AI-agents: adoptie zonder ROI-bewijs — dit is de reden

Samenvatting

AI-agents worden snel ingevoerd, maar organisaties kunnen hun rendement vaak nog niet aantonen.

AI-agents: adoptie zonder ROI-bewijs

Databricks beschrijft een groeiende kloof tussen de aanschaf van AI en aantoonbare bedrijfswaarde. De mensen die AI inkopen, gebruiken de technologie vaak niet dagelijks. Daardoor sluiten verwachtingen niet altijd aan op de taken waarvoor teams AI-agents inzetten.

Veel organisaties bevinden zich nog in een fase van proberen en bijsturen. Volgens Amber Roberts, Staff Technical Marketing Manager bij Databricks, leveren agents vooral waarde wanneer ze beschikken over bedrijfscontext: eigen data, historische informatie en de beperkingen waarbinnen een bedrijf werkt. Zonder die context blijft het resultaat algemene advisering in plaats van een beslissing waarop een team kan handelen.

Waarom AI-agents ertoe doen

De discussie over productiviteit draait vaak om snelheid. Roberts vindt dat een beperkte maatstaf. Een softwareteam kan vooral ontwikkelsnelheid meten, terwijl een marketingteam andere doelen hanteert. Zelfs binnen één team verschilt de waarde per persoon: iemand die een domein nog leert, gebruikt een agent anders dan iemand die vooral repetitieve taken wil automatiseren.

Die verschillen maken één universele ROI-maatstaf ongeschikt. De kernvraag is niet alleen hoeveel sneller een taak klaar is, maar welke KPI bij het team en de taak hoort. Databricks plaatst AI-agents daarmee dichter bij werkprocessen en bedrijfskennis dan bij losse demonstraties.

Concrete takeaway voor AI-agents

Koppel een agent niet meteen aan een algemene productiviteitsclaim. Leg eerst vast welke team-KPI de toepassing moet beïnvloeden, welke bedrijfscontext beschikbaar is en wie de agent dagelijks gebruikt. Test daarna een afgebakend scenario en vergelijk het resultaat met de bestaande werkwijze. Zo krijgt een BI-team zicht op werkelijk rendement, in plaats van alleen op een indrukwekkende demo.