Contextengineering is steeds meer de meest kritische component voor het bouwen van effectieve AI-agents in de onderneming op dit moment. Dit zal uiteindelijk de lange paal in de tent zijn voor de adoptie van AI-agents in de meeste organisaties. We hebben AI-agents nodig die de context van het bedrijfsproces waar ze aan verbonden zijn, diepgaand begrijpen. Dit betekent toegang hebben tot de belangrijkste gegevens voor die workflow, de juiste tools op het juiste moment gebruiken, goede doelstellingen en instructies hebben, en het domein begrijpen waarin ze zich bevinden. Enkele van de grote open punten voor iedereen die enterprise agents bouwt zijn: * Smalle vs. algemene agents. Hoe kleiner de taak, hoe gemakkelijker het is om de AI-agents de juiste context te geven om succesvol te zijn. Maar hoe kleiner de taak, hoe minder waarde er zal zijn. Het vinden van de optimale taakgrootte voor waardecreatie zal een belangrijke factor zijn voor de komende jaren. * Gegevens in een agent-klaar systeem krijgen. Bedrijfsgegevens zijn vaak gefragmenteerd tussen tientallen of honderden systemen, waarvan veel niet zijn voorbereid op een wereld van AI. De meeste bedrijven zullen hun gegevensomgevingen nog moeten moderniseren om het volledige voordeel van AI-agents te benutten. * Toegang krijgen tot de *juiste* gegevens voor de taak is van het grootste belang. Zelfs wanneer je gegevens in een moderne omgeving hebt, is het cruciaal om de toegangscontroles perfect af te stemmen op wat de AI-agent nodig zal hebben. Verder zal het beslissen wat te doen met RAG versus gewoon een algemene zoekopdracht versus wat volledig in het contextvenster moet worden geplaatst, enorm belangrijk zijn per taak. * Kiezen wat deterministisch versus niet-deterministisch moet zijn. Als je te veel van de modellen vraagt, zul je waarschijnlijk een kwaliteitsverlies zien. Maar als je het model te weinig laat doen, benut je dramatisch wat mogelijk is met AI. Dit is natuurlijk een bewegend doel omdat de modellen zelf in een versnellend tempo verbeteren. * De juiste gebruikersinterface om de context van de AI-agents diepgaand te krijgen, is van groot belang. De helft van het probleem om context aan agents te geven, lijkt helemaal geen AI-probleem te zijn. Het gaat erom waar de agents in de workflow verschijnen en hoe de gebruiker met hen interacteert om hen de context te bieden die nodig is om de taak uit te voeren. De race voor de komende jaren in AI in de onderneming is om te zien wie het beste de juiste context kan leveren voor elke gegeven workflow. Dit zal de winnaars en verliezers in de AI-race bepalen.

Het is ongelooflijk hoeveel kansen er zijn voor AI-agenten die veel groter zijn dan hun pre-AI markten. De TAM van de code-editor markt was een paar miljard dollar in 2020. AI-coderingsagenten zouden een markt van $50-100B+ kunnen zijn in de komende 5-10 jaar. Je kunt dit voor veel gebieden doen.

In een wereld van AI-agenten groeit de marktgrootte voor SaaS in plaats van te krimpen. Je hebt niet alleen systemen van record nodig om bedrijfsdata en workflows te beheren, maar AI-agenten creëren volledig nieuwe waardeproposities voor deze tools. Je brengt nu werk naar de klant.

Hier is de nieuwe ChatGPT-agent die door markt- en strategiedata in Box gaat om een PowerPoint-presentatie te maken. De mogelijkheid voor AI-agenten om verbinding te maken met data van overal, een computer te gebruiken en werk op de achtergrond te automatiseren, gaat geweldig zijn.

ChatGTP heeft zojuist een agent gelanceerd met verbonden apps en zijn eigen computer. Hier is een test van de agent die de taak heeft om een strategiepresentatie te maken met marktonderzoek en een sjabloon van Box. Het is vroeg, maar de toekomst is agents die 24/7 werk voor ons doen op de achtergrond.

Het softwarebusinessmodel zal bestaan uit plaatsen voor de gebruiker en consumptie voor de agenten. Het grote voordeel nu is dat er veel AI-agentmogelijkheden zijn waarbij de TAM (Total Addressable Market) veel groter is dan de eerdere potentiële zitplaatsinkomsten. Want nu lever je werk, in plaats van het alleen maar mogelijk te maken.

AI Agents bieden een kans om automatisering naar zoveel categorieën van werk te brengen die je voorheen nooit met software kon automatiseren. De meeste tijd in software concurreer je binnen bestaande, grotendeels goed gedefinieerde markten. Hoewel de uitgaven misschien zelfs groeien, zijn er meestal nog steeds nul-som dynamieken in de ruimte. Gezien de reset die plaatsvindt met AI Agents, zou het een fout zijn om je voornamelijk te concentreren op het bouwen van wat we altijd al met software hebben kunnen doen, en gewoon geleidelijk wat AI-capaciteiten toe te voegen. De grote kans op dit moment is om AI Agents te bouwen voor gloednieuwe categorieën door een diepgaande domeinexpertise, verticale kennis, gegevens van de klant en het gebruik van tools te combineren. Er zijn eindeloze categorieën die bijna onmogelijk, of in ieder geval veel te duur, te automatiseren waren, waar we nu eindelijk in staat toe zijn. Als je dit zelfs maar 1 jaar geleden had geprobeerd, zou het waarschijnlijk te vroeg zijn geweest. En uiteindelijk zullen deze categorieën waarschijnlijk de totale omvang van de huidige uitgaven voor enterprise software aanzienlijk overschrijden, aangezien ze kunnen worden gekoppeld aan de hoeveelheid output die wordt gegenereerd versus beperkt door een prijs per stoel. Incredible tijden.

We zijn op een punt gekomen waarop we de intelligentieniveaus in modellen hebben om veel meer AI-agenten te bouwen dan tot nu toe zijn gemaakt. Nu is het tijd om de AI te verbinden met de klant met de juiste domeinexpertise, begrip van verticale workflows en contextengineering.

We zijn op een punt gekomen waarop we de intelligentieniveaus in modellen hebben om veel meer AI-agenten te bouwen dan tot nu toe zijn gemaakt. Nu is het tijd om de AI te verbinden met de klant met de juiste domeinexpertise, begrip van verticale workflows en contextengineering.

We zijn op een punt waar we nu al de intelligentieniveaus hebben om veel meer AI-agenten te bouwen dan tot nu toe zijn gemaakt. Nu is het tijd om de AI te verbinden met de klant met de juiste domeinexpertise, begrip van workflows en contextengineering.