AI-experimenten omzetten in ondernemingsintelligentie en -waarde

Enterprise AI wordt niet beperkt door modellen. Bedrijven kunnen testpilotprogramma’s uitvoeren, veelvoorkomende taken uitvoeren en proof‑of‑concept‑modellen veel sneller implementeren dan voorheen, maar ze slagen er vaak niet in om verder te gaan dan geïsoleerde “AI”-successen.

Maar het probleem is niet het model; het is de omgeving waarin ze werken. Veel schaaluitdagingen blijven bestaan, waaronder gefragmenteerde data en onduidelijke eigendom, grotendeels omdat deze systemen zijn ontworpen voordat AI een kernoptie voor het bedrijfsleven werd.  

Een recent onderzoek van Wipro and HFS Research concludeerde dat hoewel 90% van de enterprise‑leiders verwacht dat menselijke en AI‑teams binnen drie jaar realiteit worden, slechts 18% hun processen herontwerpen om die toekomst te ondersteunen. Evenzo zegt 87% dat ze sneller in AI investeren dan ze de behaalde waarde kunnen aantonen. Bedrijven kunnen niet verwachten dat AI het bedrijf transformeert als ze het bijwerken van hun data, governance en workflowprocessen niet hebben geprioriteerd.

AI-capaciteit wordt snel alomtegenwoordig. Concurrentievoordelen zullen voortkomen uit hoe effectief organisaties data, context, intelligentie, governance en uitvoering met elkaar verbinden.

Pilotprojecten hebben de neiging te stagneren

Zelfs wanneer er waardevolle data beschikbaar is, kunnen pilotprogramma’s nog steeds falen. Bijvoorbeeld, als een klein team weet waar de data voor een spreadsheet vandaan komt, voelen ze zich meestal comfortabel om die te gebruiken. Het is echter moeilijk om datzelfde niveau van begrip van data over een hele organisatie te schalen. Met agentic AI is het eenvoudig om informatie uit meerdere systemen op te halen of workflows op te zetten die leiden tot aanbevelingen voor klanten. Terwijl de AI‑agent snel kan handelen, is het vaak onduidelijk of de data betrouwbaar is. 

Wanneer bedrijven proberen uit te breiden van één AI‑use‑case naar meerdere, neemt het scepticisme toe en kunnen er problemen ontstaan. Als klantinformatie in verschillende systemen ontstaat, kan het onmogelijk zijn om te weten hoe de oorspronkelijke informatie is verkregen en samengesteld. Evenzo kunnen er governance‑beleid bestaan, maar is het onduidelijk of die regels zijn toegepast op de dataset die de agents hebben gebruikt.

Dus, hoewel het opschalen van AI aantrekkelijk is, creëren inconsistenties valkuilen. Om echt waarde uit agentic AI te halen, moeten bedrijven data‑ en workflow‑ontwerpen vanaf het begin implementeren, niet achteraf. 

Bouw een Vertrouwde AI‑Fundament

Het bouwen van een solide AI‑klaar fundament betekent dat mensen en AI‑systemen betrouwbare data kunnen ontdekken, benaderen en gebruiken met een goed functionerend governance‑systeem.

Richt je op drie essentiële capaciteiten: 

1. Het is cruciaal om een geïntegreerde aanpak van data en AI te hanteren. Agentic AI‑toepassingen moeten data halen uit een solide fundament, niet uit gefragmenteerde en losgekoppelde systemen. Dit vermindert verwarring door overlappende databronnen aanzienlijk en maakt het makkelijker om systematische regels voor toegang, kwaliteit en naleving toe te passen.
2. Governance vanaf het begin in het systeem integreren is cruciaal voor het beheren hoe data wordt gebruikt. Bijvoorbeeld, een agent die een actie aanbeveelt, moet zich baseren op goedgekeurde informatie, opereren binnen een gedefinieerde set permissies, en een traceerbaar verslag bieden van hoe hij tot de geleverde resultaten is gekomen.
3. Gebruik AI rond echte workflows en processen. AI moet worden ingebed in workflows waar medewerkers al frictie ervaren, zoals bij het beantwoorden van klantverzoeken of het oplossen van IT‑problemen. 

Denk AI niet als een losstaand hulpmiddel. Richt je in plaats daarvan op het verbinden van agents, menselijk toezicht en besluitvorming binnen een beheerd end‑to‑end proces. Menselijk toezicht is cruciaal, maar het gaat meer om specifieke controle over complexe processen. 

AI in de Praktijk Brengen

Het bouwen van een datagrondslag die AI kan benutten is essentieel. Een voorbeeld komt uit een procure-to-pay operatie bij een consumentengezondheidszorgbedrijf. Een grote organisatie kan enorme hoeveelheden facturen verwerken terwijl ze complexe goedkeuringsprocessen beheren. Handmatige controle van deze facturen vertraagde betalingscycli en beperkte het inzicht in waar problemen zich voordeden. Het toepassen van agentic AI op het verwerken van de facturen resulteerde in een 70 % touchless operatie en een efficiëntiewinst van 45 %. Het AI‑aangedreven systeem verwerkt ongeveer één miljoen facturen per jaar, wat neerkomt op ongeveer $6 billion aan waarde, terwijl de meest complexe kwesties naar mensen worden doorgestuurd voor beoordeling.

Het doel is een beheerd proces te creëren waarin het systeem de juiste informatie kan ophalen, goedgekeurde regels kan toepassen, kan leren van terugkerende patronen, en alleen escaleert wanneer dat nodig is. Een robuuste datagrondslag geeft AI‑systemen de context die nodig is om planning, analyse en rapportage te ondersteunen, met de zekerheid dat er een governance‑systeem aanwezig is.

Stappen om Vooruit te Gaan

Om het bedrijf klaar te maken voor langdurig succes, benader de uitbreiding en schaalbaarheid van AI met dezelfde zorgvuldigheid als bij een bedrijf brede transformatie‑programma.

1. Data en AI: Begrijp vóór de start de oorspronkelijke bron van informatie en vraag: Was de data onvolledig? Waren zakelijke definities inconsistent? Belemmerden toegangsrestricties dat het systeem de benodigde context kon zien? Ontbrak er een workflow voor medewerkers om de output van AI te gebruiken of te betwisten?
2. Creëer een fundament: Het is cruciaal om een solide datagrondslag te bouwen die de datadomeinen die het belangrijkst zijn voor de eerste use‑cases prioriteert. Definieer eigenaarschap en pas toegang toe met afgestemde kwaliteitscontroles vanaf het begin. Het doel is hoogwaardige, beheerde data die vertrouwen opbouwt en betere beslissingen stimuleert. 
3. Identificeer enkele belangrijke workflows waarbij de bedrijfsproblemen glashelder zijn; data beschikbaar is en succes gemakkelijk meetbaar is. Creëer agents die zich op die workflows richten, inclusief die waarbij menselijke tussenkomst nodig is, om kwaliteit te waarborgen. 

Wat de Toekomst Brengt

Het volgende concurrentievoordeel zal niet voortkomen uit toegang tot AI. Het zal komen uit het vermogen om enterprise‑brede data om te zetten in ondernemingsintelligentie en meetbare bedrijfsresultaten op schaal. Enterprise AI zal worden bepaald door hoe goed modellen worden gecreëerd, en de agents die daarop zijn gebouwd om verantwoord en productief te opereren. Leven in een wereld van gefragmenteerde, slecht verkregen en onbeheerde data zal positieve bedrijfsresultaten beperken. Bedrijven die data, governance en workflow‑herontwerp met elkaar verbinden, kunnen experimenten omzetten in langdurige waarde. Het pad naar agentic AI begint met de operationele en data‑fundamenten die intelligente actie mogelijk maken.