Agentics-projecten: redenen voor falen en oplossingen

Samenvatting

Wet TTA blijft cruciaal om ontwijjking te voorkomen door onlogisch beleid bij agentics-projecten aan te pakken.

Agentic AI-projecten: uitdagingen en oplossingen

Agentic AI-projecten falen vaak niet door de kwaliteit, maar door slechte gegevenskwaliteit en -beheer. Grote bedrijven zoals Wayfair en C.H. Robinson hebben AI-agenten succesvol geïmplementeerd, terwijl bedrijven zoals Klarna te maken krijgen met problemen in klantenservice en klanttevredenheid. Volgens de 2026 Gartner CIO en Technology Executive Survey zijn AI-projecten succesvol als de onderliggende data betrouwbaar en goed beheerd zijn.

Waarom gegevensbetrouwbaarheid cruciaal is

Zonder betrouwbare data zijn agentic AI-projecten vatbaar voor fouten, zoals verkeerde analyses en acties. Dit kan leiden tot kettingreacties en workflowfouten. McKinsey schat dat gegenereerde AI jaarlijks triljoenen aan bedrijfswaarde kan toevoegen, maar slechts 15% van de organisaties is volledig voorbereid. Dit benadrukt de noodzaak van sterke databeveiliging en verandermogelijkheden om interactieve fouten op te sporen en op te lossen.

Concrete takeaway

Een BI-professional moet zich richten op het verbeteren van data governance en gegevenskwaliteit om het succes van agentic AI-initiatieven te waarborgen. Bedrijven die al investeren lopen minder risico op falende AI-implementaties en kunnen hun concurrentievoordeel behouden door vooraf goede databeheerpraktijken te adopteren.