1. Processen: Van taken naar orkestratie

Als we het over agenten hebben, worden twee dingen vaak verward: een agentis een interface die autonoom handelt, en agenticiteitwat een breder paradigma is. Het is de natuurlijke evolutie van automatisering van robotprocessen (RPA), maar met ingebouwde redenering en aanpassingsvermogen.

Traditionele RPA vereiste het hard coderen van elke regel, een taak die al snel onbeheersbaar werd. Agentische AI verandert dat: in plaats van elke beslissing te coderen, delegeren we het redeneren aan de agentDit zorgt voor flexibiliteit en schaalbaarheid.

Natuurlijk brengt elk procesherontwerp een cruciale vraag met zich mee: Wat moet worden geautomatiseerd en wat moet worden uitgebreid?

"De echte uitdaging is niet beslissen wat te automatiseren. Het is hoe mensen en AI samenwerken."

Automatisering verwijdert handmatige stappen, terwijl augmentation medewerkers in staat stelt snellere en betere beslissingen kunnen nemen. Maar de krachtigste resultaten worden behaald wanneer bedrijven automatisering en augmentatie samen orkestrerenin plaats van ze als tegengestelde strategieën te behandelen.

In een kredietgoedkeuringsproces kan AI bijvoorbeeld automatisch data uit honderden documenten halen en invoeren. Maar de beslissing over de uiteindelijke kredietrente kan nog steeds beter worden genomen door een mens op basis van AI aanbevelingen. De sleutel is orkestratieWeten wanneer je op automatisering moet vertrouwen, wanneer je moet uitbreiden en wanneer je moet valideren.

De eerste "P", Processengaat over de verschuiving van geïsoleerde use cases naar end-to-end herontwerpen die AI en menselijk oordeel naadloos combineren.

2. Mensen: Training, rollen en de menselijke revolutie

Deze transformatie gaat niet over mensen versus machines. Het gaat over het herdefiniëren van hoe de onderneming werkt. Sommige taken zullen verdwijnen. Andere zullen evolueren. En er zullen volledig nieuwe rollen ontstaan.

"Elke revolutie vernietigt banen, creëert banen en transformeert bestaande banen. AI is geen uitzondering."

De eerste implicatie is training. Geen enkele transformatie kan slagen als werknemers er niet klaar voor zijn. Zelfs het beste AI ter wereld zal niet slagen als mensen niet weten hoe ze het moeten gebruiken.

Uit recente cijfers blijkt dat terwijl 86% van de werknemers denkt dat ze AI nodig hebben, slechts 14% deze ook daadwerkelijk heeft gekregen. Dat is een enorme kloof en een grote belemmering voor de overstap.

Naast training zijn er nieuwe hybride rollen in opkomst. Katalysatoren overbruggen de kloof tussen technologie en business. Proceseigenaars (PO's) heroverwegen workflows van begin tot eind. Bedrijfsbouwers (niet-technische profielen die prompts, agents en LLM-logica begrijpen) zijn ook in opkomst.

Deze rollen belichamen een eenvoudige waarheid: AI gaat net zoveel over mensen en cultuur als over algoritmen.

3. Platform: Het nieuwe besturingssysteem voor agenten

Naarmate meer teams experimenteren met agents, gebeurt er iets interessants: plotseling realiseren bedrijven zich dat ze honderden autonome mini-assistenten hebben die in teams werken, met weinig zichtbaarheid of controle.

Het is een beetje alsof je 500 stagiairs hebt, elk met toegang tot gedeelde schijven, maar niemand bij HR weet dat ze bestaan. Dat is de huidige realiteit van veel organisaties die AI inzetten zonder centraal beheer.

Daarom is een robuust platform cruciaalniet niet alleen voor het inzetten van agents, maar ook voor het monitoren, evalueren en besturen ervan. Het is van vitaal belang om traceerbaarheid, verantwoordelijkheid en veiligheid te garanderen.

De IT-afdeling van morgen zal waarschijnlijk veel lijken op een HR-afdeling voor AI . Maar daar houdt de verantwoordelijkheid niet op. Business-, data en IT-teams moeten het overzicht delen:

  • IT zorgt ervoor dat de infrastructuur en data soepel lopen.
  • Data controleren of agenten de juiste informatie ophalen en gebruiken.
  • Zakelijke teams valideren dat reacties in lijn zijn met de toon van het merk, de behoeften van de klant en compliance.

Kortom, agent governance is niet alleen technisch, het is functieoverschrijdend.

Tot slot blijft de kwaliteit van data de grootste doorslaggevende factor. Veel pilots werken prima op zichzelf, maar mislukken wanneer ze worden geïntegreerd in live systemen omdat realtime data niet toegankelijk zijn. In een wereld waar modellen handelswaar zijn, zijndata het onderscheidende vermogen van een organisatie. Als er goed mee wordt omgegaan, zal agent transformatie duurzaam schaalbaar zijn.

4. Positie: De komende verschuiving in digitale aanwezigheid

De vierde "P," Positiekijkt naar buiten. Het gaat over de manier waarop AI klantinteractie, merkzichtbaarheid en digitale strategie transformeren.

In dit nieuwe tijdperk worden conversatie-engines zoals ChatGPT, Gemini of Mistral poorten naar informatie en zelfs transacties. In de VS kunnen gebruikers nu producten kopen rechtstreeks via ChatGPT.

Dat roept een cruciale vraag op: Als klanten de producten van een organisatiekunnen ontdekken, vergelijken en kopen zonder ooit de website te bezoeken, welk doel dient de digitale aanwezigheid dan?

De opkomende discipline van Generatieve motoroptimalisatie (GEO) gaat veel verder dan traditionele SEO. Conversatie-engines putten uit een mix van bronnen, van gemeenschapsforums tot onafhankelijke blogs, en niet alleen uit pagina's die door zoekmachines zijn gerangschikt.

"GEO is geen SEO 2.0. Het is een complete heroverweging van hoe mensen merken vinden, kiezen en ermee omgaan."

In 2023 zal slechts 2.5% van de online zoekopdrachten gestart op conversatieplatforms. Vandaag de dag is dat cijfer gestegen tot 6%. Dat lijkt misschien weinig, maar als de trend zich doorzet, zal het binnenkort de digitale ontdekking domineren.

Dit betekent dat bedrijven zich moeten herpositioneren nu. Sommigen zullen ervoor kiezen om hun data rechtstreeks in grote taalmodellen in te voeren en onzichtbare back-office leveranciers te worden. Anderen zullen hun eigen conversatie-ervaringen bouwen om deze ecosystemen aan te vullen. Hoe dan ook, de keuze moet strategisch zijn, niet reactief.

Voorbereiden op de agentschappelijke toekomst

Om een agentgerichte onderneming te worden is meer nodig dan het inzetten van technologie. Het houdt in dat je opnieuw moet nadenken over hoe een organisatie werkt, proces per proces, persoon per persoon, platform per platform.

"Denk niet aan agentic transformation als een set use cases. Zie het als het herschrijven van hoe je organisatie werkt."

Degenen die hierin slagen, zullen AI niet zien als een hulpmiddel, maar als een medewerker die werk, leren en klantbetrokkenheid een nieuwe vorm geeft. Deze revolutie is nog jong, maar één ding is duidelijk: AI is niet alleen een technische uitdaging, maar ook een organisatorische. En degenen die de 4P's beheersen, zullen in de beste positie verkeren om dit te leiden.

Hanan Ouazan is afgestudeerd aan de Ecole Normale Supérieure en Ecole Centrale de Lille met diploma's in ML en AI. Hij kwam bijna tien jaar geleden bij Artefact . Hij is nu Managing Partner & Global Lead AI Acceleration.