Fundamentele taken die ondernemingssucces mogelijk maken met Agentic AI

Overal waar je kijkt, haalt AI de krantenkoppen:nieuwe modellen, nieuwe doorbraken, een eindeloze hype. Maar de volgende stap bestaat niet alleen uit slimmere modellen, maar uit agentische AI:AI die niet alleen antwoorden genereert, maar ook actie onderneemt, beslissingen neemt en tools gebruikt om dingen voor elkaar te krijgen.

Een opkomend thema is dat het succes van AI in de onderneming minder afhankelijk is van de prestaties van het model zelf en meer van de fundamenten eromheen. Zonder de juiste omgeving zullen zelfs de meest geavanceerde AI-agenten blijven steken in het proof-of-concept. Een recent onderzoek van MIT ging viraal, waaruit bleek dat 95% van de generatieve AI-implementaties in ondernemingen er niet in slagen meetbare impact op te leveren vanwege een gebrekkige integratie met bestaande workflows, en niet omdat de AI-tools niet goed werken.

De organisaties die winnen zullen niet de organisaties zijn met de meest flitsende AI-modellen. Zij zullen degenen zijn die orkestratie, governance en verandermanagement beheersen. Met andere woorden:het niet-AI-werk is wat ondernemingen zal voorbereiden op succes en de basis zal leggen die AI in echte bedrijfswaarde zal veranderen en hen de komende tien jaar voorop zal houden op de markt.

Zes fundamentele zaken die leidinggevenden vaak over het hoofd zien bij het implementeren van AI

Deze inzichten zijn gebaseerd op onze ervaring met klanten die agentische AI inzetten. Ze weerspiegelen gemeenschappelijke patronen die bepalen of agent-AI echte impact heeft of vastloopt in vroege tests.

1. Procesintelligentie, ontwerp en re-engineering

De meeste bedrijfsprocessen zijn niet gebouwd met AI-agenten in gedachten. Ze zijn ontworpen voor mensen of voor deterministische automatisering. Om waarde te realiseren moeten leiders processen heroverwegen voor een ‘gemengd personeelsbestand’ van AI-agenten, automatiseringen en mensen. Mogelijkheden als procesintelligentie kunnen inefficiënties opsporen en helpen bij het opnieuw ontwerpen van workflows.

Waar moet het oordeel aan mensen worden voorbehouden? Waar kunnen agenten en automatisering de uitvoering versnellen? Door dit ontwerp goed te krijgen, begint de orkestratie.

Gerelateerd lezen:waarom AI-agenten intelligente documentverwerking nodig hebben

2. Agentische orkestratie in de kern

Agentische orkestratie is het bindweefsel. Zonder dit heb je een verzameling geïsoleerde AI-agenten, -systemen, -tools en -teams. Hiermee beschikt u over een gecoördineerd systeem van mensen, automatiseringen en AI-agenten die samenwerken in end-to-end-processen. Orchestration zorgt ervoor dat de uitvoering betrouwbaar, beheerd en meetbaar is. Het is de katalysator om het AI-potentieel om te zetten in echte zakelijke impact.

Verkrijg het draaiboek :De definitieve gids voor agentische orkestratie

3. Data-infrastructuur en kwaliteit

Een AI-agent is slechts zo goed als de gegevens waarop hij draait. Schone, betrouwbare en goed beheerde gegevens zorgen ervoor dat beslissingen accuraat zijn en dat de resultaten betrouwbaar zijn. Onze ervaring is dat organisaties die vroeg in data investeren, een hogere acceptatie en minder fouten zien. Investeren in datakwaliteit is niet glamoureus, maar het is wel een van de meest beslissende factoren voor het succes of falen van agenten.

4. Bestuur en veiligheid

Beslissingen waarbij veel op het spel staat, vereisen duidelijk bestuur:wie kan handelen, wat ze kunnen doen en hoe beslissingen worden gecontroleerd. Organisaties onderschatten vaak het risico van wildgroei van agenten, waarbij meerdere AI-agenten elkaar overlappen of met elkaar conflicteren.

In ons werk met klanten hebben de implementatie van op rollen gebaseerde toegang, het automatiseren van logboekregistratie en nalevingscontrolepunten kostbare fouten voorkomen en vertrouwen bij belanghebbenden opgebouwd.

5. Verandermanagement en cultuur

Agentic AI transformeert de manier waarop werk wordt gedaan, dus culturele paraatheid is essentieel. Leiders moeten doelen duidelijk communiceren, AI demonstreren als partner in plaats van als vervanger, en teams betrekken bij het vormgeven van nieuwe workflows. We zien bijvoorbeeld dat klanten workshops geven waarin medewerkers mede door agenten ondersteunde processen ontwerpen, wat de buy-in vergroot en de weerstand vermindert.

6. Gebruikerstraining en activering

Zelfs met goede processen en goed bestuur is adoptie afhankelijk van mensen. Het trainen van medewerkers om AI-agenten te begrijpen, te vertrouwen en ermee samen te werken, is van cruciaal belang. Wanneer mensen weten hoe ze met AI moeten werken, en waar hun oordeel cruciaal is, zien ze het niet meer als concurrentie, maar gaan ze het als een voordeel zien. In de praktijk helpen trainingen, workshops en interne AI-‘kampioenen’ teams om van scepsis naar zelfverzekerde acceptatie te komen.

Duik dieper...Samenwerken met AI:hoe agenten de bedrijfstransformatie zullen stimuleren en het werk een nieuwe vorm zullen geven

Het eindresultaat

Agentische AI is transformatief. Maar agentische AI ​​alleen zal geen impact op ondernemingsschaal opleveren. Verandermanagement, procesontwerp, governance, data, training en orkestratie zijn de dingen die experimenten omzetten in meetbare resultaten.

Uiteindelijk is jouw AI slechts zo sterk als de niet-AI-fundamenten eromheen.

En het zijn deze fundamenten, en niet de hype, die zullen bepalen welke leiders zullen slagen in het tijdperk van agentische AI.

Download vandaag nog 'De definitieve gids voor Agentic Orchestration'.