De tien belangrijkste AI- en automatiseringsvoorspellingen van Jitterbit voor 2026

Door Bill Conner, Jitterbit President & CEO

Bestaande en opkomende AI-technologieën bleven in 2025 een belangrijk aandachtspunt voor ons, wat leidde tot de lancering van verschillende nieuwe AI-assistenten en een reeks krachtige nieuwe AI-agents om automatisering, integratie en orkestratie te verbeteren.

Ook dit jaar zetten we ons in om klanten te helpen de nieuwste AI-ontwikkelingen te benutten en opkomende uitdagingen het hoofd te bieden. Hier zijn de tien belangrijkste trends en verschuivingen die we in 2026 verwachten:

1. Integratie wordt de basis van de AI-stack voor bedrijven

Naarmate AI-agenten zich steeds verder verspreiden, zal de grootste belemmering voor implementatie binnen bedrijven niet langer de kwaliteit van het model zijn, maar de connectiviteit. AI-systemen creëren pas waarde wanneer ze kunnen lezen, schrijven, bijwerken en acties kunnen initiëren in verschillende bedrijfsapplicaties. Met andere woorden: AI zonder integratie levert inzichten op; AI met integratie levert resultaten op.

Het gevolg hiervan is dat integratie de fundamentele laag van het AI-tijdperk zal worden, net zoals cloudinfrastructuur dat in de jaren 2010 was.

Bedrijven zullen platforms eisen die het volgende bieden:

• Beveiligde toegang tot systemen via API's, gebeurtenissen en datapijplijnen.
• Consistente authenticatie en autorisatie voor alle agents
• Volledig beheer en inzicht in AI-gestuurde acties
• De mogelijkheid om processen met meerdere stappen van begin tot eind te orkestreren.

In de door AI gedreven onderneming is middleware niet langer slechts de infrastructuur, maar de kern van het operationele model.

2. NLP wordt de belangrijkste interface voor het bouwen van eenvoudige AI-agenten.

In 2026 zal NLP (Natural Language Programming) naast traditionele low-code tools gebruikt worden voor dagelijkse automatisering en het bouwen van agents. In plaats van vakken te slepen of scriptachtige logica te schrijven, zullen zakelijke gebruikers simpelweg de gewenste resultaten beschrijven: "Wanneer een nieuwe lead binnenkomt, kwalificeer deze, verrijk de informatie en breng de verkoper op de hoogte."

AI-agenten zullen intenties interpreteren, workflows samenstellen en zich automatisch aanpassen aan veranderende systemen. Low-code blijft de basis voor complexe orkestratie, maar NLP wordt de standaardinterface voor routinetaken.

Het is dezelfde verschuiving die we zagen toen zoekmachines de traditionele telefoonboeken verdrongen en aanraakbediening fysieke knoppen verving: NLP wordt de nieuwe abstractielaag voor automatisering.

3. De marktwaarde van eenvoudige 'taakbots' stort in tot bijna nul.

Simpele automatisering – zoals het verplaatsen van bestanden, het versturen van meldingen of het synchroniseren van rijen tussen apps – zal geen eigen marktsegment meer rechtvaardigen. Simpele bots zullen stilletjes naar de achtergrond verdwijnen.

Elk belangrijk platform, van Microsoft en Google tot Salesforce, ServiceNow Bedrijven zoals Slack zullen deze AI-gestuurde taken rechtstreeks in hun kernproducten integreren. Hierdoor worden 'microbots' volledig een commodity en verliezen leveranciers die zich richten op basisworkflowautomatisering hun prijszettingsvermogen.

De echte winnaars zullen de platforms zijn die rijke orchestratie bieden in plaats van bots voor afzonderlijke taken, die governance en observability op bedrijfsniveau leveren en die diep integreren in bedrijfssystemen in plaats van alleen maar apps aan elkaar te koppelen.

Deze verschuiving weerspiegelt de evolutie van e-mailhosting van een betaalde dienst naar een standaardfunctie. Gartner ondersteunt dit met de voorspelling dat in 2026 80% van de eenvoudige workflowautomatisering gebundelde functies zullen zijn, in plaats van producten.

4. Hardwarecompetentie komt opnieuw naar voren als strategisch voordeel.

We betreden een nieuw tijdperk waarin hardware weer van belang is. In de jaren '90 kwam concurrentievoordeel voort uit doorbraken in CPU's, opslag en netwerken. In de jaren 2000 en 2010 verschoof het zwaartepunt naar software zoals SaaS, cloud, API's en mobiele technologie. Nu trekt AI de industrie weer terug naar hardwaredominantie.

Landen wedijveren om GPU's te bemachtigen alsof het strategische activa zijn. Bedrijven hebben gespecialiseerde chips nodig voor inferentie en finetuning. Op maat gemaakte accelerators zoals NPU's, TPU's en ASIC's worden steeds vaker gebruikt als onderscheidend kenmerk.

Zelfs de veerkracht van de toeleveringsketen is nu een aandachtspunt op bestuursniveau. Overheden pompen miljarden in deze verschuiving: 52 miljard dollar via de Amerikaanse CHIPS Act, 47 miljard dollar via de Europese CHIPS Act en meer dan 140 miljard dollar aan subsidies voor halfgeleiders in China. Het trainen en uitvoeren van AI-modellen op grote schaal verbruikt buitengewoon veel energie en koeling, en de uitbreiding van datacenters loopt tegen geografische, wettelijke en energiebeschikbaarheidslimieten aan.

Elektriciteit wordt een steeds belangrijkere factor voor de mogelijkheden van AI, en regio's met een overschot aan hernieuwbare energie ontwikkelen zich tot AI-hubs. Datacenteroperators concurreren nu om de beperkte capaciteit van transformatoren en het elektriciteitsnet, en bedrijven beginnen het gebruik van AI te optimaliseren op basis van kostenbewuste planning, en niet alleen op basis van prestaties.

Tot en met 2026 zullen beperkingen in de halfgeleiderindustrie mogelijk de beschikbaarheid en afschrijving van AI-hardware blijven beïnvloeden, maar het werkelijke verschil tussen koplopers en achterblijvers zal worden bepaald door connectiviteit in plaats van pure rekenkracht. Organisaties die het potentieel van AI kunnen omzetten in tastbare bedrijfswaarde door middel van naadloze integratie, API's en automatisering, zullen organisaties die uitsluitend op verwerkingscapaciteit vertrouwen, voorbijstreven.

Omdat knelpunten in de productie waarschijnlijk zullen aanhouden, is het essentieel om prioriteit te geven aan praktische, schaalbare oplossingen in plaats van hype. Zelfs de meest geavanceerde AI-modellen zullen beperkt worden door de systemen die ze voeden, waardoor architectuur, connectiviteit en geïntegreerde workflows cruciale factoren zijn die bepalen welke bedrijven een duurzame transformatie en concurrentievoordeel behalen.

De hoeveelheid AI-werkbelasting neemt elke 18 maanden met een factor 10 toe, veel sneller dan de wet van Moore voorschrijft. Het bezitten of toegang hebben tot de juiste rekenkracht op het juiste moment wordt net zo cruciaal als het bezitten van intellectueel eigendom. Hardwarecapaciteit wordt de nieuwe afhankelijkheid van de cloud, en elk groot bedrijf zal in staat moeten zijn om AI-hardware te begrijpen, aan te schaffen en te optimaliseren.

5. Datacenters en elektriciteit worden de echte knelpunten.

Naarmate de adoptie van AI versnelt, verschuift de beperking van algoritmen naar de economische aspecten van de infrastructuur. Het trainen en uitvoeren van AI-modellen op grote schaal verbruikt buitengewoon veel energie en koeling, en de uitbreiding van datacenters loopt tegen geografische, wettelijke en energiebeschikbaarheidslimieten aan.

Tegen 2028 zal elektriciteit een cruciale factor worden voor de mogelijkheden van AI. Naarmate regio's met een overschot aan hernieuwbare energie uitgroeien tot AI-hubs, zullen datacenteroperators concurreren om de beperkte capaciteit van transformatoren en het elektriciteitsnet, en zullen bedrijven het gebruik van AI gaan optimaliseren op basis van kostenbewuste planning, in plaats van alleen op basis van prestaties.

De volgende innovatiegolf zal net zozeer draaien om energiebeheer en duurzame infrastructuur als om modelarchitectuur. Het trainen van één GPT-4 schaalmodel verbruikte naar schatting 5-7 gigawattuur, genoeg om 1,000 Amerikaanse elektriciteitscentrales van stroom te voorzien. homes voor een jaar.

6. Beveiliging en rendement op investering (ROI) worden topprioriteiten voor AI in bedrijven.

Na de aanvankelijke hype rond AI zullen bedrijven overstappen van experimenteren naar operationalisering, en zal het gesprek veranderen. Beveiligingskwesties zullen centraal komen te staan: risico's op datalekken door LLM's, schaduwgebruik van AI door werknemers, juridische risico's door onduidelijke modelherkomst en eisen voor transparantie van leveranciers met betrekking tot trainingsdata en modelafkomst. CISO's zullen aandringen op robuuste AI-governancekaders voordat ze een brede implementatie toestaan.

ROI wordt de doorslaggevende factor. Bedrijven zullen AI-projecten niet langer goedkeuren simpelweg omdat ze "innovatief aanvoelen". Succes vereist meetbare productiviteitswinst, operationele besparingen of duidelijke omzetresultaten.

AI zal alleen succesvol zijn als het gekoppeld wordt aan kortere procestijden, lagere arbeidskosten voor repetitieve taken, hogere klanttevredenheid en een tastbare omzetstijging. Daardoor zal AI als geheel eindelijk verschuiven van "coole demonstraties" naar het leveren van meetbare zakelijke waarde.

7. Natuurlijke taal wordt de volgende grote gebruikersinterface

Naast het programmeren van agents, wordt NL (natuurlijke taal) de universele interface-laag voor alle applicaties. Waar het afgelopen decennium mobiel en API-gericht was, is het komende decennium NL-gericht. Zowel werknemers als burgers zullen op een conversatiegerichte manier met systemen communiceren.

Ze kunnen een platform bijvoorbeeld vragen om dashboards te maken die de maandelijkse klantverloop per regio weergeven, conceptcontractwijzigingen op te stellen op basis van sjablonen van vorig jaar, of goedkeuringsworkflows te bouwen voor nieuwe leveranciersaanvragen. Deze verandering in de interface democratiseert het creëren van oplossingen.

Mensen die nog nooit hebben geprogrammeerd of low-code tools hebben gebruikt, zullen ineens in staat zijn om zinvolle automatiseringen, apps en analyses te bouwen door ze simpelweg te beschrijven. Organisaties die deze democratisering omarmen, zullen een golf van innovatie van onderaf zien.

8. AI-governance wordt verplicht voor implementatie binnen bedrijven

Naarmate de regelgeving zich ontwikkelt en de adoptie van AI versnelt, zullen bedrijven governance niet langer als optioneel beschouwen. Organisaties zullen beleid en systemen formaliseren om ervoor te zorgen dat AI veilig, ethisch en conform de regelgeving wordt ingezet. Deze verschuiving zal worden aangewakkerd door toenemende zorgen over gegevensprivacy, transparantie van modellen, verantwoordelijkheid voor beslissingen en de blootstelling aan regelgeving.

Bestuurskaders zullen:

• Het monitoren en controleren van AI-acties in verschillende systemen.
• Toegang tot gevoelige gegevens en meldingen beheren
• Houd de afstamming van modellen, trainingsbronnen en versiegeschiedenis bij.
• Zorg voor naleving van wereldwijde en branchespecifieke regelgeving.
• Een toezichtsstelsel instellen voor gebruikssituaties met een hoog risico of grote impact.

AI-governance wordt een voorwaarde voor het opschalen van AI binnen de hele organisatie, niet alleen om risico's te verminderen, maar ook om vertrouwen binnen de organisatie op te bouwen en een bredere acceptatie mogelijk te maken.

9. De menselijke factor wordt het standaardmodel voor AI-workflows binnen bedrijven.

Zelfs nu AI-systemen steeds geavanceerder worden, zullen bedrijven hybride workflows gaan gebruiken waarbij mensen centraal blijven staan ​​in toezicht en besluitvorming. HITL-processen (Human-in-the-Loop) zullen de standaard worden voor het beoordelen van kritieke resultaten, het waarborgen van naleving, het valideren van de juistheid en het behouden van vertrouwen binnen de organisatie.

HITL zal in diverse workflows worden geïntegreerd:

• klant- en medewerkerscommunicatie
• inkoop-, juridische en financiële goedkeuringen
• documentgeneratie
• contractoperaties
• complexe besluitvorming met gevolgen voor de regelgeving
• AI-agenten voeren geautomatiseerde acties uit in kernsystemen.

Deze aanpak stelt bedrijven in staat om AI sneller en met meer vertrouwen in te zetten, waardoor AI de menselijke expertise aanvult in plaats van vervangt. Het levert bovendien efficiëntie op zonder in te boeten aan vertrouwen, controle of verantwoording.

10. Kleine taalmodellen worden essentieel voor AI in het bedrijfsleven.

Naarmate bedrijven streven naar efficiëntie, privacy en gespecialiseerde mogelijkheden, zullen kleine taalmodellen (SLM's) aan populariteit winnen. Deze compacte modellen zullen worden geoptimaliseerd voor specifieke taken, domeinen of sectoren en bieden snellere inferentie, lagere kosten en meer controle dan hun omvangrijkere tegenhangers.

SLM's zullen vooral waardevol zijn voor

• Toepassingen op het apparaat zelf en aan de rand van het apparaat
• Sterk gereguleerde sectoren die lokale verwerking vereisen
• Werkprocessen die voorspelbare prestaties en minimale verstoring vereisen.
• Verfijnde domeinexpertise in gebieden zoals juridische, medische of financiële dienstverlening.
• Organisaties met beperkte computerbudgetten

In plaats van te vertrouwen op één gigantisch model dat alles aankan, zullen bedrijven modelportfolio's gaan gebruiken: een combinatie van algemene LLM's en zeer verfijnde SLM's die gerichte waarde leveren tegen lagere kosten en risico's. Dit vertegenwoordigt een duidelijke verschuiving van "groter is beter" naar "intelligentie op maat voor de taak".