Copiloten komen buiten de kantoren

AI staat op het punt om in 2026 een beslissende stap te zetten. Met name in de logistieke sector, de productiesector en de distributiesector. Dat blijkt uit onderzoek van Zebra Technologies, specialist in de digitalisering van bedrijfsprocessen.

Stuart Hubbard, AI Senior Director bij Zebra Technologies, spreekt van “intelligente automatisering”. Voor hem was CES 2026 een keerpunt. De concrete toepassingen van AI in de fysieke wereld nemen toe en tekenen de contouren van een nieuwe economie.

Deze transformatie doet denken aan de opkomst van de diensteneconomie of de “on-demand”-economie die het voorgaande jaar kenmerkte. Pioniers hebben al een concurrentievoordeel dankzij voorspellende analysetools, dynamische prijsmodellen en op maat gemaakte klantervaringen.

Autonome agents die de productiviteit transformeren

In de financiële sector, de IT-sector en de klantenservice boeken sommige bedrijven die multi-agent-systemen gebruiken een efficiëntiewinst tot 50%. Het partnerschap tussen OpenAI en Spotify illustreert deze ontwikkeling: AI-gestuurde systemen zorgen daar voor gepersonaliseerde muziekontdekking, het samenstellen van afspeellijsten en vloeiende conversaties.

Deze logica breidt zich nu uit naar professionele omgevingen. Op terminals in het veld kunnen AI-agenten zelfstandig de voorraad in realtime bijhouden, voorspellend onderhoud uitvoeren of gepersonaliseerde taakaanbevelingen doen aan medewerkers in de logistiek, de detailhandel en de gezondheidszorg. Conversatie-interfaces maken het mogelijk om medewerkers te assisteren, hun operationele vragen te beantwoorden en geoptimaliseerde workflows voor te stellen.

Versterken van hun operationele efficiëntie

Het concept van AI-copiloten, intelligente assistenten die in workflows zijn geïntegreerd, verspreidt zich ver buiten kantoren en softwareontwikkeling. Gezondheidszorg, productie, distributie: al deze sectoren maken gebruik van deze tools om hun operationele efficiëntie te versterken. Gespecialiseerde modellen, aangepast aan specifieke taken en sectoren, beginnen algemene oplossingen te verdringen.

Deze copiloten nemen steeds vaker de vorm aan van multimodale systemen die tekst, audio, video en afbeeldingen kunnen verwerken en genereren. In de robotica, automobielsystemen of intelligente assistenten maken deze mogelijkheden de weg vrij voor meer natuurlijke interacties tussen mens en machine. Tegelijkertijd wint AI-verwerking rechtstreeks op terminals terrein, gedreven door bezorgdheid over privacy, de wens om de afhankelijkheid van de cloud te verminderen en potentiële kostenbesparingen.

Verantwoordelijkheid en duurzaamheid centraal

De uitbreiding van de mogelijkheden van generatieve AI brengt ethische en regelgevingskwesties op de voorgrond. Bedrijven integreren geleidelijk aan verantwoordelijke AI-praktijken om desinformatie tegen te gaan en geschillen over intellectueel eigendom te beheersen. Transparantie en vertrouwen zijn essentiële voorwaarden voor een succesvolle invoering.

AI maakt ook deel uit van de duurzaamheidsstrategieën van organisaties. Energieoptimalisatie, afvalvermindering, ontwerp van producten met een lage impact: deze toepassingen stellen bedrijven in staat hun ecologische voetafdruk te verkleinen en tegelijkertijd te voldoen aan de groeiende verwachtingen van milieubewuste consumenten.

Democratisering door open source

Het ecosysteem van open source AI blijft zich ontwikkelen, waardoor een steeds groter publiek toegang krijgt tot geavanceerde tools, modellen en platforms. No-code en low-code platforms bieden intuïtieve interfaces die complexe programmering overbodig maken. Ze automatiseren cruciale aspecten van de ontwikkeling, van gegevensvoorbereiding tot modelbewaking.

MLOps-automatisering versterkt deze dynamiek door workflows te stroomlijnen en de schaalbaarheid van applicaties te garanderen. Frameworks zoals Edge MLOps maken gebruik van cloud- en edge computing om machine learning-operaties zo dicht mogelijk bij de eindgebruikers te organiseren. Deze ontwikkelingen maken het mogelijk om AI in een groot aantal applicaties te integreren zonder dat daarvoor een speciaal team van gespecialiseerde ingenieurs nodig is.

Een nieuw tijdperk

Deze democratisering brengt echter ook risico’s met zich mee: misbruik, beveiligingskwetsbaarheden, ethische kwesties. Toezicht door gemeenschappen, robuust bestuur en verantwoorde ontwikkelingspraktijken worden essentieel om een gecontroleerde implementatie te garanderen.

Voor Stuart Hubbard biedt deze convergentie een strategische kans: “Door deze tools te gebruiken, kunnen organisaties de invoering van AI versnellen, de ontwikkelingskosten verlagen en niet-technische teams in staat stellen bij te dragen aan innovatie”.

AI lijkt daarmee een voor iedereen toegankelijk instrument te worden, dat een nieuw tijdperk inluidt van grootschalige toepassingen die het dagelijkse werk ingrijpend veranderen.