Het debat over de vraag of AI industrieën zal transformeren is voorbij.
Bij GeekWire’s Agenten van transformatie Topconferentie in Seattle op dinsdag waren de aanwezige oprichters, leidinggevenden en ingenieurs overgegaan tot moeilijkere vragen: wat werkt, wat niet, en hoe snel alles beweegt. De rode draad door bijna elk gesprek was een verschuiving van AI als chattool naar AI als een autonome actor: software die niet alleen vragen beantwoordt, maar zelfstandig handelt en gaandeweg verbetert.
Sprekers van Microsoft, Amazon Web Services, OpenAI en elders beschreven een wereld waarin de beperkingen die hun werk decennia lang hebben bepaald, verdwijnen, en waar het grootste obstakel voor het vastleggen van die waarde niet de technologie is, maar het uitzoeken hoe werkprocessen en organisaties opnieuw kunnen worden ontworpen die niet met dit alles in gedachten zijn gebouwd.
Agents of Transformation werd gepresenteerd door Accenture en bouwt voort op een doorlopend project GeekWire redactionele serieook ondersteund door Accenture, waarin wordt belicht hoe startups, ontwikkelaars en technologiegiganten intelligente agenten gebruiken om te innoveren.
Blijf lezen voor snelle samenvattingen en belangrijke inzichten (uiteraard met behulp van AI) van elke chat bij het haardvuur en elke paneldiscussie.
Charles LamannaMicrosoft’s executive vice president Business Applications & Agents, opende met een moment dat ieders aandacht trok: een AI-agent weigerde namens hem zeventien vergaderingen. Ik heb ze niet samengevat, niet gemarkeerd, maar afgewezen.
Voor Lamanna was dat het moment waarop AI de overstap maakte van het ophalen van informatie naar echte actie. Het tijdperk van AI als chatassistent, betoogde hij botweg, ligt achter ons. “De zon is ondergegaan.”
Drie belangrijke hoogtepunten:
- Bedenk geen nieuwe statistieken voor AI. De grootste valkuil waar Lamanna bedrijven in ziet trappen is het bouwen van uitgebreide AI-systemen die los staan van de bedrijfsresultaten. Zijn regel: gebruik de statistieken die u al heeft: omzet, retentie, klanttevredenheid, kosten om te bedienen. “Niemands zakelijke maatstaf zou vijftien agenten moeten zijn”, zei hij. Als de AI geen cijfers verplaatst waar de CEO al om geeft, is het een hobby.
- Geef iedereen geweldige AI, focus op een paar grote weddenschappen. Succesvolle AI-transformaties hebben twee kenmerken gemeen: brede toegang tot tools voor het hele personeelsbestand, en een klein handjevol projecten met hoge prioriteit die van bovenaf worden gevolgd. Bedrijven met 250 ‘Gen AI-projecten’ zijn een waarschuwingssignaal, geen succesverhaal.
- Tokenbudget is het nieuwe personeelsbestand. De teams van Lamanna meten de AI-uitgaven per ingenieur al als wervingsfactor – en kandidaten onderhandelen hierover. Eén ingenieur vertelde hem dat hij de baan alleen zou aannemen als zijn team voldoende dagelijkse tokentoewijzing had. “Als je een ingenieur inhuurt die deze manier van agentische code heeft toegepast en je hebt hem verteld dat je tokenbudget per dag $ 1 is”, zei hij, “zullen ze zeggen: ‘Tot ziens.'” (Lees meer over dat punt hier.)
Julia WitCMO van AWS, heeft bijna drie decennia in marketing doorgebracht – en zegt dat haar grootste uitdaging op dit moment is om er veel van af te leren. Doelen die ze jaren geleden heeft opgegeven, zoals echt gepersonaliseerde één-op-één marketing op grote schaal, liggen plotseling weer op tafel.
“Ik moet dagelijks stoppen en dingen afleren waarvan ik dacht dat ze gewoon waar waren”, vertelde ze aan de moderator Andy Taywereldleider – Accenture Cloud First. De beperkingen die deze dromen onpraktisch maakten, bestaan simpelweg niet meer.
Drie belangrijke hoogtepunten:
- Laat het scheuren – selectief. Het team van White verstuurt duizenden e-mails per maand, en jarenlang was voor elke e-mail een menselijke handtekening vereist voordat deze werd verzonden. Sindsdien hebben ze een gecontroleerd proces opgebouwd dat geleidelijk genoeg vertrouwen heeft gekregen om die stap volledig te verwijderen. Ondertussen leerde een experiment met AI voor tv-advertenties met een hoge productie hen net zo veel door te falen: ze namen wat werkte en pasten het toe op digitale display-advertenties, gaande van ongeveer 100 varianten tot veel meer, vrijwel moeiteloos.
- Begin met wat mensen niet graag doen. De snelste weg naar team buy-in is niet een groot transformatieproject; het is het elimineren van de vervelende kleine dingen. White demonstreerde op een all-hand een nieuwe content-workflow die een publicatieproces van drie uur terugbracht tot 30 minuten. De zaal barstte los in een spontaan applaus. “Dat is een nieuwe hoge lat” voor het uitrollen van technologie, voegde Tay eraan toe.
- Huur mensen in die de regels niet kennen. White zei dat ze opzettelijk meer pas afgestudeerden aanneemt dan ooit – mensen die geen aannames hebben over hoe marketing altijd heeft gewerkt. Haar logica: frisse ogen hoeven niets af te leren.
Deepak Singh heeft bijna twintig jaar bij Amazon Web Services gewerkt aan het bouwen van tools voor softwareontwikkelaars, en zijn samenvatting van zijn dagelijkse routine in vier woorden zegt alles over waar de zaken voor staan: “Ik woon samen met agenten.”
De VP achter Kiro, de AI-aangedreven ontwikkelaarsomgeving van Amazon, draait elke dag vier aangepaste agenten: één voor onderzoek, één die in zijn persoonlijke stijl schrijft, één die e-mail verwerkt en één die interne documenten opstelt. Geen demo. Hoe hij eigenlijk werkt.
Drie belangrijke hoogtepunten:
- Hoe je adopteert, is belangrijker dan of je adopteert. Uit een intern onderzoek van Amazon onder 40 tot 50 technische teams kwam een grote kloof naar voren: teams die AI-agenten op bestaande workflows koppelden, werden 20 tot 40% sneller. Teams die hun hele omgeving rondom agents hadden geherstructureerd – schonere opslagplaatsen voor coderingswijzigingen, betere documentatie, duidelijke instructies – werden drie tot tien keer sneller. Het verschil was niet het gereedschap. Het was de opstelling.
- Jouw vangrails zijn gebouwd voor mensen. Singh’s scherpste punt over de veiligheid van agenten: elk beleid en elke toestemming in uw organisatie is ontworpen voor menselijke snelheid. Agenten worden niet moe, geven niet op en stoppen niet om hulp te vragen; ze gaan gewoon door, wat betekent dat ze dezelfde fout honderd keer kunnen herhalen voordat iemand het merkt. Machtigingen die voor mensen zijn ontworpen, moeten volledig opnieuw worden bekeken voor systemen die nooit slapen.
- Gebruik ze thuis, niet alleen op het werk. Het slotadvies van Singh ging een stap verder dan de meeste: zet agenten niet alleen professioneel in, maar leef persoonlijk met hen samen. Hoe vloeiender je wordt, hoe meer je eruit zult halen als het er toe doet.
Drie beoefenaars die hun dagen midden in de rommelige implementatie van AI doorbrachten – het niet verkochten, maar het daadwerkelijk deden – keerden steeds terug naar hetzelfde ongemakkelijke thema: de technologie is het makkelijke gedeelte.
Angela Garinger van outreach, Jeremy Tryba van AI-onderzoeksorganisatie Ai2, en Liat Ben-Zur van LBZ Advisory hebben elk veelbelovende AI-uitrol zien stagneren, niet omdat de tools faalden, maar omdat de mensen om hen heen dat deden. Het panel werd gemodereerd door Emily Parkhurst van Formidabele media.
Belangrijkste hoogtepunten:
- Smal verslaat breed, keer op keer. Het panel was het erover eens dat bedrijven die een ingrijpende AI-transformatie in hele organisaties aankondigen, het meest waarschijnlijk zullen mislukken. De winnaars zijn chirurgisch: ze kiezen een bijzonder vervelende taak: een middel inbrengen, de uitkomst meten en vervolgens opschalen. “Degenen die echt succesvol zijn, zijn erg kieskeurig over welke stressvolle workflow ze als eerste willen aanpakken”, zegt Garinger.
- Angst is de echte adoptieblokker. Ben-Zur beschreef een patroon dat ze voortdurend ziet: een pilot werkt prachtig, early adopters zijn er dol op, en dan stopt de uitrol gewoon. Wanneer teams zich verdiepen, is de reden bijna altijd angst: angst voor vervanging, angst om beoordeeld te worden als de tool een fout maakt.
- Duidelijkheid ontsluit alles. Tryba beschreef hoe zelfs technisch geavanceerde onderzoekers aarzelden om AI-tools te gebruiken, omdat ze niet zeker wisten wat ze ermee mochten doen. De oplossing was eenvoudig: een duidelijke matrix van goedgekeurde toepassingen, gepost in Slack. De volgende dag had iedereen zich aangemeld. Toestemming blijkt een dwingende functie te zijn.
- Houd betekenisvolle statistieken bij. Leiders maken graag melding van de bespaarde uren en hoeveel procent van de werknemers AI gebruikt, maar Ben-Zur zei dat ze moeten kijken naar de statistieken die ze altijd hebben gewaardeerd: is de omzet verbeterd, is de retentie hoger, is een functie beter presterend. ‘Ik zou niet meten hoeveel uur mensen besparen, zoals: ‘Joey heeft vijf uur bespaard.’ Het maakt mij niet uit. Wat betekent dat voor het bedrijf?”
Vijay RajiCTO van apps en hoofd engineering bij OpenAI’s nieuwe kantoor in Bellevue, heeft een kenmerkende zet: zijn laptop openzetten tijdens vergaderingen, zodat Codex – de AI-coderingstool van het bedrijf – kan blijven bouwen terwijl hij niet achter zijn bureau zit. Het is een passende metafoor voor hoe hij op dit moment over AI denkt: altijd actief, altijd samengesteld. De Meta-veteraan en oprichter van A/B-testbedrijf Statsig sprak over hoe het er eigenlijk uitziet om aan de grens te leven.
Drie belangrijke hoogtepunten:
- Iedereen is nu een bouwer. Raji bouwde in één middag een persoonlijke Slack- en e-mailsamenvatting – lokaal draaiend, geen cloud, geen beveiligingsoverhead – met behulp van Codex. Zijn punt: de barrière om zelf software op maat te maken is feitelijk ingestort. ‘Iedereen wordt een bouwer’, zei hij.
- Het overhangende vermogen is het echte probleem. Modellen zijn vooruitgelopen op de manier waarop de meeste mensen ze gebruiken. Raji noemt dit de “capability overhang” – en de mensen die die kloof dichten, zei hij, zijn al vele malen productiever dan degenen die niet hebben gemerkt dat dit er is.
- Ingenieurs worden agentmanagers. De volgende golf bestaat niet alleen uit AI-ondersteunde codering, maar uit een verschuiving van knelpunten. De productiviteitswinst door AI gaat nu zo snel dat de nieuwe beperking erin bestaat dat mensen alle binnenkomende code beoordelen. De functietitel van de toekomst, zo stelde hij, is in wezen ‘manager van agenten’.
Bedankt tegen de presenterende sponsor Accenture; gouden sponsors Dat zal ik niet doen En AWS-marktplaats; en zilveren sponsors Topteampartners, Verbazingwekkende zakelijke oplossingen, EénDoorZero, Autessa, Betaal-ik, GemaTEG, CascadeEn WTIA voor het mede mogelijk maken van het evenement.
