AI Agents lossen op wat traditionele datasystemen niet kunnen

Binnen veel organisaties wordt data nog steeds gezien als een randvoorwaarde voor AI: hoe vollediger, actueler en consistenter de data, hoe beter het resultaat. In de praktijk is data echter zelden perfect. Ze is versnipperd, verouderd, onvolledig of moeilijk te interpreteren. Traditionele systemen ervaren dit vooral als een probleem. AI Agents benaderen deze realiteit anders. Zij zijn niet alleen ontworpen om dataproblemen te overbruggen, maar juist ook om nieuwe datakansen te ontsluiten. Niet door simpelweg meer data te verzamelen, maar door data te begrijpen in context en deze te vertalen naar voorspellende inzichten.

Van deterministische systemen naar contextueel redeneren

Klassieke softwaresystemen zijn deterministisch van aard: dezelfde input leidt altijd tot dezelfde output. Dit principe heeft decennialang de basis gevormd van automatisering, databases en rapportagesystemen.

AI Agents doorbreken dit paradigma. Ze zijn ontworpen om:

• informatie te interpreteren in samenhang
• onzekerheid te accepteren
• nuance toe te passen
• meerdere perspectieven te wegen

Net als mensen kijken AI Agents niet alleen naar wat er staat, maar ook naar waarom, hoe en in welke context informatie wordt gepresenteerd. Dit betekent dat twee ogenschijnlijk vergelijkbare datapoints, afhankelijk van hun context, tot verschillende conclusies kunnen leiden.

Deze niet-deterministische benadering maakt AI Agents bijzonder geschikt voor complexe en ongestructureerde informatieomgevingen.

Omgaan met diversiteit aan informatiebronnen en formats

Een belangrijk gevolg van contextueel redeneren is dat AI Agents effectief kunnen werken met een veelheid aan informatiebronnen, waaronder:

• tekstuele content
• webpagina’s
• publieke documenten
• semi-gestructureerde data
• impliciete signalen in taal en presentatie

Met name bedrijfswebsites vormen een waardevolle bron van actuele informatie. Ze geven inzicht in positionering, ambities, proposities, cultuur en soms zelfs interne veranderingen. In tegenstelling tot formele registraties worden websites vaak aangepast zodra een organisatie verandert.

AI Agents kunnen deze signalen interpreteren, vergelijken en in verband brengen met andere databronnen om zo een rijker en actueler beeld te vormen.

De beperkingen van statische databronnen

Openbare registers, zoals handelsregisters, kadasters en andere officiële databronnen, spelen een cruciale rol in datagedreven analyses. Ze bieden gestructureerde, gecontroleerde en juridisch verankerde informatie.

Tegelijkertijd kennen deze bronnen duidelijke beperkingen:

• updates vinden periodiek plaats
• veranderingen worden vaak vertraagd door administratieve processen
• veel relevante ontwikkelingen worden niet geregistreerd

Organisaties veranderen echter continu. Teams groeien of krimpen, rollen verschuiven, strategische focus verandert en proposities evolueren. Deze dynamiek wordt zelden direct weerspiegeld in statische registers.

Daarom functioneren deze bronnen het best als validatie- en referentiepunten, niet als volledige representatie van de werkelijkheid. Door dynamische signalen te toetsen aan formele data ontstaat een betrouwbaarder en consistenter analysekader.

Proxies: afgeleide signalen als sleutel tot verborgen inzichten

Een tweede fundamenteel principe achter moderne AI-systemen is het gebruik van afgeleide signalen, ook wel proxies genoemd.

Een proxy is een meetbaar datapunt dat sterk correleert met een eigenschap die zelf niet direct zichtbaar of meetbaar is. Denk aan gedrag, intentie, volwassenheid of organisatorische complexiteit.

Voorbeelden van proxies kunnen zijn:

• taalgebruik op een website als indicator voor marktfocus
• structuur van content als signaal voor organisatorische volwassenheid
• consistentie tussen verschillende bronnen als maatstaf voor stabiliteit

Door meerdere proxies te combineren, kunnen AI Agents kenmerken afleiden die nergens expliciet worden vastgelegd, maar die wel degelijk bestaan. Het gaat hier niet om speculatie, maar om statistisch en contextueel onderbouwde correlaties.

Van beschrijvende data naar voorspellende modellen

Waar traditionele datasystemen vooral beschrijvend zijn, wat is er gebeurd?, verschuift de rol van AI Agents richting voorspelling en interpretatie.

Door patronen te herkennen in historische en actuele data kunnen AI Agents:

• waarschijnlijkheden inschatten
• toekomstige ontwikkelingen voorspellen
• latente kenmerken blootleggen

Deze voorspellende capaciteit maakt het mogelijk om vooruit te kijken in plaats van achteraf te analyseren. Niet door zekerheid te claimen, maar door beter onderbouwde aannames te doen.

Naar levende, adaptieve inzichten

De combinatie van contextuele analyse, validatie via formele bronnen en proxy-gebaseerde voorspellingen leidt tot een nieuw type inzicht: levende inzichten.

Dit zijn inzichten die:

• meebewegen met veranderingen
• onzekerheid expliciet meenemen
• continu worden bijgesteld op basis van nieuwe informatie

AI Agents functioneren hierin niet als vervanging van menselijk oordeel, maar als versterking ervan. Ze helpen complexiteit te reduceren, verborgen patronen zichtbaar te maken en besluitvorming beter te onderbouwen.

De waarde van AI Agents ligt niet in het verzamelen van meer data, maar in het begrijpen van betekenis, context en verandering. Door statische en dynamische bronnen te combineren en gebruik te maken van proxies, ontstaat een dieper, actueler en voorspellend beeld van organisaties en hun omgeving.

Dit markeert een verschuiving van statische datamodellen naar adaptieve intelligentie: een noodzakelijke stap in een wereld die sneller verandert dan ooit.

En precies om die reden hebben we recent ons nieuwe bedrijf en initiatief Proxies opgezet. Proxies levert de meest actuele en fijnmazige bedrijfsdatabase van Nederland. Neem een kijkje op: proxies.ai.nl

‍