Het $11 miljard signaal: waarom realtime data het zenuwstelsel is van agentische AI

IBM's overname van Confluent voor $11 miljard is het duidelijkste signaal tot nu toe dat agentische AI afhankelijk zal zijn van mogelijkheden die real-time data benutten. 

Naast IBM hebben andere industriereuzen zoals Google en Salesforce hier nota van genomen, met belangrijke overnames in de afgelopen jaren die gericht zijn op het beter verbinden van bedrijfsdata en -systemen.  

De richting is duidelijk.  Nu zijn de belangrijkste vragen voor effectief enterprise-architectuurontwerp hoe te plannen en bouwen om de belofte van agentische AI waar te maken.  Naar mijn mening beweegt de onderneming zich richting multi-agent orkestratie op schaal, en zal real-time data essentieel zijn om echte waarde te genereren. 

AI-agents zonder real-time context opereren in het verleden 

Agentische AI belooft autonome systemen die kunnen reageren en redeneren in real-time. Maar in productieomgevingen stort die belofte snel in als het systeem te laat reageert of er een gebrek aan real-time context is. 

Neem een wereldwijd financieel dienstverleningsbedrijf, waar duizenden voortdurend veranderende marktinputs overwogen en beantwoord moeten worden op het moment dat ze zich voordoen. In dit soort omgevingen kunnen AI-gedreven processen het zich niet veroorloven om periodiek bronsystemen te bevragen op zoek naar veranderingen. Een vertraging van minuten is geen ongemak, het is een risico. Het systeem moet reageren op wat net is veranderd, nu meteen, niet over een paar minuten. 

Dit is waar andere agentische AI-platforms tekortschieten. Hun request-response architecturen waren ontworpen voor een tragere wereld, een wereld waarin applicaties in batchmodus konden opereren, periodiek bronsystemen bevragen op zoek naar veranderingen, terwijl ze reken- en LLM-bronnen verbruikten.  

Responsieve agentische systemen opereren anders. Ze moeten reageren op veranderingen die zich door de hele onderneming voordoen – orders die worden geplaatst, updates van serviceverlening, klantverkoopactiviteiten – in real-time, niet minuten of uren nadat ze plaatsvinden.  

Een AI-agent die een database moet bevragen om de huidige status te begrijpen, is niet real-time; het opereert op basis van achteraf inzicht. Real-time reageren op bedrijfsgebeurtenissen is wat agents echt situationeel bewustzijn geeft. Het biedt de responsiviteit en actuele context die ze nodig hebben om besluitvaardig te handelen, te coördineren met andere agents en betrouwbaar te opereren. 

De verschuiving naar AI-orkestratie, aangedreven door gebeurtenissen 

Om dit op ondernemingsschaal te ondersteunen, moet de onderliggende architectuur verschuiven van statische data-integratie naar dynamische orkestratie van gespecialiseerde agents die in real-time opereren. Grotere problemen moeten worden opgedeeld in kleinere taken en in real-time worden toegewezen aan de juiste AI-agents met de juiste vaardigheden. Asynchrone communicatie tussen agents, bedrijfsapplicaties en databronnen, en het niet overweldigen van LLM's met te veel hallucinatie-veroorzakende context, is de enige manier om de schaalbaarheid, betrouwbaarheid en nauwkeurigheid te bereiken die vereist zijn door hoogpresterende ondernemingen. 

De markt rijpt snel om deze beweging te ondersteunen. We zien grote cloudproviders deze noodzaak erkennen door toegewijde ruimtes voor deze technologieën te creëren. Bijvoorbeeld, AWS Marketplace heeft onlangs een nieuwe AI Agents and Tools categorie geïntroduceerd om te dienen als een gecentraliseerde catalogus voor deze oplossingen. 

Deze rijping van het ecosysteem is cruciaal. Het vereenvoudigt het ontdekkings- en inkoopproces, waardoor ondernemingen zich kunnen richten op innovatie in plaats van onderhandelingen met leveranciers. Oplossingen zoals onze nieuw gelanceerde Solace Agent Mesh, nu beschikbaar in deze nieuwe AWS-categorie, zijn voorbeelden van hoe de industrie probeert de kloof te overbruggen, door het framework te bieden dat nodig is om agents te besturen en te orkestreren zonder de hele stack opnieuw op te bouwen. 

Het verdict 

De IBM-Confluent deal bevestigt wat veel enterprise-architecten al begrijpen: real-time data is niet langer optioneel. Het is de niet-onderhandelbare basis voor enterprise AI op schaal. 

Effectieve agentische systemen kunnen niet redeneren, plannen of handelen geïsoleerd van het huidige moment. Ze moeten in real-time reageren wanneer bedrijfsgebeurtenissen plaatsvinden. Zonder real-time responsiviteit is AI beperkt tot achteraf inzicht.  

Het "Agentische Tijdperk" is aangebroken. En het zal niet alleen worden gedefinieerd door modellen, maar door de intelligentie van die modellen die in real-time worden toegepast.