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.
- In onze nieuwe whitepaper, „People Analytics Beyond Turnover Prediction: Potential Applications of AI in HR”, wordt uiteengezet hoe HR-leiders gebruikmaken van autonome agents gedurende de gehele loopbaan van medewerkers om Ontwikkeling personaliseren en verzuim voorspellen, en gaat veel verder dan het voorspellen van de basisomzet.
- Wij bespreken de ingrijpende invloed van AI op de productiesector en benadrukken daarbij dat voorspellend onderhoud kan stilstandtijd verminderen met 30%, mits organisaties robuuste operationele governance implementeren.
Deel I – Post-geheugentraining: Agenten leren om te onthouden, niet alleen om informatie op te halen.
Deel I – Post-geheugentraining: Agenten leren om te onthouden, niet alleen om informatie 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 Artefact uit Victor Coimbra, Partner en hoofd van het Data-platform en IT. Naarmate de context van gesprekken toeneemt, kosten kwadratisch schalen en modellen moeite hebben om relevante informatie te behouden. 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, die gebruik maakt van versterkingsleren tijdens de posttrainingsfase om het model te leren zijn eigen cognitieve toestand te 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.” aldus Victor. Tot de belangrijkste architectonische inzichten behoren:
- Kleinere modellen die gebruikmaken 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.
- Dankzij gespecialiseerde geheugenbewerkingen kunnen modellen verwerk enorme documenten met lineaire complexiteit en minimaal prestatieverlies.
Deel II – Van geheugen naar navigatie: het toepassingsgebied van autonome agenten uitbreiden tot buiten het ophalen van informatie.
Deel II – Van geheugen naar navigatie: het toepassingsgebied van autonome agenten uitbreiden tot buiten het ophalen van informatie.
Recente ontwikkelingen op het gebied van post-memory training en recursieve taalmodellen bieden een zeer toegankelijk pad voor schaling van autonome AI-agenten. 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 opslaan, verwijderen of consolideren.. 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 agenten actief massieve externe contexten.. Autonome AI-agenten demonstreren deze concepten in de productie, de kosten voor computerverwerking 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 omgaan met het geheugen door middel van vallen en opstaan in plaats van dure gewichtsaanpassingen.
- Modellen maken actief gebruik van externe kennis in plaats van zich te baseren op passieve semantische gelijkenis.
- Deze benaderingen inferentiekosten verlagen en achteruitgang van betrouwbaarheid voorkomen in uitgebreide workflows.
People analytics: meer dan alleen het voorspellen van personeelsverloop: Mogelijke toepassingen van AI in HR. .
People analytics: meer dan alleen het voorspellen van personeelsverloop: Mogelijke 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 agents te integreren in de gehele loopbaancyclus van medewerkers, teneinde te anticiperen op behoeften, de ontwikkeling op maat te maken en het welzijn van het personeel te optimaliseren, ruim voordat het behoud van personeel een punt van zorg wordt.:
- Autonome AI-agenten vervangen de traditionele HR-ticketsystemen, waardoor HR in staat is om naadloze loopbaantrajecten op schaal orkestreren.
- Praktijktoepassingen kunnen Ziekteverzuim voorspellen om kosten te besparen en menselijke vooringenomenheid omzeilen om divers leiderschapstalent te identificeren om financieel rendement te behalen.
- Voor een succesvolle implementatie van AI is het volgende 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.
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, gaan in op de uitdagingen van AI in de industrie en de productiesector, en op de voorwaarden waaraan moet worden voldaan om AI tot een echte motor voor prestaties, innovatie en veerkracht te maken. Producenten worden geconfronteerd met stijgende energiekosten, verstoringen in de toeleveringsketen en strenge duurzaamheidseisen. Om zich hieraan aan te passen, implementeren bedrijven AI in hun gehele bedrijfsvoering om complexe werkprocessen 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 kansen blijven de versnipperde data-markt en de strenge veiligheidseisen aanzienlijke hindernissen vormen. Succes vereist een solide basis op het gebied van data-kwaliteit en operationeel beheer. 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 verlaag de onderhoudskosten en stilstandtijd met zo'n 30%.
- AI-gestuurde automatisering heeft het potentieel om verkort de procesduur met 70 - 75%.
- Voor de implementatie van AI zijn robuuste bestuurskaders nodig om innovatie in evenwicht brengen met operationeel risico en fysieke veiligheid.
Adopt AI Top: Ontdek de inzichten van de editie 2025.
Adopt AI Top: Ontdek de inzichten van de editie 2025.
Geproduceerd in samenwerking met de Hub Instituut, de Adopt AI - Grand Palais 2025 Verslag geeft een overzicht van de belangrijkste lessen uit de discussies van vorig jaar in het Grand Palais. Nu AI de overstap maakt van proefprojecten naar toepassing op industriële schaal, het rapport verzamelt de perspectieven van wereldwijde CEO's, publieke leiders en AI-pioniers. Het biedt een gestructureerd overzicht van de manier waarop 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 van experimenteren naar meetbare bedrijfswaarde te gaan.
- Uitgebreide analyses per sector, met de nadruk op concrete AI-gebruiksgevallen in 10 sectoren
- A routekaart voor soevereiniteit over bestuur, ethiek en infrastructuur in Europa.
Noteer alvast de data voor de Adopt AI – Grand Palais Summit 2026, die op 3 en 4 december in Parijs plaatsvindt!
Noteer alvast de data voor de Adopt AI – Grand Palais Summit 2026, die op 3 en 4 december in Parijs plaatsvindt!
Schrijf u in voor de komende evenementen met Artefact in Frankrijk.
Schrijf u in voor de komende evenementen met Artefact in Frankrijk.
Artefact, Data & AI-webtalks: AI voor de industrie Neem deel aan ons webinar Data & AI WebTalks “AI voor de industrie,” gehost door Artefact op 31 maart van 10 AM tot 11 AM. Met AVEVA en Neo4j, zullen we het thema verkennen: “Kunnen de veerkracht, veiligheid en prestaties van de industriële sector aan AI worden toevertrouwd?“
Exclusief afterwork-evenement georganiseerd door Salesforce Artefact en Salesforce nodigen u uit voor een exclusief Afterwork-evenement rond de 2026 Agentic Roadmap: Succesvol overgaan op conversationele marketing. We zien u graag op 9 april om 18:00 uur op het kantoor van Salesforce Frankrijk.
IMAgine Day – Seizoen 6: Generatieve AI & Agentic Op 14 april, Oranje zal Artefact vergezellen op IMAgine Day, georganiseerd door de Innovatie Makers Alliantie. We zullen de casestudy presenteren: “Mijn AI-assistent: AI-gestuurde ondersteuning voor klantadviseurs van Orange.“
HubForum – AI voor efficiëntie: plenaire sessie en masterclass Artefact is op 15 april aanwezig op het HubForum! Kom naar onze plenaire sessie, samen met Servier, evenals een exclusieve masterclass met Pernod Ricard. Schrijf u in voor het evenement met behulp van onze speciale code: INVITE_ARTEFACT
