OpenAI positioneert zichzelf steeds meer als een leverancier voor het hele bedrijf, niet alleen voor individuele gebruikers. De volgende fase draait om het inzetten van AI op bedrijfsbrede schaal, met zogenaamde ‘bedrijfsbrede AI-agenten’ en krachtige ‘Frontier’-modellen die complexe, multi-stap taken kunnen uitvoeren. Dit betekent dat automatisering verder gaat dan eenmalige taken en complete workflows kan overnemen.

Wat er aan de hand is

OpenAI heeft een visiedocument gepubliceerd waarin het de ‘volgende fase van enterprise AI’ schetst. Het bedrijf ziet een versnelde adoptie van AI in alle sectoren en richt zich nu expliciet op het ondersteunen van bedrijven als geheel. Kern van de aankondiging zijn twee concepten: de inzet van ‘Frontier’-modellen (de krachtigste en meest geavanceerde modellen van OpenAI) en de opkomst van ‘bedrijfsbrede AI-agenten’. Deze agenten zijn niet slechts chatbots, maar systemen die zijn getraind op specifieke bedrijfsdata en -processen om zelfstandig complexe reeksen van acties uit te voeren, zoals het analyseren van contracten, het doorlopen van goedkeuringsworkflows of het samenstellen van rapporten uit meerdere bronnen. Dit alles wordt aangeboden binnen het ChatGPT Enterprise-platform, dat volgens OpenAI de privacy- en beveiligingsstandaarden van grote ondernemingen waarborgt.

Wat dit betekent

Voor ondernemers en professionals betekent deze verschuiving dat AI-toegankelijkheid verandert. Het gaat niet langer alleen om een tool voor creatieve individuen of ontwikkelaars (via Codex), maar om een platform voor operationele automatisering op afdelings- of zelfs bedrijfsniveau. De belofte is dat complexere, herhalende processen die nu nog menselijke tussenkomst vereisen, geautomatiseerd kunnen worden. Dit heeft de meeste impact op kennisintensieve sectoren zoals financiële dienstverlening, consultancy, juridische diensten en IT, waar veel proceswerk op documenten en data plaatsvindt. Voor het MKB kan dit een kans zijn om schaalvoordelen te realiseren die voorheen alleen voor grote corporates met eigen IT-afdelingen waren weggelegd, mits de implementatie haalbaar is.

Hoe je dit kunt toepassen

De praktische toepassing hangt sterk af van jouw specifieke situatie en de volwassenheid van je digitale processen. Het concept van een ‘bedrijfsbrede AI-agent’ is nog relatief nieuw en vereist een zekere mate van digitale infrastructuur. Toch zijn er denkrichtingen voor verschillende rollen.

Als je een kennisintensief bedrijf runt, zoals een adviesbureau of een juridische praktijk, dan gaat het vaak om het verwerken van gestructureerde informatie uit documenten. Een mogelijke toepassing is het verkennen van hoe repetitieve onderzoeks- of samenvattingswerkzaamheden gebundeld kunnen worden. Je zou kunnen beginnen met het duidelijk in kaart brengen van één specifiek, terugkerend workflow-proces (bijvoorbeeld het screenen van aanbestedingen op geschiktheid) en nagaan welke data en beslismomenten daarbij komen kijken. Dit vormt de basis voor een gesprek met een leverancier of ontwikkelaar over automatisering.

Als je een team aanstuurt dat veel tijd besteedt aan rapportage, dan ligt de kans in het automatiseren van data-aggregatie. Overweeg om eerst te standaardiseren waar rapportage-data vandaan komt (welke CRM, welke analytics-tools) en in welk format het eindresultaat moet zijn. Een AI-agent zou in theorie getraind kunnen worden om deze bronnen periodiek te bevragen, de data samen te voegen en een eerste draft van een rapport of dashboard-update te genereren, waarna een medewerker alleen nog controleert en nuanceert.

Als je in de financiële sector of accountancy werkt, zijn compliance- en controleprocessen vaak tijdrovend. Een logische eerste stap is niet het automatiseren van de controle zelf, maar van de voorbereiding. Je zou kunnen onderzoeken of AI-agenten ingezet kunnen worden om grote aantallen transacties of facturen voor te sorteren op basis van vooraf gedefinieerde risicofactoren, zodat menselijke experts zich kunnen focussen op de complexe uitzonderingen.

De implementatie van zulke agenten vereist waarschijnlijk samenwerking met specialisten en een investering in het ChatGPT Enterprise-platform, waarvan de kosten niet publiekelijk zijn gemaakt. Begin daarom klein, met een proof-of-concept voor één duidelijk afgebakend proces, voordat je grotere plannen maakt.

Bron: OpenAI