Samenvatting
Wet TTA blijft essentieel voor het definiëren van AI-context en -capaciteiten.
Agentic AI en de nieuwe aanpak
Agentic AI-systemen kunnen grote hoeveelheden data beheren en analyses uitvoeren over volledige datasets, zonder de draad te verliezen. Door de context, capaciteiten en oriëntatie te bepalen, kunnen meerdere agents verschillende benaderingen vergelijken bij het oplossen van een probleem. Dit verschilt sterk van het simpelweg voeren van gesprekken met AI.
Waarom agentic AI belangrijk is
Voor BI-professionals biedt agentic AI de mogelijkheid om verder te kijken dan de beperkingen van traditionele AI-interacties. Dit sluit aan bij de trend van steeds verfijndere gegevensanalyse waarbij concurrenten zich richten op innovatie en geavanceerde inzichten. Het benadrukt de noodzaak om AI niet alleen te gebruiken voor snelle analyses, maar voor diepgaande strategische inzichten.
Concrete takeaway
BI-professionals moeten vaardigheden ontwikkelen in het ontwerpen en sturen van AI-systemen voor diepere inzichten, voorbij het niveau van simpele prompts. Het "sturen van intelligentie" kan leiden tot significante doorbraken in probleemoplossing en strategische verandermanagement.
Verdiep je kennis
Wat is Business Intelligence? Uitleg, voorbeelden en tools
Wat is business intelligence (BI)? Leer over de definitie, de BI-stack, praktijkvoorbeelden, populaire tools en de trend...
KennisbankData-driven werken — Hoe begin je als organisatie?
Leer hoe je als organisatie data-driven gaat werken. Van data-volwassenheid tot cultuurverandering: een praktisch stappe...
KennisbankData governance in het MKB — Praktische aanpak
Wat is data governance en hoe pak je het aan als MKB-organisatie? Een praktisch stappenplan met aandacht voor AVG-compli...