Vat dit blogbericht samen met:
Noot van de redactie:De echte vraag voor AI in bedrijven in 2026 is niet langer of een Anaplan AI-agent een planningsvraag kan beantwoorden. Het gaat erom of de organisatie kan bewijzen wie die agent heeft geconfigureerd, welke gegevens de agent mag inzien en hoe betrouwbaar het antwoord is. Deze blog onderzoekt het concept van Agent Studio en de betekenis ervan, die verder gaat dan alleen inzicht in de werking van een specifieke agent.
- De Anaplan Agent Studio is het controlepaneel voor alle agents in Anaplan AI.
- Het beheert verschillende soorten AI-agenten in Anaplan: aangepaste analisten, vooraf gebouwde rolgebaseerde analisten en meer.
- De rol van AI-beheerder is de echte innovatie: een controlepunt met menselijke tussenkomst waarvoor geen programmeerkennis nodig is.
- Elke aangepaste analist erft de bestaande Anaplan-rechten en verzendt elk antwoord met een traceerbaar ontvangstbewijs voor de gegevensherkomst.
- Het bestuurskloofje in 2026, en niet de mogelijkheden van de agenten, scheidt organisaties die vastzitten in de pilotfase van AI van organisaties die AI op grote schaal implementeren.
Het is vrijdagmiddag. Een regionale vicepresident stuurt u een bericht:"Wat was ons conversiepercentage van de AMER-pipeline in het afgelopen kwartaal, uitgesplitst per segment?"Het getal staat in een aangepast Anaplan-model dat uw team achttien maanden geleden heeft gebouwd. Het dashboard was nooit op deze manier ontworpen. De modelbouwer die het zou moeten weten, zit tot dinsdag in een reeks beoordelingen. Tegen de tijd dat iemand het antwoord handmatig opvraagt, heeft de vicepresident de beslissing al genomen op basis van een inschatting.
Dit is het knelpunt in de inzichten dat elk aangepast Anaplan-model ongemerkt creëert. En het wordt erger, niet beter.
De meeste planningsteams hebben het antwoord al ergens in hun Anaplan-modellen staan. Wat ze missen, is een manier voor een zakelijke gebruiker om het op te halen zonder eerst een modelbouwer of een dashboardticket te hoeven gebruiken.
Volgens Gartner, 40 procentNaar verwachting zal eind 2026 een aanzienlijk deel van de bedrijfsapplicaties worden aangevuld met taakgerichte AI-assistenten, tegenover minder dan 5 procent nu. Hoewel de behoefte aan oplossingen reëel is, is het aanpakken van de uitdaging van informatieopvraging slechts een deel van de oplossing.
- Volgens de Connectivity-rapportage van 2026Benchmarkrapport van SalesforceBedrijven zetten momenteel gemiddeld 12 AI-agents in, en er wordt een stijging van maar liefst 67% voorspeld in de komende twee jaar.
- Volgens hetzelfde onderzoek vreest 86% van de IT-leiders dat een explosieve groei van het aantal agents meer problemen dan oplossingen zal opleveren vanwege een gebrek aan adequate beheermechanismen.
- Het meest recente wereldwijde onderzoek van McKinseyUit onderzoek bleek dat 88% van de organisaties AI nu regelmatig gebruikt in ten minste één functie, maar slechts ongeveer een derde is verder gegaan dan de pilotfase en is overgegaan naar grootschalige productie.
- Dit is de harde realiteit die uit het onderzoek naar voren komt.IBM CEOSlechts 25% van alle AI-initiatieven genereert rendement op investering, slechts 16% wordt op grote schaal toegepast binnen het hele bedrijf, terwijl 29% er vertrouwen in heeft de ROI te kunnen meten.
Wat is de nieuwe beperking in 2026? Niet of de agent een antwoord kan geven, maar of het bedrijf kan aantonen wie het heeft ontworpen, welke gegevens het gebruikt en waarom het antwoord voor waar moet worden aangenomen. Dat is precies het probleem waarvoor Anaplan Agent Studio heeft ontwikkeld.
Hoe ziet die beheerslaag er dan precies uit? Anaplan Agent Studio is de gecentraliseerde, codevrije beheerdersconsole waar één aangewezen AI-beheerder elke AI-agent binnen een Anaplan-tenant bouwt, test, implementeert en monitort. Aangepaste agents, op rollen gebaseerde agents, alles wordt geconfigureerd vanuit dezelfde interface. Dit vervangt gefragmenteerde, applicatiespecifieke configuraties door één werkruimte waar beheer, configuratie en monitoring samenkomen.
Heeft u moeite met het implementeren van AI-agenten binnen uw Anaplan-omgeving?
Polestar Analytics helpt bedrijven bij de overstap van agent-pilots naar gecontroleerde, productiegereedde uitrol.
Ontdek onze Anaplan AI-praktijk
Agent Studio beheert meerdere soorten agents vanuit één centraal controlepaneel. Hieronder een overzicht van de verschillende typen.
- Aangepaste analistDit is de conversationele agent voor zakelijke gebruikers waarmee uw VP daadwerkelijk zou communiceren binnen de Anaplan UX. De agent beantwoordt beschrijvende "wat"-vragen: enkele waarden, ranglijsten, tijdreeksen en ja/nee-vergelijkingen. "Waarom"- en "wat als"-redeneringen staan op de roadmap, maar zijn nog niet geïmplementeerd. Elk antwoord bevat, waar relevant, een grafiek en een overzicht met het exacte bronmodel, de module en de gebruikte regelitems.
- Rolgebaseerde analisten(Financiën, Supply Chain, Verkoop, Personeelsbeheer) worden standaard geleverd met de applicaties van Anaplan. Een AI-beheerder activeert ze via Agent Studio.
Weten wat Agent Studio beheert is één ding. De belangrijkere vraag is wat het structureel onderscheidt van de "AI-copiloten" die andere leveranciers aan bestaande platforms toevoegen. De aanpak van Agent Studio voor het beheren van AI-agenten in Anaplan is gebaseerd op vier structurele keuzes die het uniek maken.
1. De rol van AI-beheerder, ontworpen voor de business, niet voor IT.
De AI-beheerder is een nieuwe, op machtigingen gebaseerde rol, die losstaat van de standaard Workspace-beheerder. Anaplan raadt aan deze rol toe te wijzen aan CoE-leiders, Solution Architects of senior Workspace-beheerders. Er is geen programmeerkennis vereist, waardoor een business expert met expertise in modellen de volledige agentlevenscyclus kan beheren.
2. Overgeërfde beveiliging, geen achteraf toegevoegde machtigingen
Elke Custom Analyst erft volledig het bestaande Anaplan-beveiligingsmodel. Dezelfde vraag, gesteld door een regionale vertegenwoordiger en een salesmanager, levert twee verschillende gegevensbereiken op, afhankelijk van de toegang die elke gebruiker al heeft. De agent krijgt nooit een eigen set machtigingen; deze opereert binnen de rechten van de vragensteller.
3. Het ontvangstbewijs voor elk antwoord
Het risico op hallucinaties bij AI in bedrijven ligt zelden in het feit dat het model in abstracte zin onjuist is. Het ligt eerder in het feit dat een zakelijke gebruiker geen manier heeft om een antwoord te verifiëren voordat hij of zij ernaar handelt. Elk antwoord van Custom Analyst bevat een data-herkomstbewijs met de exacte bron, module en regelitems die zijn gebruikt. Daardoor verandert verificatie van "vertrouw op de AI" in "controleer het bewijs".
4. Testen vóór de implementatie als ingebouwde stap
Het configureren van een aangepaste analist volgt een vastgestelde volgorde: verbinding maken met het model, de exacte modules en regelitems selecteren, bedrijfsgerichte semantische beschrijvingen schrijven (dit is cruciaal, aangezien "totale omzet per product, regio en periode" veel beter presteert dan alleen "omzet"), startvragen definiëren en vervolgens synchroniseren en testen voordat een zakelijke gebruiker toegang krijgt. Deze teststap detecteert een verkeerd geconfigureerd regelitem voordat het een gebruiker bereikt die het antwoord niet zelfstandig kan controleren.
Deze vier beslissingen, samen genomen, transformeren Agent Studio van een beheersconsole in een verantwoordingskader. Maar kaders zijn alleen relevant als ze de juiste vraag beantwoorden.
Als uw CFO u morgen zou vragen hoe een analist van Custom Analyst tot een bepaald cijfer is gekomen, zou u dat dan kunnen uitleggen? Drie dingen moeten waar zijn om daarop 'ja' te kunnen antwoorden:
- Domein:De toegang van de agent tot de gegevens wordt tot op de regel nauwkeurig bepaald door een verantwoordelijke beheerder.
- Identiteit:Het antwoord werd gegenereerd met de bestaande machtigingen van de gebruiker die de vraag stelde, niet met een gedeeld serviceaccount.
- Bewijs:Het bronmodel, de module en de regelitems zijn traceerbaar in elk antwoord.
Elke AI-agent voor bedrijven die deze drie drempels niet kan halen, vormt een governance-lacune die op het punt staat ontdekt te worden. De hele structuur van Agent Studio is erop gericht om deze vragen vóór de implementatie te beantwoorden, in plaats van na een eventuele mislukking.
De organisaties die in 2026 AI binnen hun planningsfunctie zullen opschalen, zijn niet de organisaties met de meeste medewerkers. Het zijn de organisaties waarvan de Anaplan AI-strategie elk antwoord van elke medewerker kan verdedigen wanneer dit in twijfel wordt getrokken. Polestar Analytics is een implementatiepartner van Anaplan die AI-gestuurde, verbonden planningsoplossingen bouwt voor financiële en supply chain-teams.Polestar Analytics werkt samen met klanten van Anaplan.Op maat gemaakte modellen voor financiën, supply chain en private equity, waarmee de uitrol van Agent Studio wordt afgebakend en vanaf dag één juridisch afweerbaar is.
Wist je dat?
Polestar Analytics is nu een van de 12 voorkeurspartners voor de implementatie van AI voor Anaplan CoModeler en Anaplan Agent Studio. De keuze is gebaseerd op de diepgaande implementatiekennis en de AI-accelerators die het bedrijf inzet voor bedrijfsplanning. Naarmate organisaties AI op grotere schaal inzetten in hun planningsomgevingen, biedt Polestar Analytics de implementatie-expertise die nodig is om de uitrol van Agent Studio succesvol te laten verlopen.
~ Lees het persbericht van Anaplan
Om te begrijpen hoe het bredere ecosysteem van AI-agenten van Anaplan in elkaar past, inclusief de mogelijkheden voor modelbouw,Onze diepgaande analyse van de AI-agentarchitectuur van Anaplan.geeft een volledig beeld.
Nee. Het bepaalt hoe AI-agenten toegang krijgen tot bestaande modelgegevens en deze presenteren; het bouwt het model niet. De structuur en logica blijven eigendom van een modelbouwer of een Center of Excellence (COE).
Nog niet. Custom Analyst behandelt beschrijvende "wat"-vragen: afzonderlijke waarden, ranglijsten, tijdreeksen en ja/nee-vergelijkingen. Causale en scenario-analyse staan op de roadmap van Anaplan.
Nee. Elk antwoord wordt gefilterd op basis van de bestaande Anaplan-rechten van de vragensteller. De AI-beheerder stelt de maximale reikwijdte in; de toegang van de gebruiker zelf beperkt deze verder.
Nee. Klantgegevens en metadata worden nooit gebruikt om het onderliggende LLM te trainen. Alleen lichte metadata en de vraagtekst worden verzonden om de intentie te interpreteren; de daadwerkelijke zoekopdracht en het resultaat blijven binnen de beveiligde omgeving van Anaplan.
Beide. Polaris-modellen profiteren van de Live Query-modus met realtime gegevensopvraging. Klassieke modellen zijn afhankelijk van geplande gegevenssynchronisaties, waardoor de antwoorden momentopnamen weergeven, afhankelijk van uw synchronisatieschema.
Custom Analyst biedt officieel ondersteuning voor Engels voor alle vragen van zakelijke gebruikers. Hoewel de onderliggende AI mogelijk andere talen kan interpreteren, is alleen Engels volledig getest en gevalideerd.
Ja. Anaplan biedt de mogelijkheid om de rol van AI-beheerder toe te wijzen aan gecertificeerde partners die de omgeving beheren, en niet alleen aan interne medewerkers.