Waarom falen 70% van de AI-projecten terwijl de technologie steeds beter wordt? Teams jagen de nieuwste modellen na en vergeten de fundamenten die succes bepalen. Joop laat zien dat governance belangrijker is dan het nieuwste model - van het stellen van grenzen tot het monitoren van autonome agents.

Een agent die facturen verwerkt kan zonder duidelijke regels betalingsherinneringen sturen naar klanten die al betaald hebben. Morgen kun je je eerste governance-checklist maken: welke grenzen stel je, hoe monitor je agent-acties, en wie houdt toezicht?

Onderwerpen

Waarom 70% van de AI-projecten mislukt door focus op verkeerde zaken in plaats van technische beperkingen
Het verschil tussen de snelle technologische onderstroom (nieuwe modellen, multi-agent systemen) en de langzame hoofdstroom (governance, adoptie, implementatie)
Het belang van monitoring en grenzen stellen voor autonome AI-agents in productie
De noodzaak van waarde-gedreven implementatie in plaats van FOMO-gedreven jagen op nieuwste technologie

Links

Boek: Doeltreffend met AI-agents | Snijder | 9789024474264 | Boom
Podcast aflevering: S07E79 - Doeltreffend met AI-agents
AI Platform: ChatGPT
AI Platform: Claude Code

Genoemde entiteiten: ChatGPT - Claude - Gemini - GPT-4

Stuur ons een bericht

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!

S08E30 - Wat écht verandert bij AI-agents — en wat niet