaties AI aan door middel van dure fijnafstemming, waarvoor enorme rekenkracht en gespecialiseerde technici nodig waren", legt Victor Coimbra, partner en hoofd Data & IT Artefact, uit.
Naarmate de context van een gesprek toeneemt, stijgen de kosten exponentieel en hebben modellen moeite om relevante informatie vast te houden. Traditionele oplossingen, zoals retrieval-augmented generation of heuristische regels , schieten tekort omdat ze gebaseerd zijn op semantische gelijkenis of op starre, door mensen ontworpen logica.
Post-memory-training services toegankelijker alternatief, waarbij tijdens de fase na de training gebruik wordt gemaakt van reinforcement learning om het model te leren hoe het zijn eigen cognitieve toestand moet beheren. De agent leert door middel van vallen en opstaan wanneer hij informatie moet opslaan, bijwerken, verwijderen of ophalen om een taak te voltooien.
"Deze methode vereist aanzienlijk minder rekenkracht, waardoor ook kleinere organisaties zeer functionele autonome agents kunnen bouwen", aldus Victor.
Belangrijke architecturale inzichten zijn onder meer:
• Kleinere modellen die gebruikmaken van post-memory-training kunnen even nauwkeurig of zelfs nauwkeuriger zijn dan veel grotere modellen, terwijl de latentie bij inferentie wordt verminderd.
• Agents kunnen een constante geheugengrootte handhaven door een interne toestand te genereren en eerdere context te verwijderen.
• Dankzij gespecialiseerde geheugenbewerkingen kunnen modellen omvangrijke documenten verwerken met lineaire complexiteit en minimaal prestatieverlies.
Deel II – Van geheugen naar navigatie: Autonome agents opschalen tot meer dan alleen het ophalen van informatie.
Recente ontwikkelingen op het gebied van post-memory-training en recursieve taalmodellen bieden een zeer toegankelijke manier om autonome AI op te schalen. Vroeger waren organisaties aangewezen op dure fine-tuning of starre RAG-systemen om lange contexten te verwerken. Tegenwoordig stelt reinforcement learning modellen in staat om hun eigen geheugentoestand actief te beheren door zelf te bepalen wat er moet worden opgeslagen, verwijderd of samengevoegd.
Bovendien benaderen recursieve taalmodellen contextbeheer als een navigatie-uitdaging in plaats van als een eenvoudige opzoektaak. In plaats van passief data te ontvangen, verkennen, filteren en lezen agents actief en selectief enorme hoeveelheden externe context. Autonome AI passen deze concepten in de praktijk toe, waardoor de rekenkosten aanzienlijk dalen en er geen gespecialiseerde expertise op het gebied van machine learning meer nodig is.
Zoals Victor opmerkt: „De modellen die in de productie schaalbaar zijn, zullen niet de modellen zijn met de grootste contextvensters of de duurste modellen.“
• Agents leren geheugenbeheer door middel van vallen en opstaan, in plaats van via kostbare aanpassingen aan de gewichten.
• Modellen maken actief gebruik van externe kennis in plaats van te vertrouwen op passieve semantische gelijkenis.
• Deze benaderingen verlagen de kosten van inferentie en voorkomen dat de betrouwbaarheid afneemt in uitgebreide workflows.
People analytics: meer dan alleen het voorspellen van personeelsverloop: mogelijke toepassingen van AI HR.
Human Resources evolueert van een reactieve kostenpost naar een proactieve motor van organisatorische waarde. Veel bedrijven beperken hun data echter nog steeds tot het voorspellen van het personeelsverloop. HR-leiders moeten de overstap maken van passieve dashboards naar actieve coördinatie door machine learning, generatieve AI en autonome agents te integreren in de gehele loopbaancyclus van medewerkers. Zo kunnen ze anticiperen op behoeften, ontwikkeling personaliseren en het welzijn van het personeelsbestand optimaliseren, lang voordat personeelsbehoud een punt van zorg wordt.
• Autonome AI vervangen traditionele HR-ticketsystemen, waardoor HR op grote schaal naadloze loopbaantrajecten kan begeleiden.
• Praktijktoepassingen kunnen verzuim voorspellen om kosten te besparen en menselijke vooroordelen te omzeilen bij het identificeren van divers leiderschapstalent, wat financieel rendement oplevert.
• AI succesvolle AI vereist een robuust ethisch beleid en strikte technische waarborgen om de privacy van werknemers te beschermen en het vertrouwen te behouden.
AI HR wordt vaak teruggebracht tot één enkel, bekend scenario: het voorspellen van personeelsverloop. Bedrijven die verder kijken dan de conventionele modellen, behalen een ongekend concurrentievoordeel.”
De AI transformatie van industriële waardeketens.
Alexandre Thion de la Chaume, Managing Partner en Global Lead Utilities & Industry Artefact, en Florence Bénézit, Partner en Global Lead Manufacturing, gaan in op de uitdagingen van AI de industrie en de productiesector, en op de voorwaarden waaraan moet worden voldaan om AI een echte motor voor prestaties, innovatie en veerkracht AI maken.
Fabrikanten worden geconfronteerd met stijgende energiekosten, verstoringen in de toeleveringsketen en strenge duurzaamheidseisen. Om zich hierop aan te passen, passen bedrijven AI toe AI hun AI bedrijfsvoering om complexe werkprocessen te automatiseren. AI worden gebruikt om de vraag beter te voorspellen en de toeleveringsketen daarop af te stemmen“, zegt Alexandre.
Ondanks deze kansen blijven versnipperde data strenge veiligheidseisen belangrijke hindernissen vormen. Succes vereist een solide basis op het gebied van data en operationeel beheer. Zoals Florence benadrukt: „Net zoals we vandaag de dag data bewaken, zullen we straks de kwaliteit van AI moeten bewaken.“
Belangrijkste inzichten uit hun gesprek:
• Voorspellend onderhoud kan de onderhoudskosten en stilstandtijd met zo’n 30% verminderen.
• AI automatisering kan de doorlooptijd van processen met 70 tot 75% verkorten.
• Voor de implementatie van AI robuuste bestuurskaders AI om een evenwicht te vinden tussen innovatie enerzijds en operationele risico’s en fysieke veiligheid anderzijds .
Adopt AI : ontdek de inzichten uit de editie van 2025.
Het rapport „Adopt AI Grand Palais 2025“, dat in samenwerking met het Hub Institute is opgesteld, geeft een overzicht van de belangrijkste lessen die zijn getrokken uit de discussies van vorig jaar in het Grand Palais.
Nu AI van proefprojecten naar implementatie op industriële schaal, brengt het rapport de visies van CEO’s, beleidsmakers en AI wereldwijd in kaart. Het biedt een gestructureerd overzicht van hoe organisaties hun ambities kunnen omzetten in concrete resultaten.
Lees het rapport om uw organisatie te voorzien van bruikbare inzichten en operationele stappenplannen die tijdens de top zijn gedeeld:
• Strategische kaders om de overstap te maken van experimenteren naar meetbare bedrijfswaarde.
• Diepgaande analyses per sector met concrete AI in 10 bedrijfstakken
• Een stappenplan voor soevereiniteit waarin governance, ethiek en infrastructuur in Europa aan bod komen.
Noteer de datum alvast voor de Adopt AI Grand Palais Summit 2026
op 3 en 4 december in Parijs!
