Helft van de bedrijfsbeslissingen is in 2027 ondersteund door AI-agents

Carlie Idoine, VP Analyst bij Gartner, benadrukt dat AI tegenwoordig bijna alles beïnvloedt, van de manier waarop we werken tot hoe we beslissingen nemen. AI levert echter alleen waarde op als het nauw is afgestemd op data, analytics en governance, waardoor intelligente en adaptieve beslissingen en acties binnen organisaties mogelijk worden.

Zakelijke besluiten ondersteunen met AI-agents

Tegen 2027 wordt 50% van de bedrijfsbeslissingen ondersteund of geautomatiseerd door AI-agents voor beslissingsintelligentie. Beslissingsintelligentie combineert data, analytics en AI om beslissingsprocessen te creëren die complexe beoordelingen ondersteunen en automatiseren. AI-agents verbeteren dit proces door de complexiteit, analyse en ophaling van verschillende databronnen te beheren. Gartner adviseert D&A-leiders om samen te werken met bedrijfsstakeholders om beslissingen te identificeren en prioriteren die cruciaal zijn voor het succes van de organisatie en die baat kunnen hebben bij een effectiever gebruik van analytics en AI.

"AI-agents voor beslissingsintelligentie zijn geen wondermiddel, noch zijn ze onfeilbaar," zegt Idoine. "Ze moeten collectief worden gebruikt met effectieve governance en risicobeheer. Menselijke beslissingen vereisen nog steeds de juiste kennis, evenals data- en AI-geletterdheid."

Financiële prestaties verbeteren

Organisaties die AI-geletterdheid voor executives benadrukken, behalen in 2027 zo'n 20% betere financiële prestaties vergeleken met diegenen die dat niet doen. Om het volledige bedrijfspotentieel van AI te benutten, is het noodzakelijk om AI-geletterdheid onder executives op te bouwen. Zij moeten worden opgeleid over AI-kansen, risico's en kosten om effectieve, toekomstbestendige beslissingen te nemen over AI-investeringen die organisatieresultaten versnellen. Gartner adviseert D&A-leiders om experiële upskilling-programma's voor executives te introduceren, zoals het ontwikkelen van domeinspecifieke prototypes om AI tastbaar te maken. Dit leidt tot grotere en meer gepaste investeringen in AI-mogelijkheden.

Beheer van synthetische data leidt tot problemen

60% van de D&A-leiders krijgt te maken met kritieke problemen in het beheer van synthetische data, wat risico's met zich meebrengt voor AI-governance, modelnauwkeurigheid en compliance. Het gebruik van synthetische data om AI-modellen te trainen is nu een cruciale strategie voor het verbeteren van privacy en het genereren van diverse datasets. Complexiteiten ontstaan echter uit de noodzaak om ervoor te zorgen dat synthetische data nauwkeurig reële scenario's weerspiegelt, effectief opschaalt om aan de groeiende datavraag te voldoen en naadloos integreert met bestaande datapijplijnen en systemen.

"Om deze risico's te beheren, hebben organisaties effectief metadata-beheer nodig," zegt Idoine. "Metadata biedt de context, afstamming en governance die nodig zijn om synthetische data verantwoord te volgen, verifiëren en beheren, wat essentieel is voor het handhaven van AI-nauwkeurigheid en het voldoen aan compliance-normen."

Gebruik van packaged applicaties neemt toe

30% van de GenAI-pilots die doorgaan naar grootschalige productie, wordt gebouwd in plaats van geïmplementeerd met gebruik van packaged applicaties om kosten te verlagen en controle te vergroten. Het bouwen van GenAI-modellen in-house biedt flexibiliteit, controle en langetermijnwaarde die veel packaged tools niet kunnen evenaren. Naarmate interne capaciteiten groeien, adviseert Gartner organisaties om een duidelijk raamwerk te adopteren voor build versus buy-beslissingen. Dit moet factoren zoals kosten, time-to-market, beschikbare vaardigheden, integratiemogelijkheden, compliance en risico omvatten.

Prioriteren van semantiek helpt nauwkeurigheid van GenAI-modellen te verbeteren

Organisaties die semantiek prioriteren in AI-klare data, verhogen de nauwkeurigheid van hun GenAI-modellen met maximaal 80% en verlagen kosten met maximaal 60%. Slechte semantiek in GenAI leidt tot meer hallucinaties, meer benodigde tokens en hogere kosten. Organisaties die databeheer heroverwegen om zich te richten op actieve metadata, bereiken grotere modelnauwkeurigheid en efficiëntie, hebben een hogere AI-dataklaarheid en verlagen de rekenkosten. Volgens Gartner stelt dit AI-agents in staat om effectiever te werken en faciliteert het slimmere, snellere besluitvorming binnen de organisatie.

AI als strategische adviseur

10% van de mondiale raden van bestuur gebruikt AI-begeleiding om managementbeslissingen die cruciaal zijn voor hun bedrijf uit te dagen. Naarmate AI steeds meer verweven raakt in strategieën op bestuursniveau, neemt de behoefte aan sterke datagovernance, regelgevende duidelijkheid en reputatiemanagement toe. Gartner adviseert raden van bestuur om de grenzen van AI-betrokkenheid bij besluitvorming te definiëren en duidelijke beleidsregels op te stellen rond toezicht, verantwoordelijkheid en regelgevende compliance. Dit stelt hen in staat AI te gebruiken als strategisch adviseur, terwijl ze vertrouwen en controle behouden.

Gartner-klanten kunnen meer lezen in 'Predicts 2025: AI-Powered Analytics Will Revolutionize Decision Making' en 'Predicts 2025: CDAOs Must Embrace Their Role in AI or Risk Credibility Loss'. Additionele inzichten zijn beschikbaar in het gratis Gartner-webinar 'The Gartner Top Data & Analytics Predictions for 2025'.