Worden AI-experts met uitsterven bedreigd? Waarom intelligente AI-platformen nu de menselijke brug vervangen.

De transformatie van de AI-architectuur van bedrijven: van het paradigma van menselijke matching naar intelligente contextintegratie

Lange tijd was de implementatie van kunstmatige intelligentie (AI) in een zakelijke omgeving synoniem met op maat gemaakte, arbeidsintensieve projecten. Toen complexe software een nog complexere zakelijke realiteit tegenkwam, was de beproefde oplossing: meer menselijke expertise. In deze cruciale rol excelleerden de zogenaamde Forward Deployed Engineers – zeer gespecialiseerde hybrides van ontwikkelaar, consultant en productmanager die fungeerden als een flexibele brug tussen rigide technologie en de unieke eisen van elke klant. Ze vertaalden, pasten aan en creëerden uitgebreide maatwerkoplossingen waar standaardproducten faalden. Dit model was de gouden standaard en maakte baanbrekende digitaliseringsprojecten mogelijk.

Maar dit paradigma, gebaseerd op menselijke bemiddeling, bereikt zijn fundamentele grenzen. Gedreven door de exponentiële vooruitgang van AI-technologie ontstaat een nieuwe generatie platformen die het spel fundamenteel verandert. In plaats van te vertrouwen op handmatige vertaling door dure specialisten, kunnen deze intelligente systemen de bedrijfscontext direct interpreteren en integreren – van datastructuren en bedrijfsprocessen tot governanceregels. Deze verschuiving markeert een keerpunt en stelt niet alleen de rol van de menselijke integrator ter discussie, maar ook gevestigde bedrijfsmodellen en investeringsstrategieën.

Dit artikel analyseert deze ingrijpende transformatie van een mensgerichte naar een platformgerichte AI-architectuur. Het benadrukt de structurele zwakheden van de handmatige aanpak in het tijdperk van schaalbaarheid en laat zien hoe contextbewuste platforms, via machineleesbare semantiek en geautomatiseerde leercycli, superieure economische en operationele voordelen creëren. Het is een verschuiving die opnieuw definieert hoe bedrijven waarde creëren, groeien en concurrerend blijven in een steeds meer geautomatiseerde wereld.

Waarom intelligente platformen de rol van de individuele systeemintegrator opnieuw definiëren

De klassieke reactie op weerstand bij de implementatie van AI-projecten voor bedrijven was het aannemen van meer personeel. Forward Deployed Engineers vulden deze kloof lange tijd door te fungeren als een flexibele brug tussen technologie en praktische bedrijfstoepassingen. Ze vertaalden technische complexiteit naar maatwerkoplossingen en maakten systemen functioneel die oorspronkelijk niet bedoeld waren om samen te werken. Deze aanpak was lange tijd het standaardmodel voor de implementatie van bedrijfsbrede digitaliseringsprojecten. Maar naarmate kunstmatige intelligentie (AI) zich exponentieel ontwikkelt, nemen ook de fundamentele vereisten van bedrijven toe. Het vermogen van moderne AI-platformen om de bedrijfscontext direct te interpreteren zonder afhankelijk te zijn van uitgebreide handmatige integratie, markeert een keerpunt in de manier waarop organisaties hun IT-infrastructuur bouwen en schalen.

Deze ontwikkeling vormt niet alleen een uitdaging voor de bedrijfsmodellen van systeemintegrators, maar roept ook diepere vragen op over de kosteneffectiviteit van handmatige aanpassing, de schaalbaarheid van leerprocessen en het rendement op investeringen op lange termijn. De belangrijkste technologische transformaties die momenteel gaande zijn in het AI-landschap van bedrijven, geven aan dat organisaties hun strategieën met betrekking tot personeelszaken, architectuurbeslissingen en bedrijfsmodellen moeten heroverwegen.

Geschikt hiervoor:

• Vooruitgeschoven ingenieurs en AI: de veranderende rol van handmatige aanpassing naar strategisch advies

De reikwijdte van functies en de operationele realiteit van de systeemintegratieve benadering

Een Forward Deployed Engineer is in wezen een hybride van engineer, consultant en productexpert, wiens missie het is om zich direct in de klantomgeving te verdiepen en zeer op maat gemaakte oplossingen te leveren die standaard productteams vaak niet kunnen afdekken. Deze rol is niet hetzelfde als die van een traditionele softwareontwikkelaar of systeembeheerder, maar vertegenwoordigt eerder een gespecialiseerde functionele categorie die gedijt in omgevingen met een hoge complexiteit en specifieke eisen.

De typische verantwoordelijkheden van een Forward Deployed Engineer bestrijken meerdere dimensies van enterprise-integratie. Ze werken nauw samen met klantteams om hun bedrijfsprocessen, workflows en institutionele specificiteiten te begrijpen. Dit werk gaat verder dan oppervlakkige documentatiestudies en vereist diepgaande, impliciete kennis van hoe mensen daadwerkelijk binnen de organisatiestructuren functioneren. Een Forward Deployed Engineer ontwikkelt maatwerkintegraties, datapijplijnen en infrastructuuroplossingen, specifiek afgestemd op de individuele klantorganisatie. Deze activiteiten gaan veel verder dan vooraf gedefinieerde configuraties en vereisen vaak innovatieve benaderingen van problemen die zich nog niet eerder in deze vorm hebben voorgedaan.

De primaire focus ligt op het bieden van specifieke functionaliteiten voor één organisatie of zelfs één afdeling, in plaats van het ontwikkelen van generaliseerbare oplossingen die eenvoudig kunnen worden overgedragen naar andere klanten. Dit resulteert in een zeer gepersonaliseerde aanpak, waarbij elke implementatie zijn eigen unieke kenmerken heeft. In wezen fungeren engineers die al zijn ingezet als tussenpersoon tussen het productteam en de daadwerkelijke klantrealiteit. Deze rol als tussenpersoon is met name waardevol gebleken in kritieke domeinen waar integratie complex is, elke implementatie uniek is en de kosten van een mislukking aanzienlijk kunnen zijn.

De opkomst van het handmatige integratieprincipe in de beginfase van het AI-bedrijfslandschap

Om te begrijpen waarom het Forward Deployed Engineer-model een centraal element werd in de beginfase van AI-initiatieven voor bedrijven, moet men rekening houden met het technologische landschap tijdens deze eerste fasen. In de beginfase van de ontwikkeling van AI voor bedrijven ontbrak het de beschikbare producten vaak aan flexibiliteit en aanpasbaarheid aan de diversiteit van bestaande bedrijfsomgevingen. De beschikbare systemen waren vaak rigide, gericht op specifieke use cases en niet in staat om effectief om te gaan met de heterogeniteit van bestaande bedrijfslandschappen.

Forward Deployed Engineers hielpen organisaties deze beperkingen te overwinnen door software af te stemmen op elke individuele implementatie. Deze ondersteuning was met name waardevol in situaties waarin systemen moesten communiceren met oudere dataopslagplaatsen, handmatige processen die zich in de loop van decennia hadden ontwikkeld, of compliance-intensieve omgevingen met streng gereguleerde vereisten. De expertise van deze engineers was onmisbaar bij het verbinden van moderne AI-systemen met oudere technologische lagen, die vaak waren ontworpen met compleet andere paradigma's.

Forward Deployed Engineers werden de natuurlijke oplossingsstrategie in scenario's waarin producten uitgebreide maatwerkoplossingen vereisten. Klantgegevens waren vaak gefragmenteerd en verspreid over meerdere oudere systemen die nooit ontworpen waren voor moderne data-integratie. Complexe datapijplijnen moesten handmatig worden ontworpen en geïmplementeerd omdat geautomatiseerde oplossingen voor de specifieke kenmerken van elk klantsysteem ontbraken. Het realiseren van commerciële waarde vereiste een diepgaand contextueel begrip van de klantorganisatie, haar markten, concurrenten en strategische doelen.

Deze aanpak bleek gedurende een lange periode zeer succesvol, vooral in een tijd waarin implementaties zeldzaam waren en de omzet per klantcontract enorm was. Grote financiële instellingen betaalden miljoenen voor maatwerkoplossingen die voldeden aan hun unieke operationele vereisten. Industriële giganten, die hun eigen productieprocessen moesten beschermen, waren bereid om fors te investeren in maatwerkintegratieoplossingen. In deze context was het inzetten van engineers die al langer actief waren niet alleen verstandig, maar vaak zelfs verplicht voor succesvolle zakelijke deals.

De structurele beperkingen van het handmatige integratieprincipe in het tijdperk van schaalbaarheidsvereisten

Het zakelijke landschap met betrekking tot enterprise AI is echter drastisch veranderd. Moderne AI-platformen beginnen context direct te analyseren en te begrijpen, waarbij ze betekenis, structuur en relaties binnen datasets vastleggen zonder dezelfde mate van handmatige vertaling. In deze nieuwe technologische omgeving staat het FDE-zware leveringsmodel voor fundamentele uitdagingen die niet simpelweg kunnen worden opgelost met verbeterde werving of training.

De eerste kritische grens is wanneer de datavariabiliteit en modelcomplexiteit het schaalbare niveau van menselijke integratie overschrijden. Engineers die zich op de toekomst richten, zijn opvallend effectief wanneer variatie in workflows zit – dat wil zeggen, wanneer de verschillen tussen verschillende klanten voornamelijk liggen in de manier waarop mensen hun werk organiseren. Kunstmatige intelligentiesystemen introduceren echter variabiliteit op meerdere niveaus die veel verder reikt dan de verschillen in organisatorische processen. Er is variabiliteit in de ruwe data zelf, in de statistische eigenschappen van die data, in de betekenisniveaus van verschillende data-elementen, in de frequentie van data-updates en in de kwaliteit en consistentie van die data in de loop van de tijd. Er is variabiliteit in de modellen die worden gebruikt om deze data te verwerken, in de hyperparameters van die modellen, in de vereisten voor modelprecisie en in de criteria voor het evalueren van modelprestaties.

Governancevereisten introduceren hun eigen variabiliteit. Verschillende rechtsgebieden hebben verschillende wetgeving inzake gegevensbescherming. Verschillende sectoren hebben verschillende nalevingsvereisten. Individuele organisaties hebben hun eigen interne governancestructuren die het vertrouwen in geautomatiseerde besluitvormingssystemen beperken. Het beheren van deze complexiteit uitsluitend via menselijke integratie is niet schaalbaar. Geautomatiseerde, contextbewuste data- en modellagen zijn nodig om gelijke tred te houden met deze complexiteit.

De tweede kritische grens ligt in de dynamiek van de leercyclus die ontstaat tussen geautomatiseerde en handmatig gemedieerde kennisoverdracht. Systemen voor kunstmatige intelligentie (AI) verbeteren door continue feedbackloops. Hoe sneller deze systemen feedback kunnen verzamelen, modellen kunnen hertrainen en herziene versies in productie kunnen implementeren, hoe sneller ze convergeren naar echte bedrijfswaarde. Wanneer menselijke tussenpersonen zich tussen het productsysteem en de klantcontext bevinden, worden deze feedbackloops aanzienlijk vertraagd. Geautomatiseerde leerpijplijnen zorgen ervoor dat producten zich sneller en nauwkeuriger kunnen ontwikkelen. Telemetrie van het productsysteem kan continu worden gecombineerd met klantspecifieke contextuele informatie om inzichten te genereren die de gehele productportfolio verbeteren.

In het handmatige FDE-model is feedback vaak episodisch en anekdotisch. Een engineer die al enkele maanden op locatie actief is, meldt dat klanten probleem X ervaren met de oplossing, wat leidt tot een ad-hoc aanpassing. Deze informatie wordt niet systematisch vastgelegd, samengevoegd met problemen bij andere klanten, of gecanoniseerd in het productontwikkelingsproces. De leercyclus is gefragmenteerd, suboptimaal en slaagt er niet in het productteam systematisch te begeleiden naar betere ontwerpbeslissingen.

De derde kritische grens ligt in de vervaging van productgrenzen die optreedt wanneer engineers diep geworteld zijn in elke implementatie bij een klant. Een belangrijk kenmerk van een echt product is de herhaalbaarheid ervan. Een product kan bij verschillende klanten worden geïmplementeerd zonder dat elke implementatie volledig opnieuw moet worden opgebouwd. Wanneer engineers die zich al in de implementatie bij een klant hebben geïntegreerd, lopen ze het risico dat elke implementatie een eenmalige, unieke build wordt die unieke ontwerpen en bedrijfseigen oplossingen vereist. Dit is fundamenteel disruptief voor een AI-platform dat bedoeld is om te leren en te generaliseren op basis van geaggregeerde context binnen meerdere organisaties. Als elke implementatie volledig uniek is, is er geen standaardpad voor implementaties om elkaar te versterken.

Het technologische keerpunt: contextbewuste platformen als nieuw fundament

De nieuwe generatie AI-platformen voor bedrijven brengt een fundamentele architectuurverschuiving teweeg door contextuele overwegingen direct in de kern van de systeemarchitectuur te integreren. Dit wordt bereikt door middel van verschillende technologische mechanismen, waaronder ontologieën, semantische lagen en adaptieve connectoren, die systemen in staat stellen zich automatisch aan elke omgeving aan te passen zonder dat hiervoor uitgebreide menselijke tussenkomst nodig is.

Het eerste fundamentele verschil is dat context machinaal leesbaar wordt in deze moderne platforms. Oudere systemen legden context vast in conceptontwikkelaars: mensen begrepen de bedrijfsprocessen van een klant en hielden dit begrip vervolgens informeel vast in hun hoofd of legden het vast in ongestructureerde documentatie. Nieuwe platforms leggen betekenis vast op elke laag en brengen deze in kaart over systemen, waardoor kunstmatige-intelligentiesystemen data zinvol kunnen interpreteren. Een semantische laag kan bijvoorbeeld de relatie tussen verschillende klantdata-elementen vastleggen: dat "klantnummer" in systeem A gelijk is aan "klant-ID" in systeem B, dat beide verwijzen naar dezelfde bedrijfsentiteiten, en dat transacties die in systeem A zijn geregistreerd, gevalideerd moeten worden in systeem B.

De tweede fundamentele verschuiving is dat maatwerk zich verplaatst van mensen naar systemen. In een ouder model was maatwerk een handmatige activiteit: een engineer bekeek de code van de klant, begreep de bestaande interfaces en schreef vervolgens de nieuwe code om de twee werelden te verbinden. In contextbewuste systemen wordt maatwerk bereikt door configuratie en machine learning, niet door handmatige codering. Een systeem zou automatisch verschillende gegevensbronnen kunnen herkennen, hun structuur begrijpen en passende transformaties kunnen formuleren, allemaal zonder dat een engineer met de code van de klant hoeft te werken.

De derde fundamentele verschuiving schuilt in de continuïteit van leerprocessen. In het FDE-model was elke implementatie een reset. De kennis die een engineer gedurende maanden op locatie bij klant A had verzameld, was niet systematisch toepasbaar op de implementatie bij klant B. In een contextgedreven model stapelen inzichten zich op. Als het platform bij honderd klanten wordt geïmplementeerd, dient de kennis die is opgedaan tijdens deze negenennegentig eerdere implementaties als context voor de honderdste implementatie.

De vierde fundamentele verschuiving schuilt in de schaalbaarheid van governanceprocessen. In het handmatige model moest een governancemanager de naleving van het beleid waarborgen door middel van directe auditing. In het geautomatiseerde model zijn metadata en data lineage in het platform zelf geïntegreerd, waardoor governancevereisten algoritmisch kunnen worden afgedwongen, terwijl het systeem automatisch schaalt.

Beheerd AI-platform - Afbeelding: Xpert.Digital

Hier leert u hoe uw bedrijf snel, veilig en zonder hoge toetredingsdrempels maatwerk AI-oplossingen kan implementeren.

Een Managed AI Platform is uw complete, zorgeloze pakket voor kunstmatige intelligentie. In plaats van complexe technologie, dure infrastructuur en langdurige ontwikkelprocessen, ontvangt u van een gespecialiseerde partner een kant-en-klare oplossing op maat – vaak binnen enkele dagen.

De belangrijkste voordelen in één oogopslag:

⚡ Snelle implementatie: van idee tot operationele toepassing in dagen, niet maanden. Wij leveren praktische oplossingen die direct waarde creëren.

🔒 Maximale gegevensbeveiliging: uw gevoelige gegevens blijven bij u. Wij garanderen een veilige en conforme verwerking zonder gegevens met derden te delen.

💸 Geen financieel risico: u betaalt alleen voor resultaten. Hoge initiële investeringen in hardware, software of personeel vervallen volledig.

🎯 Focus op uw kernactiviteiten: concentreer u op waar u goed in bent. Wij verzorgen de volledige technische implementatie, exploitatie en het onderhoud van uw AI-oplossing.

📈 Toekomstbestendig & Schaalbaar: Uw AI groeit met u mee. Wij zorgen voor continue optimalisatie en schaalbaarheid en passen de modellen flexibel aan nieuwe eisen aan.

Meer hierover hier:

• Beheerd AI-platform

De economische transformatie: van afhankelijkheid van individuen naar platform-effectiviteit

Het bedrijfsmodel van organisaties die afhankelijk zijn van engineers die al in de toekomst actief zijn, verschilt fundamenteel van dat van organisaties die contextbewuste platforms gebruiken. Deze economische dynamiek verklaart waarom technologische verandering gepaard gaat met zoveel economische druk.

In een FDE-afhankelijk model vertegenwoordigt elk uur dat een engineer aan een klantintegratie besteedt een alternatieve kost die niet wordt overgedragen naar andere klanten. Een engineer brengt zestien weken door bij klant A om hun systemen, processen en governance-vereisten te leren kennen. Deze zestien weken aan leren verdwijnen vrijwel volledig na de implementatie. Wanneer deze engineer vervolgens naar klant B gaat, moet hij het hele leerproces opnieuw beginnen. Hoewel er mogelijk enige overdracht is (technieken voor het integreren van oudere systemen, algemene best practices), gaat het grootste deel van de contextafhankelijke inzichten verloren.

Bovendien wordt elke aanpassing die een engineer schrijft een langetermijnverbintenis voor de organisatie. Als klant A een op maat gemaakt integratiescript ontvangt dat alleen op hun specifieke databaseversie draait, vereist dat script jarenlang onderhoud. Wanneer de databaseversie wordt bijgewerkt, wanneer bedrijfsprocessen veranderen, wanneer nieuwe integratiepunten nodig zijn, moet het script opnieuw worden aangepast. Dit onderhoud is een vaste kost die zich opstapelt met elke extra klant. Honderd klanten, elk met honderd op maat gemaakte scripts, creëren een technische schuldenlast die exponentieel groeit.

Bovendien geeft de afhankelijkheid van engineers die al zijn ingezet, aan de markt en klanten het signaal dat het product nog niet echt af is. Een echt product zou met minimale aanpassingen moeten kunnen worden geïmplementeerd. Wanneer een organisatie klanten vertelt dat de volledige implementatie van haar AI-oplossing een commitment van drie maanden van een hooggekwalificeerde engineer vereist, geeft dit een signaal af: dit is niet echt een product, maar eerder een servicegerichte aanpak. Dit beperkt het aantal klanten waarnaar een organisatie kan opschalen. Een typische organisatie met tien hooggekwalificeerde engineers die al zijn ingezet, kan mogelijk twintig tot veertig klanten bedienen (afhankelijk van de complexiteit van de opdrachten). Dit vertegenwoordigt een aanzienlijk beperkt schaalpotentieel voor groei.

Contextbewuste platforms genereren daarentegen schaalvoordelen. De initiële implementatie van een ontologie voor financiële dienstverlening vereist aanzienlijke investeringen in architectuurbeslissingen, semantische modellering en technologische infrastructuur. Deze initiële implementatie maakt vervolgimplementaties echter exponentieel sneller en kosteneffectiever. Een tweede financiële klant kan voortbouwen op het bestaande semantische model en dit alleen aanpassen aan zijn of haar specifieke behoeften, wat maanden aan ontwikkeltijd bespaart. De honderdste klant profiteert van negenennegentig jaar aan kennis en ervaring die in het platform is verwerkt.

Deze schaalvoordelen stellen een organisatie met hetzelfde aantal medewerkers in staat honderden of duizenden klanten te bedienen. Het economische voordeel is aanzienlijk. Een organisatie die miljoenen investeert in de ontwikkeling van een contextbewust platform, kan deze investeringswaarde spreiden over een exponentieel groter klantsegment.

De Knowledge Fabric-architectuur: een technologische implementatie

Om te begrijpen hoe deze architectuurverschuiving in de praktijk wordt geïmplementeerd, is het nuttig om naar een concreet technologisch voorbeeld te kijken. De Knowledge Fabric-architectuur, zoals geïmplementeerd in moderne AI-platforms voor bedrijven, vormt het paradigmatische voorbeeld van deze verschuiving.

Een kennisstructuur verbindt gegevensbronnen, bedrijfstaxonomieën en operationele metadata tot een uniforme betekenisgrafiek. Deze grafiekstructuur stelt AI-modellen, agents en beslissingssystemen in staat om over de business zelf na te denken. Een AI-model dat voorheen niet wist wat 'klantengroep' betekende of hoe dit zich verhield tot 'klanttype', kan deze concepten nu rechtstreeks uit de kennisstructuur halen. Een beslissingssysteem dat niet wist hoe verschillende bedrijfseenheden met elkaar verbonden waren, kan deze structuren nu uit de kennisstructuur lezen.

De concrete vervanging van FDE-activiteiten door de functionaliteit van de kennisstructuur neemt verschillende vormen aan. Een engineer die zich op de toekomst richt, vertaalt klantworkflows naar uitvoerbare systemen. Een equivalent van de kennisstructuur codeert domeinsemantiek in ontologieën, formele representaties van concepten en hun relaties die machinaal verwerkbaar zijn. Een engineer normaliseert data tussen systemen door transformaties te schrijven om verschillende dataformaten met elkaar te verzoenen. Een equivalent van de kennisstructuur maakt gebruik van adaptieve schema- en metadatalagen die automatisch verschillen in dataformaten detecteren en passende transformaties voorstellen.

Een engineer integreerde aangepaste pipelines door verbindingspunten tussen systemen uit te wisselen. Een kennisnetwerk zou gebruikmaken van uniforme dataconnectoren en API's; dit zijn algemene connectoren die over meerdere systemen werken. Een engineer beheerde de governance handmatig door te verifiëren dat bepaalde data-elementen niet in verkeerde handen vielen, dat toegangscontrole werd gehandhaafd en dat de data lineage traceerbaar was. Een kennisnetwerk zou lineage en beleidshandhaving automatiseren door deze vereisten rechtstreeks in de datastroomarchitectuur te integreren.

Deze technologische transformatie is niet triviaal. Het vereist aanzienlijke investeringen in architectuur, semantiek en infrastructuur. Maar zodra deze investeringen zijn gedaan, worden de schaalvoordelen duidelijk.

De implicaties voor organisaties en hun strategische beslissingen

Voor bedrijfsleiders die AI-platforms evalueren, roept de verschuiving van FDE-afhankelijke naar contextbewuste modellen een aantal strategische vragen op die zorgvuldig moeten worden overwogen.

De eerste vraag is of een platform dat wordt onderzocht al daadwerkelijk schaalvoordelen genereert of dat het nog steeds in de projectfase zit. Een simpele diagnostische test: als het platform beweert dat elke implementatie bij een klant een engineer nodig heeft die al is ingezet, dan is het platform nog niet echt getransformeerd naar een schaalbaar product. Het kan een uitstekend product zijn dat voldoet aan zeer gespecialiseerde eisen, maar het is geen schaalbaar product.

De tweede vraag is of de investeringen van een bedrijf in AI-technologie daadwerkelijk leiden tot een herbruikbare basis, of dat elke investering geïsoleerd blijft. Als een bedrijf investeert in de ontwikkeling van een specifieke AI-applicatie voor klant A, en deze investering de implementatie voor klant B niet faciliteert, dan heeft het bedrijf in silo's geïnvesteerd. Contextbewuste platformen zouden ervoor moeten zorgen dat investeringen in ontologische structuren, semantische modellen en governance-frameworks voor elke nieuwe klant worden hergebruikt.

De derde vraag is welk talent een organisatie in de toekomst nodig heeft. De behoefte aan engineers die op locatie werken zal niet volledig verdwijnen, maar de aard van het werk zal drastisch veranderen. In plaats van engineers die maandenlang on-site code schrijven, zullen organisaties meer architecten nodig hebben die in staat zijn om abstracte semantische modellen te ontwerpen, contextuele constructies te generaliseren en ontologische structuren te creëren die hergebruik door andere engineers mogelijk maken. De focus verschuift van individuele probleemoplossing naar systematische kennisstructurering.

Governance en compliance in de nieuwe architectuur

Een veelgehoord bezwaar tegen de verschuiving van mensgericht naar platformgericht management is dat governancevereisten dit in de weg staan. Bedrijven in gereguleerde sectoren stellen dat al het datagebruik controleerbaar en verifieerbaar moet zijn, en dat menselijke expertise noodzakelijk is voor governancebeslissingen. Dit is een begrijpelijk bezwaar, maar het gaat vaak voorbij aan de mechanismen waarmee contextbewuste platforms governance implementeren.

In een traditionele aanpak wordt governance afgedwongen door menselijke controle. Een functionaris voor gegevensbescherming controleert handmatig of bepaalde gegevenscategorieën niet voor specifieke doeleinden worden gebruikt. Een compliancemanager controleert of de toegang tot gegevens consistent is in alle auditlogs. Dit is tijdrovend, foutgevoelig en niet schaalbaar.

In een contextbewust platform is governance geautomatiseerd. Metadata die de classificatie van data-elementen beschrijven, zijn in het platform ingebed. Richtlijnen die beschrijven welke datacategorieën voor welke doeleinden bruikbaar zijn, worden gecodeerd als uitvoerbare regels. Het systeem kan vervolgens automatisch controleren, voordat een AI-bewerking wordt uitgevoerd, of die bewerking binnen het governancekader valt. Zo niet, dan blokkeert het systeem de bewerking of vraagt ​​het om goedkeuring voordat deze wordt uitgevoerd.

Dit geautomatiseerde governancemodel is niet alleen efficiënter, maar zelfs rigoureuzer dan handmatige governance. Een menselijke reviewer kan een fout maken door vermoeidheid of onoplettendheid. Een geautomatiseerd systeem voert dezelfde review tienduizenden keren identiek uit. Dit betekent dat contextbewuste platforms daadwerkelijk betere governanceresultaten kunnen opleveren dan benaderingen die gebaseerd zijn op engineers die al langer actief zijn of andere handmatige processen.

Voor gereguleerde sectoren betekent dit dat de overstap naar contextbewuste platforms geen achteruitgang in de kwaliteit van governance betekent, maar juist een verbetering. Auditors zouden volledige, onveranderlijke sporen van elke AI-operatie moeten kunnen zien, inclusief informatie over welke data is gebruikt, welke modellen zijn toegepast en welke governanceregels zijn beoordeeld. Dit is inderdaad een sterkere auditpositie dan vertrouwen op handmatige, menselijke beoordeling.

De implicaties voor verschillende klantsegmenten

Hoewel de algemene verschuiving van FDE-afhankelijke naar contextbewuste modellen onvermijdelijk is, manifesteert deze zich op verschillende manieren in verschillende klantsegmenten.

Voor organisaties in het middensegment is deze verschuiving revolutionair. Voorheen konden deze organisaties zich de kosten van extern geïmplementeerde engineers vaak niet veroorloven, waardoor ze in feite werden uitgesloten van AI-oplossingen voor bedrijven. Contextbewuste platforms die schaalbaar zijn en minimale maatwerkvereisten vereisen, openen deze markten. Een financiële dienstverlener in het middensegment heeft nu toegang tot een platform dat al begrijpt hoe financiële dienstverlening werkt, zonder miljoenen te hoeven uitgeven aan maatwerk.

Voor grote zakelijke klanten betekent de verschuiving niet minder transformatie. Een grote organisatie zou zich nog steeds de kosten van een aanzienlijke FDE-aanwezigheid kunnen veroorloven. Maar zo'n organisatie kan nu kiezen of ze in die richting wil investeren of in plaats daarvan een contextbewust platform wil implementeren en haar interne expertise wil richten op het monitoren, valideren en continu verbeteren van het platform, in plaats van op het moeizame schrijven van maatwerkcode.

Voor systeemintegratoren en adviesbureaus betekent deze verschuiving een fundamentele transformatie van hun bedrijfsmodellen. Bedrijven die traditioneel waarde genereerden door handmatige aanpassing en integratie, zullen merken dat deze bron van waarde afbrokkelt. Dit is niet per se fataal, maar vereist eerder een herpositionering. Adviesbureaus kunnen hun rol veranderen van "implementator die code schrijft" naar "strategisch adviseur die de bedrijfstransformatie leidt". Ze kunnen de overgang naar bestaande organisatieprocessen beheren, teams trainen om nieuwe systemen effectief te gebruiken en bedrijfsprocesontwerp uitvoeren om waarde te genereren uit nieuwe technologische mogelijkheden.

Het meten van platformvolwassenheid en implementatiekwaliteit

Wanneer organisaties kiezen tussen verschillende AI-platformen, wordt het steeds belangrijker om de volwassenheid en daadwerkelijke schaalbaarheid van deze platformen te beoordelen. De aanwezigheid van engineers die al langer in de implementatiefase zitten, is op zichzelf geen negatief signaal (grote organisaties kunnen tijdelijk gespecialiseerde engineers nodig hebben), maar het zou wel vragen moeten oproepen. De juiste diagnostische vraag is niet "Heeft dit platform engineers die al langer in de implementatiefase zitten nodig?", maar "Waarom heeft dit platform ze nodig?"

Het is begrijpelijk dat een platform FDE (Functionele Data Integratie) vereist omdat klantorganisaties eisen hebben die volledig buiten de scope van het platform vallen. Als een platform echter FDE vereist omdat het contextbewustzijn ontbreekt, niet aanpasbaar is via configuratie en niet met heterogeniteit kan omgaan, dan geeft dit aan dat het platform nog niet productierijp is.

Een andere diagnostische test is hoe snel een tweede en derde implementatie kunnen worden uitgevoerd voor een specifieke categorie klantorganisaties. Als de eerste implementatie bij een financiële instelling zes maanden duurt, maar de tweede en derde zes weken, is dit een goed teken dat het platform schaalbaar is en kennis over het domein opbouwt. Als elke implementatie zes maanden duurt, ongeacht het implementatienummer, is dit een signaal dat er geen sprake is van echte schaalvergroting.

De langetermijngevolgen voor de structuur van de AI-industrie

De verschuiving van FDE-afhankelijke naar contextbewuste modellen heeft grote gevolgen voor de structurele ontwikkeling van de AI-industrie.

Platformaanbieders zullen zich sterker onderscheiden door hun vermogen om diepgaande contextuele intelligentie voor specifieke domeinen of sectoren te codificeren. Een aanbieder met echte expertise in financiële dienstverleningsdomeinen en het vermogen om die expertise te codificeren in hun ontologieën, semantische modellen en governancestructuren, zal een aanzienlijk concurrentievoordeel hebben ten opzichte van aanbieders met generalistische benaderingen.

Dit betekent op zijn beurt dat gespecialiseerde verticale platforms waarschijnlijk beter presteren dan generieke horizontale platforms. Een gespecialiseerde financiële dienstverlener begrijpt dat compliancevereisten domeinspecifiek zijn, dat risicomodelleringsmethoden variëren en dat klantclassificatie industriestandaarden volgt. Een generieke aanbieder met een brede klantenkring zou deze specifieke kenmerken moeten generaliseren, wat tot suboptimale resultaten leidt.

Dit impliceert ook dat de AI-industrie een soort consolidatie ondergaat, waarbij diepgaande domeinexpertise een verdedigbare onderscheidende factor wordt. Startups met nicheposities in specifieke sectoren zouden beter kunnen presteren dan breder relevante platforms, simpelweg omdat ze zich diepgaander specialiseren.

Dit impliceert verder dat de sector een soort tweelaagse structuur ontwikkelt, waarbij aanbieders van infrastructuurlagen (die fundamentele capaciteiten leveren) en aanbieders van domeinspecifieke lagen (die domeinexpertise codificeren) naast elkaar bestaan ​​en elkaar aanvullen. Een organisatie kan ervoor kiezen om voort te bouwen op een basismodel van aanbieder A, terwijl de domeinspecifieke intelligentie door aanbieder B wordt gecodificeerd.

Keerpunt in IT: van FDE's naar contextbewuste platforms

De verschuiving van vooruitgeschoven engineers naar contextbewuste platformen is niet alleen een technologische evolutie, maar ook een fundamentele transformatie van de manier waarop organisaties hun IT-infrastructuur conceptualiseren en construeren. Deze verschuiving wordt gedreven door economische vereisten (de schaalbaarheid van platformen versus mensen), technologische vereisten (het vermogen van moderne AI-systemen om context te begrijpen) en strategische vereisten (het rendement op de lange termijn van investeringen in platformintelligentie versus projectgerichte maatwerkoplossingen).

Voor bedrijfsleiders betekent dit dat de manier waarop AI-platforms worden geëvalueerd, moet veranderen. Het is niet langer voldoende om te vragen: "Kan dit platform ons specifieke probleem oplossen?" De juiste vraag is: "Kan dit platform schalen, en zo niet, waarom niet?" De antwoorden op deze vragen zullen de komende jaren bepalend zijn voor strategische investeringsbeslissingen.

Konrad Wolfenstein

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

contact met mij opnemen onder Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

Noem me gewoon onder +49 89 674 804 (München)

LinkedIn
 

Onze wereldwijde branche- en bedrijfsexpertise op het gebied van bedrijfsontwikkeling, verkoop en marketing - Afbeelding: Xpert.Digital

Branchefocus: B2B, digitalisering (van AI tot XR), machinebouw, logistiek, hernieuwbare energie en industrie

Meer hierover hier:

• Xpert Business Hub

Een thematisch centrum met inzichten en expertise:

• Kennisplatform over de mondiale en regionale economie, innovatie en branchespecifieke trends
• Verzameling van analyses, impulsen en achtergrondinformatie uit onze focusgebieden
• Een plek voor expertise en informatie over actuele ontwikkelingen in het bedrijfsleven en de technologie
• Topic hub voor bedrijven die meer willen weten over markten, digitalisering en industriële innovaties