De kloof tussen belofte en realiteit: wat de worsteling van Salesforce onthult over de AI-transformatie in de techindustrie

De grote AI-ontgoocheling: Waarom Salesforce laat zien dat de realiteit er anders uitziet

De spectaculaire koersdaling van 27 procent van het aandeel Salesforce, de CRM-gigant, sinds begin 2025 is geen op zichzelf staand fenomeen van één enkel bedrijf. Het symboliseert eerder een fundamentele discrepantie tussen de hooggespannen verwachtingen rond kunstmatige intelligentie en de harde realiteit van de commerciële toepassing ervan. Terwijl techbedrijven wereldwijd een revolutie verkondigen dankzij autonome AI-agenten, onthult de situatie bij Salesforce drie belangrijke problemen die symptomatisch kunnen zijn voor de hele sector: de commercialisering van AI-innovaties, de structurele volwassenheid van de markt voor bedrijfssoftware en de toenemende complexiteit van technologie-integratie. Deze analyse onderzoekt wat er werkelijk schuilgaat achter de vermeende belofte van de toekomst en welke gevolgen dit heeft voor de techindustrie.

Geschikt hiervoor:

• Kunstmatige intelligentie: Waarom Salesforce's Agentforce (nog) niet aanslaat – onafhankelijke alternatieven zijn beter

Basisprincipes en relevantie

De situatie van Salesforce in oktober 2025 markeert een keerpunt in de perceptie van kunstmatige intelligentie als directe groeimotor voor gevestigde technologiebedrijven. Marc Benioff, de charismatische oprichter en CEO van het bedrijf voor klantrelatiebeheer, had tijdens de Dreamforce-conferentie van het bedrijf in San Francisco het tijdperk van agentgebaseerde AI aangekondigd. Zijn visie: autonome algoritmes zouden menselijke werknemers in bedrijven vervangen en de belangrijkste inkomstenbron van Salesforce worden. De realiteit schetst echter een ander beeld.

De dramatische daling van de aandelenkoers van Salesforce staat in schril contrast met de algemene trend in de technologiesector, waar technologieaandelen in dezelfde periode juist aanzienlijke winsten hebben geboekt. Deze divergentie roept fundamentele vragen op: heeft de sector de snelheid waarmee kunstmatige intelligentie kan worden omgezet in daadwerkelijke inkomsten overschat? Zijn de verwachtingen ten aanzien van autonome AI-agenten realistisch? En welke structurele problemen schuilen er achter de glanzende façade van de AI-beloftes?.

De relevantie van deze analyse reikt veel verder dan Salesforce. Het raakt alle bedrijven die afhankelijk zijn van kunstmatige intelligentie als belangrijke groeimotor. Het heeft gevolgen voor investeerders die miljarden in AI-technologieën steken. En het raakt werknemers wiens banen bedreigd worden door de beloofde automatisering. De Salesforce-casus biedt een uniek inzicht in de mechanismen, hoop en teleurstellingen van een sector in beweging.

Dit artikel is onderverdeeld in acht secties, waarin systematisch de historische wortels, technische mechanismen, huidige status, praktische toepassingsvoorbeelden, kritieke problemen, toekomstige ontwikkelingen en een afsluitende samenvatting van de bevindingen worden gepresenteerd. Het zal duidelijk worden dat de uitdagingen van Salesforce exemplarisch zijn voor dieperliggende problemen in de sector die veel verder reiken dan één enkel bedrijf.

Van cloudpionier tot AI-bestrijder: de strategische heroriëntatie van een industriereus

Om de huidige situatie te begrijpen, moet men de oorsprong en evolutie van Salesforce traceren. Het bedrijf, opgericht in 1999 door Marc Benioff, bracht een revolutie teweeg in de software-industrie met een destijds revolutionair concept: Software as a Service (SaaS). In plaats van dure licentiepakketten te verkopen die op de servers van klanten moesten worden geïnstalleerd, bood Salesforce zijn CRM-oplossing via internet aan. Klanten betaalden een maandelijks bedrag en hadden eenvoudig toegang tot de software via hun webbrowser.

Deze innovatie maakte Salesforce marktleider in klantrelatiebeheer. Met een marktaandeel van meer dan 21 procent domineert het bedrijf nog steeds de wereldwijde CRM-markt, ver voor concurrenten zoals Microsoft, Oracle en SAP. Meer dan twee decennia lang werd Salesforce beschouwd als een groeiaandeel bij uitstek. De omzet steeg jaar na jaar met dubbele cijfers, de aandelenkoers klom gestaag en het bedrijf breidde zich uit door middel van talrijke overnames.

Zelfs in de jaren voorafgaand aan 2025 werden echter de eerste tekenen van een vertraging zichtbaar. De groei van de CRM-software-industrie als geheel vertraagde doordat de markt steeds meer verzadigd raakte. Veel grote bedrijven hadden al CRM-systemen geïmplementeerd en de gemakkelijk te behalen winst was al binnen. Tegelijkertijd kwamen er nieuwe concurrenten op de markt die marktaandeel veroverden met innovatieve benaderingen en lagere prijzen.

In deze situatie richtte Benioff zich vanaf 2022 steeds meer op kunstmatige intelligentie als een nieuwe groeimarkt. Salesforce introduceerde eerst Einstein, een AI-platform dat voorspellende analyses en automatisering mogelijk maakte binnen bestaande CRM-producten. Vervolgens, in september 2024, kwam de grote aankondiging: Agentforce, een platform voor autonome AI-agenten die ontworpen zijn om zelfstandig taken uit te voeren op gebieden zoals klantenservice, verkoop en marketing.

De visie was ambitieus: tegen eind 2025 moesten klanten via het platform een ​​miljard autonome AI-agenten creëren. Deze agenten zouden niet alleen eenvoudige vragen beantwoorden, maar ook zelfstandig complexe taken in meerdere fasen plannen en uitvoeren. Ze moesten proactief handelen, beslissingen nemen en toegang hebben tot de volledige database van het bedrijf.

Tegelijkertijd investeerde Salesforce fors in de technologische basis voor deze AI-agenten. In mei 2025 kondigde het bedrijf de overname aan van Informatica, een specialist in datamanagement, voor acht miljard dollar. De overname was bedoeld om ervoor te zorgen dat de AI-agenten toegang hadden tot hoogwaardige, goed gestructureerde data. In het najaar van 2024 had Salesforce al OwnData, een ander datamanagementbedrijf, overgenomen voor 1,9 miljard dollar.

Ondanks deze enorme investeringen en de grootse visie bleven de verwachte omzetstijgingen uit. In het tweede kwartaal van het fiscale jaar 2025/26 groeide de omzet van Salesforce met 9,8 procent tot 10,24 miljard dollar. Hoewel dit de verwachtingen licht overtrof, was het het vijfde kwartaal op rij met een groei van minder dan 10 procent. De vooruitzichten voor het komende kwartaal waren nog somberder, wat de bezorgdheid aanwakkerde dat het AI-initiatief niet het verwachte commerciële succes zou opleveren.

De anatomie van autonome AI-agenten: technologie tussen visie en haalbaarheid

Om te begrijpen waarom het zo lastig is om inkomsten te genereren met AI-agenten, moet men de technische fundamenten en mechanismen van deze systemen onderzoeken. Agentforce is gebaseerd op verschillende technologische componenten die moeten samenwerken om de beloofde autonomie te bereiken.

De kern van het systeem wordt gevormd door de zogenaamde Atlas Reasoning Engine, die fungeert als het neurale netwerk of brein van de AI-agenten. Deze engine is ontworpen om menselijk denken en handelen na te bootsen, taken correct te categoriseren, stappen te prioriteren en deze uiteindelijk nauwkeurig uit te voeren. In tegenstelling tot eerdere AI-assistenten zoals Copilot, die sterk afhankelijk waren van menselijke interactie, zijn de Agentforce-agenten bedoeld om grotendeels autonoom te werken.

De tweede belangrijke component is de Salesforce Data Cloud, die alle relevante bedrijfsgegevens in realtime harmoniseert en beschikbaar maakt voor de AI-agenten. De kwaliteit en volledigheid van deze gegevens zijn cruciaal voor de prestaties van de agenten. Dit is tevens een van de grootste uitdagingen: veel bedrijven hebben hun gegevens in de loop der jaren in verschillende systemen verzameld zonder uniforme standaarden of regelmatige gegevensopschoning.

Het derde onderdeel bestaat uit integratietools zoals MuleSoft en vooraf gebouwde connectors waarmee agents kunnen communiceren met bestaande workflows en externe systemen. Deze interfaces stellen agents in staat om niet alleen binnen de Salesforce-omgeving te werken, maar ook te communiceren met andere bedrijfsapplicaties.

Naast deze Salesforce-native componenten integreert Agentforce ook grote taalmodellen van externe leveranciers zoals OpenAI, Anthropic en Google Gemini. Deze modellen bieden de onderliggende natuurlijke taalverwerking en algemene wereldkennis waarop de specifieke agents zijn gebouwd.

De functionaliteit kan worden geïllustreerd aan de hand van het voorbeeld van een klantenservicemedewerker: een klant neemt contact op met het bedrijf met een verzoek. De medewerker analyseert het verzoek, haalt de relevante klantgegevens op uit de datacloud, vergelijkt deze met vergelijkbare gevallen uit het verleden, ontwikkelt een meerstappenplan voor de oplossing, voert deze stappen uit en communiceert het resultaat aan de klant. Dit alles gebeurt zonder menselijke tussenkomst, tenzij de medewerker een probleem tegenkomt dat zijn of haar mogelijkheden te boven gaat.

In theorie klinkt het indrukwekkend. In de praktijk zijn er echter talloze valkuilen. De agents zijn slechts zo goed als de data waartoe ze toegang hebben. Als de data onvolledig, verouderd of inconsistent is, zullen de agents verkeerde beslissingen nemen. Integratie in bestaande bedrijfssystemen is vaak complex en vereist aanzienlijke inspanning. En hoewel de configuratie van agents wordt aangeprezen als een low-code proces, vereist het nog steeds een aanzienlijk technisch begrip en Salesforce-specifieke expertise.

Een ander probleem is het gebrek aan vertrouwen. Veel bedrijven aarzelen om de controle over cruciale bedrijfsprocessen over te dragen aan autonome systemen zonder gedegen testprocedures en beveiligingsmechanismen. Het risico op fouten, datalekken of ongewenst gedrag is reëel, zoals voorbeelden uit andere sectoren aantonen.

De moeilijke weg naar winstgevendheid: drie fundamentele uitdagingen

De problemen van Salesforce kunnen worden teruggebracht tot drie belangrijke uitdagingen die representatief zijn voor de hele sector: het te gelde maken van AI-innovaties, de structurele volwassenheid van de markt en de complexiteit van de adoptie van technologie.

De eerste uitdaging betreft de commercialisering

Hoewel Salesforce met Agentforce een technologisch geavanceerd product heeft ontwikkeld, blijft de cruciale vraag: hoe kan het worden gemonetiseerd? Het prijsmodel van Agentforce is gebaseerd op twee dollar per gesprek, een gebruiksgebaseerde aanpak die verschilt van traditionele licentiemodellen. Veel potentiële klanten aarzelen echter om deze technologie op grote schaal te gebruiken totdat het rendement op de investering duidelijk aantoonbaar is.

De kosten voor het inzetten van AI-agenten zijn aanzienlijk. De onderliggende, grote taalmodellen vereisen dure computerbronnen. Volgens schattingen uit de sector kost een enkele zoekopdracht aan een generatief AI-model tot wel tien keer meer dan een traditionele Google-zoekopdracht. Deze kosten moeten worden doorberekend aan de klant, wat de prijsacceptatie beperkt. Tegelijkertijd verwachten klanten dat AI-agenten duidelijke toegevoegde waarde leveren die de hogere kosten rechtvaardigt.

Tot op heden maken slechts zo'n 12.000 bedrijven gebruik van Agentforce, een verwaarloosbaar klein aantal gezien het enorme klantenbestand van Salesforce van honderdduizenden bedrijven. De jaarlijkse terugkerende omzet van Agentforce bedraagt ​​minder dan 500 miljoen dollar, een fractie van de totale omzet van meer dan 40 miljard dollar. Zelfs als dit aantal de komende jaren verdrievoudigt of verviervoudigt, zoals Salesforce hoopt, zou de bijdrage aan de totale omzet nog steeds beperkt zijn.

De tweede belangrijke uitdaging is de structurele volwassenheid van de CRM-markt

Na twee decennia van sterke groei heeft de markt voor CRM-software (Customer Relationship Management) een verzadigingspunt bereikt. De meeste grote en middelgrote bedrijven in ontwikkelde markten hebben al CRM-systemen geïmplementeerd. De mogelijkheden voor organische groei door het werven van nieuwe klanten zijn beperkt.

Tegelijkertijd is de concurrentie heviger geworden. Microsoft met Dynamics 365, Oracle met zijn cloudapplicaties, SAP met zijn CRM-oplossingen en tal van gespecialiseerde aanbieders zoals HubSpot, Zendesk en Zoho dingen allemaal naar marktaandeel. Deze concurrenten hebben de afgelopen jaren een inhaalslag gemaakt en bieden soms voordeligere of meer gespecialiseerde oplossingen aan.

In deze omgeving zal het voor Salesforce lastiger zijn om dubbelcijferige groeicijfers te behalen, zelfs met innovatieve AI-functies. Klanten stappen niet zomaar over op een ander CRM-systeem omdat een leverancier nieuwe AI-mogelijkheden biedt. Het implementeren van een CRM-systeem is complex, duur en tijdrovend. Bedrijven zijn terughoudend om over te stappen zolang hun bestaande systeem goed functioneert.

Analisten zoals Karl Keirstead van UBS hebben erop gewezen dat de CRM-markt al relatief volwassen is, terwijl investeringen in AI voor klanten op dit gebied zich nog in een zeer vroeg stadium bevinden. Er is daarom een ​​tijdsverschil tussen de marktvolwassenheid van kernproducten en de volwassenheid van AI-add-ons. Deze kloof maakt het voor Salesforce moeilijk om het groeitempo van weleer te herwinnen.

De derde fundamentele uitdaging betreft de complexiteit van de adoptie van technologie

Hoewel Salesforce Agentforce promoot als een gebruiksvriendelijke oplossing met weinig code, is de realiteit voor veel klanten aanzienlijk complexer. Een succesvolle implementatie van AI-agenten vereist een solide datafundament, goed gedefinieerde processen, technische expertise en aanzienlijke investeringen in training en verandermanagement.

Veel bedrijven worstelen met fundamentele uitdagingen zoals slechte datakwaliteit, geïsoleerde datasilo's, ontoereikende IT-infrastructuur en een gebrek aan AI-expertise. Deze problemen moeten worden opgelost voordat AI-agenten hun volledige potentieel kunnen bereiken. Dit vereist tijd, middelen en een langetermijnbenadering, waar veel bedrijven voor terugdeinzen.

Daarbij komt nog het tekort aan gekwalificeerd personeel. De vraag naar AI-experts, dataspecialisten en Salesforce-beheerders is veel groter dan het aanbod. Bedrijven moeten hoge salarissen betalen om gekwalificeerde medewerkers aan te trekken en te behouden. Dit verhoogt de kosten van de implementatie van AI-oplossingen en verlengt de tijd die nodig is om waarde te creëren.

Een nieuwe dimensie van digitale transformatie met 'Managed AI' (kunstmatige intelligentie) – Platform- en B2B-oplossing | Xpert Consulting - Afbeelding: Xpert.Digital

Hier leert u hoe uw bedrijf snel, veilig en zonder hoge drempels AI-oplossingen op maat kan implementeren.

Een beheerd AI-platform is uw allesomvattende, zorgeloze oplossing voor kunstmatige intelligentie. In plaats van te worstelen met complexe technologie, dure infrastructuur en langdurige ontwikkelprocessen, ontvangt u een kant-en-klare oplossing op maat van een gespecialiseerde partner – vaak al binnen enkele dagen.

De belangrijkste voordelen in één oogopslag:

⚡ Snelle implementatie: Van idee tot gebruiksklare applicatie in dagen, niet maanden. Wij leveren praktische oplossingen die direct toegevoegde 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 de resultaten. Hoge investeringen vooraf in hardware, software of personeel zijn volledig uitgesloten.

🎯 Focus op uw kernactiviteiten: concentreer u op waar u het beste in bent. Wij zorgen voor de volledige technische implementatie, werking en het onderhoud van uw AI-oplossing.

📈 Toekomstbestendig en schaalbaar: Uw AI groeit met u mee. Wij garanderen continue optimalisatie en schaalbaarheid en passen de modellen flexibel aan nieuwe eisen aan.

Meer hierover hier:

• De Managed AI Solution - Industriële AI-diensten: De sleutel tot concurrentievermogen in de dienstensector, de industrie en de machinebouw

Succesverhalen en teleurstellingen: wat de praktijk ons ​​leert over AI-agenten

Om een ​​compleet beeld te krijgen, is het de moeite waard om te kijken naar specifieke gebruiksscenario's en praktijkervaringen met AI-agenten, zowel bij Salesforce zelf als bij andere bedrijven.

Salesforce heeft zelf een van de meest spraakmakende implementaties van AI-agenten uitgevoerd: in de eigen klantenservice. CEO Marc Benioff kondigde in september 2025 aan dat het bedrijf het klantenserviceteam had teruggebracht van 9.000 naar 5.000 medewerkers, een reductie van 45 procent. De ontslagen medewerkers werden vervangen door AI-agenten, die volgens Benioff al 1,5 miljoen klantinteracties hebben afgehandeld, met een vergelijkbare klanttevredenheid als menselijke agenten.

Deze drastische maatregel toont enerzijds het potentieel van AI-agenten aan om repetitieve taken te automatiseren en kosten te verlagen. Salesforce bespaart aanzienlijke personeelskosten door deze ontslagen en kan tegelijkertijd meer vragen afhandelen. Anderzijds roept het ethische en praktische vragen op. De kwaliteit van de klantenservice voor complexere vragen die menselijk oordeel en empathie vereisen, moet nog blijken. Andere bedrijven, zoals Klarna, die vergelijkbare automatiseringsstrategieën hebben doorgevoerd, hebben moeten toegeven dat de servicekwaliteit daaronder heeft geleden.

Een tweede voorbeeld zijn AI-agenten in de verkoop. Verschillende Salesforce-klanten hebben agenten geïmplementeerd die automatisch potentiële klanten kwalificeren, afspraken inplannen en follow-up-e-mails versturen. Deze agenten werken 24/7 en kunnen honderden leads tegelijk verwerken. Volgens Salesforce hebben sommige klanten gemeld dat de productiviteit van hun verkoopteams met 20 tot 30 procent is gestegen door het gebruik van dergelijke agenten.

Er zijn echter wel beperkingen. De medewerkers functioneren het best met gestandaardiseerde processen en duidelijk omschreven kwalificatiecriteria. Ze bereiken al snel hun grenzen in complexe B2B-verkoopprocessen die diepgaande productkennis en strategische onderhandelingsvaardigheden vereisen. Bovendien melden sommige gebruikers een zekere mate van ontevredenheid onder potentiële klanten die liever met een mens spreken.

Naast Salesforce maken tal van andere bedrijven gebruik van AI-agents. ServiceNow, een directe concurrent van Salesforce in de IT-servicemanagementsector, heeft een eigen platform voor AI-agents ontwikkeld. Deze agents zijn ontworpen om zelfstandig IT-problemen te diagnosticeren en op te lossen, serviceaanvragen te verwerken en workflows te coördineren.

Microsoft maakt ook gebruik van agentgebaseerde AI met zijn Copilot-producten, zij het met een iets andere aanpak. De Microsoft-agents zijn dieper geïntegreerd in bestaande Office 365-producten en richten zich op het ondersteunen van individuele productiviteit in plaats van autonome procesautomatisering.

SAP en Oracle volgen vergelijkbare strategieën en ontwikkelen AI-agenten die direct in hun ERP- en CRM-systemen zijn geïntegreerd. SAP heeft Joule geïntroduceerd, een AI-assistent die bedrijfsprocessen analyseert, aanbevelingen doet en taken automatiseert. Oracle richt zich met name op AI-gestuurde cloudinfrastructuur en positioneert zichzelf als platform voor rekenintensieve AI-workloads.

Al deze voorbeelden laten zien dat AI-agenten het beste werken in duidelijk gedefinieerde gebruiksscenario's met gestructureerde data en gestandaardiseerde processen. Hoe complexer, onvoorspelbaarder en mensgerichter een taak is, hoe moeilijker het voor autonome agenten wordt om menselijke prestaties te evenaren of te overtreffen.

Geschikt hiervoor:

• Salesforce AI: Waarom onafhankelijke AI-platforms beter zijn dan Einstein en Agentforce-hybride benadering verslaat leverancier Lock-in!

Kritiek, controverses en onbeantwoorde vragen: de schaduwzijde van de AI-revolutie

De problemen van Salesforce en de bredere uitdagingen bij de implementatie van AI-agenten hebben een intens debat op gang gebracht over de mogelijkheden en beperkingen van de technologie. Verschillende cruciale aspecten verdienen speciale aandacht.

Het eerste twistpunt betreft banenverlies. Salesforce heeft een duidelijk signaal afgegeven door 4.000 medewerkers van de klantenservice te ontslaan: AI-agenten vervangen niet alleen inefficiënte processen, maar ook mensen. Benioff had eerder beweerd dat AI niet zou leiden tot het verdwijnen van kantoorbanen. De realiteit laat echter iets anders zien.

Deze trend beperkt zich niet tot Salesforce. Volgens gegevens zullen er in 2025 alleen al in de VS meer dan 64.000 banen in de technologiesector verdwijnen, waarvan vele verband houden met de toegenomen automatisering door AI. De ironie is dat veel van deze bedrijven tegelijkertijd op zoek zijn naar nieuwe werknemers, met name voor AI-ontwikkeling en de verkoop van AI-producten. Er vindt dus een verschuiving plaats waarbij bepaalde banen overbodig worden, terwijl er nieuwe ontstaan. De vraag blijft echter of de nieuw gecreëerde banen de verloren banen zullen compenseren, zowel in aantal als in kwaliteit.

Het tweede cruciale aspect is de discrepantie tussen marketing en realiteit. Salesforce en andere techbedrijven hebben AI-agenten gepromoot met grootse beloftes: een revolutie op de werkvloer, magische productiviteitswinsten, autonome systemen die menselijke werknemers vervangen. De realiteit is echter dat veel implementaties zich nog in de pilotfase bevinden en dat de beloofde productiviteitswinsten vaak niet worden gerealiseerd of slechts in beperkte gebieden merkbaar zijn.

Uit een onderzoek van Capgemini blijkt dat hoewel 90 procent van de ondervraagde managers ervan overtuigd is dat AI op basis van agenten een concurrentievoordeel biedt, slechts 14 procent daadwerkelijk met de implementatie is begonnen. De meerderheid bevindt zich nog in de planningsfase en bijna de helft heeft geen concrete implementatiestrategie. Het vertrouwen in volledig autonome AI-agenten is het afgelopen jaar aanzienlijk gedaald, van 43 naar 27 procent.

Een derde probleem is de afhankelijkheid van individuele techreuzen. Salesforce Agentforce is nauw geïntegreerd met het Salesforce-ecosysteem. De agents functioneren het best wanneer alle data en processen zich binnen de Salesforce-omgeving bevinden. Het integreren van externe kennisbronnen of systemen vergt aanzienlijke inspanning. Dit creëert een vendor lock-in-effect, waardoor het voor klanten moeilijk wordt om over te stappen naar alternatieve oplossingen.

Soortgelijke kritiek wordt geuit op Microsoft, SAP en Oracle. Elke leverancier probeert zijn eigen ecosysteem te creëren waarin zijn AI-agenten het beste functioneren. Dit bemoeilijkt de integratie van verschillende systemen en dwingt klanten om voor één primaire leverancier te kiezen. Initiatieven zoals het Model Context Protocol, dat gestandaardiseerde communicatie tussen AI-agenten van verschillende leveranciers mogelijk moet maken, staan ​​nog in de kinderschoenen.

Een vierde controversieel aspect betreft gegevensprivacy en -beveiliging. AI-agenten hebben toegang nodig tot uitgebreide bedrijfsgegevens om effectief te kunnen functioneren. Dit brengt potentiële beveiligingsrisico's met zich mee, vooral wanneer deze gegevens worden gedeeld met externe AI-diensten zoals OpenAI of Anthropic. Hoewel Salesforce en andere leveranciers benadrukken dat ze strenge maatregelen voor gegevensbescherming hebben geïmplementeerd, blijven er zorgen bestaan, met name in gereguleerde sectoren zoals de gezondheidszorg of de financiële dienstverlening.

Het vijfde cruciale punt is de milieu-impact. Het draaien van grote AI-modellen vereist enorme hoeveelheden rekenkracht en dus energie. De datacenters die deze modellen draaien, verbruiken miljoenen kilowattuur elektriciteit en produceren aanzienlijke CO2-uitstoot. In een tijd waarin bedrijven steeds meer onder druk staan ​​om hun duurzaamheidsdoelen te halen, wordt de ecologische voetafdruk van AI-systemen een steeds grotere zorg.

Een blik in de toekomst: tussen consolidatie en de volgende golf

Ondanks alle huidige uitdagingen gaan experts ervan uit dat AI-agenten de komende jaren een steeds belangrijkere rol zullen spelen in bedrijven. De vraag is niet óf, maar hoe snel en in welke vorm deze technologie de overhand zal krijgen.

Gartner voorspelt dat in 2026 ongeveer 40 procent van alle bedrijfsapplicaties taakspecifieke AI-agenten zal bevatten, een aanzienlijke stijging ten opzichte van minder dan 5 procent in 2025. Tegen 2035 zou agentgebaseerde AI goed kunnen zijn voor circa 30 procent van de wereldwijde omzet in bedrijfssoftware, meer dan 450 miljard dollar. De markt voor autonome AI en autonome agenten zal naar verwachting groeien van 8,62 miljard dollar in 2025 tot 263,96 miljard dollar in 2035, wat neerkomt op een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van meer dan 40 procent.

Deze voorspellingen zijn gebaseerd op de aanname dat de huidige uitdagingen geleidelijk zullen worden overwonnen. Verschillende ontwikkelingen zouden hieraan kunnen bijdragen:

Ten eerste zal de technologie zelf blijven evolueren. De onderliggende grote taalmodellen zullen krachtiger, efficiënter en kosteneffectiever worden. Nieuwe modellen zoals OpenAI's o1 met verbeterde redeneermogelijkheden of Anthropics Claude met langere contextvensters zullen complexere taken mogelijk maken. De kosten van AI-inferentie zijn al drastisch gedaald, met een factor 280 tussen november 2022 en oktober 2024. Deze trend zal zich waarschijnlijk voortzetten, waardoor AI-toepassingen economisch aantrekkelijker worden.

Ten tweede zullen bedrijven leren om AI-agenten effectiever in te zetten. Pioniers zullen ervaring opdoen, best practices identificeren en deze delen met de bredere gemeenschap. Trainingsprogramma's, certificeringen en adviesdiensten zullen ontstaan ​​om bedrijven te ondersteunen bij de implementatie.

Ten derde zou de standaardisatie kunnen vorderen. Initiatieven zoals het Model Context Protocol of het agent-to-agent protocol van ServiceNow zijn erop gericht om communicatie tussen AI-agents van verschillende leveranciers mogelijk te maken. Als dergelijke standaarden worden ingevoerd, zou dit de integratie vergemakkelijken en de afhankelijkheid van één leverancier verminderen.

Ten vierde is een consolidatie van aanbieders te verwachten. De markt voor AI-agenten is momenteel gefragmenteerd, met tientallen startups en gevestigde spelers die strijden om marktaandeel. Overnames en marktconsolidatie zullen zich naar verwachting in de komende jaren voordoen, vergelijkbaar met wat er in het verleden in andere technologiesegmenten is gebeurd. Grote bedrijven zoals Salesforce, Microsoft, Google, SAP of Oracle zullen kleinere aanbieders overnemen om hun AI-capaciteiten uit te breiden.

Voor Salesforce in het bijzonder zal de cruciale factor zijn of het bedrijf de overname van Informatica succesvol kan integreren en daadwerkelijke toegevoegde waarde voor Agentforce kan genereren. De overname is de grootste in de geschiedenis van het bedrijf sinds de aankoop van Slack in 2021. Er zijn risico's aan verbonden, zoals blijkt uit de verlaging van het koersdoel door RBC. Het biedt echter ook kansen als Salesforce hiermee een uitgebreider datamanagementplatform kan creëren dat AI-agenten effectiever maakt.

Op middellange termijn, tegen 2030, streeft Salesforce naar een omzet van meer dan 60 miljard dollar, wat overeenkomt met een organische groei van meer dan 10 procent per jaar. Dit zou een terugkeer naar een groei met dubbele cijfers betekenen, na sinds medio 2024 onder dit niveau te zijn gedaald. Of dit doel realistisch is, hangt grotendeels af van het succes van Agentforce en andere AI-producten.

Op de lange termijn zou de ontwikkeling zich kunnen richten op complexe ecosystemen met meerdere agenten, zoals Gartner voorspelt. In dergelijke systemen werken gespecialiseerde agenten samen, coördineren ze hun acties en delen ze informatie. De ene agent analyseert klantvragen, de andere ontwikkelt oplossingen, een derde coördineert de implementatie en een vierde bewaakt de kwaliteit. Deze georkestreerde samenwerking zou het mogelijk maken om nog complexere bedrijfsprocessen te automatiseren.

Maar er is nog een lange weg te gaan. De komende twee tot drie jaar zullen cruciaal zijn om te zien of de huidige problemen kunnen worden opgelost en of de beloofde productiviteitswinsten en omzetstijgingen daadwerkelijk gerealiseerd worden.

Lessen die de techindustrie kan trekken uit de Salesforce-crisis

De analyse van het Salesforce-probleem onthult fundamentele waarheden over de stand van zaken rond kunstmatige intelligentie en de commerciële toepassing ervan. De belangrijkste bevinding is dat er een aanzienlijke discrepantie bestaat tussen de technologische haalbaarheid van AI-agenten en hun economische winstgevendheid in de huidige markt.

Salesforce is een voorbeeld van een sector die met hoge verwachtingen het AI-tijdperk inging, maar nu geconfronteerd wordt met de harde realiteit van het genereren van inkomsten. De drie belangrijkste problemen die zijn vastgesteld – moeilijkheden bij het genereren van inkomsten, marktverzadiging en complexiteit van de implementatie – zijn niet specifiek voor Salesforce, maar treffen de gehele sector van bedrijfssoftware.

De ervaring leert dat technologische innovatie alleen niet voldoende is. Bedrijven moeten ook een aantrekkelijk businessmodel ontwikkelen, duidelijke klantwaarde aantonen en de drempels voor acceptatie verlagen. Salesforce heeft met Agentforce een technologisch indrukwekkend product gecreëerd, maar het vertalen daarvan naar duurzame omzetgroei blijft een uitdaging.

Voor investeerders betekent dit dat ze onderscheid moeten maken tussen kortetermijnhype en waarde op de lange termijn. De hoge waarderingen van veel AI-bedrijven zijn gebaseerd op verwachtingen van toekomstige winsten die mogelijk niet gerealiseerd worden of aanzienlijk vertraagd kunnen worden. Een nuchtere analyse van de werkelijke adoptiepercentages, omzetbijdragen en winstgevendheid is essentieel.

Voor bedrijven die AI-agenten willen inzetten, is het advies: begin met duidelijk gedefinieerde use cases, investeer in datakwaliteit en verandermanagement, en verwacht geen wonderen van de ene op de andere dag. De meest succesvolle implementaties richten zich op een paar, maar goed uitgevoerde projecten, in plaats van het lanceren van veel oppervlakkige experimenten.

Voor werknemers betekent deze ontwikkeling dat bepaalde taken door AI worden geautomatiseerd, terwijl er nieuwe functies ontstaan. Investeren in AI-gerelateerde vaardigheden – of het nu gaat om ontwikkeling, beheer of de strategische toepassing van AI – wordt steeds belangrijker.

De Salesforce-zaak is daarom veel meer dan het verhaal van één enkel bedrijf in moeilijkheden. Het is een les over de uitdagingen van technologische transformatie, de kloof tussen visie en realiteit, en de noodzaak om ondanks al het enthousiasme voor nieuwe technologieën een helder beeld van de economische realiteit te behouden. De AI-revolutie zal er komen, maar geleidelijk, met horten en stoten en selectief – niet de vaak aangehaalde oerknal, maar een continu proces met ups en downs.

☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits

☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!

Konrad Wolfenstein

Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van de internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B -handelsplatforms

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Maatregel

Onze expertise in de VS 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

Profiteer van de uitgebreide, vijfvoudige expertise van Xpert.Digital in een compleet servicepakket | R&D, XR, PR & Optimalisatie van digitale zichtbaarheid - Afbeelding: Xpert.Digital

Xpert.Digital beschikt over diepgaande kennis van diverse sectoren. Hierdoor kunnen we strategieën op maat ontwikkelen die precies aansluiten op de behoeften en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en ontwikkelingen in de sector te volgen, kunnen we proactief handelen en innovatieve oplossingen bieden. De combinatie van ervaring en expertise genereert toegevoegde waarde en geeft onze klanten een doorslaggevend concurrentievoordeel.

Meer hierover hier:

• Profiteer van de 5 expertisegebieden van Xpert.Digital in één pakket – al vanaf €500 per maand