Hoe Agentic AI ondernemingen transformeert – Inzichten uit het Forum Ventures-rapport

Forum Ventures, een vroeg stadium B2B SaaS-fonds, accelerator en AI-venture studio, kondigde vandaag de release aan van zijn laatste uitgebreide rapport, “2024: De opkomst van Agentic AI in de onderneming.” Het rapport biedt een gedetailleerde analyse van de huidige staat en toekomstige richting van agentic AI, waarmee waardevolle inzichten worden geboden voor bedrijven, investeerders en startups. Gebaseerd op een enquête onder 100 senior IT-beslissers in de VS en interviews met toonaangevende AI-innovators, benadrukt het rapport de uitdagingen, kansen en strategische prioriteiten rondom de adoptie van AI-agents in ondernemingsomgevingen.

De opkomst van agentic AI – autonome, AI-gepowered systemen die in staat zijn om complexe taken uit te voeren zonder menselijke interventie – markeert een significante verschuiving in ondernemings technologie. Deze systemen, vaak gebouwd op grote taalmodellen (LLM’s), hebben het potentieel om bedrijfsoperaties te transformeren door workflows te automatiseren, handmatige taken te verminderen en efficiëntie te verhogen. Echter, ondanks het potentieel, is de adoptie van AI-agents op ondernemingsniveau nog in de vroege stadia, met veel organisaties die een voorzichtige aanpak hanteren terwijl ze wachten tot de technologie rijp is.

Het rapport onthult een dispariteit in de paraatheid voor AI-adoptie: terwijl slechts 29% van de ondernemingsleiders een korte termijnvisie (1-3 jaar) heeft om ondernemingsbrede AI-adoptie te bereiken, gedefinieerd als AI die een kritiek onderdeel is van ten minste vijf kernfuncties, verwacht een groter deel – 46% – dit niveau van adoptie te bereiken op langere termijn (3 of meer jaar).

Forum Ventures’ enquête vond ook dat 48% van de ondernemingen al begonnen is met de adoptie van AI-agent systemen, met een extra 33% actief onderzoek naar deze oplossingen. Deze groeiende interesse weerspiegelt de overtuiging dat AI-agents significante operationele verbeteringen kunnen brengen, zelfs als bedrijven worstelen met uitdagingen zoals prestaties, beveiliging en vertrouwen.

Vertrouwen is de centrale barrière voor AI-agent adoptie

Een van de kernbevindingen van het rapport is dat vertrouwen de grootste barrière blijft voor de bredere adoptie van AI-agents in de onderneming. Zorgen over gegevensbescherming, de nauwkeurigheid van AI-uitvoer en de algehele betrouwbaarheid van deze systemen werden benadrukt als grote hindernissen. 49% van de respondenten identificeerde zorgen met betrekking tot prestaties (14%), gegevensbescherming (10%), nauwkeurigheid (8%), ethische kwesties (5%) en te veel onbekenden (12%) als hun belangrijkste redenen om te aarzelen om AI-agents te adopteren.

Jonah Midanik, algemeen directeur en COO bij Forum Ventures, benadrukt de vertrouwenskloof die bestaat tussen ondernemingen en AI-systemen: “De vertrouwenskloof is enorm. Terwijl AI-agents taken kunnen uitvoeren met opmerkelijke efficiëntie, zijn hun uitvoer gebaseerd op statistische waarschijnlijkheden in plaats van inherente waarheden.” 

Toonaangevende stemmen in AI, waaronder Sharon Zhang, medeoprichter en CTO van Personal AI, en Tim Guleri, managing partner bij Sierra Ventures, benadrukken dat transparantie, beveiliging en naleving cruciale factoren zullen zijn in het overbruggen van deze vertrouwenskloof. Zhangs werk aan de ontwikkeling van AI-gepowered “twins” van werknemers benadrukt het belang van privacy-georiënteerde oplossingen, vooral in gereguleerde industrieën. Zhang legt uit hoe het isoleren van gebruikersgegevens om te voorkomen dat ze worden gemengd of gebruikt voor bredere training, cruciaal is geweest in het opbouwen van vertrouwen met ondernemingen.

Tim Guleri voegt eraan toe: “Ondernemingen moeten vertrouwen hebben dat hun gegevens veilig blijven en dat AI-agents in overeenstemming zijn met hun waarden en beleid. Zonder deze waarborgen zullen bedrijven aarzelen om AI-agents volledig in te zetten, vooral als deze systemen meer autonoom worden.”

Als reactie op deze zorgen schetst het rapport drie kritieke benaderingen voor het opbouwen van vertrouwen met ondernemingsklanten:

1. Prioriteit geven aan transparantie: Ondernemingen willen begrijpen hoe AI-agents beslissingen nemen. Het bieden van duidelijke documentatie en verklaarbare AI (XAI)-kaders die de besluitvormingsprocessen uiteenzetten, is essentieel. Reguliere updates van audit-trails en het waarborgen van transparantie in gegevensstromen zullen het vertrouwen verder verhogen.
2. Zorgen voor naleving en beveiliging: Beveiliging is een topprioriteit, met 31% van de respondenten die het als het belangrijkste factor noemen bij het nemen van een beslissing om te investeren in AI-agents. Startups moeten robuuste gegevensbeschermingsmaatregelen integreren en voldoen aan regelgeving zoals GDPR, CPRA en HIPAA.
3. Opbouwen van een Human-in-the-Loop (HITL)-kader: Menselijke toezicht door het gebruik van een HITL-kader blijft cruciaal in de adoptie van AI in ondernemingen, vooral in gereguleerde industrieën. Het rapport merkt op dat 23% van de respondenten de noodzaak benadrukte om menselijke controle over AI-agents in hoge-stakesomgevingen te behouden. AI-oplossingen moeten verschillende gradaties van menselijke controle bieden, van volledige automatisering tot “copilot-modi”, afhankelijk van de gevoeligheid van de taken.

Kansen voor startups in AI-agent adoptie

Ondanks de uitdagingen van vertrouwen en naleving, hebben startups die AI-agents ontwikkelen voor ondernemingen aanzienlijke kansen om te profiteren. 51% van de beslissers gaf aan open te staan voor het aangaan van startups, vooral die met maatwerk, innovatieve oplossingen die grotere gevestigde bedrijven mogelijk niet bieden.

Het rapport schetst een roadmap voor startups die de adoptie van AI-agents in ondernemingen willen navigeren:

1. Ondernemingen onderwijzen: Een van de belangrijkste uitdagingen voor startups is het onderwijzen van ondernemingsklanten over het volledige potentieel van agentic AI. Veel organisaties conflateren AI-agents nog steeds met eenvoudigere tools zoals chatbots. T
2. Aantonen van verdedigbaarheid: Oprichters moeten de verdedigbaarheid van hun oplossingen aantonen door te benadrukken eigendomsgegevens, intellectueel eigendom of diepe industrie-expertise. Ondernemingen zoeken naar oplossingen die niet alleen innovatief zijn, maar ook verdedigbaar op lange termijn, met unieke diepte en eigendomsgegevens die hen onderscheiden van concurrenten.
3. Tonen van diepe expertise: Startups die gespecialiseerd zijn in verticale AI-agents – oplossingen ontworpen voor specifieke industrieën zoals financiële dienstverlening, verzekeringen of gezondheidszorg – zijn meer geneigd om te slagen. Sam Strickling, Senior Director bij Fortive, adviseert startups om diepe expertise in één industrie te demonstreren, waarin wordt getoond hoe hun oplossing industrie-specifieke uitdagingen aanpakt.
4. Gebruik van synthetische gegevens om potentieel aan te tonen: Toegang tot ondernemingsgegevens kan moeilijk zijn voor startups om veilig te stellen in het vroege stadium van de verkoop. Door synthetische gegevens te gebruiken die de gegevens van ondernemingen nabootsen, kunnen startups het potentieel van hun oplossingen demonstreren en eerste zorgen over gegevensdeling en naleving overwinnen.
5. Tonen van gemakkelijke snelle schaalbaarheid: Ondernemingen waarderen oplossingen die snel over departementen kunnen worden geschaald. Tim Guleri benadrukt het belang van het bouwen van AI-agents met modulaire architectuur die gemakkelijk in bestaande systemen kunnen worden geïntegreerd, flexibele API’s bieden en compatibiliteit waarborgen met gemeenschappelijke ondernemingsplatforms.

Voorspellingen voor de toekomst van Agentic AI

Naarmate agentic AI blijft evolueren, voorspelt het rapport verschillende sleuteltrends die de toekomst van bedrijfsoperaties en technologie zullen vormgeven:

• Specialisatie en code-generatiesystemen: David Magerman, partner bij Differential Ventures, voorspelt dat AI-agents zullen evolueren tot hooggespecialiseerde tools, in staat om complexe taken zoals code-generatie uit te voeren en als expertprobleemoplossers in specifieke omgevingen te fungeren.
• De opkomst van een synthetische werkkracht: Sam Strickling voorziet de opkomst van een synthetische werkkracht, waarin AI-agents autonoom taken uitvoeren die typisch door junior-medewerkers worden uitgevoerd. Deze agents kunnen samenwerken aan meer complexe projecten, waarbij sommige agents zelfs teams van andere AI-agents beheren.
• Multi-agent netwerken en orkestratie: Sharon Zhang en Taylor Black voorzien de ontwikkeling van multi-agent netwerken, waarin AI-agents samenwerken om complexe doelen te bereiken die geen enkele agent alleen kan bereiken. Deze netwerken kunnen de manier waarop bedrijven samenwerkend probleemoplossend benaderen, revolutioneren.
• Van taak-gebaseerd naar resultaat-gebaseerd: Jonah Midanik ziet een verschuiving van taak-gebaseerde systemen naar resultaat-gebaseerde systemen, waarin AI-agents uitgebreide oplossingen leveren in plaats van alleen te helpen bij individuele taken. Deze overgang vertegenwoordigt een fundamentele verandering in bedrijfsoperaties.
• Echte differentiatie zal ontstaan: Naarmate de concurrentie in de AI-agent ruimte intensifieert, gelooft Tim Guleri dat echte differentiatie zal ontstaan in de komende 12-18 maanden als startups beginnen om waarde te demonstreren door succesvolle implementaties. Dit zal het einde markeren van de huidige hype-cyclus en leiden tot bredere ondernemingsadoptie.

Conclusie: Een veelbelovende weg vooruit

De release van Forum Ventures’ rapport, “2024: De opkomst van Agentic AI in de onderneming“, benadrukt het transformatieve potentieel van agentic AI voor bedrijven wereldwijd. Terwijl uitdagingen rond vertrouwen, beveiliging en schaalbaarheid blijven bestaan, is de weg vooruit gevuld met spannende kansen voor zowel ondernemingen als startups.

Naarmate AI-agents evolueren tot geavanceerde, autonome systemen, zijn bedrijven klaar om te profiteren van verhoogde efficiëntie, verlaagde operationele kosten en de mogelijkheid om complexe taken op grote schaal aan te pakken. Echter, adoptie zal sterk afhankelijk zijn van het overwinnen van barrières van vertrouwen en het demonstreren van werkelijke waarde door middel van pilotprogramma’s, synthetische gegevens en schaalbare oplossingen.

Voor startups biedt het rapport actiegerichte strategieën voor het navigeren van het ondernemings-AI-landschap, van het opbouwen van vertrouwen door transparantie en naleving tot het demonstreren van diepe expertise en snelle schaalbaarheid. Met de juiste aanpak hebben startups het potentieel om de bredere adoptie van agentic AI te stimuleren en de toekomst van werk vorm te geven.