De afgelopen jaren hebben organisaties grote stappen gezet in het verzamelen, structureren en ontsluiten van data. Het doel is helder: meer inzicht, meer grip op de organisatie en betere, toekomstgerichte besluiten. Dashboards spelen daarin een cruciale rol, maar de manier waarop we met data werken verandert razendsnel door de opkomst van Generatieve AI.
Scroll
![]()
De toekomst van data en AI
waar generative AI en gestructureerde data samenkomen
De volgende stap in datagedreven werken
Bij Victa zien we dat de volgende revolutie in datagedreven werken ontstaat op het snijvlak van GenAI en hoogwaardige, gestructureerde data. Een laag van kunstmatige intelligentie die bovenop een AI-ready dataplatform functioneert. In deze laag werken gespecialiseerde AI-agents met betrouwbare data, verrijkt met business-context en real-world knowledge. Daarmee ontstaan geen tools die je zelf moet aansturen, maar digitale collega’s die voor jou werken: continu monitorend, verbanden begrijpend en informatie aanreikend nog voordat je er om hoeft te vragen.
Van all-in-one naar hyper-specifieke agents
Veel organisaties denken bij AI nog aan één grote ‘Business Analyst Agent’ of ‘Financial Control Agent’ die complete functies overneemt. Wij kiezen bewust voor een andere aanpak. Wij werken toe naar hyper-specifieke agents, door ons of door jouw eigen team geconfigureerd, die precies die taken oppakken waar onnodig veel tijd in gaat zitten. Denk hierbij aan het valideren van data, het dagelijks monitoren van sales-trends of het automatisch vergelijken van factuurregels.
Zo ontstaat jouw eigen AI Workforce: een team van agents dat samenwerkt, naadloos aansluit op jouw processen en meegroeit met je organisatie. Niet generiek, niet allesomvattend, maar scherp gedefinieerd en voortdurend gevoed door jouw business en waar nodig met een Human-in-the-Loop.
Hoe onze visie ontstond
Deze visie is niet uit de lucht komen vallen. Binnen Victa hebben we er uitgebreid over nagedacht, met elkaar gesproken en verschillende ideeën getest, inclusief experimenten die soms minder goed uitpakten. Juist die ervaringen hebben ons geholpen beter te begrijpen waar AI écht het verschil kan maken. Het mooiste bewijs kwam uit de praktijk: tijdens een pilotproject zei een klant spontaan “Dus over een paar jaar hebben wij in het HR-dashboard niet alleen mensen, maar ook het aantal agents dat onze mensen helpt!". Dat is precies waar wij naartoe werken, want in een wereld met steeds meer data en met steeds minder mensen die die data kunnen verwerken moet AI ervoor zorgen dat teams meer werk kunnen verzetten, zonder extra druk op de mens.
Een sterk fundament is noodzakelijk
Autonoom én voorspelbaar opererende AI vraagt om een stevig fundament. Dat betekent heldere semantische datamodellen, consistente definities en kwalitatieve data. Pas wanneer die basis staat, kunnen AI-agents waarde toevoegen en worden Data & AI écht samengesmolten.
De volgende stap: onze Foundational Layer
Gaandeweg werd duidelijk: als organisaties het maximale uit AI willen halen, moeten we AI samen laten smelten met gestructureerde data. Daarom werken wij nu aan een Foundational Layer die samenwerkt met jou en je dataplatform. Zodat jij meer tijd hebt om je te focussen op de leuke en uitdagende onderdelen in je werk, of om die droom van de vierdaagse werkweek toch eens realiteit te maken.
Het Early-access programma
Op dit moment starten we een Early-access programma voor organisaties die al beschikken over een AI-ready dataplatform, bij klanten waar al een AI-Ready dataplatform staat. Heb jij al een AI-ready dataplatform, schrijf je dan nu in voor de volgende fase. Benieuwd welke stappen nodig zijn om zelf AI-ready te worden? Neem contact op met één van onze specialisten, wij helpen je graag op weg.
Contact
Vragen of benieuwd naar de mogelijkheden?
Wil je ontdekken wat er mogelijk is voor jouw organisatie, of heb je interesse in de volgende fase? Onze specialisten staan klaar om je verder te helpen.
Dit formulier wordt beschermd door reCAPTCHA, het
privacybeleid en de
servicevoorwaarden van Google zijn van toepassing.
