Waar veel AI-leveranciers zich richten op steeds grotere taalmodellen en steeds meer autonome AI-agents, kiest Alan Trefler nadrukkelijk een andere koers. De oprichter van Pegasystems waarschuwt dat organisaties zich niet blind moeten staren op technologische mogelijkheden, maar vooral moeten nadenken over de manier waarop AI wordt ingebed in bedrijfsprocessen. Tijdens zijn keynote op PegaWorld draaide het dan ook nauwelijks om de vraag wat AI allemaal kan. Zijn verhaal ging vooral over betrouwbaarheid, governance en voorspelbare resultaten. Dat sluit aan bij de manier waarop hij zelf naar de huidige fase van AI kijkt. Aan het einde van zijn presentatie vertelde hij dat hij periodes van grote onrust eigenlijk interessanter vindt dan stabiele tijden. ‘Juist in periodes van grote onzekerheid ontstaan de grootste kansen om helderheid te brengen. Dat geeft energie. En laten we eerlijk zijn: we leven momenteel in een tijd waarin er enorm veel verwarring is. Dan is het juist waardevol om richting en structuur te bieden.’ Die verwarring ziet hij vooral terug rond agentic AI. Volgens veel leveranciers zullen organisaties straks duizenden intelligente agents inzetten die zelfstandig samenwerken en complexe processen afhandelen. Trefler noemt dat een gevaarlijke gedachte. ‘Dat organisaties denken dat je straks duizenden AI-agents kunt aansturen door ze simpelweg in gewone taal instructies te geven en dat die vervolgens zelfstandig complexe processen binnen een onderneming gaan coördineren. Dat is wat mij betreft waanzin.’

Voorspelbare resultaten
Trefler vergelijkt de huidige ontwikkeling met de opkomst van citizen development, maar dan vele malen krachtiger. Juist daarom vindt hij centrale regie belangrijk. ‘Het is citizen development maal twintig. Ik ben er een groot voorstander van dat zoveel mogelijk mensen AI leren begrijpen en ontdekken hoe het hun werk kan ondersteunen. Maar voor ondernemingen die consistente processen en voorspelbare resultaten willen, is het onverstandig om iedereen zomaar zijn eigen AI-oplossingen te laten bouwen.’ Volgens Trefler ligt de echte kracht van AI juist in het ontwerpen van processen, niet in het zelfstandig uitvoeren ervan. Dat is ook de gedachte achter Pega Blueprint, waarin AI organisaties helpt processen vooraf uit te werken voordat ze worden geautomatiseerd. Tijdens zijn keynote gebruikte hij daarvoor de metafoor van een restaurant: eerst ontwikkel je het recept, daarna laat je de keuken op schaal produceren. Workflow is het recept; AI ondersteunt waar nodig, maar bepaalt niet telkens opnieuw hoe het gerecht moet worden bereid. Dat uitgangspunt leidt automatisch tot een andere kijk op de rol van softwareontwikkelaars. ‘De echte vraag is niet wie iets bouwt, maar wát je bouwt. Ontwikkel je de blauwdruk van je bedrijfsvoering of los je alleen een lokaal probleem op?’ Volgens hem worden zakelijke gebruikers dankzij AI steeds beter in staat om zelf workflows te ontwerpen. Toch blijft centrale coördinatie onmisbaar. ‘Met Blueprint laten we nu al zien hoe businessprofessionals stap voor stap complexe workflows kunnen ontwerpen. Maar ook dan blijft coördinatie essentieel. Je hebt gezamenlijke standaarden nodig waar iedereen zich aan houdt. Zonder die afspraken ontstaan onvoorspelbare uitkomsten.’ 

'In periodes van onzekerheid ontstaan kansen om helderheid te brengen'

Daadwerkelijke meerwaarde
Die nadruk op voorspelbaarheid verklaart ook waarom Pega zich afzet tegen promptgestuurde AI-oplossingen van concurrenten als Microsoft, Salesforce en ServiceNow. ‘Ze hebben een fundamentele architectuurfout gemaakt. Wij vatten dat samen in onze slogan: “No prompts”. Natuurlijk gebruiken wij intern ook prompts, maar niet als basis voor bedrijfsprocessen.’ Volgens Trefler moeten organisaties geen bibliotheken bouwen met duizenden agents die onderling zelf bepalen wat de volgende stap is. In plaats daarvan moeten processen vooraf worden ontworpen, waarbij AI alleen wordt ingezet op momenten waarop dat daadwerkelijk meerwaarde oplevert. ‘Daardoor heb je veel minder agents nodig, terwijl processen begrijpelijk, beheersbaar en controleerbaar blijven.’ Ook over de economische kant van AI is hij opvallend uitgesproken. Hij waarschuwde dat organisaties zich steeds meer realiseren hoeveel rekenkracht en tokenkosten generatieve AI met zich meebrengt. Volgens hem verschuift de discussie daarom van technologische mogelijkheden naar beheersbare kosten. Hij verwacht zelfs dat de markt een vergelijkbare correctie zal meemaken als tijdens de internet- en glasvezelbubbel. ‘De technologie achter AI is absoluut echt. Maar er wordt momenteel op een tempo geïnvesteerd in rekenkracht en infrastructuur dat simpelweg niet duurzaam is. Op een gegeven moment volgt een financiële correctie. Daarna zullen organisaties veel kritischer kijken waarvoor ze taalmodellen daadwerkelijk willen inzetten.’

Grote schaal
Volgens Trefler zullen bedrijven ontdekken dat lang niet ieder proces generatieve AI nodig heeft. ‘Voor veel processen ken je de werkwijze al. Daar hoef je het recept niet telkens opnieuw uit te vinden. Juist door deterministische processen slim te combineren met AI ontstaat uiteindelijk een veel duurzamer model.’ Daarmee komt hij ook uit bij de belangrijkste succesmaatstaf voor AI. Niet het aantal agents, niet de hoeveelheid code en evenmin het aantal prompts. ‘De enige relevante vraag is of AI bedrijfsprocessen betrouwbaar en op grote schaal uitvoert. Leidt dat vervolgens tot lagere kosten of juist tot meer omzet? Uiteindelijk draait het daar om.’ Dat verklaart ook waarom Pegasystems steeds nadrukkelijker inzet op outcome-based pricing. Volgens Trefler is die belofte alleen haalbaar wanneer AI voorspelbaar blijft. ‘Wij bepalen vooraf wat iemand probeert te bereiken en welke standaardvarianten daarbij horen. Alleen wanneer er echt sprake is van een niet-deterministische vraag schakelen we een taalmodel in. Juist daarom kunnen wij klanten beschermen tegen onvoorspelbare tokenkosten.’ Ondanks alle waarschuwingen blijft Trefler optimistisch over AI. De grootste fout die ceo’s volgens hem momenteel maken, is juist dat zij denken dat concurrenten veel verder zijn. ‘Iedereen probeert nog uit te zoeken hoe AI het beste kan worden toegepast, maar tegelijkertijd is iedereen bang achter te lopen. Dat doet me denken aan De nieuwe kleren van de keizer: iedereen denkt dat de ander iets ziet wat hij zelf mist.’ 

Trefler op het podium tijdens PegaWorld

Graphic novel
Opvallend tijdens PegaWorld was de nadruk van het bedrijf op storytelling. Stripverhalen, graphic novels en metaforen kregen een veel prominentere plaats dan voorgaande jaren. Volgens Trefler is dat een bewuste keuze. ‘We denken al langere tijd na over hoe we onze marketing toegankelijker kunnen maken voor een breder publiek. Verhalen zijn daarvoor een geweldig middel. Ze helpen om complexe onderwerpen begrijpelijk en herkenbaar te maken.’ Zelf speelt hij inmiddels zelfs de hoofdrol in een reeks stripverhalen. ‘Mijn vrouw verzekert me trouwens dat ik totaal niet op het personage lijk, dus... En eerlijk gezegd heb ik ook niet zoveel invloed op onze marketingafdeling.’ De graphic novels zijn geen eenmalig experiment. ‘Mijn broer vond dat ik een nieuw boek moest schrijven. Ik heb gezegd dat ik daar weinig zin in had. Dus besloten we iets anders te proberen: graphic novels. Dat lijkt een veel leukere manier om dezelfde ideeën over te brengen.’ Of zijn visie uiteindelijk de juiste blijkt, zal volgens Trefler niet worden bepaald door marketing of door het aantal AI-agents dat leveranciers kunnen demonstreren, maar door de resultaten die klanten boeken. ‘Als onze aanpak organisaties daadwerkelijk helpt om succesvol te zijn, dan zal dat vanzelf zichtbaar worden. Uiteindelijk zal dat het verschil maken.’