Thought leaders
Meeste AI is geen AI. Dat gaat van invloed zijn.
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google
De plek waar AI nergens kan verstoppen
Een resultaat van een colorectale kankerscreening arriveert bij een kliniek via fax, waar 88% van de zorgverleners zegt dat fax-gerelateerde vertragingen de patiëntenzorg negatief beïnvloeden. Het is positief gemarkeerd. Het leeft in een PDF. Niemand ziet het tenzij iemand het document handmatig opent, leest en besluit wat hij vervolgens moet doen. Ondertussen wacht de patiënt. Het follow-up gebeurt niet. De zorgkloof wordt groter.
Dit is geen technisch falen in de klassieke zin. De fax is ontvangen. Het document is opgeslagen. Volgens de meeste definities werkte het systeem. Wat faalde was alles wat daarna moest gebeuren, en geen enkel AI-hulpmiddel in de workflow was verantwoordelijk voor het maken ervan.
Ik heb meer dan een decennium in de gezondheidstechnologie doorgebracht, en dit is wat de gezondheidszorg het duidelijkste venster maakt voor het evalueren van AI: elke bottleneck heeft een menselijke kost, en die kost is onmogelijk te negeren.
De gezondheidszorg is de plek waar de echte standaard voor AI het eerst wordt vastgesteld. En wat hier zichtbaar is, komt voor elke industrie.
Tegen 2027 zullen de organisaties die het snelst zijn verhuisd, een heel andere architectuur uitvoeren. De winnaars zullen zijn die met echte integratie, zoals Gartner projecteert dat meer dan 40% van de agentic AI-projecten mogelijk worden geannuleerd vanwege het gebrek aan echte waarde. In plaats van het stapelen van SaaS-puntsoplossingen en het vertrouwen op personeel om ze te verbinden, zullen ze autonome lagen hebben die rechtstreeks op de systemen van record zitten, workflows uitvoeren van begin tot eind zonder menselijke coördinatie bij elke overdracht. SaaS-producten die niet in dat model kunnen worden opgenomen of hun plaats ernaast niet kunnen rechtvaardigen, lopen het risico van veroudering.
Niet alle “AI” is AI
SaaS heeft twee jaar besteed aan het noemen van drie heel verschillende dingen met dezelfde naam. Die samenvoeging heeft gevolgen. Terwijl sommige producten echt agentic zijn, zijn andere gewoon lagen van AI op oude technologie, een onderscheid dat steeds vaker wordt erkend als AI-agents SaaS-markten herschikken.
De eerste categorie is AI in naam alleen. Dit zijn bestaande SaaS-producten met een dunne laag toegevoegd: een samenvattingsfunctie hier, een classificatiehulpmiddel daar. De roadmap is niet veranderd. Het product is niet veranderd. Het enige dat is veranderd, is wat er op de website staat. De AI is een marketingkader. De ontwikkelingsrichting is niet veranderd.
De tweede is AI als paraplu-term. Leveranciers bundelen machine learning, GenAI, workflows en echt agentic-capaciteiten samen en noemen de hele zaak AI. De vraag die het waard is om te stellen, is of AI de productvisie aandrijft of voornamelijk de verkoopgesprekken kaderen. In de meeste gevallen, als men hard genoeg aandringt, is het het laatste.
De derde is echt agentic AI. Deze systemen handelen flexibel binnen parameters, interpreteren invoer en nemen actie zonder dat iemand hoeft te beslissen wat er vervolgens gebeurt. Dit is het dichtstbijzijnde wat we tegenwoordig aan autonome AI hebben, en het vertegenwoordigt een echte capaciteitsstap. Maar capaciteit is niet hetzelfde als voltooiing. Zelfs de beste agentic-systemen op de markt stoppen ver voor de voltooiing van een workflow.
De adoptieboog van de afgelopen jaren vertelt hetzelfde verhaal in een lus. 2022 werd gerund door vaccinatieplanning en digitale voordeuren. 2024 werd gedomineerd door omzetcyclusbeheer (RCM) en coderingsautomatisering. 2025 bracht AI-schrijvers en ambient luisterhulpmiddelen. 2026 is het jaar van agentic-voice, wanneer zorgbedrijven ROI en agentic-capaciteiten tentoonstellen op industrie-evenementen zoals HIMSS. Elke cyclus, de industrie vindt een nieuwe categorie, verklaart het transformatief en gaat verder. Het onderliggende probleem blijft precies waar het was: werk hangt nog steeds af van mensen om het vooruit te helpen.
Noem het zoals het is: de meeste AI-investeringen veranderen niet hoe werk wordt gedaan. Kopers eindigen met het selecteren uit de verkeerde categorie helemaal, overtuigd dat ze transformatie kopen terwijl ze een verbeterde inbox kopen. De adoptie van AI in het bedrijfsleven is enorm uitgebreid, maar de meeste systemen hebben AI nog niet geïntegreerd in operationele workflows op grote schaal. Het probleem leeft in de roadmap. De boodschap verdoezelt het alleen.
Voor kopers heeft het mislezen van de taxonomie een specifieke kost. Het vergrendelt coördinatiekosten die in de loop van de tijd accumuleren. Organisaties die investeren in de eerste twee categorieën, betalen voor AI terwijl ze nog steeds personeel inzetten voor dezelfde operationele last. De personeelsbezetting die nodig is om de workflow bijeen te houden, neemt niet af. Het wordt alleen duurder om te rechtvaardigen.
Goede AI, verkeerde definitie van “klaar”
Neem de fax-workflow. Het is een nuttig voorbeeld van waar de standaard vandaag is en hoe snel het beweegt.
De slechtste systemen parseren de fax, brengen de inhoud naar boven en laten het voor het personeel over om actie te ondernemen. Dat is een betere inbox. De goede systemen gaan verder: ze extraheren actievere volgende stappen en voeren ze uit, routeren de verwijzing, activeren patiëntbereik, plannen de afspraak. Dat is echte taakuitvoering, en een paar jaar geleden zou het een significante stap hebben geleken.
De volgende fase maakt zelfs dat onvolledig lijken. De standaard die naar voren komt, is of een systeem de hele downstream-reis kan bezitten: opvolgen met de patiënt, opvolgen met de verwijzende klinicus, volharden totdat de bezoek werkelijk gebeurt, de lus sluiten, uitzonderingen markeren zonder gevraagd te worden. Geen overdrachten. Niemand ertussenin.
De meeste huidige systemen, zelfs echt agentic-systemen, werken op het middenfase. Ze voeren een taak uit. Ze zijn nog steeds afhankelijk van mensen om tussen taken te coördineren. Dat is de definitie van “klaar” die de markt op het punt staat te passeren.
Uitvoering van individuele taken waar mensen tussen taken coördineren, zal de standaard niet zijn. Volledige autonome coördinatie over een workflow, vanaf de eerste invoer tot het bevestigde resultaat, is waar verwachtingen naartoe gaan binnen het komende jaar.
Output is niet uitvoering. Taakuitvoering is niet workflowbezit. De industrie begint pas met het inzien van het tweede deel van dat onderscheid.
Voor bouwers is dit waar concurrentievoordeel al begint te scheiden. Systemen die stoppen bij outputs worden gemakkelijker om te vergelijken, gemakkelijker om te commodificeren en moeilijker om te verdedigen bij vernieuwing. Systemen die taken uitvoeren zonder het volledige resultaat te bezitten, zijn slechts één fase vooruit. De verdedigbare positie behoort tot systemen die een workflow van begin tot eind kunnen uitvoeren, autonoom over systemen in de loop van de tijd.
Wat de volgende fase eruitziet
Een paar jaar geleden zou ik de agentic AI-categorie hebben beschreven en het het eindpunt hebben genoemd. Het is het niet. Het is een tussenstop. De volgende fase zal worden gedefinieerd door systemen die verantwoordelijkheid nemen voor het voltooien van werk over systemen van record. Het verbeteren van een stap binnen één systeem is de oude lat.
Het oude model is eenvoudig: software voert een functie uit, en mensen verbinden de stappen. Een systeem haalt informatie op. Een persoon beslist wat hij ermee doet. Een ander systeem plant de afspraak. Een andere persoon volgt op. De coördinatie-last leeft met het personeel. Het heeft altijd met het personeel geleefd. Dat is het model waarop AI is gestapeld, niet het model dat het vervangt.
Het opkomende model verschuift die verantwoordelijkheid. Systemen dragen de workflow vooruit. Mensen stappen in als iets breekt, oordeel vereist of buiten het beleid valt. De coördinatie is ingebouwd in het systeem, niet geabsorbeerd door het team.
Tegen 2027 zullen de systemen die ertoe doen, zijn die rechtstreeks verbonden met de kernsystemen van record, uitvoeren van alles wat nodig is om een resultaat te bereiken zonder menselijke interventie bij elke overdracht. Het resultaat van begin tot eind bezitten.
Bouwen op dit niveau heeft specifieke vereisten: integratie over gefragmenteerde systemen die niet zijn ontworpen om samen te werken, betrouwbaarheid in productieomgevingen waar randgevallen constant zijn, naleving van regelgevingsbeperkingen die per context variëren en continue eigendom van resultaten over de hele workflow. De meeste organisaties zijn niet ingericht om dit intern te bouwen. De leveranciers die het wel kunnen, zullen de volgende era van bedrijfssoftware definiëren.
De leveranciers die het niet kunnen, zullen zich in dezelfde positie bevinden als de SaaS-puntsoplossingen die ze vervingen: nuttig voor een tijdje, dan in de weg.
Wat dit betekent als u AI bouwt, koopt of erop wedt
Voor bouwers
De ongemakkelijke waarheid is dat de meeste AI-systemen zijn geconstrueerd om te assisteren, en assistentie vermenigvuldigt niet. Het breidt niet uit. Het wordt niet moeilijker om te verplaatsen in de loop van de tijd. Uitvoering wel.
De vraag die het waard is om de hele roadmap omheen te herschikken: elimineren systemen de noodzaak voor menselijke coördinatie over de workflow? Of ze als agentic kwalificeren is een lagere lat, en de kloof tussen de twee is waar de meeste bouwers momenteel zitten.
Om tot uitvoering te komen, is het eerst noodzakelijk om integratie te bezitten. Bouwers kunnen geen downstream-acties activeren in systemen waarin ze niet zijn ingebed. Aanbevelingen naar boven brengen in een workflow is een fundamenteel andere capaciteit dan opereren binnenin. De overdrachten in het product, de momenten waarop iemand de taak moet overnemen die het systeem heeft neergelegd, zijn het duidelijkste signaal van waar bouwers op deze schaal zitten. Audit ze. Iedereen is een aansprakelijkheid in een markt die consolideert rond systemen die ze elimineren.
Als de roadmap van een bouwer nog steeds is gericht op het maken van outputs slimmer, optimaliseert hij rond een probleem dat hem zal inhalen. Het venster om te herpositioneren naar uitvoering is nu open. Het zal niet voor altijd open blijven.
Voor kopers
Als pilots waarde leveren, laat ze dan draaien. De vraag is of ze ergens naartoe leiden. Beoordeel of de leverancier verder kan gaan dan het verbeteren van een enkele stap.
Daar begint de roadmap mee. Vraag elke leverancier waar hij naartoe gaat en pas de taxonomie toe op wat wordt gehoord. Lost de leverancier discrete problemen op met AI of bouwt hij naar uitvoering van begin tot eind? Een leverancier die nog steeds is gericht op puntoplossingen, zal kopers puntoplossingen blijven verkopen. De roadmap vertelt kopers welk type ze te maken hebben voordat het contract dat doet.
Als kopers eenmaal weten waar ze naartoe gaan, moeten ze de metrieken onder druk zetten. Een leverancier die 80% automatiseringspercentages of hoge bevattingspercentages adverteert, zal outputgegevens verstrekken. Ga er voorbij: welk percentage van de workflows wordt voltooid zonder menselijke interventie van begin tot eind? Hoe houdt dat aantal stand als volume en complexiteit toenemen? Doe de wiskunde over wat echte reductie van coördinatie voor operationele kosten zou betekenen.
Vervolgens krijgt u de contracten goed voordat u gaat schalen. Terwijl AI zich over planning, intake, follow-up en verwijzingen uitbreidt, worden kosten op een andere manier berekend dan traditionele SaaS. Modelleer de kosten per AI-ondersteunde interactie op dezelfde manier als u cloud computing zou modelleren. Onderhandel dienovereenkomstig, met uitgaveplafonds, gestaffelde toezeggingen en prijsbescherming ingebouwd. Hoe kopers hun Azure-uitgaven onderhandelen, zal beginnen te lijken op hoe ze al hun uitgaven onderhandelen. De organisaties die deze stap overslaan wanneer volumes laag zijn, betreuren het wanneer volumes dat niet zijn.
Voor beleggers en analisten
De diepte van de functies en de kwaliteit van de interface zijn niet langer betrouwbare indicatoren voor verdedigbaarheid. De bedrijven die hun operationele voetafdruk zullen uitbreiden, zijn die die verantwoordelijkheid nemen voor resultaten over systemen van record. Assist-laagproducten hebben margedruk en consolidatierisico te verduren, omdat kopers meer verfijnd raken over wat ze eigenlijk kopen. Wanneer u AI-leveranciers evalueert, vraag dan waar de menselijke overdrachten zijn. Het antwoord vertelt beleggers en analisten meer over de langetermijnconcurrentiepositie dan de demo zal.
De standaard wordt nu vastgesteld
De gezondheidszorg zal de rest van de bedrijfssoftware laten zien waar deze verschuiving het eerst terechtkomt. De inzet is te hoog en de inefficiënties te duur voor de kloof tussen output en uitvoering om onzichtbaar te blijven. De organisaties die nu verhuizen, zullen hebben gebouwd wat iedereen anders probeert in te halen. De volgende fase behoort tot systemen die werk voltooien. Alles anders is overhead.
