Gepresenteerd door Certinia
De aanvankelijke euforie rond generatieve en agentische AI is verschoven naar een pragmatische, vaak gefrustreerde realiteit. CIO’s en CTO’s vragen zich af waarom hun pilotprogramma’s, zelfs die zijn ontworpen om de eenvoudigste workflows te automatiseren, niet de magie opleveren die in demo’s wordt beloofd.
Wanneer AI er niet in slaagt een fundamentele vraag te beantwoorden of een actie correct uit te voeren, is het instinct om het model de schuld te geven. We gaan ervan uit dat LLM niet “slim” genoeg is. Maar die schuld is misplaatst. AI vecht niet omdat het ontbreekt intelligentie-. Het worstelt omdat het ontbreekt context.
In de moderne onderneming zit de context gevangen in een doolhof van onsamenhangende puntoplossingen, broze API’s en op latentie gebaseerde integraties: een ‘Franken-stapel’ van ongelijksoortige technologieën. En vooral voor servicegerichte organisaties, waar de echte waarheid van het bedrijfsleven schuilt in de overgang tussen verkoop, levering, succes en financiën, is deze fragmentatie existentieel. Als uw architectuur deze functies uitsluit, is uw AI-roadmap gedoemd te mislukken.
Context kan niet via een API reizen
De afgelopen tien jaar was de standaard IT-strategie ‘best-of-breed’. Je kocht de beste CRM voor verkoop, een aparte tool voor het beheren van projecten, een standalone CSP voor succes en een ERP voor financiën; voegde ze samen met API’s en middleware (als je geluk had) en riep de overwinning uit.
Voor menselijke werknemers was dit vervelend maar beheersbaar. Een mens weet dat de projectstatus in de projectmanagementtool 72 uur achter kan lopen op de factuurgegevens in het ERP. Mensen bezitten de intuïtie om systemen te overbruggen.
Maar AI heeft geen intuïtie. Er zijn vragen. Wanneer u een AI-agent vraagt om “dit nieuwe project dat we hebben gewonnen te bemannen vanwege de impact op de marge en het gebruik”, voert deze een zoekopdracht uit op basis van de gegevens waartoe hij nu toegang heeft. Als uw architectuur afhankelijk is van integraties om gegevens te verplaatsen, werkt AI met vertraging. Het ondertekende contract toont dat aan, maar niet het gebrek aan middelen. Het ziet de omzetdoelstelling, maar niet het exitrisico.
Het resultaat is niet alleen een fout antwoord, maar een veilig, plausibel klinkend fout antwoord gebaseerd op gedeeltelijke waarheden. Ernaar handelen creëert dure operationele valkuilen dat gaat veel verder dan alleen mislukte AI-piloten.
Waarom agent AI een platform-native architectuur vereist
Daarom verschuift het gesprek van ‘welk model moeten we gebruiken?“naar”waar blijven onze gegevens?“
Om een hybride personeelsbestand te ondersteunen waarin menselijke experts samenwerken met voldoende bekwame AI-agenten, kunnen de onderliggende gegevens niet worden samengevoegd; het moet eigen zijn aan het kernbedrijfsplatform. EEN platform-native aanpakspecifiek één die is gebouwd op een gemeenschappelijk datamodel (bijvoorbeeld Salesforce), elimineert de vertaallaag en biedt de enige bron van waarheid die goede, betrouwbare AI vereist.
In een natuurlijke omgeving leven gegevens in één objectmodel. Een volumeverandering in de levering is een omzetverandering in de economie. Er is geen synchronisatie, geen latentie en geen staatsverlies.
Dit is de enige manier om echte veiligheid te bereiken met AI. Als je wilt dat een agent autonoom een project bemand of inkomsten voorspelt, heb je een 360 graden beeld van de waarheid nodig, en niet een reeks momentopnamen die door middleware aan elkaar zijn geplakt.
De zijdeurbeveiligingstoeslag: API’s als aanvalsoppervlak
Als je eenmaal op zoek bent naar intelligentie, los dan op naar soevereiniteit. Het argument voor een verenigd platform is meestal gebaseerd op efficiëntie, maar een steeds urgenter argument is veiligheid.
In een best-of-breed Franken-stack is elke API-verbinding die je bouwt in feite een nieuwe deur om te ontgrendelen. Wanneer u vertrouwt op puntoplossingen van derden voor kritieke functies zoals klantsucces of resourcebeheer, verzendt u voortdurend gevoelige klantgegevens vanuit uw kernsysteem naar satelliet-apps. Deze beweging is het risico.
We hebben dit onlangs zien gebeuren spraakmakende inbreuken op de toeleveringsketen. Hackers hoefden de kasteelpoorten op het kernplatform niet te bestormen. Ze kwamen eenvoudigweg via de zijdeur binnen door gebruik te maken van de persistente authenticatietokens van verbonden apps van derden.
Een platform-native strategie lost dit op door beveiliging door overerving. Wanneer uw gegevens op één platform blijven, erven ze de enorme beveiligingsinvesteringen en vertrouwensgrenzen van dat platform. U verplaatst gegevens niet over de draad naar de cloud van een andere leverancier, alleen maar om deze te analyseren. Het goud verlaat de kluis nooit.
Corrigeer de architectuur en beheer vervolgens de context
De druk om AI te implementeren is enorm, maar het aanbrengen van lagen op intelligente agenten bovenop onintelligente architectuur is een verspilling van tijd en middelen.
Managers aarzelen vaak omdat ze bang zijn dat hun gegevens niet ‘schoon genoeg’ zijn. Ze zijn van mening dat ze elk record van de afgelopen tien jaar moeten opruimen voordat ze ook maar één agent kunnen inzetten. Op een gefragmenteerde stapel is deze angst terecht.
Een platform-native architectuur verandert de wiskunde. Omdat data, metadata en agents in hetzelfde huis wonen, hoef je de zee niet te koken. Markeer eenvoudig specifieke, vertrouwde velden (zoals actieve klantcontracten of huidige resourceplannen) en zeg tegen de agent: ‘Werk hier.’ Negeer de rest.’ Door de behoefte aan complexe API-vertalingen en middleware van derden te elimineren, kunt u met een uniform platform agenten op uw meest vertrouwde, verbonden data van vandaag de dag baseren, zonder te wachten op een ‘perfecte’ staat die misschien nooit zal komen.
We zijn vaak bang dat AI zal hallucineren omdat het te creatief is. Het echte gevaar is dat het mislukt omdat het blind is. En je kunt een complex bedrijf niet automatiseren als de zichtbaarheid gefragmenteerd is. Ontzeg het personeel van uw nieuwe uitzendbureau de toegang tot de volledige context van uw activiteiten op een uniform platform, en u bouwt een fundament dat zeker zal mislukken.
Raju Malhotra is Chief Product & Technology Officer bij Certinia.
Gesponsorde artikelen zijn inhoud die is geproduceerd door een bedrijf dat voor de post betaalt of een zakelijke relatie heeft met VentureBeat, en is altijd duidelijk gemarkeerd. Voor meer informatie kunt u contact opnemen met sales@venturebeat.com.
