Agent-driven analytics: autonome inzichtgeneratie

Agent-driven analytics beschrijft analytische systemen waarin large language models en AI-agents datawerk uitvoeren dat analisten van oudsher zelf doen. De agents bevragen databronnen, voeren berekeningen uit, interpreteren resultaten en stellen rapporten op met beperkte menselijke betrokkenheid. De rol van de mens verschuift van het maken van elke analyse naar het formuleren van vragen en het beoordelen van uitkomsten.

De aanpak berust op orchestration: een agent splitst een zakelijke vraag op in stappen, roept tools aan zoals SQL-engines of grafiekbibliotheken en controleert zijn eigen tussenresultaten. Dit verschilt van een statisch dashboard, dat alleen vooraf voorziene vragen beantwoordt, en van een chatinterface, die telkens één prompt beantwoordt.

Voor managers verandert agent-driven analytics hoe snel data een besluit wordt. Het stelt ook eisen aan data governance, omdat een agent alleen kan vertrouwen op data waarvan betekenis, eigenaarschap en kwaliteit zijn vastgelegd. Observability van de queries en de redenering van de agent maakt het mogelijk zijn conclusies te controleren.