S08E73 - AI van pilot naar productie: zo slaag je!

Ronald van Loon, tech-analist en negen jaar op rij een van de meest invloedrijke namen in wereldwijde AI-rankings, ziet bij bedrijven steeds hetzelfde patroon: zeven van de tien Artificial Intelligence-pilots halen de productiefase niet. Niet omdat de technologie faalt, maar omdat organisaties de verkeerde aannames meenemen: dat AI dataproblemen oplost, dat change management vanzelf gaat, en dat een werkende pilot gelijk staat aan een werkende implementatie. Hij laat zien hoe agentic AI verschilt van gewone workflow automation, waarom je datafundament de bottleneck is die niemand wil zien, en welke drie vragen je per use case moet beantwoorden voordat je ook maar één regel code schrijft.

Een agent die dezelfde persoon in twee systemen tegenkomt, één keer als prospect en één keer als klant van tien jaar, stuurt gewoon een kennismakingsmail, tenzij die context expliciet beschikbaar is in je data. Morgen kun je beginnen met één proces in je organisatie: schrijf op welke beslissingen daarin worden genomen, welke data daarvoor nodig is, en of iemand op C-level er formeel verantwoordelijk voor is.

Onderwerpen

• Waarom AI-pilots niet doorgroeien naar productie: adoption gap, speed paradox en te laat change management
• Het verschil tussen agentic AI en workflow automation: systemen die zelf beslissingen nemen en acties uitvoeren
• Datakwaliteit als bottleneck: waarom AI geen dataproblemen oplost en consistente data noodzakelijk is
• Accountability en observability bij autonome systemen: wie is verantwoordelijk en hoe log je beslissingen
• Pragmatisch beginnen: start met een tool voor medewerkers in plaats van directe operationalisering

Links

• Persoon: Ronald van Loon - Principal Analyst bij Intelligent World
• Organisatie: Gartner
• Bedrijf: ASML | The world's supplier to the semiconductor industry
• Nieuwsbrief: AIToday Live nieuwsbrief
• Podcast: AIToday Live podcast
• Kaartspel: AI Game Changer - Generative AI editie

Genoemde entiteiten: ChatGPT

Aigency
Aigency ontwerpt en ontwikkelt waardevolle, robuuste en betrouwbare Machine Learning-modellen.

Info Support
Info Support is de specialist in maatwerk software en leidend in kunstmatige intelligentie (AI).

Disclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Transcript

1
00:00:00,000 --> 00:00:03,439
Ronald van Loon is Principal Analyst bij Intelligent World.

2
00:00:03,439 --> 00:00:08,839
Hij krijgt input van meer dan honderd leidende techbedrijven, was de afgelopen twee maanden

3
00:00:08,839 --> 00:00:14,240
vier keer in Amerika en één keer in China, en staat al acht jaar in meer dan honderd wereld

4
00:00:14,240 --> 00:00:21,519
wij de rankings als top 10 meest invloedrijke persoon op het gebied van AI en data-analyses.

5
00:00:21,519 --> 00:00:24,800
Vandaag heeft hij één centraal thema meegenomen.

6
00:00:24,800 --> 00:00:27,440
Het gaat tussen pilot en productie.

7
00:00:27,440 --> 00:00:32,439
Want 70 procent van alle AI-proof-of-concepts ziet nooit de dag licht.

8
00:00:34,358 --> 00:00:38,278
Joop: Hoi, leuk dat je weer luistert naar een nieuwe aflevering van AIToday Live.

9
00:00:38,278 --> 00:00:40,839
Joop: Mijn naam Joop Snijder, Head of AI bij Info Support.

10
00:00:40,839 --> 00:00:46,359
Joop: Mijn naam, Niels Naglé, en Area Lead Data & AI bij Info Support en vandaag in de studio Ronald van Loon.

11
00:00:46,358 --> 00:00:49,958
Joop: Ronald, voordat we beginnen, zou je jezelf eerst willen voorstellen aan de luisteraar.

12
00:00:51,079 --> 00:00:52,118
Ronald: Dank voor de uitnodiging.

13
00:00:52,118 --> 00:00:54,599
Ronald: Leuk om hier te zijn, leuk om in jullie studio te zijn.

14
00:00:54,839 --> 00:00:58,518
Ronald: Ronald van Loon, ik ben een tech-analyst.

15
00:00:58,519 --> 00:01:05,239
Ronald: Dus ik hou eigenlijk alles bij wat op het gebied van technologie gebeurt, en vooral op het gebied van data en AI.

16
00:01:05,719 --> 00:01:10,518
Ronald: Ik krijg input van meer dan 100 leidende techbedrijven, die mij zeggen.

17
00:01:10,759 --> 00:01:19,158
Ronald: We hebben weer een aantal nieuwe dingetjes kun je daar iets over vertellen, zoals jullie doen via een podcast, doe ik dat eigenlijk heel veel via video of geschreven.

18
00:01:19,398 --> 00:01:27,638
Ronald: Wereldwijd wereldwijd reist letterlijk de wereld rond naar de continenten waar AI hot is.

19
00:01:28,758 --> 00:01:35,079
Ronald: De laatste twee maanden vier keer in Amerika geweest, in China geweest, meerdere plekken in Europa.

20
00:01:35,079 --> 00:01:37,398
Ronald: Dan word ik uitgenodigd op zo'n event.

21
00:01:37,399 --> 00:01:45,158
Ronald: En daar krijg je toegang tot de meest interessante mensen en die vertellen dan hun verhaal en wat voor nieuw is.

22
00:01:45,959 --> 00:01:54,358
Ronald: Omdat ik dat dus doe, en deel en al negen jaar doe, heb ik ondertussen 57.000 volgers op social media.

23
00:01:56,999 --> 00:02:00,518
Ronald: Als je vanuit het consumentenperspectief kijkt, dan is dat niet zoveel.

24
00:02:00,518 --> 00:02:03,478
Ronald: Maar in het business to business, is allemaal business to business.

25
00:02:05,959 --> 00:02:07,478
Ronald: Of practitioners.

26
00:02:07,958 --> 00:02:12,039
Ronald: Die het interessant vinden om mijn verhaal uiteindelijk te volgen.

27
00:02:12,199 --> 00:02:24,678
Ronald: Waar ik trots op ben, is dat ik meer dan 100 200 rankings zit, waar ik een top 10 influential persoon ben op het gebied van AI en analytics de laatste acht, negen jaar.

28
00:02:24,679 --> 00:02:29,558
Ronald: Dus dat is wat ik hoofdzakelijk doe, maak meer dan 600 video producties per jaar.

29
00:02:30,518 --> 00:02:32,998
Ronald: Ik heb een groot team die me daarmee helpt.

30
00:02:33,399 --> 00:02:40,999
Ronald: Daarnaast help ik enterprises die eigenlijk bezig zijn met AI met AI voor te bereiden.

31
00:02:40,999 --> 00:02:46,679
Ronald: En vooral van wat ze allemaal moeten onderzoeken en weten voordat ze met AI aan de slag gaan.

32
00:02:51,158 --> 00:02:54,758
Joop: We gaan het hebben over het gat tussen pilot en productie.

33
00:02:54,758 --> 00:03:00,838
Joop: Want dat gat is iets wat langzaam steeds meer gezien wordt.

34
00:03:01,318 --> 00:03:03,639
Joop: Waarom wilde je het hierover hebben?

35
00:03:04,839 --> 00:03:07,239
Ronald: Wat je ziet, heel veel partijen.

36
00:03:07,239 --> 00:03:10,358
Ronald: Die zijn uiteindelijk met een pilot begonnen.

37
00:03:10,679 --> 00:03:15,158
Ronald: Wat je vaak ziet, is dat hij zeggen, we hebben heel veel ideeën 100 ideeën.

38
00:03:15,158 --> 00:03:21,559
Ronald: En vervolgens gaan ze met een pilot aan de slag twee of drie items eruit.

39
00:03:21,799 --> 00:03:28,198
Ronald: Maar lopen ze toch wel tegen redelijk wat uitdagingen aan heel veel uitdagingen.

40
00:03:28,198 --> 00:03:30,599
Ronald: Om uiteindelijk tot een resultaat te komen.

41
00:03:30,918 --> 00:03:39,878
Ronald: Enerzijds lijkt me leuk om die uitdagingen te delen, anderzijds lijkt me leuk om aan te geven naar waar staat het nu eigenlijk in de wereld op het gebied van AI.

42
00:03:39,878 --> 00:03:48,678
Ronald: Ik heb ook wat voorbeelden meegenomen van Agentic AI, dus hoe agents eigenlijk naar ons helpen om dingetjes beter te doen.

43
00:03:48,999 --> 00:03:52,199
Ronald: En de bagage die ik mee heb, ik zou graag wat dingen delen.

44
00:03:52,359 --> 00:03:56,518
Ronald: Wat ik denk wat verstandig is om te doen om je om jezelf voor te bereiden.

45
00:03:56,519 --> 00:03:56,999
Joop: Heel raar.

46
00:03:56,999 --> 00:03:57,639
Niels: Ik ben benieuwd.

47
00:03:58,759 --> 00:03:59,798
Niels: Je zei uitdaging.

48
00:03:59,799 --> 00:04:02,758
Niels: Ik gelijk allemaal vragen: wat voor uitdagingen kom je zo al tegen.

49
00:04:03,558 --> 00:04:07,398
Ronald: Het aantal uitdagingen zijn eigenlijk groot.

50
00:04:07,718 --> 00:04:12,279
Ronald: Als je kijkt als we vooral in ieder geval van pilot naar productie gaat.

51
00:04:13,078 --> 00:04:22,279
Ronald: Uitdagingen die je kunt bedenken als je op het gebied van de C-level executives kijkt.

52
00:04:22,279 --> 00:04:24,439
Ronald: Die hebben intern al uitdagingen.

53
00:04:24,439 --> 00:04:31,158
Ronald: Want die hebben al een discussie onderling, waar de CEO zegt van nou, AI is het nu helemaal aan het worden.

54
00:04:31,158 --> 00:04:37,558
Ronald: Als we even één stapje terugdoen, misschien we zien eigenlijk een aantal inflectiepunten, keerpunten op het gebied van AI.

55
00:04:37,559 --> 00:04:39,798
Ronald: We hebben OpenAI.

56
00:04:40,119 --> 00:04:43,238
Ronald: die in twee maanden 100 miljoen gebruikers had.

57
00:04:43,238 --> 00:04:47,079
Ronald: Dat is een punt wat eigenlijk nog geen enkele tool had bereikt.

58
00:04:47,078 --> 00:04:58,599
Ronald: Vervolgens heb je Open Core met Genic AI, die in zes weken meer downloads had dan Linux in 30 jaar.

59
00:04:58,598 --> 00:05:02,198
Ronald: Dus dat geeft eigenlijk een aantal keerpunten aan.

60
00:05:02,198 --> 00:05:07,079
Ronald: Waarbij je ziet dat AI echt niet nog een hype of iets dergelijks.

61
00:05:07,078 --> 00:05:11,959
Ronald: En wat je dan ook ziet, is dat heel veel executives denken van nu moeten we hier wat mee.

62
00:05:11,959 --> 00:05:13,959
Ronald: Het moet opgenomen worden in de strategie.

63
00:05:14,279 --> 00:05:17,398
Ronald: Maar Nederland, dan denk ik nog wel mij ver achter ligt.

64
00:05:17,398 --> 00:05:22,199
Ronald: ten opzichte van de rest van de wereld, vooral van de US.

65
00:05:22,198 --> 00:05:24,038
Niels: En waar lopen we dan op achter?

66
00:05:24,758 --> 00:05:25,919
Ronald: Mindset als eerste.

67
00:05:26,398 --> 00:05:28,038
Ronald: Even de C-level executives.

68
00:05:28,038 --> 00:05:33,278
Ronald: Ik had een presentatie voor 200 Nederlandse executives.

69
00:05:32,439 --> 00:05:37,598
Ronald: Met de voormalige president van Nederland, Prime Minister.

70
00:05:38,878 --> 00:05:43,278
Ronald: En daar vroeg ik op een gegeven moment van oké, dat was november.

71
00:05:43,278 --> 00:05:49,518
Ronald: En waar ik op een gegeven moment vroeg van oké, wie heeft er al met AI bezig.

72
00:05:49,518 --> 00:05:53,279
Ronald: Ongeveer 15 mensen die waren daar met een pilotje bezig.

73
00:05:53,439 --> 00:05:56,078
Ronald: En toen vroeg ik ook van, nou, wie heeft er van Agentic gehoord?

74
00:05:56,078 --> 00:05:59,599
Joop: Dus drie mensen gehoord.

75
00:06:01,518 --> 00:06:03,758
Ronald: Dus dat was voor mij ook wel.

76
00:06:04,718 --> 00:06:16,318
Ronald: Een punt van nou, ik had net een rapport voor ogen gekregen dat 80% van de Amerikaanse executives op dat moment al agents in hun strategie hadden verwerkt.

77
00:06:16,638 --> 00:06:19,999
Ronald: Dat geeft denk ik aan van oké, de mindset.

78
00:06:19,999 --> 00:06:23,198
Ronald: Dus dat is denk ik al een van de grote interesse.

79
00:06:23,198 --> 00:06:27,199
Joop: En als er nu, zeg maar leidinggevende management luisteren.

80
00:06:27,198 --> 00:06:28,718
Joop: Wat verstaan we onder Agentic?

81
00:06:28,718 --> 00:06:30,638
Joop: Wat versta jij onder Agentic?

82
00:06:30,958 --> 00:06:36,078
Ronald: Agentic is eigenlijk dat het actionable wordt, Agentic heeft acties.

83
00:06:36,239 --> 00:06:46,719
Ronald: Ik probeer het eigenlijk te vergelijken, waarbij je als je een LLM hebt, ChatGPT, of Gemini of Claude, dan heb je eigenlijk een tool.

84
00:06:46,958 --> 00:06:51,359
Ronald: En die tool kun jij gebruiken als een soort ondersteuning voor jezelf.

85
00:06:51,358 --> 00:06:55,439
Ronald: Ik stel een vraag of ik upload bepaalde data of content.

86
00:06:55,439 --> 00:06:59,679
Ronald: En dan krijg ik een antwoord terug en dan vervolgens ga jij zelf de acties uitvoeren.

87
00:06:59,999 --> 00:07:04,638
Ronald: Nu krijg ik van zo'n soort toolbox ga je over naar acties.

88
00:07:04,638 --> 00:07:10,319
Ronald: Dus dan worden de acties niet meer door jezelf uitgevoerd, maar die worden door een agent uitgevoerd.

89
00:07:10,318 --> 00:07:13,838
Ronald: Dus Agentic is eigenlijk een slimme agent.

90
00:07:13,838 --> 00:07:17,279
Ronald: Die voor jou de acties uit gaat voeren, die je eerst eigenlijk altijd zelf deed.

91
00:07:17,279 --> 00:07:20,239
Ronald: En dat is een heel groot verschil.

92
00:07:20,239 --> 00:07:25,598
Ronald: Want dan komt er veel meer bij kijken dan als je zeggen, een tool hebt die jou kan ondersteunen.

93
00:07:25,598 --> 00:07:30,799
Ronald: Want dan zit je altijd nog de persoon die even de filtering maakt van nou wat is goed, wat is niet goed.

94
00:07:30,799 --> 00:07:38,078
Ronald: Als je een agent hebt, dan moet je alles dus gaan definiëren wat er uiteindelijk allemaal moet gebeuren.

95
00:07:38,078 --> 00:07:39,599
Ronald: En dat is een heel groot verschil.

96
00:07:39,598 --> 00:07:41,279
Ronald: En dat is een wereld van verschil.

97
00:07:41,279 --> 00:07:47,599
Ronald: Of maar zeggen, een tool gebruikt of het operationaliseert binnen je organisatie.

98
00:07:47,919 --> 00:07:55,439
Ronald: Dus dat is denk ik een heel groot verschil als je even weer terugkomen op die vraag van wat voor uitdagingen zie je dan.

99
00:07:55,919 --> 00:07:59,198
Ronald: Enerzijds zie je een soort adoption gap.

100
00:07:59,198 --> 00:08:02,958
Ronald: Dus heel veel bedrijven die er uiteindelijk mee mee bezig zijn.

101
00:08:03,598 --> 00:08:06,799
Ronald: Die zeggen van oké, ik begin er wel mee.

102
00:08:08,478 --> 00:08:12,479
Ronald: Ik ga zelf wat in elkaar zetten, ga het proberen.

103
00:08:12,718 --> 00:08:18,719
Ronald: Maar die hebben geen toestemming of geen sponsoring, geen support van een executive persoon.

104
00:08:18,718 --> 00:08:24,078
Ronald: Nou, dan kun je wel heel veel dingetjes doen, maar dan krijgt het uiteindelijk niet er doorheen binnen je organisatie.

105
00:08:24,239 --> 00:08:30,078
Ronald: Andere zaak is, als het door een tech-team wordt gedaan, is de vraag hoe gebruiksvriendelijk is het?

106
00:08:30,078 --> 00:08:35,999
Ronald: Je ziet heel veel tech-oplossingen, ondanks dat het AI is en laten we zeggen, ondersteund.

107
00:08:35,999 --> 00:08:40,159
Ronald: Dat niet zeggen dat het gebruiksvriendelijk genoeg is uiteindelijk.

108
00:08:40,477 --> 00:08:43,999
Ronald: Ook wat je vaak ziet is training.

109
00:08:44,799 --> 00:08:48,239
Ronald: Oh, we hebben nu een heel mooi tooltje, hier heb je het gaat maar gebruiken.

110
00:08:49,039 --> 00:08:57,599
Ronald: Mensen die niet weten waarom we ze het krijgen, niet netjes bij de hand worden genomen in dat hele transitie.

111
00:08:58,318 --> 00:09:00,399
Ronald: Dan gaan ze uiteindelijk niet werken.

112
00:09:00,398 --> 00:09:03,758
Ronald: En dan zie je dus dat de POC is als je nu wereldwijd kijkt.

113
00:09:03,838 --> 00:09:06,638
Ronald: 70% van de POC's, die zien nooit het daglicht.

114
00:09:06,639 --> 00:09:07,279
Joop: Proof of concept.

115
00:09:07,518 --> 00:09:08,399
Ronald: Proof of concept.

116
00:09:08,799 --> 00:09:10,159
Ronald: In ieder geval, je moet me soms even helpen.

117
00:09:10,399 --> 00:09:13,759
Joop: Ja, dat doen we ook met allemaal liefde in de terminologie.

118
00:09:14,078 --> 00:09:18,879
Ronald: Wat je ziet met agents, het kan zoveel dingen.

119
00:09:19,198 --> 00:09:26,478
Ronald: Dat als jij zegt, voorheen, als jij een project en implementatie gaan doen, dan ga je een implementatieplan maken en dan heb je eigenlijk alles in het implementatieplan staan.

120
00:09:26,478 --> 00:09:28,239
Ronald: En dan kun je mee aan de slag.

121
00:09:28,238 --> 00:09:36,719
Ronald: Dit is zo complex, zoveel mogelijkheden, complex, niet het juist het woord, maar mogelijkheden, dat je het bijna niet meer vooraf kunt definiëren.

122
00:09:36,799 --> 00:09:38,879
Ronald: Dus je moet eigenlijk hele kleine stapjes nemen.

123
00:09:38,879 --> 00:09:49,199
Ronald: Wat je in zo'n POC vaak ziet, daar heb je een klein conceptje, als je het op een gegeven moment gaat operationaliseren, dan moet je eigenlijk ook heel klein beginnen en heel veel feedback loopjes nemen.

124
00:09:49,198 --> 00:09:54,559
Ronald: Van oké, we hebben dit stapje gezet, kunnen we het gebruiken, ja, volgende zal ik straks nog wel even wat toelichten.

125
00:09:54,718 --> 00:09:57,598
Joop: Toch Ronald heb ik soms het idee dat er nog iets onder ligt.

126
00:09:57,838 --> 00:10:05,679
Joop: Want je zegt van, als je management mee hebt, je geeft de training, het is gebruiksvriendelijk, je begint klein.

127
00:10:05,679 --> 00:10:08,358
Joop: Dan kom je er wel, maar toch zegt Gartner bijvoorbeeld.

128
00:10:08,519 --> 00:10:14,799
Joop: Analystenburo die zegt 40% van de agents projecten zal eind 2027.

129
00:10:15,119 --> 00:10:17,959
Joop: Luister al over anderhalf jaar is dat.

130
00:10:18,519 --> 00:10:20,119
Joop: Die zal gestopt worden.

131
00:10:20,118 --> 00:10:22,359
Joop: Dus dat moet iets iets groters nog.

132
00:10:17,359 --> 00:10:23,559
Joop: Er is nog veel meer.

133
00:10:23,879 --> 00:10:25,559
Ronald: Laat ik nog even een Pandora's box.

134
00:10:25,879 --> 00:10:27,159
Joop: Misschien even openen.

135
00:10:27,159 --> 00:10:35,719
Ronald: En het grote verschil is eigenlijk hier ga je binnen een organisatie change management doen, operationaliseren.

136
00:10:35,718 --> 00:10:39,159
Ronald: En dat is het heel groot verschil met ik heb een tooltje wat ik kan gebruiken.

137
00:10:39,238 --> 00:10:40,598
Ronald: Wereld van verschil.

138
00:10:40,598 --> 00:10:41,879
Ronald: Waar zit die wereld van verschil?

139
00:10:41,879 --> 00:10:48,359
Ronald: Nou, je gaf al aan een aantal POC's 2027 zullen het daglicht wel of niet zien.

140
00:10:48,758 --> 00:10:52,999
Ronald: Een van de dingen is het aantal POC's dat gedraaid wordt.

141
00:10:52,998 --> 00:10:56,679
Ronald: Is voor heel veel mensen op een gegeven moment, ja, we hebben zoveel POC's gehad, ze werken niet.

142
00:10:56,679 --> 00:10:58,198
Ronald: Waarom zullen we de volgende nog doen?

143
00:10:58,198 --> 00:10:59,959
Ronald: POC fatigue.

144
00:11:00,759 --> 00:11:02,679
Ronald: Dus dat er is er eentje.

145
00:11:02,919 --> 00:11:06,039
Ronald: Laten we zeggen, de speed paradox.

146
00:11:06,358 --> 00:11:11,318
Ronald: Tussen de C-level executives, waarbij de CEO zegt, oh, we moeten met de AI-slag.

147
00:11:11,318 --> 00:11:12,359
Ronald: Het gaat het helemaal worden.

148
00:11:12,519 --> 00:11:17,719
Ronald: En de CFO die zegt van ja, ik zie al die projecten, maar die gaan helemaal over hun budget.

149
00:11:18,039 --> 00:11:24,359
Ronald: Maar vorige week was ik nog ergens en daar was een project in eind maart alle tokens verbrand.

150
00:11:24,598 --> 00:11:30,039
Ronald: Ja, wat doe je dan de rest van het jaar, dan kun je er of geld bij stoppen of of stoppen.

151
00:11:30,039 --> 00:11:31,239
Ronald: Dus dat werkt niet.
152
00:11:31,238 --> 00:11:37,079
Ronald: En je ziet de CIO eigenlijk de uitdaging hebben van die weet er is zoveel legacy.
 152
00:11:37,399 --> 00:11:46,919
Ronald: Of het dan over alle verschillende datasources hebt die nog gekoppeld moeten worden, of je het over API's hebt, die al die AI queries helemaal niet aan kunnen.
 153
00:11:47,238 --> 00:11:50,198
Ronald: En ik zal straks nog wel een aantal geven.
 154
00:11:50,519 --> 00:11:52,359
Ronald: Dat zijn uitdagingen.
 155
00:11:52,598 --> 00:11:57,639
Ronald: Die paradox is een uitdaging, waarbij de ene meer speed wil voor nieuwe projecten.
 156
00:11:57,639 --> 00:11:59,878
Ronald: en de andere denkt van ja, doe maar eens even rustig aan.
 157
00:11:59,879 --> 00:12:01,559
Ronald: Want ik krijg het toch niet voor elkaar.
 158
00:12:01,559 --> 00:12:05,478
Ronald: Dus dat is al de discussie die je hebt, alleen maar op C-level niveau.
 159
00:12:05,718 --> 00:12:09,639
Ronald: Als je dan vervolgens gaat kijken naar die use cases.
 160
00:12:09,958 --> 00:12:15,799
Ronald: Normaal heb je een implementatie, definieer je use case, je hebt net je projectplan en je gaat implementeren.
 161
00:12:15,799 --> 00:12:24,599
Ronald: Hier is de vraag, als je al kunt bedenken wat de use case is, ik zal straks een voorbeeld geven van de next best action in een service bedrijf.
 162
00:12:24,598 --> 00:12:32,919
Ronald: waar je eigenlijk je hele verkoopmethode en marketingmethode gaat omdraaien en agentisch gestuurd laten worden.
 163
00:12:33,159 --> 00:12:34,918
Ronald: Maar dat kun je vooraf niet definiëren.
 164
00:12:34,919 --> 00:12:38,679
Ronald: Dan kun je pas mee aan de slag gaan en denken van oké, wat kunnen we nou, wat krijgen we eruit?
 165
00:12:39,159 --> 00:12:41,158
Ronald: Dus wat kunnen we uiteindelijk realiseren?
 166
00:12:41,159 --> 00:12:45,959
Ronald: Dus je use case is lastig vooraf te definiëren.
 167
00:12:46,279 --> 00:12:49,559
Ronald: Ook daarom is het de vraag van ja, dan gaat het mee aan de slag.
 168
00:12:49,559 --> 00:12:57,479
Ronald: Maar dan heb je een adoptiegap van oké, deze mensen zeggen, hé, we gaan ermee aan de slag, we gaan iets doen en bijvoorbeeld de next best action.
 169
00:12:57,478 --> 00:13:01,399
Ronald: En de ander zeggen, ja, maar wat betekent dat voor mij, verlies ik mijn baan.
 170
00:13:01,639 --> 00:13:04,439
Ronald: Is dat een onderdeel van mijn taak.
 171
00:13:04,439 --> 00:13:06,359
Ronald: Dus die zeggen van hé, dat gaan we helemaal niet doen.
 172
00:13:08,198 --> 00:13:14,919
Ronald: Als er een gedeelte met hakken in het zand gaan, gaat er weer niks weer, wordt het project uiteindelijk niet succesvol.
 173
00:13:14,919 --> 00:13:17,078
Ronald: Een ander heel belangrijk item.
 174
00:13:17,078 --> 00:13:21,238
Ronald: De druk is hoog bij mensen om betere kwaliteit nu te leveren.
 175
00:13:21,559 --> 00:13:25,399
Ronald: Maar binnen de organisatie zegt, je mag geen LLM gebruiken.
 176
00:13:25,399 --> 00:13:28,598
Ronald: Want je mag je data van de bedrijf niet in stoppen.
 177
00:13:29,159 --> 00:13:36,119
Ronald: Iemand komt de volgende dag met een hartstikke uitgebreid rapport en zegt, ik heb het niet gedaan, maar ik heb het allemaal zelf gedaan, kijk eens hoe goed ik ben.
 178
00:13:36,358 --> 00:13:39,719
Ronald: Dan denk je die andere van ja, dat kan die niet gedaan hebben.
 179
00:13:40,359 --> 00:13:43,318
Ronald: Maar hij ziet, hij krijgt wel alle credits.
 180
00:13:43,318 --> 00:13:48,999
Ronald: Dus die denkt 's avonds van ik pak mijn eigen LLM, ik stop daar dat rapport even in.
 181
00:13:48,998 --> 00:13:52,279
Ronald: Doe ik even analyse, ik maak hem mijn eigen bewoordingen.
 182
00:13:52,279 --> 00:13:54,679
Ronald: Maar de data.
 183
00:13:54,998 --> 00:14:00,119
Ronald: Strategische data van de rapport zitten dan in een LLM, als het een gratis is, wordt het gedeeld.
 184
00:14:00,119 --> 00:14:04,039
Ronald: En kan iedereen er uiteindelijk bij, want wordt het gebruikt om van te leren.
 185
00:14:04,039 --> 00:14:08,279
Ronald: Dus dat is een onderdeel, hoe ga je dat managen binnen organisaties.
 186
00:14:08,279 --> 00:14:12,599
Ronald: En je ziet het niet en je kunt het ook bijna bijna niet bewijzen.
 187
00:14:12,598 --> 00:14:17,398
Ronald: Een onderdeel waar ik veel mee bezighouden is ook van wie is nu de eigenaar van de beslissing.
 188
00:14:18,198 --> 00:14:19,238
Joop: beslissing van wat?
 189
00:14:19,639 --> 00:14:25,238
Ronald: AI, want als je kijkt naar AI, wat doet AI, en vooral agent AI die neemt beslissingen.
 190
00:14:26,198 --> 00:14:31,159
Ronald: Tot nu toe naar mijn personen en plays nemen beslissingen.
 191
00:14:31,159 --> 00:14:33,799
Ronald: Nu ga je zeggen, nou, AI gaat beslissingen nemen.
 192
00:14:33,799 --> 00:14:36,519
Ronald: Maar welke beslissing mag AI nemen?
 193
00:14:36,519 --> 00:14:41,559
Ronald: Welke mag een persoon werknemer nemen?
 194
00:14:41,559 --> 00:14:44,039
Ronald: En welke moet je een combinatie hebben?
 195
00:14:44,198 --> 00:14:46,358
Ronald: Ik gebruik de term human in the loop.
 196
00:14:46,359 --> 00:14:50,838
Ronald: Dus dan moet je een mens hebben uiteindelijk goedkeuring geeft.
 197
00:14:51,159 --> 00:14:53,999
Ronald: Dat is heel lastig om vooraf helder te krijgen, maar heel belangrijk.
 198
00:14:53,998 --> 00:15:00,598
Ronald: Want anders ga je beslissingen afpakken van iemand die niet weet dat die beslissing niet meer door hem genomen hebben.
 199
00:15:00,838 --> 00:15:03,039
Joop: En een eigenaarschap gaat er dan ook in zitten.
 200
00:15:02,359 --> 00:15:04,958
Joop: Je hebt het over autonome systemen.
 201
00:15:05,118 --> 00:15:09,358
Joop: Dus wie wordt er dan verantwoordelijk voor de autonome fouten die gemaakt worden?
 202
00:15:09,358 --> 00:15:10,719
Niels: Exact of successen.
 203
00:15:10,879 --> 00:15:12,078
Joop: Ja, maar laten we eens beginnen met.
 204
00:15:12,559 --> 00:15:13,998
Joop: Successen willen mensen wat claimen.
 205
00:15:14,639 --> 00:15:22,318
Joop: Maar wie neemt eigenaarschap over de autonome fouten die gemaakt worden, daar komt ook meteen het eigenaarschap, maar je moet ze ook kunnen ontdekken.
 206
00:15:22,318 --> 00:15:24,639
Ronald: Dus je moet gaan observeren.
 207
00:15:24,639 --> 00:15:26,559
Ronald: Observability is daar een onderdeel van.
 208
00:15:26,879 --> 00:15:39,439
Ronald: Ik wil bijhouden wat er allemaal wordt gedaan, kunnen we zien, is het transparant genoeg om te bepalen welke data we hebben gebruikt, welke beslissing is genomen, welk model is genomen, waar zit de fout dan uiteindelijk in.
 209
00:15:39,679 --> 00:15:43,839
Ronald: Dus zolang je dat niet hebt, kun je niet eens iemand de schuld geven.
 210
00:15:44,478 --> 00:15:49,279
Ronald: Maar is het wel uiteindelijk de schuldvraag als er iets uiteindelijk helemaal helemaal verkeerd gaat.
 211
00:15:49,279 --> 00:15:54,959
Ronald: Dus dat is die accountability is een belangrijk onderdeel.
 212
00:15:54,958 --> 00:15:57,119
Ronald: En ja, die zie je pas als het fout gaat.
 213
00:15:57,758 --> 00:16:04,719
Joop: En valt zeg maar in het gat tussen pilot en productie, zijn dit typische vragen die dan in het gat vallen.
 214
00:16:05,198 --> 00:16:06,878
Ronald: In dit gat vallen bedoel je.
 215
00:16:06,879 --> 00:16:08,799
Joop: Nou ja, kijk er misgaat.
 216
00:16:08,799 --> 00:16:14,559
Joop: Ja, er is een gat tussen waarom waarom dingen van een proof of concept niet in productie komen.
 217
00:16:14,718 --> 00:16:17,039
Ronald: Dit zijn belangrijke dingen.
 218
00:16:17,359 --> 00:16:21,679
Ronald: Daarnaast heb je nog een groot aantal zaken die je moet voorbereiden.
 219
00:16:21,679 --> 00:16:25,439
Ronald: Om uiteindelijk te bepalen van gaat het goed of gaat het niet goed.
 220
00:16:25,439 --> 00:16:27,439
Ronald: Want bijvoorbeeld wat jij zei die accountability.
 221
00:16:27,439 --> 00:16:31,279
Ronald: Ja, kan een issue zijn, maar als je hem niet oplost, dan blijft het een issue.
 222
00:16:31,439 --> 00:16:36,239
Ronald: Misschien is het leuk als ik een voorbeeld van een best action deel.
 223
00:16:36,238 --> 00:16:37,998
Ronald: Dus dat is een agentic case.
 224
00:16:37,998 --> 00:16:42,559
Ronald: Een agent die mee gaat helpen met beslissingen te nemen.
 225
00:16:42,559 --> 00:16:45,439
Ronald: Of gedeeltelijk autonoom uiteindelijk beslissingen nemen.
227
00:16:45,439 --> 00:16:47,599
Ronald: Dus die gaat de executie doen.

226
00:16:47,598 --> 00:16:49,679
Ronald: En dat doet die in een organisatie.

227
00:16:49,679 --> 00:16:51,679
Ronald: Waarbij je eigenlijk altijd gewend bent.

228
00:16:51,679 --> 00:16:55,998
Ronald: Er is een manager, er zijn werknemers en die nemen zelf de beslissingen.

229
00:16:55,998 --> 00:16:59,998
Ronald: Dit gaat over, laten we zeggen, een verkoop van marketing.

230
00:16:59,998 --> 00:17:05,679
Ronald: Eerste contact krijgen, een signaal binnenkrijgen, misschien moet hij op je website uiteindelijk registreert.

231
00:17:05,679 --> 00:17:07,519
Ronald: Voor ons komen ze in het CRM.

232
00:17:07,758 --> 00:17:11,598
Ronald: Ga die opvolgen en gaat het hele traject door tot een sales.

233
00:17:11,919 --> 00:17:16,637
Ronald: Als je nu gaat redeneren van wat kun je met AI, wat wil je met AI.

234
00:17:16,638 --> 00:17:21,838
Ronald: En je zegt van oké, ik wil eigenlijk alleen maar het doel bepalen, want dat is waar agente heel goed is.

235
00:17:21,838 --> 00:17:24,958
Ronald: Ik zeg het doel is verkopen van deze service.

236
00:17:25,198 --> 00:17:29,039
Ronald: En dan zeg je tegen agente van deze service wil ik gaan verkopen.

237
00:17:29,039 --> 00:17:30,718
Ronald: Wat moet er dan allemaal gebeuren?

238
00:17:31,519 --> 00:17:34,639
Ronald: Vanuit de organisatieperspectief.

239
00:17:34,639 --> 00:17:37,919
Ronald: Dan moet je enerzijds gaan zeggen van oké.

240
00:17:38,238 --> 00:17:42,798
Ronald: We hebben models, modellen, LLM modellen.

241
00:17:43,119 --> 00:17:45,119
Ronald: Je hebt uiteindelijk agents.

242
00:17:45,119 --> 00:17:50,878
Ronald: Dus agents hebben bepaalde skills, capabilities, die ze uit kunnen voeren.

243
00:17:51,198 --> 00:17:54,639
Ronald: Vervolgens heb je een workflow.

244
00:17:54,958 --> 00:17:56,558
Ronald: Die moet je allemaal gaan coördineren.

245
00:17:56,558 --> 00:18:04,478
Ronald: En in die workflow kan dus een agent een beslissing nemen, dan kan een persoon een beslissing nemen of een human in loop combinatie.

246
00:18:04,478 --> 00:18:05,999
Ronald: Die moet je gaan orkestreren.

247
00:18:05,998 --> 00:18:10,799
Ronald: Dus in plaats van dat je een manager bent en zegt van hé, we hebben een team, je lieten net hier de trainingzaal zien.

248
00:18:10,798 --> 00:18:17,839
Ronald: We trainen alle mensen, we hebben een cultuur, we hebben allerlei SOP's, standard operating procedures.

249
00:18:18,159 --> 00:18:25,038
Ronald: Al die items bij elkaar maken het dat alle mensen hier dingen uitvoeren.

250
00:18:25,278 --> 00:18:27,439
Ronald: En dat het uiteindelijk het resultaat goed is.

251
00:18:27,439 --> 00:18:31,119
Ronald: En als het niet goed gaat, nog even terug kunnen kijken van waar is het nou verkeerd gegaan.

252
00:18:31,119 --> 00:18:33,039
Ronald: Nu ga je met een agent toe.

253
00:18:34,879 --> 00:18:35,999
Ronald: Je hebt uiteindelijk een doel.

254
00:18:35,998 --> 00:18:38,399
Ronald: De doel is verkopen van een specifieke product.

255
00:18:38,718 --> 00:18:42,158
Ronald: Op basis van dat doel zeg je van oké, ik heb een doelgroep.

256
00:18:42,159 --> 00:18:43,679
Ronald: Ik heb al heel veel verkopen gedaan.

257
00:18:43,758 --> 00:18:45,919
Ronald: Ga eens even kijken naar die doelgroep.

258
00:18:45,919 --> 00:18:50,078
Ronald: Ga nu eens prioriteren wie ik moet benaderen.

259
00:18:50,238 --> 00:18:54,159
Ronald: En niet van, dit is een specifieke rol, dus die zullen we wel eens even gaan zoeken.

260
00:18:54,159 --> 00:18:55,679
Ronald: Nee, op welke signalen.

261
00:18:55,919 --> 00:18:59,999
Ronald: Signalen kun je enerzijds denken van in je CRM heeft er iemand iets eerder gekocht.

262
00:18:59,998 --> 00:19:04,478
Ronald: Maar je kunt ook verder gaan denken, bijvoorbeeld op social media, iemand die post wordt.

263
00:19:04,478 --> 00:19:05,918
Ronald: Dat is een signaal.

264
00:19:05,919 --> 00:19:12,798
Ronald: Ik vergelijk het altijd met oké, je loopt op een event en iemand die stopt even bij jouw stand en die staat wat te lezen.

265
00:19:12,799 --> 00:19:14,799
Ronald: Dat is een signaal, want die is nog wat op zoek.

266
00:19:14,799 --> 00:19:20,079
Ronald: Nou, als iemand tot post, dat kan een signaal zijn, dat signaal wil je eigenlijk opvangen.

267
00:19:20,078 --> 00:19:25,278
Ronald: Dus met AI kun je enerzijds signalen opvangen op social media, in je e-mail.

268
00:19:25,598 --> 00:19:29,839
Ronald: Op basis van profielen, allerlei zaken in verschillende databases die je hebt.

269
00:19:29,839 --> 00:19:36,478
Ronald: En laat het systeem prioriteren wie jij uiteindelijk moet benaderen.

270
00:19:36,639 --> 00:19:38,318
Ronald: Geef daar een score aan.

271
00:19:38,639 --> 00:19:39,679
Ronald: Dat is één stuk.

272
00:19:39,679 --> 00:19:41,999
Ronald: Het opvangen van al die signalen is een ander stuk.

273
00:19:41,998 --> 00:19:48,599
Ronald: Dan vervolgens als je die prioritering hebt, dan wil je bepalen wat is de next best action.

274
00:19:48,599 --> 00:19:55,079
Ronald: Dat kan bijvoorbeeld zijn van like een bepaalde comment of like een post die iemand heeft gedaan.

275
00:19:55,079 --> 00:19:56,679
Ronald: Dan is het een begin van een interactie.

276
00:19:56,998 --> 00:20:00,999
Ronald: Als je staat op mijn stand, je zegt hallo, iemand die staat daar te lezen, dat is een interactie.

277
00:20:00,998 --> 00:20:04,358
Ronald: En dan like is eigenlijk het stukje hetzelfde, maar dan gaat het digitaal.

278
00:20:04,599 --> 00:20:13,478
Ronald: Dus dan zit je eigenlijk krijg je veel meer signalen die je kunt gebruiken om uiteindelijk je salespipeline te kunnen vullen.

279
00:20:13,478 --> 00:20:17,559
Ronald: Dan heb je dus daar modellen die je uiteindelijk daarop draait.

280
00:20:17,558 --> 00:20:20,279
Ronald: Vervolgens begint je engagement, dan krijg je conversatie.

281
00:20:20,278 --> 00:20:24,758
Ronald: Dan heb je de AI die dat berichtje kan beantwoorden.

282
00:20:25,079 --> 00:20:26,439
Ronald: Dan komt er weer een antwoord terug.

283
00:20:26,439 --> 00:20:27,238
Ronald: En dan gaat op en neer.

284
00:20:27,238 --> 00:20:29,078
Ronald: En op een gegeven moment kun je zeggen, nou ik wil een call hebben.

285
00:20:29,079 --> 00:20:32,119
Ronald: Die call kun je voor laten bereiden en dan kun je de call nog zelf doen.

286
00:20:32,119 --> 00:20:38,679
Ronald: Je kunt ook een echte call door een Agentic AI saleswrap uiteindelijk tegenwoordig al doen.

287
00:20:38,679 --> 00:20:41,479
Ronald: Maar laat zeggen, we hebben nog de persoon die de call doet.

288
00:20:41,478 --> 00:20:45,319
Ronald: En vervolgens daarnaast doe je je offerten, daar gebruik je.

289
00:20:45,319 --> 00:20:48,518
Ronald: Of een LLM of een agentic AI die dat kan genereren.

290
00:20:48,518 --> 00:20:52,439
Ronald: En je kunt je hele salesstrategie laten supporten.

291
00:20:52,758 --> 00:20:54,919
Joop: Maar wat voor hun luisteraar.

292
00:20:55,078 --> 00:20:59,318
Joop: Wat is hier nou anders aan dan dat we workflow automation hadden.

293
00:21:00,038 --> 00:21:06,278
Joop: Dat je zegt van, oh ja, dit zijn eigenlijk de stappen, die hebben we allemaal naast elkaar gelegd.

294
00:21:06,599 --> 00:21:10,919
Joop: We knopen een systemen aan elkaar en doen dit ook.

295
00:21:10,919 --> 00:21:14,198
Ronald: Ja, maar nu denkt het systeem voor jou.

296
00:21:14,198 --> 00:21:23,319
Ronald: Dus het systeem gaat bepalen wat jij moet doen, in welke volgorde, welk berichtje jij genereert, welk bericht jij terugkrijgt, daar weer op antwoord.

297
00:21:23,319 --> 00:21:27,958
Ronald: Eigenlijk alles die workflow automation, dat zijn de stapjes die je automatiseert.

298
00:21:27,958 --> 00:21:34,679
Ronald: Hier ga je al het denken, al het kenniswerk ook automatiseren in die stapjes.

299
00:21:35,159 --> 00:21:40,439
Ronald: Dus uiteindelijk wordt jouw rol als bijvoorbeeld verkoper.

300
00:21:40,439 --> 00:21:41,399
Ronald: Heel anders.

301
00:21:41,399 --> 00:21:46,278
Ronald: Je gaat in plaats van drie offertes die je op een dag maakt, tien keer dat doen.

302
00:21:46,278 --> 00:21:50,439
Ronald: Je gaat heel veel, laten we zeggen, misschien nog dingetje checken van oké, moeten we hierop antwoorden?

303
00:21:50,439 --> 00:21:52,518
Ronald: Ja, ja, ja, ja, maar je geeft een lijn aan.

304
00:21:52,518 --> 00:21:54,279
Ronald: Maar de AI genereert het antwoord.

305
00:21:55,078 --> 00:21:58,679
Joop: Maar kan je over dat denkwerk nog iets meer specificeren?

306
00:21:59,078 --> 00:22:05,798
Joop: Wat voor type denkwerk hebben we dan aan de agentic agent uitbesteedt.
309
00:22:05,799 --> 00:22:08,919
Joop: Wat we niet in de workflow daarvoor zouden kunnen.

307
00:22:08,998 --> 00:22:12,439
Ronald: Nou ja, kunnen en hier kunnen met machine learning.

308
00:22:12,679 --> 00:22:15,879
Ronald: En met agentic met machine learning kun je het ook.

309
00:22:15,879 --> 00:22:18,518
Ronald: Maar dan is het project nog veel complexer.

310
00:22:18,518 --> 00:22:20,839
Ronald: Dus wat zou je bijvoorbeeld niet kunnen?

311
00:22:20,839 --> 00:22:25,798
Ronald: Nou, één, je verzamelt al die signalen, bijvoorbeeld op social media.

312
00:22:25,798 --> 00:22:27,479
Ronald: Honderden duizend signalen.

313
00:22:27,478 --> 00:22:35,718
Ronald: Dus ik zeg van ik heb 400 mensen target personen, dan ga je de signalen van opvangen.

314
00:22:35,958 --> 00:22:38,119
Ronald: Dat kun je handmatig doen.

315
00:22:38,359 --> 00:22:40,439
Ronald: Maar dat kost veel te veel tijd, dus dat doe je niet.

316
00:22:40,439 --> 00:22:45,238
Ronald: Dus als je daar een agent hebt die die signalen configureert en die op kan vangen, dat is al één ding.

317
00:22:45,238 --> 00:22:47,079
Ronald: Vervolgens komen die signalen binnen.

318
00:22:47,078 --> 00:22:49,718
Ronald: Maar je hebt laten, like een comment en share.

319
00:22:49,718 --> 00:22:51,078
Ronald: Die worden nu helemaal niet gebruikt.

320
00:22:51,079 --> 00:22:54,679
Ronald: Nu is alleen als er iemand een mail stuurt van ik wil wat kopen, dan reageer je daarop.

321
00:22:54,679 --> 00:23:01,638
Ronald: Maar nu heb je al veel vroeger signalen die je eigenlijk omdat je die data hebt en kunt verwerken, gaat gebruiken.

322
00:23:01,639 --> 00:23:04,998
Ronald: Dus dat is eigenlijk een automatisering van je signalen.

323
00:23:05,078 --> 00:23:13,799
Ronald: Je database, dus je hebt vaak bij organisatie meer de databases met klantinformatie, serviceinformatie, verkoopinformatie, je CRM data.

324
00:23:14,038 --> 00:23:16,839
Ronald: De salespersoon die zit alleen in de CRM data te kijken.

325
00:23:16,998 --> 00:23:17,798
Ronald: Heeft hij gekocht.

326
00:23:17,799 --> 00:23:20,439
Ronald: Oh, eens even kijken wie de verleden heeft gekocht.

327
00:23:20,679 --> 00:23:21,559
Ronald: Maar die kijkt niet.

328
00:23:21,558 --> 00:23:23,559
Ronald: Oh, er is een service aanvraag geweest.

329
00:23:23,558 --> 00:23:26,758
Ronald: Of er is een aankoop uiteindelijk gedaan in een ander systeem.

330
00:23:26,758 --> 00:23:29,319
Ronald: Dus die combineert die verschillende systemen niet.

331
00:23:29,319 --> 00:23:32,998
Ronald: En omdat die systemen niet combineert, krijg je die signalen ook niet.

332
00:23:32,998 --> 00:23:37,238
Ronald: Dus gebruik je die signalen ook weer niet om een vervolgactie te creëren.

333
00:23:38,038 --> 00:23:40,598
Niels: Dus tussen holistischer kijken.

334
00:23:40,599 --> 00:23:45,718
Niels: Naar welke signalen heb je welke uitdagingen hebt en daar dan de agent voor inzetten?

335
00:23:45,879 --> 00:23:50,119
Ronald: Automatiseren, dus bepaalde prioriteren, dat doet normale salespersoon.

336
00:23:50,119 --> 00:23:51,798
Ronald: Maar die heeft al genoeg taken.

337
00:23:51,799 --> 00:23:54,679
Ronald: Dus de vraag is of die wel de juiste prioriteit uiteindelijk neemt.

338
00:23:54,679 --> 00:23:59,238
Ronald: Dus je doet het denkwerk van de salespersoon het prioriteren.

339
00:23:59,238 --> 00:24:00,518
Ronald: Dat doet de agent.

340
00:24:00,518 --> 00:24:03,079
Ronald: En die kan dat echt veel beter.

341
00:24:03,078 --> 00:24:05,318
Ronald: Want dan komen we zeggen, een persoon naar boven en dacht.

342
00:24:05,319 --> 00:24:07,078
Ronald: Oh, ja, die had ik zelf nooit gezien.

343
00:24:07,238 --> 00:24:07,958
Niels: We hebben niet zien.

344
00:24:07,958 --> 00:24:12,278
Niels: Want we hadden net een uitdaging en dat was een stukje van goh, hakken in het zand.

345
00:24:12,598 --> 00:24:18,278
Niels: Hoe ga je dan bij dit soort implementatie om met mensen die juist een ak in het zand zetten.

346
00:24:18,278 --> 00:24:21,479
Niels: Want dit klinkt als van hé, maar dat is wat ik doe, dat is mijn prioritering.

347
00:24:21,799 --> 00:24:23,718
Niels: Hoe los je die uitdaging dan op?

348
00:24:23,718 --> 00:24:26,839
Ronald: Nou ja, dat moet je ze meenemen vanaf het begin.

349
00:24:26,839 --> 00:24:33,519
Ronald: En je zult mensen voor moeten bereiden dat ze een andere rol gaan krijgen.

350
00:24:32,439 --> 00:24:39,439
Ronald: En waar ik eigenlijk altijd focus is, je gaat betere kwaliteit leveren en je hebt meer output.

351
00:24:40,079 --> 00:24:43,039
Ronald: Dat is waar we wat we proberen te realiseren.

352
00:24:43,038 --> 00:24:48,478
Ronald: En de irritante repetitieve werkzaamheden, die hoef je niet meer te doen.

353
00:24:48,798 --> 00:24:52,639
Ronald: Maar dat blijft nog steeds een belangrijke rol in het geheel.

354
00:24:54,478 --> 00:24:59,119
Ronald: Niet iedereen zal dat begrijpen, niet iedereen zal dat willen, maar dat is wel wat er gaat gebeuren in de wereld.

355
00:24:59,119 --> 00:25:03,119
Ronald: Je zult je aan moeten passen om met AI samen te kunnen gaan werken.

356
00:25:03,119 --> 00:25:04,958
Ronald: En doe je dat niet, dan zal het lastig zijn.

357
00:25:04,958 --> 00:25:06,399
Ronald: Doe je dat wel.

358
00:25:06,399 --> 00:25:07,838
Ronald: Programmeurs.

359
00:25:08,958 --> 00:25:17,679
Ronald: Ik zag gisteren nog een post dat het aantal commits van softwarecommits van programmeurs voor drie of verviervoudigd is.

360
00:25:18,238 --> 00:25:24,958
Ronald: Dat betekent zijn er dan uiteindelijk minder programmeurs nodig, misschien helemaal niet, want er zijn veel meer projecten.

361
00:25:24,958 --> 00:25:28,718
Ronald: En ze kunnen veel meer productief productiever zijn.

362
00:25:29,359 --> 00:25:32,958
Ronald: Wat je zult zien, is, nou ja, je wordt productiever en je levert een betere kwaliteit.

363
00:25:32,958 --> 00:25:36,238
Ronald: Dus dat is denk ik het stuk hoe je mensen mee moet krijgen.

364
00:25:36,238 --> 00:25:39,278
Ronald: En dan zullen er inderdaad toch mensen zijn en zeggen, dat ga ik niet meer doen.

365
00:25:39,278 --> 00:25:42,399
Ronald: Ik wil dat niet meer mijn werk, of dat is mijn stuk.

366
00:25:44,558 --> 00:25:45,838
Joop: Het verandert in ieder geval.

367
00:25:46,079 --> 00:25:50,078
Joop: De andere wat ik je hoorde zeggen, is van, je hebt allemaal verschillende databronnen.

368
00:25:50,879 --> 00:25:53,038
Joop: Overal zitten die signalen verspreid.

369
00:25:53,198 --> 00:25:57,519
Joop: Dat is denk ik wel, zeg maar het punt waar zo'n CIO, zeg maar, zenuwachtig van wordt.

370
00:25:58,798 --> 00:26:05,518
Joop: Van ja, maar heel moet ik in één keer al die data aan elkaar zien te knopen en dan moet ik dat allemaal gaan ontsluiten.

371
00:26:05,518 --> 00:26:06,878
Joop: Hoe doe ik dat?

372
00:26:08,159 --> 00:26:10,878
Joop: En dat dat misschien ook een van de uitdagingen is.

373
00:26:11,198 --> 00:26:15,919
Ronald: Een hele grote uitdaging, verschillende bronnen, is een van de grootste uitdagingen.

374
00:26:15,919 --> 00:26:17,838
Ronald: Een heel simpel voorbeeld.

375
00:26:18,159 --> 00:26:24,958
Ronald: Als jij het gaat automatiseren met een agent, en je hebt in verschillende bronnen, dezelfde persoon.

376
00:26:24,958 --> 00:26:27,439
Ronald: Maar die staat bijvoorbeeld twee keer in.

377
00:26:28,399 --> 00:26:33,278
Ronald: En de ene bron staat die als zal ik maar zeggen prospect.

378
00:26:33,278 --> 00:26:35,358
Ronald: En de andere is een klant van tien jaar.

379
00:26:35,679 --> 00:26:41,278
Ronald: En vervolgens stuurt de AI dan een mailtje van leuk om kennis te maken.

380
00:26:42,079 --> 00:26:53,759
Ronald: Dus dat is al een heel simpel voorbeeld dat je data op orde moet zijn en inderdaad heel veel CIO's heel zenuwachtig krijgen van hoe gaan we dat allemaal oplossen.

381
00:26:53,758 --> 00:26:57,119
Joop: En zeg je dan ook van je data moet eerst op orde zijn voordat je begint.

382
00:26:57,359 --> 00:27:00,238
Ronald: Je hebt een aantal fases, laten we zeggen, van je data.

383
00:27:00,399 --> 00:27:04,639
Ronald: Verschillende databronnen en veel raw data.

384
00:27:04,639 --> 00:27:07,679
Ronald: Dat is het slechtste scenario dat je kunt hebben.

385
00:27:07,679 --> 00:27:16,798
Ronald: De vervolgens stap is eigenlijk dat je die databron gaat consolideren of in ieder geval toegankelijk maakt en consolideert enerzijds.

386
00:27:17,119 --> 00:27:28,479
Ronald: Dat is een tweede stap en toegankelijk maken, is een belangrijke stap vervolgens, en dat is een hele lastige stap wat heel weinig organisaties hebben gedaan, moet je gaan labelen.
390
00:27:28,478 --> 00:27:32,238
Ronald: En je moet een governance laag overheen zetten.

387
00:27:32,238 --> 00:27:36,318
Ronald: Wie mag welke data gebruiken bij welke use case op welk moment.

388
00:27:36,319 --> 00:27:37,678
Ronald: Een persoon.

389
00:27:37,998 --> 00:27:39,359
Ronald: Maar ook een agent.

390
00:27:39,359 --> 00:27:40,718
Ronald: En vooral een agent.

391
00:27:40,718 --> 00:27:43,599
Ronald: En als je dan met PII data met personal identifiable in.

392
00:27:43,998 --> 00:27:46,159
Joop: Zo zeg je echt zo vooral een agent.

393
00:27:46,159 --> 00:28:00,238
Ronald: Nou ja, een persoon die kan nog even redeneren van oké, dit is Jan, en die is al tien jaar klant, die ga ik niet een berichtje sturen van leuk kennis te maken, kun je een keer langskomen op een nieuw event van ons.

394
00:28:00,558 --> 00:28:04,879
Ronald: Die maakt die redenatie, dus die heeft dat in zijn hoofd en die heeft dat in zijn processen.

395
00:28:04,879 --> 00:28:11,198
Ronald: Dus daar zit nog een soort human schakel tussen bij een agent die zegt van nou, dit is een nieuw persoon.

396
00:28:11,439 --> 00:28:14,399
Ronald: Die moet ik een berichtje sturen, die stuurt dat bericht eruit.

397
00:28:14,399 --> 00:28:20,718
Ronald: Dus daar moet je ook heel goed bedenken van oké, wat wil ik wel en wat wil ik niet door een agent laten doen.

398
00:28:20,718 --> 00:28:22,959
Ronald: Maar even over die data terugkomt.

399
00:28:23,278 --> 00:28:29,198
Ronald: Je moet gaan bepalen in elke use case, welke data je mag gebruiken, welke niet.

400
00:28:29,359 --> 00:28:35,839
Ronald: En uiteindelijk je wil eigenlijk zo min mogelijk data per use case gebruiken.

401
00:28:35,839 --> 00:28:37,198
Ronald: En zo klein moet ook model.

402
00:28:37,198 --> 00:28:38,158
Ronald: Modellen kosten geld.

403
00:28:38,159 --> 00:28:38,958
Niels: En waarom wil je dat?

404
00:28:38,958 --> 00:28:40,238
Ronald: Ja, modellen kosten geld.

405
00:28:40,238 --> 00:28:46,159
Ronald: En als je dingen 10.000 keer doet en je doet dat met een heel groot model op alle data, kost je 10.000 keer heel veel geld.

406
00:28:46,159 --> 00:28:52,478
Ronald: Als je dat laten 10.000 keer doet met een klein model en met beperkte data, kost dat misschien een fractie.

407
00:28:52,639 --> 00:28:54,798
Ronald: Ik kan even directe cijfers aan geven.

408
00:28:54,799 --> 00:28:57,998
Ronald: Dus dat wil je zo specifiek mogelijk doen.

409
00:28:58,238 --> 00:29:00,479
Ronald: Maar dan moet je wel weten welke data?

410
00:29:00,478 --> 00:29:04,639
Ronald: Je moet wel toegang tot die data hebben en het kunnen ontsluiten.

411
00:29:04,879 --> 00:29:09,198
Ronald: En je data moet voorbereid zijn in een pipeline dat die data aangeleverd wordt.

412
00:29:09,439 --> 00:29:13,278
Joop: En daar zit daar dan ook het menselijke denkwerk nog steeds in?

413
00:29:13,278 --> 00:29:16,078
Ronald: Oh, daar zit heel veel menselijk denkwerk in.

414
00:29:16,399 --> 00:29:19,079
Ronald: Ik denk dat we alleen maar meer werk krijgen.

415
00:29:17,198 --> 00:29:23,878
Ronald: Al mensen die ik spreek, die met AI's zijn, die hebben meer werk en die werken harder dan ooit.

416
00:29:27,639 --> 00:29:35,238
Ronald: En ik denk niet dat het minder gaat worden, want laten we zeggen de uitdagingen, en dan kunnen we er straks nog even over hebben.

417
00:29:35,879 --> 00:29:40,518
Ronald: De complexiteit die er eigenlijk is in een organisatie, wordt nu blootgelegd.

418
00:29:40,998 --> 00:29:46,518
Ronald: En daar hebben we heel veel mensen voor nodig die slim zijn en bedenken van hoe gaan we dat nou uiteindelijk oplossen.

419
00:29:46,518 --> 00:29:47,639
Joop: Want waarom?

420
00:29:47,639 --> 00:29:48,759
Joop: Waarom zeg je dat?

421
00:29:48,758 --> 00:29:50,679
Joop: Dat die complexiteit blootgelegd wordt.

422
00:29:50,679 --> 00:30:01,478
Ronald: Nou ja, hier als wij een organisatie, jullie hebben hier een organisatie en er worden heel veel beslissingen genomen op basis van mensen zijn kundig, er zijn regels, standard operating procedures.

423
00:30:01,798 --> 00:30:05,478
Ronald: Mensen die hebben, laten we zeggen, een menselijk gevoel van dit moet wel doen, dit moet ik niet doen.

424
00:30:05,478 --> 00:30:08,519
Ronald: Dit is een klant, die ga ik dat bericht niet sturen.

425
00:30:08,518 --> 00:30:10,038
Joop: Informele beïnvloeding.

426
00:30:10,038 --> 00:30:14,759
Ronald: Informele beïnvloeding, en er is een manager, als ik het niet weet, dan ga ik het even de manager vragen.

427
00:30:14,758 --> 00:30:19,558
Ronald: En dat gaat laten zeggen, van het C-level tot en met mensen in de praktijk.

428
00:30:19,558 --> 00:30:21,478
Ronald: Dat is allemaal geregeld.

429
00:30:21,798 --> 00:30:25,478
Ronald: Nu moet je een agent gaan vertellen wat die moet doen.

430
00:30:25,478 --> 00:30:27,558
Ronald: Nou, dan komt er heel wat bij kijken, kan ik je vertellen.

431
00:30:27,558 --> 00:30:32,278
Ronald: Want je hebt bijvoorbeeld de legacy systeem.

432
00:30:32,679 --> 00:30:37,399
Ronald: Eén, je moet al bepalen welk systeem kan ik wel data uithalen, welke niet, die verschillende bronnen.

433
00:30:37,478 --> 00:30:41,639
Ronald: Dat is al een uitdaging op zich om een project op zich.

434
00:30:41,639 --> 00:30:43,638
Ronald: Dan moet je gaan bepalen welk model wil ik hebben.

435
00:30:43,639 --> 00:30:47,159
Ronald: Ik zeg dan, je kunt wel zeggen, altijd standaard groot model kost heel veel geld.

436
00:30:47,478 --> 00:30:55,238
Ronald: We hadden het daar straks ook al over, als er iets gebeurt wat niet had moeten, moet je het wel uit kunnen leggen, explainability.

437
00:30:55,238 --> 00:30:57,399
Ronald: Maar dat moet je wel dan inzichtelijk hebben.

438
00:30:57,399 --> 00:31:01,879
Ronald: Als je dat allemaal dus niet inzichtelijk hebt, kun je het ook nooit uit gaan leggen.

439
00:31:01,879 --> 00:31:05,238
Ronald: We hadden het over de skills van de mensen.

440
00:31:05,478 --> 00:31:07,478
Ronald: Je moet ze wel meenemen.

441
00:31:07,478 --> 00:31:12,279
Ronald: En je moet al voor of eigenlijk weten van oké, welke skills moet ik die mensen dan leren.

442
00:31:12,278 --> 00:31:15,399
Ronald: Want jullie zeiden van ja, maar gaan mensen niet met de hakken in de stand.

443
00:31:15,399 --> 00:31:19,639
Ronald: Ja, wel als je zegt, hier heb je een nieuw tooltje en die gaat 80% van je werk overnemen.

444
00:31:19,639 --> 00:31:34,839
Ronald: Misschien niet als je zegt, nou, als jij nu iets beter wordt in het beoordelen van elk bericht wat naar een klant moet worden gestuurd, dan ga je dat meer meerdere keren doen, maar dan hoef je dat andere werk niet meer te doen, je hoeft niet meer de data in te voeren, je hoeft niet meer je offerte te maken, et cetera.

445
00:31:34,839 --> 00:31:38,118
Ronald: Maar die moeten mensen wel opgeleid worden.

446
00:31:38,119 --> 00:31:46,599
Ronald: De use cases die je initieel had voor een project, die kon je misschien met een N4'tje een use case maken en zeggen, die gaan we implementeren.

447
00:31:46,599 --> 00:31:49,399
Ronald: Nu moet je al die verschillende facetten gaan definiëren.

448
00:31:49,399 --> 00:31:51,559
Ronald: Dus die worden veel gedetailleerder.

449
00:31:51,558 --> 00:31:56,758
Ronald: De guardrails, dus wat mogen we wel en wat mogen we niet doen in de praktijk.

450
00:31:56,758 --> 00:31:59,559
Ronald: Dat ga je allemaal expliciet op moeten schrijven.

451
00:31:59,558 --> 00:32:00,919
Ronald: Want anders weet je agent ook niet.

452
00:32:01,238 --> 00:32:10,679
Joop: Maar ik denk iedereen die wel eens zeg maar, processen heeft geprobeerd om die zeg maar in kaart te brengen en te tekenen, weet dat dit het allermoeilijkste is.

453
00:32:13,478 --> 00:32:22,439
Joop: Wat er expliciet ligt, die standard operational procedures zijn vaak uitgeschreven, maar de grap is, zeg maar, dat die nooit gevolgd worden, precies zoals ze beschreven zijn.
458
00:32:22,758 --> 00:32:26,359
Ronald: Maar dat gaat een agent wel doen, daar geef jij aan van wat die moet doen.
 454
00:32:26,359 --> 00:32:32,119
Ronald: En als jij dingen niet beschrijft, dan gaat hij zijn eigen interpretatie daar opvoeren.
 455
00:32:32,119 --> 00:32:34,518
Ronald: En of die dan goed of slecht is, dat merk je later.
 456
00:32:34,518 --> 00:32:37,559
Ronald: Maar dat moet je wel kunnen traceren, auditen.
 457
00:32:37,558 --> 00:32:40,119
Ronald: Want als je dat niet kunt auditen, kun je het ook niet beoordelen.
 458
00:32:40,119 --> 00:32:55,318
Joop: En is dat dan ook de stap eigenlijk die je zou moeten nemen tussen pilot en productie, dat je zegt van, maar we gaan eigenlijk misschien helemaal niet proberen om alles wat er nu ligt in kaart te brengen en dat te automatiseren, maar je zei al van je moet klein beginnen.
 459
00:32:55,319 --> 00:33:10,599
Joop: Dus dat je zeg maar je agents ook langzaam je organisatie in laat groeien, zodat je die constant aan het bijsturen bent, dat je naar een bepaalde periode draaien ze als het ware mee in die cultuur, in die processen.
 460
00:33:11,478 --> 00:33:16,198
Ronald: Ja, met één zeggen, voorwaarden, voor dat je fundament goed is.
 461
00:33:16,198 --> 00:33:21,879
Ronald: Want als je op een slecht fundament agents in je operatie gaat.
 462
00:33:21,879 --> 00:33:24,198
Niels: En fundament, en dat is dan datafundament.
 463
00:33:24,198 --> 00:33:27,078
Ronald: Het is meerdere, dat is technisch fundament.
 464
00:33:27,399 --> 00:33:31,958
Ronald: Maar eigenlijk is het fundament breder, dat is het technisch fundament.
 465
00:33:31,958 --> 00:33:36,998
Ronald: Dat je je infrastructuur moet uiteindelijk kloppend zijn.
 466
00:33:36,998 --> 00:33:38,919
Ronald: Je datafundament is heel cruciaal.
 467
00:33:39,478 --> 00:33:41,398
Joop: Wat zit er dan in de infra?
 468
00:33:42,038 --> 00:33:43,879
Ronald: Een aantal items.
 469
00:33:43,879 --> 00:33:47,718
Ronald: Dus je hebt enerzijds je modellen.
 470
00:33:48,359 --> 00:33:53,559
Ronald: Je moet met een model, als je met een model aan de slag gaat, weten in ieder geval welk model je hebt.
 471
00:33:53,558 --> 00:34:00,119
Ronald: Je hebt te maken met je orchestration.
 472
00:34:00,119 --> 00:34:04,558
Ronald: En dat is iets wat heel veel partijen niet goed georganiseerd hebben.
 473
00:34:04,879 --> 00:34:11,438
Ronald: Dus eigenlijk je governance laag bepalen wie heeft toegang tot welke data, wanneer en op welke manier.
 474
00:34:11,438 --> 00:34:13,757
Ronald: Dat is echt cruciaal.
 475
00:34:14,717 --> 00:34:19,197
Ronald: Als jij laat maar zeggen, modellen gaat toepassen, inference heet dat.
 476
00:34:19,197 --> 00:34:20,559
Ronald: Je kunt ze trainen.
 477
00:34:22,159 --> 00:34:23,918
Ronald: Thuis een keer uitvoeren van de model.
 478
00:34:23,918 --> 00:34:26,478
Ronald: Dus je moet je inferencing correct hebben.
 479
00:34:26,478 --> 00:34:30,478
Ronald: En je moet dan kunnen monitoren wat je doet, observability.
 480
00:34:30,717 --> 00:34:36,639
Ronald: Want als je die elementen niet voor elkaar hebt, ja dan gaat het eerst fout dan weet je het niet.
 481
00:34:36,639 --> 00:34:39,679
Ronald: Of je hebt een model opgezet en het performt niet.
 482
00:34:39,679 --> 00:34:41,518
Ronald: Dus dat is zijn basiselementen.
 483
00:34:41,518 --> 00:34:43,998
Ronald: Een ander basisfundament is je data.
 484
00:34:43,998 --> 00:34:47,038
Ronald: Je data moet AI ready zijn.
 485
00:34:47,038 --> 00:34:59,758
Ronald: En dan kun je beter met een datasetje beginnen die correct is, compleet is, gecheckt is en daar moet je een heel klein stapje nemen, want dan ga je aan de slag en dan zie je dat het toch niet is en dan heb je heel veel feedback loopjes.
 486
00:34:59,759 --> 00:35:09,279
Ronald: Maar dat is wel de manier waarschijnlijk om het naar één voor jezelf correct te krijgen en met een gerust hart te kunnen implementeren, maar met een mini use case.
 487
00:35:09,359 --> 00:35:12,399
Niels: Wat is dan naar jouw beeld AI ready data?
 488
00:35:14,558 --> 00:35:16,639
Ronald: Wat is niet AI ready.
 489
00:35:19,439 --> 00:35:23,679
Ronald: Dat is het verspreid over de verschillende sources.
 490
00:35:23,998 --> 00:35:26,399
Ronald: Raw data in verschillende systemen.
 491
00:35:26,399 --> 00:35:31,678
Ronald: Dus dat is laat zeggen het minste niveau wat je hebt, wat heel veel organisaties toch nog helaas hebben.
 492
00:35:31,998 --> 00:35:35,998
Ronald: Dan zeg je eigenlijk van oké, het moet geconsolideerd worden.
 493
00:35:35,998 --> 00:35:44,078
Ronald: Dat wil niet betekenen dat het in één database zit, maar wel een laag die die data accessible maakt, consistent, helder.
 494
00:35:44,319 --> 00:35:46,078
Ronald: Exact en de definities vergelijkbaar.
 495
00:35:46,078 --> 00:35:50,558
Ronald: Want als je in verschillende database verschillende definities hebt, loop je ook tegen uitdaging op.
 496
00:35:50,558 --> 00:35:59,759
Ronald: We hadden een mooi voorbeeld dat we zeggen van oké, wij willen de top performers hebben in manufacturing in de US.
 497
00:36:00,958 --> 00:36:07,838
Ronald: De agent van de drie resources, de agent kwam met een andere lijst dan met database 1 en database 2.
 498
00:36:07,839 --> 00:36:09,038
Ronald: met dezelfde data.
 499
00:36:09,118 --> 00:36:09,839
Ronald: Hoe kan dat nou?
 500
00:36:09,839 --> 00:36:11,519
Ronald: Ja, wat is de US?
 501
00:36:11,759 --> 00:36:14,958
Ronald: VS, US USA.
 502
00:36:14,958 --> 00:36:21,519
Ronald: Heel simpel, maar ik geef wel meteen aan van dit is het meest simpele voorbeeld, wat vaak laat maar zeggen wel goed gaat.
 503
00:36:21,518 --> 00:36:27,759
Ronald: Maar een klein verschil kan al een verkeerd resultaat geven, of in ieder geval een niet goed resultaat.
 504
00:36:28,958 --> 00:36:33,998
Ronald: Dus laat maar zeggen dat is accessible en consolidated data.
 505
00:36:33,998 --> 00:36:39,998
Ronald: Dan heb je vervolgens dat het governed moet zijn, en gelabeld.
 506
00:36:39,998 --> 00:36:41,998
Ronald: Met dezelfde definities en dergelijke.
 507
00:36:42,399 --> 00:36:54,478
Ronald: Dan kun je een pipeline bouwen en AI ready maken en dan moet je nog de juiste API of MCP hebben om het uiteindelijk op het juiste moment eruit te kunnen halen.
 508
00:36:54,478 --> 00:36:58,879
Ronald: Dat is AI-ready data, maar dat zijn al weer drie verschillende fases.
 509
00:36:59,839 --> 00:37:07,118
Ronald: En als je dan zegt, nou we gaan dat alles doen, dan springt de CIO uit het raam waarschijnlijk.
 510
00:37:07,359 --> 00:37:16,239
Joop: Het zijn ook niet juist, zeg maar op C-level dat ze denken van ja, maar dat gaat de AI allemaal wel oplossen.
 511
00:37:16,558 --> 00:37:21,598
Joop: Ik gooi nu ook allerlei ongestructureerde data in het taalmodel.
 512
00:37:21,598 --> 00:37:25,758
Joop: Ik kan de analyse op draaien, je krijgt best interessante resultaten terug.
 513
00:37:25,759 --> 00:37:28,478
Ronald: Nou ja, dat zal afhangen van het kennisniveau.
 514
00:37:28,478 --> 00:37:31,998
Ronald: Maar er zullen een aantal zijn van ja, het zal mijn tijd wel zijn.
 515
00:37:32,319 --> 00:37:36,478
Ronald: Ik ga over pensioen, dus laat ik maar even mijn vingers niet aan branden.
 516
00:37:36,478 --> 00:37:42,559
Joop: Nou, dat bedoel ik eigenlijk nog niet eens, maar vooral eigenlijk de belofte, de belofte, dus heel groot van deze technologie.
 517
00:37:43,839 --> 00:37:48,239
Joop: Dat er geloofd wordt in de belofte van oh ja, maar dit soort dataproblemen.
 518
00:37:48,478 --> 00:37:49,998
Joop: Dat lost AI ook op.
 519
00:37:49,998 --> 00:37:53,119
Joop: Er is tegenwoordig lost AI namelijk alle problemen op.
 520
00:37:53,598 --> 00:37:55,678
Ronald: Ja, ik weet niet of je dat moet geloven.
 521
00:37:55,678 --> 00:37:58,879
Ronald: De praktijk is het blijkt gewoon heel lastig te zijn.
 522
00:37:58,879 --> 00:38:07,118
Ronald: Ik zeg het heel makkelijk om een tooltje te gebruiken en support te krijgen en heel moeilijk om te operationaliseren AI te operationaliseren.
 523
00:38:07,118 --> 00:38:12,078
Ronald: En de basis is gewoon een goed fundament hebben van je data van je infrastructuur.
529
00:38:12,078 --> 00:38:13,998
Ronald: En dan kun je daarop bouwen.

524
00:38:13,998 --> 00:38:16,399
Ronald: En heb je dat niet, dan wordt het lastiger.

525
00:38:16,399 --> 00:38:20,638
Ronald: En dan kunnen er ook allerlei dingen gebeuren die je niet wil en niet meer kunt traceren.

526
00:38:20,958 --> 00:38:23,598
Joop: Nog even over die adoptie.

527
00:38:23,598 --> 00:38:27,359
Joop: We hebben het nu een paar keer gehad over hakken in het zand.

528
00:38:27,998 --> 00:38:36,559
Joop: Wat vond jij zelf in je in de afgelopen acht jaar moeilijk om los te laten waar de AI dingen voor jou heeft overgenomen?

529
00:38:41,678 --> 00:38:44,719
Joop: Of het algemeen laat ik graag alles los.

530
00:38:45,199 --> 00:38:54,359
Joop: Ik zit even denken wat ik moeilijk vind in ieder geval het liefste doe ik maar één ding en dat doe ik duizend keer en dat is dit soort dingen.

531
00:38:54,759 --> 00:38:58,998
Ronald: En de rest geef ik allemaal aan andere mensen of laat ik oplossen.

532
00:38:59,958 --> 00:39:04,278
Ronald: En ook zelfs met videobeelden, je kunt geloven of niet.

533
00:39:04,279 --> 00:39:13,638
Ronald: Maar soms heb ik een event een opname en blijkt dat ik iets heb gezegd wat niet mocht, en dan pak ze mijn avatar en die zet ze ertussen en niemand niemand iets ziet.

534
00:39:13,638 --> 00:39:15,718
Ronald: Dus ook daar word ik vervangen.

535
00:39:15,719 --> 00:39:22,039
Ronald: Dus ik heb zelf niet heel veel moeite om dingen over te dragen.

536
00:39:22,759 --> 00:39:32,039
Ronald: Dat maakt mijn leven leuker aangename makkelijker en ik werk al genoeg meer kan overdragen heb ik niet dat ik het zelf niet wil.

537
00:39:32,038 --> 00:39:42,519
Ronald: Als je kijkt naar de mensen, dan is het heel erg op een gegeven moment de belangrijkste vraag is heb ik daar mijn job niet meer.

538
00:39:42,998 --> 00:39:51,399
Ronald: En als je dan een alternatief biedt, ik werk met mensen over het hele wereld, als je zegt nou we hebben een ander type job, dan vinden ze dat al vaak prettig en oké.

539
00:39:51,638 --> 00:39:55,799
Ronald: Maar dat is eigenlijk de kernvraag die mensen krijgen, angst dat ze een job verliezen.

540
00:39:55,799 --> 00:40:09,478
Joop: Ja en op zich weet je, je hoort ook allemaal over de SaaS apocalypse en alles SaaS cloud computing cloud systemen, weet je, dat gaat weg, de beurzen reageren.

541
00:40:09,478 --> 00:40:10,918
Joop: Hoe kijk je daarnaar?

542
00:40:11,638 --> 00:40:14,599
Ronald: De beurs reageren heel emotioneel.

543
00:40:14,598 --> 00:40:21,958
Ronald: Dus daar ben ik minder van onder de indruk, je ziet elke keer alles wat er gebeurt zie ik weer recht trekken.

544
00:40:21,958 --> 00:40:25,879
Ronald: Als je kijkt, cloud is er en gaat niet meer weg.

545
00:40:25,879 --> 00:40:54,358
Ronald: Of je nou iets on-prem of in de cloud doet dat heeft eigenlijk meer met een strategische beslissing te maken van een organisatie van wil je iets dan Airgaps hebben in jouw eigen omgeving volledig beveiligd, niemand kan erbij, het is ook niet geconnected met de buitenwereld, dan zul je dat niet zeggen, in de cloud kunnen doen, want die is altijd in connectie met het internet, maar alle andere opties.

546
00:40:54,518 --> 00:40:59,958
Ronald: Of je het nou in de cloud hebt of cloud on-prem in je eigen bedrijf cloud hebt.

547
00:41:00,279 --> 00:41:02,439
Ronald: Dat is allemaal uiteindelijk om het even.

548
00:41:02,678 --> 00:41:05,638
Ronald: Wat je, ik denk wat de kern is van AI.

549
00:41:05,958 --> 00:41:11,798
Ronald: Je hebt een veelvoud, tien, honderd keer zoveel use cases die aangepakt kunnen worden.

550
00:41:11,799 --> 00:41:15,879
Ronald: En of je dat dan in de cloud doet of on-prem, dat maakt uiteindelijk niet uit.

551
00:41:15,879 --> 00:41:21,958
Ronald: Dus er is veel meer behoefte aan nieuwe use cases die je uiteindelijk invullen kunt gaan geven.

552
00:41:21,958 --> 00:41:25,319
Ronald: En dan heb je nu enerzijds heel veel partijtjes.

553
00:41:25,319 --> 00:41:33,238
Ronald: Ik krijg elke dag tien nieuwe bedrijven die zeggen oh, wij hebben een nieuw toolletje en dit echt tien is niet eens overdreven.

554
00:41:33,239 --> 00:41:41,798
Ronald: Dus er komen heel veel nichepartijtjes bij en je hebt platformen die eigenlijk zeggen wij zijn platform en op dat platform kun jij al die use case uiteindelijk uitvoeren.

555
00:41:42,118 --> 00:41:50,518
Ronald: Wat je denk ik zult zien, is dat al die nichepartijtjes, dat is vaak een functionaliteit op een grote platform.

556
00:41:50,518 --> 00:41:52,759
Ronald: Dus je zult de consolidatie zien.

557
00:41:53,879 --> 00:41:59,478
Ronald: Dat de grote techpartijen, die kopen niche partijen en die integreren dat in hun platform.

558
00:41:59,719 --> 00:42:01,558
Ronald: En dat zul je denk ik zien met cloud.

559
00:42:01,558 --> 00:42:05,318
Ronald: Je hebt meer consolidatie uiteindelijk.

560
00:42:05,638 --> 00:42:23,718
Ronald: En dan heb je nog vanuit je organisatie de vraag, als jij met een platform gaat werken, er is heel erg de vraag van wie is de data nou de data zal het van de klant, maar dan zeg ik ze van ja, maar je mag geen externe modellen gebruiken op de data in het systeem van de vendor, ja, dan wordt het natuurlijk een beetje rauw.

561
00:42:24,598 --> 00:42:26,118
Ronald: Daar heb je nu heel veel discussie over.

562
00:42:26,118 --> 00:42:37,558
Ronald: Dus daar moet je voor jezelf altijd zorgen dat je de data dat je daarmee mag doen, wat je wil om het zo maar te zeggen, want het is altijd wel jouw data, maar als er nog eventjes tussen komen van ja, dat mag je er niet mee, dan wordt het lastig.

563
00:42:37,558 --> 00:42:41,159
Niels: Dus dat zal je onderdeel moeten maken van je selectie en je governance proces.

564
00:42:41,399 --> 00:42:43,078
Niels: Dus daar moet je scherp op zijn als organisatie.

565
00:42:43,958 --> 00:42:51,558
Ronald: Want als je dat niet hebt dan zeggen, oh ja, maar nu moet je alleen onze modellen gebruiken, dan kun je vanuit gaan dat de tikker gaat lopen.

566
00:42:51,558 --> 00:42:56,359
Ronald: Want als die tikker gaat lopen per agent, dan kan dat snel gaan.

567
00:42:57,558 --> 00:42:58,678
Joop: Jij ziet heel veel.

568
00:42:59,078 --> 00:43:02,359
Joop: Je begon met van ik reis over de hele wereld, ik zie heel veel.

569
00:43:02,518 --> 00:43:06,119
Joop: Ik wilde eigenlijk een heel klein stukje naar voren kijken.

570
00:43:06,118 --> 00:43:12,119
Joop: Wat kunnen wij als Nederland nou leren van Amerika, maar ook als we kijken naar China.

571
00:43:12,279 --> 00:43:16,038
Joop: Wat er zeg maar buiten onze landgrenzen gebeurt.

572
00:43:17,319 --> 00:43:20,439
Ronald: En dan op het gebied welk gebied?

573
00:43:21,239 --> 00:43:22,278
Joop: Wat jij ziet.

574
00:43:24,038 --> 00:43:27,718
Ronald: Die landen die zijn super innovatief.

575
00:43:27,718 --> 00:43:33,679
Ronald: En supersnel in het opnemen van nieuwe technologieën.

576
00:43:32,359 --> 00:43:36,958
Ronald: Maar die hebben daar een hele duidelijke strategie over.

577
00:43:37,038 --> 00:43:40,638
Ronald: van wij moeten een leider zijn in dat gebied.

578
00:43:40,958 --> 00:43:44,799
Ronald: Nu heeft Europa die zegt eigenlijk van ja, wij moeten onszelf meer gaan beschermen.
585
00:43:44,799 --> 00:43:50,399
Ronald: Dus wij moeten hetzelfde kunnen binnen Europa, wat ze in de US of wat ze in China doen.

579
00:43:50,399 --> 00:43:53,759
Ronald: Bijvoorbeeld hyperscale en hyperscaler hebben.

580
00:43:53,759 --> 00:43:55,919
Ronald: Daar liggen we te ver achter.

581
00:43:55,919 --> 00:44:05,279
Ronald: Ik denk dat we één stap terug moeten doen en moeten kijken van waar zijn wij nu super goed in, en daarop focussen en daar de innovatie op focussen en daar de AI op focussen.

582
00:44:05,598 --> 00:44:17,919
Ronald: Zodat we goed worden in de dingen waar we al goed in zijn en niet proberen ons te verdedigen door technologieën te gaan bouwen die eigenlijk al veel te ver zijn en we het zelf niet meer kunnen achterhalen.

583
00:44:17,919 --> 00:44:21,598
Niels: En met jouw wereldwijde blik, wat springt er dan uit binnen Nederland?

584
00:44:22,239 --> 00:44:39,998
Ronald: In Nederland heb je natuurlijk ASML is het kroonjuweel van Nederland, maar je hebt de biotechnologie zit ik zelf niet in je moet gewoon op een niche niveau gaan kijken waar zijn we goed in, en daar moet je je innovatie op richten met AI.

585
00:44:40,638 --> 00:44:49,439
Ronald: En ik denk dat dan kom je zelf weer boven drijven en dan ben je beter dan Amerika dan China op dat gebied en je moet je keuzes maken.

586
00:44:49,439 --> 00:44:57,439
Ronald: En we moeten niet proberen onszelf te gaan verdedigen door opnieuw te bouwen wat zij al hebben gedaan.

587
00:44:57,439 --> 00:45:01,599
Ronald: Zij hebben een aantal strategische keuzes gemaakt, jaren geleden.

588
00:45:01,598 --> 00:45:06,478
Ronald: Silicon Valley en China is langs ook heel heel strategisch bezig, die haal we gewoon niet meer in.

589
00:45:06,478 --> 00:45:12,799
Ronald: Daar zijn we te later, daar hebben de fouten gemaakt, als je het fout kunt noemen, strategische keuzes gemaakt in Europa.

590
00:45:13,439 --> 00:45:20,478
Ronald: We moeten doen waar we goed in zijn en daar helemaal op richten en daar al innovatie en daar alle AI-capaciteit op richten.

591
00:45:20,558 --> 00:45:27,359
Joop: Zou er ook iets zijn waarvan je zegt van ja, maar dat stop ik dan nu als ik daar de macht toe had in Nederland.

592
00:45:27,439 --> 00:45:31,039
Ronald: Nou ja, regelgeving is goed.

593
00:45:33,199 --> 00:46:04,798
Ronald: Laten we zeggen, projecten gefund door de overheid of door de Europese Unie is goed, maar als projecten zijn om de zoekmachine na te bouwen die er in andere landen die zeggen wereldwijd dominant zijn, dan zou ik zeggen, stoppen met dat soort projecten, kijk naar projecten waar we dus goed in zijn, dus stop daar het geld in en niet in projecten om dingen te kopiëren waar we te laat zijn, waar we niet het beste in de wereld zijn, je moet gewoon het beste in specifieke markten zijn en het geldt voor Nederland, het geldt voor Europa.

594
00:46:04,799 --> 00:46:06,718
Ronald: En het andere stukje is regelgeving.

595
00:46:06,719 --> 00:46:10,478
Ronald: Nou, regelgeving is goed om onszelf te beschermen.

596
00:46:11,038 --> 00:46:17,198
Ronald: Maar draai niet door, want sommige dingen in de wereld gebeuren en die kun je niet voorkomen.

597
00:46:17,199 --> 00:46:24,318
Ronald: Dus dan moet je meer gaan kijken van hoe kunnen we daarmee omgaan, dan dat je zegt, nou, we gaan personal identifiable information helemaal beschermen.

598
00:46:24,638 --> 00:46:40,638
Ronald: Want als je zegt, ja, dat mag bijvoorbeeld niet in AI gebruikt worden, of dan moet je toestemming voor hebben, dan zal dat heel lastig worden voor Europa om uiteindelijk nog competitief te zijn op alle gebieden waar we nu al goed in zijn.

599
00:46:40,638 --> 00:46:45,838
Ronald: Dus we moeten toch echt wel naar de wereld kijken op het gebied van regelgeving.

600
00:46:45,839 --> 00:46:50,478
Ronald: En ook denken vanuit innovatie en niet alleen maar vanuit regulatie.

601
00:46:50,719 --> 00:46:55,598
Niels: Dat betekent ook een langere horizon als ik het zo hoor zeggen, een lange horizon van strategie.

602
00:46:55,598 --> 00:46:56,879
Niels: Waar willen we heen?

603
00:46:56,958 --> 00:47:02,798
Niels: Wat zijn onze markten dan waar we niche spelen en de expert in willen zijn en daar keuzes in maken.

604
00:47:02,799 --> 00:47:03,118
Ronald: Exact.

605
00:47:03,118 --> 00:47:21,198
Ronald: Maar dat is lastig als regeringen enerzijds over alle Europese landen verdeeld zitten en anderzijds als je geen wat je in China hebt, dus gewoon één leider en die zegt deze richting gaan wij de vraag of je dat wil, maar die hebben wel een richting.

606
00:47:21,199 --> 00:47:24,719
Ronald: En dat hebben wij soms te weinig.

607
00:47:26,319 --> 00:47:33,119
Joop: Als we als bedrijven nog niet begonnen zijn, dan heb je in ieder geval geen last van de wet van de remmende voorsprong.

608
00:47:33,118 --> 00:47:37,599
Joop: Dus je hebt een heel groen veld voor je, Greenfield.

609
00:47:37,598 --> 00:47:42,638
Joop: Wat zou je die bedrijven dan nu adviseren voor het aankomende jaar.

610
00:47:42,958 --> 00:47:45,839
Ronald: En bedoel je een start-up of bedoel je wat?

611
00:47:46,399 --> 00:47:51,359
Joop: Nou, dat mag een start-up zijn, MKB, enterprise.

612
00:47:52,239 --> 00:47:54,478
Ronald: Maar als je geen markt hebt of als je al een markt hebben.

613
00:47:54,799 --> 00:48:05,518
Joop: Wel als je een markt hebt, je hebt een running bedrijf nu, maar je bent misschien heb je nog niet eens een pilot gestart, bent wel zoekend.

614
00:48:06,478 --> 00:48:08,239
Joop: Je ziet dat de wereld verandert.

615
00:48:08,558 --> 00:48:17,078
Ronald: Ik denk dat je je bedrijf moet analyseren en zeggen, wat is nou het kernsuccessfactor van mijn bedrijf.

616
00:48:16,799 --> 00:48:19,958
Ronald: En hoe kan ik daar AI op inzetten.

617
00:48:16,958 --> 00:48:22,118
Ronald: En hoe kan ik heel makkelijk beginnen.

618
00:48:22,118 --> 00:48:27,478
Ronald: In ieder geval een case pak waar je zegt, nou, die is zo voor de hand liggend.

619
00:48:27,478 --> 00:48:28,839
Ronald: Heel klein.

620
00:48:28,839 --> 00:48:39,158
Ronald: Maar dat het echt past binnen jouw strategisch en businessdoel en niet iets technisch van we moeten het nu gaan gebruiken, we gaan een tooltje gebruiken en we gaan het invullen geven.

621
00:48:39,158 --> 00:48:41,559
Ronald: Maar dat maakt het ook meteen heel lastig.

622
00:48:42,199 --> 00:48:51,399
Ronald: Dan kun je het beste, waar ik zei van operationeel operationaliseren van AI is heel moeilijk, heel simpel is een tooltje maken, begin dan met dat toolje.

623
00:48:51,399 --> 00:48:56,038
Ronald: En begin dan met mensen beperkte toegang te geven.

624
00:48:56,038 --> 00:49:02,198
Ronald: Dus je data in dat tooltje te zetten, hier zo is het mooi afgeschermd en het te laten gebruiken.

625
00:49:02,199 --> 00:49:08,678
Ronald: Want dat is een relatief makkelijke stap ten opzichte van die operationalisering van AI binnen je organisatie.

626
00:49:08,678 --> 00:49:16,198
Ronald: Als je geen ervaring hebt, begin er niet aan en zoek mensen en partijen buiten je organisatie die je daarmee kunnen helpen.

627
00:49:16,199 --> 00:49:17,558
Ronald: Want anders ga je het niet redden.

628
00:49:17,558 --> 00:49:22,118
Ronald: En het gaat te snel en is te complex om het zelf uit te vinden.
636
00:49:22,118 --> 00:49:27,638
Ronald: Het gaat zo snel dat alles wat jij het hebt gevonden, is al vernieuwd als je het hebt uitgevonden.

629
00:49:27,638 --> 00:49:30,199
Niels: Dus niet te duwen helemaal zelf opnieuw uitvinden.

630
00:49:30,199 --> 00:49:44,518
Niels: Wel beginnen met een tool om te leren kennen, maar in acht nemen, dat de operationalisering dus meer vraagt dan het tooltje zelf en dat mee te nemen, als ik je zo hoor inderdaad bij die implementatie van het toeltje en het plaatsen binnen het grotere perspectief.

631
00:49:44,518 --> 00:49:52,998
Ronald: Ja, je moet hier moet je echt denken vanuit Greenfield, vanuit een blanco blad, die Next Best Action.

632
00:49:52,998 --> 00:49:58,279
Ronald: De enige manier waarop dat bedrijf tot iets nieuws kwam, gewoon met blanco beginnen.

633
00:49:58,759 --> 00:50:00,198
Ronald: Wat willen we eigenlijk?

634
00:50:00,199 --> 00:50:03,638
Ronald: En niet van hoe kan ik het bestaande nou automatiseren.

635
00:50:03,638 --> 00:50:06,279
Ronald: Maar jullie doen procesoptimalisatie.

636
00:50:06,598 --> 00:50:09,478
Ronald: Begin is met een blanco blad, wat zou ik eigenlijk willen doen?

637
00:50:09,478 --> 00:50:12,679
Ronald: En dan kan dat en welk stukje kan wel en wat kan niet.

638
00:50:12,678 --> 00:50:14,678
Ronald: Dan kun je verandering doorvoeren.

639
00:50:14,678 --> 00:50:22,119
Ronald: Maar het is niet de technologie, wat de belemmerende factor is, het zijn de mensen, de organisatie.

640
00:50:22,759 --> 00:50:25,879
Ronald: En het beperkt denken, daar ligt het.

641
00:50:26,279 --> 00:50:29,079
Joop: Een van de uitdagingen die je noemde, was change management.

642
00:50:29,078 --> 00:50:32,038
Joop: Verandering, verandering is altijd het aller aller lastige om door te voeren.

643
00:50:32,038 --> 00:50:34,678
Ronald: Het is toch echt wel het fundament van deze technologie.

644
00:50:34,678 --> 00:50:36,119
Ronald: Dat is niet de technologie.

645
00:50:36,518 --> 00:50:47,318
Joop: En als je, want je doet dit al lang, ik geloof dat je in het begin zijn acht jaar dat je dit zo in acht, negen jaar aan intensie van het volgen bent.

646
00:50:47,558 --> 00:50:53,159
Joop: Wat waren nou misschien, als je terugkijkt.

647
00:50:53,399 --> 00:51:01,799
Joop: Dat je dacht van deze voorspelling, die leefde zo erg, maar die is helemaal niet uitgekomen.

648
00:51:01,958 --> 00:51:05,079
Ronald: In ieder geval een voorspelling waar ik zelf.

649
00:51:05,879 --> 00:51:09,319
Ronald: Ik weet niet of dat relevant is, maar bijvoorbeeld crypto.

650
00:51:09,879 --> 00:51:17,639
Ronald: Die technologie, laten we zeggen, crypto zelftijd een discussie van nou, is dat wat of niet.

651
00:51:17,638 --> 00:51:25,478
Ronald: Waarbij ik het als technologie, laat maar zeggen, links heb laten liggen, maar mijn achtergrond is data.

652
00:51:25,478 --> 00:51:34,278
Ronald: En ik heb altijd heilig geloofd in data is de kern van alles wat je doet, en dat denk ik dat ook altijd blijkt.

653
00:51:34,279 --> 00:51:38,919
Ronald: Maar het is veel moeilijker om het te operationaliseren dan iedereen ook gedacht.

654
00:51:44,518 --> 00:51:59,958
Ronald: AI op een gegeven moment, toen ik begon 2017 werd ik gebeld door de chief data science van een van de grootste technologiebedrijven ter wereld, en die zei wil je webcast maken.

655
00:52:00,439 --> 00:52:04,439
Ronald: En dat was laat maar zeggen, mijn begin en mijn omslagpunt.

656
00:52:04,439 --> 00:52:07,079
Ronald: En dat ging over machine learning.

657
00:52:07,558 --> 00:52:12,119
Ronald: En toen was machine learning, laten we zeggen, het holygrail.

658
00:52:12,279 --> 00:52:15,719
Ronald: Toen was het nog heel veel jaren promise.

659
00:52:16,038 --> 00:52:18,038
Ronald: Maar de realisatie heel erg moeilijk.

660
00:52:18,038 --> 00:52:24,439
Ronald: En nu zie je met de LLM's met AI en dadelijk met Agentic AI.

661
00:52:24,439 --> 00:52:28,678
Ronald: Agentic AI is ook complex, maar die heeft wel een grote belofte.

662
00:52:28,998 --> 00:52:29,958
Ronald: Zie je dat veranderen.

663
00:52:29,958 --> 00:52:34,119
Ronald: Maar ik denk AI is de usability verandering.

664
00:52:34,598 --> 00:52:38,439
Ronald: Generative AI wordt echt de procesverandering, maar is lastig.

665
00:52:41,078 --> 00:52:43,718
Joop: Ik zit ook best wel heel lang in deze technologie.

666
00:52:43,718 --> 00:52:47,158
Joop: En ik dacht zeg maar dat de adoptie veel sneller zou gaan, dat heb ik me in vergist.

667
00:52:48,839 --> 00:52:50,399
Ronald: Altijd dacht ik ook van.

668
00:52:50,518 --> 00:52:51,958
Joop: waarom duurde zo lang?

669
00:52:53,478 --> 00:52:58,038
Ronald: Als je dan met organisatie aan de slag gaat, dan denk je, oh ja, nu begrijp ik het.

670
00:52:58,038 --> 00:53:03,679
Ronald: Want het is zo lastig om verandering van nieuwe technologieën door te voeren.

671
00:53:02,279 --> 00:53:07,598
Ronald: Dus uiteindelijk is.

672
00:53:07,759 --> 00:53:13,039
Ronald: En wat ik ook zei, dat is wat die complexiteit, die wordt nu verder bloot gelegd.

673
00:53:13,359 --> 00:53:15,199
Ronald: Organisaties zijn gewoon complex.

674
00:53:15,439 --> 00:53:18,718
Ronald: En er zijn heel veel dingen die gedefinieerd moeten worden.

675
00:53:18,879 --> 00:53:30,399
Joop: En omdat het zo complex is, gaat het ook niet zo snel, dan dat we welke nieuwe doorbraak of innovatie zouden we nodig hebben om het agentic nog iets makkelijker te kunnen krijgen.

676
00:53:30,719 --> 00:53:34,958
Ronald: Als migraties geautomatiseerd kunnen worden.

677
00:53:34,958 --> 00:53:38,239
Ronald: En dat is ook wel een datamigraties.

678
00:53:38,399 --> 00:53:46,398
Ronald: Datamigraties de toolmigraties naar van een bestaande tool naar een agentic tool.

679
00:53:46,399 --> 00:53:54,158
Ronald: Als dat door AI gedaan kan worden, dan gaat dat een hele grote shift geven in de acceptatie van de nieuwe technologie.

680
00:53:54,158 --> 00:54:01,758
Niels: Omdat je dan de limitaties makkelijker kan overkomen door eigenlijk een transformatie te doen naar iets nieuws.

681
00:54:01,839 --> 00:54:04,318
Niels: En niet meer last te hebben van inderdaad de legacy die je hebt.

682
00:54:04,319 --> 00:54:11,118
Ronald: En dat gaat ook wel weer op de bestaande technologiewenders de druk geven om het makkelijker te maken.

683
00:54:11,118 --> 00:54:15,678
Ronald: Dus dat zou goed zijn voor de markt, denk ik.

684
00:54:15,678 --> 00:54:24,399
Ronald: Want dan zullen de bestaande technologie venders minder op hun eigen huidige zetel blijven zitten, want dan is van nou, we moeten weer competitiever zijn.

685
00:54:24,799 --> 00:54:28,638
Ronald: Dat zie ik als een vervolgstap die er gaat komen.

686
00:54:28,879 --> 00:54:29,758
Ronald: Die gaat te komen.

687
00:54:29,759 --> 00:54:31,198
Ronald: Maar de vraag is even wanneer.

688
00:54:31,439 --> 00:54:32,958
Joop: Hoe, dankjewel.

689
00:54:32,958 --> 00:54:46,638
Joop: Is er een vraag die wij niet gesteld hebben die we wel hadden moeten stellen aan je heleboel punten om wel de review te laten passeren.

690
00:54:46,638 --> 00:54:49,039
Joop: We hebben het heel veel gehad over uitdaging.

691
00:54:49,439 --> 00:54:54,158
Joop: Wat is agentic een mooi voorbeeld van de Next Best Action.

692
00:54:54,158 --> 00:54:58,319
Ronald: Ja, risico's, we hebben het nog wat minder gehad over risico's.

693
00:54:58,638 --> 00:55:05,359
Ronald: Security is niet mijn sterkste gedeelte, maar er zijn wel een aantal risico's die we niet besproken hebben.

694
00:55:05,678 --> 00:55:11,839
Ronald: En dan kun je bedenken van nou, enerzijds, wat kan er allemaal misgaan.

695
00:55:11,919 --> 00:55:15,598
Ronald: Bijvoorbeeld dan heb je het over prompt injection.

696
00:55:15,919 --> 00:55:25,759
Ronald: Waar eigenlijk zelf de vraag heb je nog door van wat er gebeurt als iemand fouten toevoegen heeft aan je prompt.

697
00:55:27,678 --> 00:55:30,319
Ronald: Beïnvloeding, maar van de nieuwe technologie.

698
00:55:30,478 --> 00:55:35,839
Ronald: En als dat maar duizend keer uitgevoerd wordt, ja, kan dat enorm effect zijn.

699
00:55:35,839 --> 00:55:39,598
Ronald: Dus dat is het security stuk heb ik nog minder besproken.
708
00:55:39,598 --> 00:55:44,558
Ronald: Maar er zijn een aantal dingen waar je echt wel die risico's goed in kaart moet brengen als je hiermee aan de slag gaat.
 700
00:55:44,558 --> 00:55:46,238
Ronald: Maar dat is ook weer een topic op zich.
 701
00:55:46,319 --> 00:55:49,519
Ronald: Mijn expertise ligt meer op data en AI.
 702
00:55:49,678 --> 00:55:52,478
Joop: Dankjewel, dankjewel voor je inzichten.
 703
00:55:52,478 --> 00:55:57,758
Joop: Ik denk dat het heel mooi is dat je zo'n breed beeld hebt en dat je dat met ons hebt weten te delen.
 704
00:55:57,759 --> 00:55:58,238
Joop: Dankjewel.
 705
00:55:59,518 --> 00:56:04,958
Ronald: Nogmaals, ik vond het een leuk gesprek en ik hoop dat er veel mensen naar luisteren.
 706
00:56:04,958 --> 00:56:06,958
Joop: Komt vast goed, dankjewel.
 707
00:56:07,598 --> 00:56:10,399
Joop: Fijn dat je weer luisterde naar deze aflevering.
 708
00:56:10,399 --> 00:56:12,558
Joop: Weet dat we ook een nieuwsbrief hebben.
 709
00:56:12,558 --> 00:56:14,238
Joop: De link staat in de show notes.
 710
00:56:14,239 --> 00:56:18,558
Joop: En dan krijg je kijk je achter schermen iedere maand.
 711
00:56:18,558 --> 00:56:21,439
Joop: En vergeet je niet te abonneren op je favoriete podcast-app.
 712
00:56:21,439 --> 00:56:23,839
Joop: Tot de volgende keer.