Hoe gaat een bedrijf van een indrukwekkende AI-demo naar een systeem dat veilig en rendabel in de echte wereld werkt? Dat is de centrale vraag achter Bright New World, het AI-evenement dat op 6 oktober in Skyhall in Zaventem plaatsvindt en meer dan twintig praktijkcases rond artificiële intelligentie samenbrengt.

Het programma richt zich op bedrijfsleiders, innovatiemanagers en teams die AI willen opschalen. Thema’s zijn onder meer trusted AI, AI-agents en physical AI: systemen die niet alleen tekst of beelden genereren, maar ook beslissingen nemen of fysieke machines aansturen.

Wat is Bright New World?

Bright New World is een evenement van Agoria rond de AI-gedreven economie. De editie van 6 oktober loopt volgens de gepubliceerde agenda van 16.00 tot 22.00 uur in Skyhall bij Brussels Airport.

Imec is aanwezig met onderzoek en demonstraties. Een van de sessies gaat specifiek over physical AI en de stap van spectaculaire video’s naar betrouwbare toepassingen in de echte wereld.

Waarom zijn AI-agents zo’n belangrijk thema?

Een klassieke chatbot reageert meestal op een vraag. Een AI-agent kan verder gaan: informatie verzamelen, een reeks stappen plannen, tools gebruiken en acties uitvoeren. Dat maakt agents interessant voor processen zoals klantenservice, softwareontwikkeling, administratie en operationele planning.

Maar hoe meer autonomie een agent krijgt, hoe belangrijker controle wordt. Bedrijven moeten bepalen welke acties automatisch mogen gebeuren, welke goedkeuring vereisen en hoe het systeem wordt gestopt wanneer het onverwacht gedrag vertoont.

Wat betekent trusted AI in de praktijk?

Trusted AI gaat niet alleen over een technisch model dat hoge scores haalt. Het omvat ook uitlegbaarheid, beveiliging, privacy, datakwaliteit, controleerbaarheid en duidelijk eigenaarschap van beslissingen.

Voor een organisatie is de belangrijkste vraag vaak niet “kan het model dit?”, maar “kunnen we aantonen waarom het dit deed, met welke gegevens en wie verantwoordelijk is voor de uitkomst?”.

Wat is physical AI?

Physical AI koppelt intelligente software aan machines die in de fysieke wereld handelen. Denk aan robots, autonome voertuigen, industriële armen, magazijnsystemen of machines die leren omgaan met variatie in hun omgeving.

Dat is fundamenteel moeilijker dan een demo op een scherm. Een robot die een fout maakt kan iets laten vallen, iemand raken of productie stilleggen. Veiligheid en voorspelbaarheid worden daarom even belangrijk als slim gedrag.

Waarom is real-world data een probleem?

Een AI-model kan uitstekend presteren in een gecontroleerde dataset en toch falen in een fabriek of magazijn. Verlichting verandert, sensoren raken vuil, mensen lopen onverwacht door het beeld en objecten staan niet altijd op dezelfde plek.

Daarom is representatieve real-world data nodig. Bedrijven moeten testen op uitzonderingen, niet alleen op ideale omstandigheden.

Welke rol speelt Europa?

Imec benadrukt het belang van een sterk Europees ecosysteem rond physical AI. Europa heeft een sterke positie in industriële automatisering, chiptechnologie, machinebouw en onderzoek, maar concurrerende regio’s investeren eveneens zwaar.

De uitdaging is om onderzoek sneller te vertalen naar producten die betrouwbaar genoeg zijn voor industrie, zorg en infrastructuur.

Hoe voorkom je dat een AI-pilot nooit opschaalt?

  • Begin met één duidelijk bedrijfsprobleem en een meetbare uitkomst.
  • Leg vooraf vast welke data beschikbaar en bruikbaar zijn.
  • Test niet alleen nauwkeurigheid, maar ook snelheid, kosten en foutafhandeling.
  • Bepaal wie eigenaar is van het systeem na de pilotfase.
  • Integreer beveiliging en compliance vanaf het begin.
  • Meet hoeveel menselijke controle nodig blijft.

Wanneer levert AI echt productiviteit op?

Een AI-tool kan een taak sneller uitvoeren zonder dat de totale workflow sneller wordt. Als medewerkers daarna veel tijd kwijt zijn aan controleren, corrigeren of handmatig overzetten, verschuift het werk alleen.

De juiste maatstaf is daarom de volledige doorlooptijd en kwaliteit van het proces. Een succesvolle implementatie vermindert frictie zonder nieuwe verborgen controles te creëren.

Wat moeten Belgische kmo’s hiermee?

Kmo’s hebben meestal minder ruimte voor lange experimenten dan grote ondernemingen. Dat maakt een scherpe keuze van toepassingen belangrijk. Begin bij repetitief werk met voldoende data en een laag risico als het systeem een fout maakt.

Een AI-agent die interne documenten ordent is bijvoorbeeld een andere risicoklasse dan een systeem dat zelfstandig financiële betalingen uitvoert of machines aanstuurt.

Waarom humanoïde robots niet het hele verhaal zijn

Humanoïde robots krijgen veel aandacht omdat ze visueel aantrekkelijk zijn, maar physical AI is breder. Vaak is een gespecialiseerde machine beter, goedkoper en veiliger dan een robot die menselijk gedrag probeert na te bootsen.

De zakelijke vraag is dus niet welke robot het meest indrukwekkend oogt, maar welke combinatie van sensoren, software en mechanica het probleem betrouwbaar oplost.

Wat is de belangrijkste les?

AI-adoptie verschuift van experimenteren naar uitvoeren. Daardoor worden integratie, betrouwbaarheid, data en governance belangrijker dan een losse demo.

Bright New World laat precies die overgang zien: van generatieve AI als losse tool naar intelligente systemen die onderdeel worden van dagelijkse bedrijfsprocessen en fysieke infrastructuur.

Welke beveiligingsvragen horen bij AI-agents?

Een agent die zelfstandig tools gebruikt, heeft vaak toegang nodig tot e-mail, documenten, bedrijfssoftware of API’s. Daarmee wordt toegangsbeheer cruciaal. Een fout antwoord van een chatbot is vervelend; een agent met te ruime rechten kan werkelijk data wijzigen, bestanden delen of processen starten.

Bedrijven doen er daarom goed aan om agents dezelfde principes te geven als menselijke accounts: minimale rechten, duidelijke logging, gescheiden omgevingen en extra goedkeuring voor gevoelige acties.

Moet alle bedrijfsdata naar een groot AI-model?

Nee. Sommige toepassingen kunnen met beperkte datasets, lokale modellen of een architectuur waarin gevoelige gegevens de eigen omgeving niet verlaten. De juiste keuze hangt af van de gevoeligheid van de data, de benodigde modelkwaliteit en de kosten.

Voor Belgische ondernemingen spelen daarnaast Europese privacy- en sectorspecifieke regels. Een proof-of-concept kan technisch werken, maar alsnog ongeschikt zijn als datastromen niet goed zijn gedocumenteerd.

Hoe meet je rendement op een AI-project?

Een goede businesscase kijkt verder dan het aantal minuten dat een model bespaart. Meet bijvoorbeeld foutpercentage, herwerk, wachttijd, klanttevredenheid, energie- of materiaalgebruik en de hoeveelheid menselijk toezicht die nodig blijft.

Ook licentie- en integratiekosten horen erbij. Een goedkope AI-tool kan duur worden als er veel maatwerk, controle of ondersteuning nodig is om hem veilig in productie te houden.

Wat is een verstandige eerste stap voor een kmo?

Kies één proces waarvan de huidige prestaties bekend zijn. Leg eerst vast hoeveel tijd, fouten en kosten het proces vandaag veroorzaakt. Test daarna AI op dezelfde meetpunten. Zonder nulmeting is het bijna onmogelijk om te bewijzen dat de nieuwe oplossing werkelijk beter is.

Gebruik de pilot bovendien om governance te testen: wie mag prompts of workflows aanpassen, wie controleert output, wat gebeurt er bij een incident en hoe wordt een systeem teruggedraaid?

Waarom zijn mens en organisatie minstens zo belangrijk als het model?

Veel AI-projecten mislukken niet omdat het model te zwak is, maar omdat het niet past bij de werkpraktijk. Medewerkers moeten begrijpen wanneer ze het systeem kunnen vertrouwen en wanneer niet. Managers moeten processen aanpassen in plaats van alleen een nieuwe tool bovenop oude werkwijzen te plaatsen.

De relevante innovatie is dus niet alleen een slimmer model, maar een organisatie die beslissingen, verantwoordelijkheden en technologie op elkaar afstemt.

Bron

Programma en praktische gegevens zijn afkomstig van de Bright New World-pagina van imec. Het evenement vindt op 6 oktober 2026 plaats in Skyhall, Zaventem, met meer dan twintig praktijkcases rond onder meer trusted AI, AI-agents en physical AI.

Meer Belgische digitale dossiers vindt u in Technologie.