Raise 2025: hoe kunstmatige intelligentie-agenten de bedrijfsvoering transformeren

In een steeds digitaler wordende wereld blijft kunstmatige intelligentie (AI) de manier waarop bedrijven opereren herdefiniëren. De Raise Paris 2025 Summit illustreerde deze transformatie met de sessie “Code, Copy, Conquer: How AI Agents Redefine Enterprise”, waar leiders uit de industrie samenkwamen om de praktische toepassingen van AI-agents binnen organisaties te verkennen. Terwijl sommige bedrijven vooroplopen in deze revolutie, zijn andere volop bezig met strategisch nadenken over hoe ze deze automatiseringstools kunnen integreren en tegelijkertijd menselijke samenwerking kunnen waarborgen. Wat zijn de implicaties voor de toekomst van werk?

De stand van zaken van AI-agents in het bedrijfsleven: Uitdagingen en realiteit

De implementatie van AI-agents in het bedrijfsleven roept cruciale vragen op over hun effectiviteit en hun integratie in bedrijfsprocessen. Tijdens de Raise Summit-sessie bespraken experts zoals Adrian McDermott van Zendesk en Sara Maldon van Make de fundamentele verschillen tussen geautomatiseerde assistenten, procesautomatisering (RPA) en echte AI-agents. Deze laatste worden gekenmerkt door hun vermogen om taken autonoom uit te voeren dankzij een cognitieve component, contextueel geheugen en tools om te handelen zonder tussenliggende instructies. Om deze verschillen te illustreren:

Geautomatiseerde assistenten:

• Flexibel en eenvoudig, handig voor repetitieve taken. RPA:
• Procesautomatisering, maar met beperkingen in de besluitvorming. AI-agenten:
• Echt autonome entiteiten die proactief doelstellingen kunnen beheren. De weg naar volledige autonomie is echter beladen met valkuilen. Volgens McDermott “is de weg naar volledige autonomie een geleidelijke toename van het risico.” Dit brengt organisatorische uitdagingen met zich mee, vooral met betrekking tot systeemintegratie en beheer van menselijke interacties. Het gebruik van AI-agents zorgt voor een exponentieel volume aan klantinteracties, wat zorgvuldige aandacht vereist bij het bouwen van een infrastructuur die deze complexiteit aankan.

De uitdagingen van het integreren van AI-agenten

Er is aanzienlijke vooruitgang geboekt in concrete gevallen binnen bedrijven. Jan Bungert van SAP benadrukte bijvoorbeeld de ervaring van een grote Duitse industriële groep, waar een AI-agent meer dan 300 handmatige workflows verving. Dit soort succes demonstreert het potentieel van AI-agenten om processen te optimaliseren, maar er blijven obstakels voor schaalvergroting.

Obstakels voor de industrialisatie

Organisatietransformatie: heroverweging van het werken met AI-agenten

De introductie van AI-agenten markeert een ware heruitvinding van werkmethoden. Betty Junod van Salesforce benadrukt dat het probleem niet alleen een kwestie van technologie is, maar ook een culturele en operationele transformatie. “De introductie van een AI-agent gaat niet alleen over het automatiseren van een proces: het gaat over het heroverwegen van de manier waarop werk wordt gedaan”, zegt ze.

Deze aanpak vereist ingrijpende veranderingen binnen operationele teams, human resources en het senior management. Bedrijven moeten ervoor zorgen dat de integratie van deze agenten geen weerstand creëert, maar een samenwerkingsdynamiek bevordert. Er wordt vaak geklaagd over banenverlies, maar experts evolueren naar een genuanceerdere kijk op werkhervorming.

Verdeel rollen en verantwoordelijkheden

In de klantenservice kunnen AI-agenten bijvoorbeeld eenvoudige verzoeken afhandelen, terwijl menselijke adviseurs zich richten op complexere gevallen. Deze vorm van samenwerking zorgt voor een hogere klanttevredenheid zonder dat dit ten koste gaat van de servicekwaliteit. Voordelen van het gebruik van AI-agenten:

Lagere operationele kosten.

• Verhoogde productiviteit.
• Verbeterde gebruikerservaring.
• Maakt tijd vrij voor menselijke teams om zich te concentreren op waardevolle taken.
• Deze verschuiving in verantwoordelijkheden is ook zichtbaar binnen softwareontwikkelingsteams, waar codeerassistenten de productiviteit verhogen en tegelijkertijd de noodzaak van menselijke beoordeling behouden. In de financiële sector is de automatisering van het KYC-proces (Know Your Customer) een concreet voorbeeld van hoe meerdere AI-agenten kunnen samenwerken om menselijke vaardigheden te optimaliseren. Deze dynamiek stelt besluitvormers in staat zich te richten op strategische kwesties in plaats van administratieve lasten.
• Vooruitblik: Op weg naar een tijdperk van AI-transformatie

Adrian McDermott plaatst dit beslissende moment in de digitale evolutie van bedrijven in perspectief door te stellen dat we een nieuw tijdperk ingaan. Na vijftien jaar cloudtransformatie moeten bedrijven nu AI-gedreven transformatie omarmen. Deze toekomst beperkt zich niet tot technologische innovaties, maar vereist ook nieuwe managementbenaderingen en het creëren van nieuwe rollen. Nieuwe banen gedreven door AI

De noodzaak om nieuwe rollen te bedenken – AI-agentarchitecten, automatiseringssupervisors – wordt steeds belangrijker naarmate bedrijven hun interne structuren herdefiniëren. Deze verschuiving creëert multidisciplinaire teams die in staat zijn om met verschillende technologieën te werken en synergieën te creëren.

Impactgebieden van AI-agenten:

Softwareontwikkeling.

Klantondersteuning.

• Backofficefuncties (personeelszaken, financiën, operations).
• Marketing en salespromoties.
• Onderzoek en ontwikkeling.
• AI-agenten kunnen verkoopteams coachen en onboarding vergemakkelijken, en tegelijkertijd waardevolle ondersteuning bieden voor wetenschappelijk onderzoek. Zoals Sarah Maldon benadrukt, is het essentieel om taken en tools te herdefiniëren om zich aan te passen aan deze nieuwe werkomgeving. Dit betekent niet per se personeelsreductie, maar eerder het transformeren van bestaande functies.
• De infrastructuur die nodig is voor een succesvolle digitale transformatie
• Om deze transformatie succesvol te laten zijn, moeten verschillende fundamentele elementen aanwezig zijn. Een uniforme cloud- en data-infrastructuur is essentieel. In dit digitale tijdperk moet ook een use-case-gerichte aanpak worden gehanteerd om effectieve integraties te garanderen.

Voorwaarden voor succesvolle integratie van AI-agenten

Aanbevolen acties

Uniforme cloud- en data-infrastructuur