Volgens Gartner, Inc., een bedrijf dat zich richt op zakelijke en technologische inzichten, zijn AI-agents en AI-ready data de twee snelstgroeiende technologieën in Gartners 2025 Artificial Intelligence Hype Cycle. Deze technologieën zien dit jaar een sterke toename in interesse, samen met ambitieuze prognoses en speculatieve beloftes, waardoor ze bovenaan de opgeblazen verwachtingen staan. .

Gartner's Hype Cycles Biedt een grafische weergave van de volwassenheid en acceptatie van technologieën en applicaties, en hoe deze potentieel relevant zijn voor het oplossen van echte bedrijfsproblemen en het benutten van nieuwe kansen. De Hype Cycle-methodologie van Gartner geeft een beeld van hoe een technologie of applicatie zich in de loop der tijd zal ontwikkelen en biedt een gedegen bron van inzicht voor het beheren van de implementatie ervan binnen de context van specifieke bedrijfsdoelstellingen.

”"Omdat de AI-investeringen dit jaar sterk blijven, ligt er meer nadruk op het gebruik van AI voor operationele schaalbaarheid en realtime-inzichten", aldus Haritha Khandabattu, Senior Director Analyst bij Tuinman. ”Dit heeft geleid tot een geleidelijke verschuiving van generatieve AI (GenAI) als centrale focus naar de fundamentele hulpmiddelen die duurzame AI-levering ondersteunen, zoals AI-ready data en AI-agents.”

Advertentie

Van de AI-innovaties die Gartner verwacht dat ze binnen vijf jaar breed geaccepteerd zullen worden, zijn multimodale AI en AI trust, risk and security management (TRiSM) geïdentificeerd als dominante gebieden met hoge verwachtingen (zie figuur 1). Samen zullen deze ontwikkelingen robuustere, innovatievere en verantwoorde AI-toepassingen mogelijk maken en de manier waarop bedrijven en organisaties opereren transformeren.

Figuur 1: De hypecyclus rond kunstmatige intelligentie in 2025

Bron: Gartner (augustus 2025)

”"Ondanks de enorme potentiële bedrijfswaarde van AI, zal deze niet spontaan tot stand komen", aldus Khandabattu. "Succes zal afhangen van nauw op het bedrijf afgestemde pilots, proactieve benchmarking van infrastructuur en coördinatie tussen AI en bedrijfsteams om tastbare bedrijfswaarde te creëren."”

AI-agenten
AI-agenten zijn autonome of semi-autonome software-entiteiten die AI-technieken gebruiken om waar te nemen, beslissingen te nemen, acties te ondernemen en doelen te bereiken in hun digitaal of fysiek omgevingen. Met behulp van AI-methoden en -technieken, zoals Master of Laws (LLM)-programma's, creëren en implementeren organisaties AI-agenten om complexe taken uit te voeren.

”"Om optimaal gebruik te maken van AI-agents, moeten organisaties de meest relevante bedrijfscontexten en use cases bepalen. Dat is een uitdaging, omdat geen twee AI-agents hetzelfde zijn en elke situatie uniek is", aldus Khandabattu. "Hoewel AI-agents steeds krachtiger worden, kunnen ze niet in alle gevallen worden ingezet. Hun gebruik zal dus grotendeels afhangen van de vereisten van de huidige situatie."”

AI-ready data
AI-ready data zorgt ervoor dat datasets geoptimaliseerd zijn voor AI-toepassingen, wat de nauwkeurigheid en efficiëntie verbetert. Volwassenheid wordt bepaald door het vermogen van de data om aan te tonen dat ze geschikt zijn voor gebruik in specifieke AI-toepassingen. Dit kan alleen contextueel worden bepaald in relatie tot Het AI-gebruiksscenario en de gebruikte AI-technologie, die nieuwe methoden van gegevensbeheer afdwingt.

Volgens Gartner moeten organisaties die op grote schaal in AI investeren hun databeheerpraktijken en -capaciteiten verder ontwikkelen om deze uit te breiden naar AI. Dit zal voldoen aan bestaande en nieuwe bedrijfsvereisten, vertrouwen waarborgen, risico's en complianceproblemen vermijden, intellectueel eigendom beschermen en vooroordelen en hallucinaties verminderen.

Multimodale AI
Multimodale AI-modellen worden tegelijkertijd getraind op meerdere soorten data, zoals afbeeldingen, video, audio en tekst. Door verschillende databronnen te integreren en te analyseren, kunnen ze complexe situaties beter begrijpen dan modellen die slechts één soort data gebruiken. Dit helpt gebruikers de wereld te begrijpen en opent nieuwe mogelijkheden voor AI-toepassingen.

Uit onderzoek van Gartner blijkt dat multimodale AI de komende vijf jaar steeds meer wordt geïntegreerd in de vaardigheidsontwikkeling in alle toepassingen en softwareproducten in alle sectoren.

JE BENT BOOS
AI TRiSM speelt een cruciale rol bij het waarborgen van een ethische en veilige AI-implementatie. Het bestaat uit vier lagen technische mogelijkheden die het bedrijfsbeleid voor alle AI-use cases ondersteunen en bijdragen aan AI-governance, betrouwbaarheid, eerlijkheid, beveiliging, betrouwbaarheid, privacy en gegevensbescherming.

”"AI brengt nieuwe uitdagingen met zich mee voor vertrouwens-, risico- en beveiligingsbeheer die conventionele controles niet aanpakken", aldus Khandabattu. "Organisaties moeten AI TRiSM-technologie evalueren en implementeren op meerdere lagen om beleid continu te ondersteunen en af te dwingen op alle gebruikte AI-apparaten."”

Klanten van Gartner kunnen meer lezen in het rapport Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2025. .

Leer hoe u bruikbare strategieën kunt ontwikkelen om uw activiteiten af te stemmen, uw teams te versterken en uw omzet te laten groeien in het tijdperk van agentische AI in dit gratis inzicht van Gartner.” Vijf stappen om de kansen van agentische AI te grijpen” .