Stop niet bij taalmodel (maar breng je enterprise-ai naar volgende fase)
In dit artikel:
Generatieve ai verlaat het proof‑of‑conceptstadium en wordt in Nederland en breder binnen EMEA steeds meer onderdeel van dagelijkse bedrijfsvoering. BDO schat dat de Nederlandse data‑ en ai‑markt binnen drie jaar rond de tien miljard euro zal zitten. Cruciaal is volgens het artikel dat organisaties niet louter een groot taalmodel (LLM) toevoegen, maar technologie koppelen aan hun eigen data om echte ROI te realiseren.
Retrieval‑augmented generation (RAG) vormt daarbij de sleutel: RAG verbindt een generatief model met organisatie‑specifieke databronnen, waardoor antwoorden actueler, verificabeler en bedrijfsrelevanter zijn dan louter op trainingdata gebaseerde output. Marktanalist Precedence Research voorspelt explosieve groei van de RAG‑markt, van iets meer dan een miljard in 2024 naar ruim 57 miljard euro in 2034. De evolutie gaat nog een stap verder met agentic‑RAG, systemen die niet alleen antwoorden geven maar ook plannen maken, beslissingen nemen en acties uitvoeren — denk aan geautomatiseerde agenda’s, supply‑chainsturing of klantafhandeling. Die mogelijkheden brengen duidelijk efficiency‑winst, maar ook ethische en verantwoordingsvragen met zich mee.
Om RAG en agentic‑RAG veilig en effectief in te zetten, worden Chief Experience Officers geadviseerd een aantal strategische stappen te volgen:
- Bouw een robuuste data‑ en infrastructuurbasis: cloud‑native architectuur, realtime datastromen en gestandaardiseerde governance. Privacybewuste training en synthetische data helpen schaal te bereiken binnen GDPR‑kaders.
- Start vroeg met AI‑governance: ethische richtlijnen, menselijk toezicht, audit‑trails en scenario‑tests zijn noodzakelijk, zeker gezien de autonomie van agentic‑systemen en de eisen van de EU AI Act.
- Bereid de workforce voor: training, nieuwe rollen zoals prompt‑engineers en ai‑translators, en cultuurverandering voor samenwerking mens‑machine.
- Werk met gerichte pilots en duidelijke KPI’s: test‑en‑leer‑aanpakken maken het mogelijk snel bruikbare toepassingen op te schalen.
Praktijkvoorbeelden, zoals een Duitse retailer die RAG inzet voor realtime voorraadchecks en gepersonaliseerde adviezen, illustreren dat waarde pas ontstaat als technologie concrete bedrijfsproblemen oplost. Kortweg: ga voorbij LLMs en bouw enterprise‑ai die betrouwbaar, doelgericht en bedrijfsmatig relevant is.