AI : Een golf van transformatie om te beheersen

Artificial intelligence is niet langer alleen een belofte; het is een realiteit die de contouren van het bedrijfsleven opnieuw definieert. De effectieve integratie ervan binnen organisaties brengt echter nog steeds grote uitdagingen met zich mee. Hanan Ouazan, Managing Partner en Global Lead AI Acceleration bij Artefact, bood onlangs verhelderende inzichten over hoe we de opkomst van AI in onze marketing-, communicatie- en operationele processen moeten benaderen. Zijn interventie benadrukte de vereisten voor een succesvolle adoptie.

Versnipperde toepassing en hardnekkige obstakels

Uit een onthullend onderzoek van Google en BCG blijkt dat minder dan 1% van de bedrijven hun AI echt heeft voltooid. Terwijl velen experimenteren en bestaande processen optimaliseren, worstelt de meerderheid met het orkestreren van een wereldwijde integratie. Deze kloof wordt verklaard door de moeilijkheid om van een toolgerichte logica over te stappen op een echte procesgerichte logica. De markt is verzadigd met technologieën, waardoor consistente monitoring en integratie een dagelijkse uitdaging is.

Drie grote obstakels staan deze grootschalige toepassing in de weg. De eerste is data: bijna tweederde van de data blijft onbenut. De tweede is organisatorisch: marketing, een volwassen discipline, erft vaak starheden en silo's die een vloeiende orkestratie in de weg staan. De derde uitdaging is integratie. Terwijl geïsoleerde proofs of concept (POC's) gemakkelijk te maken zijn, is de integratie van de technologie stroomopwaarts en stroomafwaarts van bestaande processen veel complexer.

Van LLM's tot agenten: AI komt in actie

Ondanks deze uitdagingen is de huidige context rijp voor innovatie. De komst van Large Language Models (LLM's) zo'n tweeënhalf jaar geleden bood de mogelijkheid om enorme hoeveelheden data te verwerken. Naast toepassingen voor het ophalen van informatie maken LLM's veel fijnere analyses mogelijk. Hanan Ouazan geeft een treffend voorbeeld: een LLM kan Google Analytics-logs analyseren om de onderliggende intentie van een gebruiker op een site te detecteren. Een gebruiker die verschillende meubelproducten bekijkt, is niet alleen op zoek naar individuele items, maar is waarschijnlijk bezig met het "herinrichten van zijn woonkamer". Dit inzicht in de algemene intentie opent ongekend nauwkeurige marketingperspectieven.

De volgende stap, die van AI , markeert de echte versnelling. Terwijl LLM's informatie verwerken, maken agents de activering en orkestratie ervan mogelijk. Deze vooruitgang vult het gat van harmonisatie tussen kanalen en betekent een revolutie voor de vloeiendheid van processen. Om deze transformatie onder de knie te krijgen, moeten drie belangrijke gebieden in overweging worden genomen: data, integratie en vertrouwen.

Data: Essentiële brandstof voor agentgerichte AI

Het eerste gebied is data, de grondstof voor elk generatief AI . De kwaliteit ervan is van het grootste belang. Het doel is om 100% van de data te benutten, zowel curatief (om bestaande data te verbeteren) als proactief (om elke nieuwe interactie te kwalificeren). Een LLM kan bijvoorbeeld slecht ingevulde productbladen corrigeren of in een callcenter in realtime gespreksinformatie vastleggen en structureren om het CRM op een gekwalificeerde manier te verrijken.

Integratie: De uitdaging van grootschalige productie

Het tweede gebied is integratie. Het voorbeeld van het callcenter illustreert dit punt: het ideaal is een AI die live naar het gesprek luistert, de vraag van de klant identificeert en onmiddellijk het relevante antwoord aan de adviseur toont. Dit vereist een naadloze integratie tussen telefonie, AI, kennisbanken en CRM. Terwijl POC's snel te maken zijn, wordt de productie vaak vertraagd door connectiviteits- of softwarecompatibiliteitsproblemen. Anticiperen op deze "frictiepunten" is cruciaal voor het opschalen.

Vertrouwen en bestuur: De inzet van agenten beheersen

Het derde en fundamentele gebied is de vertrouwenskwestie. De inzet van AI "co-piloten" voor elke werknemer - mogelijk meerdere agenten per mens - roept existentiële vragen op. Deze proliferatie van data, kosten genererende en potentieel oncontroleerbare agenten wordt vaak onderschat. Het roept cruciale vragen op over economische levensvatbaarheid, betrouwbaarheid (modellen kunnen "hallucineren"), beveiliging (toegang tot API's en gevoelige data) en compliance. Het bestuur en toezicht op deze AI wordt een absolute prioriteit, met de opkomst van speciale platforms zoals Google's AI Agent Space.

Het beheer van deze agents gaat verder dan alleen het IT-domein. Terwijl IT zorgt voor de technische werking, moeten data en bedrijfsteams samen de relevantie en nauwkeurigheid van AI evalueren. Organisatorische transformatie is onvermijdelijk. Het gaat niet langer om het optimaliseren van het bestaande, maar om het opnieuw uitvinden van processen. AI zijn er niet om de huidige methoden te superchargen, maar om ze volledig te heroverwegen, inclusief de gebruikerservaring, aangezien consumenten al zeer hoge verwachtingen hebben van AI.

Deze ingrijpende transformatie vereist sterke sponsoring op het hoogste bedrijfsniveau. Het is niet alleen een technisch project, maar ook een herdefiniëring van beroepen, de rol van IT, data en business. Hiervoor zijn budgetten nodig, maar ook enorme investeringen in training en teamacculturatie. Een recente studie (begin 2025) wijst op een alarmerende kloof tussen de verwachtingen van werknemers en de realiteit op het terrein: een groot deel heeft geen opleiding over AI. Dit is een teken dat, ondanks de beloften van transformatie, veel organisaties er nog niet klaar voor zijn.

Concluderend gaat de opkomst van AI veel verder dan het technologische kader. Het is een fundamenteel organisatorische, strategische en menselijke uitdaging, die een holistische benadering en een duidelijke visie vereist om de herdefinitie van de rol van de organisatiein dit nieuwe paradigma te sturen.

Bekijk de replay van de presentatie: