Kunstmatige intelligentie zal de komende jaren niet alleen de manier waarop bedrijven werken veranderen, maar ook gevolgen hebben voor overheidsdiensten, energiemarkten en de ontwikkeling van software. Volgens onderzoeksbureau Gartner worden autonome AI-agenten, fysieke AI-systemen en de beheersing van AI-kosten belangrijke aandachtspunten voor organisaties richting 2030.
In zijn strategische voorspellingen voor 2027 en daarna onderscheidt Gartner drie thema’s: de opkomst van robots en autonome systemen, de verhouding tussen kosten en toegevoegde waarde en nieuwe risico’s die ontstaan door grootschalige toepassing van AI.
AI-agenten zetten overheidsdiensten onder druk
Gartner verwacht dat eind 2030 meer dan tien miljard autonome AI-agenten, ontwikkeld door burgers, bedrijven en overheden, een beroep zullen doen op publieke dienstverlening.
Deze systemen kunnen zelfstandig mogelijkheden identificeren, controleren of iemand ergens recht op heeft en vervolgens aanvragen, claims of andere verzoeken indienen. Doordat hiervoor nauwelijks menselijke tussenkomst nodig is, kan het aantal transacties bij overheidsinstanties sterk toenemen.
Overheden zullen hun digitale infrastructuur daarop moeten voorbereiden. Gartner wijst onder meer op de noodzaak van betere identiteitscontroles, betrouwbare verificatie en duidelijke afspraken over de verantwoordelijkheid voor handelingen van AI-agenten.
Ook op de werkvloer verwacht het onderzoeksbureau een verdere opmars van AI. In 2030 zal volgens Gartner 80 procent van de eerstelijnsmedewerkers bij internationaal opererende bedrijven worden ondersteund door fysieke AI-systemen.
Het gaat bijvoorbeeld om robots, drones en autonome voertuigen die hun omgeving kunnen waarnemen en daarin zelfstandig handelingen uitvoeren. Dergelijke technologie wordt al ingezet om repetitief of gevaarlijk werk te automatiseren en operationele gegevens te verzamelen.
Een bredere toepassing vraagt volgens Gartner om investeringen in geschikte technologieplatforms, veiligheidsmaatregelen en de vaardigheden die nodig zijn om deze systemen te beheren.
Nieuwe cyberdreiging jaagt AI-kosten op
De groei van AI-toepassingen die rechtstreeks toegankelijk zijn voor klanten en andere externe gebruikers brengt ook nieuwe beveiligingsrisico’s met zich mee.
Gartner voorspelt dat in 2030 maar liefst 80 procent van de organisaties met publiek toegankelijke AI te maken heeft gehad met een zogenoemde cost exhaustion attack. Bij zo’n aanval veroorzaken kwaadwillenden opzettelijk buitensporig AI-gebruik, waardoor de operationele kosten van een organisatie oplopen.
Het verbruik van tokens, de rekeneenheden waarmee veel AI-diensten worden afgerekend, wordt daarmee niet alleen een financieel aandachtspunt, maar ook een cybersecurityvraagstuk.
Organisaties zullen volgens Gartner hun AI-verbruik nauwkeuriger moeten monitoren en beveiligingsmaatregelen moeten invoeren die ongebruikelijke consumptie signaleren en onnodige kosten beperken.
Ook de manier waarop bedrijven software ontwikkelen, staat voor verandering. Gartner verwacht dat in 2029 ongeveer 80 procent van de nieuwe applicaties bewust wordt ontwikkeld voor een gebruiksduur van minder dan een jaar.
Dankzij AI kunnen medewerkers steeds eenvoudiger zelf tijdelijke toepassingen bouwen voor specifieke zakelijke behoeften. Dat verkort de ontwikkeltijd, maar roept tegelijkertijd vragen op over beveiliging, compliance en gegevensbeheer.
Vooral wanneer dergelijke applicaties toegang hebben tot gevoelige informatie of worden gebruikt bij zakelijke beslissingen, zijn duidelijke regels nodig. Gartner adviseert organisaties daarom om ook kortstondig gebruikte applicaties te registreren, te controleren en onder passende bewaartermijnen te laten vallen.
Grote ondernemingen worden energieleveranciers
De toenemende elektriciteitsvraag van AI-systemen en datacenters kan ook de energiemarkt veranderen.
Gartner voorspelt dat ondernemingen uit de Global 2000 in 2030 gezamenlijk voor 10 biljoen dollar aan energiegerelateerde activa in bezit zullen hebben. Daarmee kunnen grote bedrijven niet alleen energie afnemen, maar ook elektriciteit leveren aan energienetten en AI-datacenters.
Investeringen in eigen energieopwekking, opslag en energiemanagement vervagen volgens Gartner de traditionele scheidslijn tussen energieverbruikers en energieleveranciers.
Bedrijven zullen daardoor meer behoefte krijgen aan systemen die energieproductie, opslag en verbruik op elkaar afstemmen. Ook het combineren van energiegegevens met operationele bedrijfsinformatie wordt belangrijker.
Een andere verschuiving die Gartner voorziet, betreft de rol van verzekeraars bij AI-governance.
Volgens het onderzoeksbureau zullen verzekeringsmaatschappijen in 2030 een grotere invloed uitoefenen op de inrichting van AI-governance dan toezichthouders. Dat gebeurt via strengere acceptatievoorwaarden voor aansprakelijkheidsverzekeringen die AI-gerelateerde risico’s dekken.
Organisaties die hun verzekeringskosten willen beperken, zullen moeten kunnen aantonen dat zij beschikken over passende technische controles, risicobeheer en toezicht op AI-systemen.
AI-innovatie vraagt om grip op kosten en rendement
Ook de concurrentieverhoudingen tussen bedrijven kunnen veranderen door AI.
Gartner verwacht dat in 2029 een kwart van de Global 500 voortdurend nieuwe, modulair opgebouwde producten en diensten met AI zal ontwikkelen. Daarmee komt de traditionele strategie om succesvolle innovaties van concurrenten later over te nemen onder druk te staan.
Voor gevestigde ondernemingen wordt het volgens Gartner belangrijker om AI-innovatie te ondersteunen met goede data, duidelijke governance en medewerkers die zich kunnen aanpassen aan veranderende technologie.
Tegelijkertijd groeit de noodzaak om de kosten van AI beter te koppelen aan concrete bedrijfsresultaten.
Gartner voorspelt dat in 2029 ongeveer 60 procent van de organisaties die AI inzetten een aparte functie heeft ingericht om de totale kosten van AI af te zetten tegen de waarde of winst die de technologie oplevert.
Vooral bij autonome AI-agenten kan het verbruik sterk uiteenlopen, afhankelijk van het aantal taken en de complexiteit daarvan. Dat maakt het lastiger om vooraf vast te stellen hoeveel een toepassing gaat kosten en welk rendement daar tegenover staat.
Organisaties zullen daarom niet alleen het tokenverbruik moeten meten, maar dit ook moeten koppelen aan zakelijke prestatie-indicatoren. Budgetlimieten, gebruiksquota en continue monitoring moeten helpen om de uitgaven beheersbaar te houden.
Gartner verwacht daarnaast dat in 2028 zo’n 60 procent van de Global 500 AI FinOps-controles rechtstreeks heeft geïntegreerd in het inferentieproces, het moment waarop AI-modellen verzoeken verwerken en antwoorden genereren.
Hierdoor verschuift kostenbeheer van rapportages achteraf naar realtime monitoring en optimalisatie. Bedrijven kunnen bijvoorbeeld de kosten per uitgevoerde taak en de efficiëntie van het tokenverbruik meten en waar nodig direct ingrijpen.
CIO krijgt grotere rol bij AI-verantwoording
Naarmate AI een grotere rol speelt in bedrijfsprocessen en besluitvorming, neemt ook de behoefte aan aantoonbare verantwoordelijkheid toe.
Gartner voorspelt dat in 2030 ongeveer 80 procent van de Global 500 de chief information officer (CIO) of chief AI officer (CAIO) contractueel heeft aangewezen als zogeheten Evidence Custodian voor AI.
Deze functionaris wordt verantwoordelijk voor het vastleggen en beheren van bewijs over het handelen van AI-systemen en moet ervoor zorgen dat governanceafspraken binnen de organisatie consequent worden toegepast.
Daarvoor zijn volgens Gartner systemen nodig waarmee organisaties kunnen reconstrueren welke handelingen AI heeft uitgevoerd, welke controles daarbij zijn toegepast en wie daarvoor verantwoordelijk is.
Daryl Plummer, Distinguished VP Analyst en Gartner Fellow, verwacht dat AI in het komende decennium ingrijpende gevolgen zal hebben voor systemen die momenteel als vanzelfsprekend worden beschouwd, van publieke dienstverlening en software tot energievoorziening en arbeidsmodellen.
Volgens Plummer zullen organisaties innovatie moeten combineren met verantwoordelijkheid en de nodige capaciteiten moeten ontwikkelen om zowel de mogelijkheden als de onbedoelde gevolgen van AI te beheersen.
