Toen OpenAI Atlas aankondigde, zijn nieuwe ChatGPT-browser, lanceerde het niet zomaar een product. Het opende een deur die leidt naar het volgende tijdperk van interactie tussen mens en computer en, onvermijdelijk, naar een nieuwe grens voor reclame.
De meeste bedrijven zijn nog niet klaar om een data-stack uit het dashboard-tijdperk te vervangen door een AI-stack. De meest recente State of Data & Analytics van Salesforce geeft aan dat 84% van de leiders op het gebied van data en analytics zeggen dat hun strategieën volledig moeten worden herzien voordat de AI-ambities kunnen slagen. Leiders schatten in dat 26% van hun data onbetrouwbaar is, slechts 43% maken melding van formele data governance-raamwerken en ongeveer 50% hebben geen vertrouwen in hun vermogen om tijdig inzichten te genereren en te leveren. Tegelijkertijd geloven 70% dat de meest waardevolle inzichten opgesloten zitten in ongestructureerd data. De conclusie is duidelijk: het obstakel is niet enthousiasme, maar de basis, en die basis moet veranderen voordat agentic systemen kunnen opschalen.
Detailhandelaren opereren in een concurrerende en dynamische omgeving en worden geconfronteerd met uitdagingen die variëren van prijsgevoeligheid tot complexe logistiek. Om te kunnen gedijen, moeten ze innovatieve oplossingen aannemen die hun activiteiten stroomlijnen en de klanttevredenheid verhogen. Dit artikel onderzoekt hoe AI agenten - autonome systemen die observeren, redeneren en handelen - de detailhandel herdefiniëren en de sector positioneren voor het volgende concurrentieniveau.
For two decades, Master Data Management (MDM) gave organizations a single source of truth for customers, products, and suppliers so analytics and operations could run on clean, governed data.
When a leading global commodity trading company sought to accelerate its AI transformation, it turned to Artefact to turn potential into measurable performance. The goal was to make generative AI a daily productivity tool across departments while ensuring robust governance, compliance, and lasting cultural change.
Every decade or so, the way companies organize themselves quietly changes – not through grand announcements, but through a series of accumulated decisions that suddenly reveal a new pattern. We saw it with digital transformation in the 2000s, when data and connectivity became the fabric of the modern enterprise. Then came the agile revolution, which redefined how teams collaborate, iterate, and deliver value. Each shift didn’t just alter tools or processes—it changed what we believed possible about work itself.
At Artefact, we have designed a proven methodology to help corporations move from exploration to sustainable impact. This article explains the journey, the challenges, and the pragmatic steps to success.
How can organizations move from experimentation to true scale with generative and agentic AI? Over the past two years, many companies have launched promising pilots only to hit a wall when trying to operationalize them. The difficulty isn’t accessing technology anymore. Today, the challenge lies in scaling AI responsibly and effectively across the organization. To do that, companies must look beyond individual use cases and focus instead on holistic transformation. There are four critical dimensions that determine success: Processes, People, Platform, and Position: the 4Ps of Agentics.
Many industries sell into highly fragmented ecosystems composed of thousands of small, independent outlets spread across cities and regions - whether it is a global beverage company supplying high-end F&B venues or a local bank selling EDC terminals to micro-SMEs in an emerging market.
