Vat dit blogbericht samen met:
De belangrijkste trends blijven gericht op het in staat stellen van alle medewerkers, niet alleen datawetenschappers, om analyses te gebruiken. Gartner voorspelt dat in 2026 75% van de nieuwe data-integratiestromen zal worden gecreëerd door niet-technische gebruikers.
Uit een onderzoek van McKinsey bleek dat organisaties die iedereen toegang bieden tot data-analyse 40 keer vaker aangeven dat analyses een positieve invloed hebben op de omzet.
Maar datademocratisering, het geven van toegang tot data aan iedereen, is nu een basisvereiste. Wat er in 2025-2026 echt verandert, is beslissingsintelligentie, oftewel de overgang van toegang naar actie.
Organisaties vertrouwen tegenwoordig steeds meer op AI-tools, niet alleen om informatie te communiceren, maar ook om informatie te interpreteren, een plan van aanpak voor te stellen en resultaten te leveren, in context, in realtime en in begrijpelijke taal. De vraag is niet langer: "Kunnen onze teams de data zien?", maar: "Kunnen onze teams er autonoom en vol vertrouwen naar handelen?"
Als GenAI de trend van 2023-2024 was, dan wordt AI en datawetenschap in 2026 gekenmerkt door Agentic AI, en met name door de verschuiving van proof-of-concept naar grootschalige productie binnen de hele onderneming. Volgens een rapport van Gartner zal " 40% van de bedrijfsapplicaties in 2026 AI-agents hebben die zijn afgestemd op verschillende taken, tegenover minder dan 5% in 2025." In een apart rapport van IDC werd opgemerkt dat "40% van de Global 2000-organisaties AI-agents zal gebruiken om complexe bedrijfsprocessen uit te voeren en tegelijkertijd de productiviteit met 15-20% te verbeteren."
In tegenstelling tot op regels gebaseerde automatiseringsagenten, kunnen deze agenten redeneren en zich aanpassen aan meerdere stappen binnen een workflow zonder continue menselijke tussenkomst. De uitdaging in 2025 is het bouwen van deze agenten. In 2026 is het de uitdaging om ze te beheren, aan te sturen en een rendement op investering (ROI) te behalen.
Agenthood AI van Polestar Analytics is speciaal ontwikkeld voor deze transitie. Organisaties kunnen er AI-agents mee creëren, beheren en schalen zonder te programmeren, dankzij een visuele drag-and-drop builder, een bibliotheek met meer dan 50 vooraf gebouwde agents uit verschillende branches en een bedrijfsbrede governance met volledige audit trails. Bekijk het in actie:
Agenthood AI is een essentieel onderdeel van het 1Platform- ecosysteem en werkt samen met Data Nexus en ML Orion om ervoor te zorgen dat agents altijd werken met schone, gecontroleerde en productieklare data. Ontdek de Agentic AI-services van Polestar Analytics om te begrijpen hoe u verder kunt gaan dan de pilotfase.
Naarmate we 2026 naderen, is een van de belangrijkste veranderingen in de datawetenschap het toenemende gebruik van 'synthetische data'. Deze term verwijst naar data die is gegenereerd met behulp van computeralgoritmen om realistische scenario's na te bootsen. Het gebruik van synthetische data stelt onderzoekers in staat de privacy te waarborgen bij het analyseren of delen van onderzoeksresultaten en helpt de risico's te voorkomen die gepaard gaan met het gebruik van persoonsgegevens (zoals medische of financiële gegevens). Wat voorheen als een niche werd beschouwd, wordt nu steeds gangbaarder.
De motivatie hiervoor is duidelijk. Hoe geavanceerder AI-modellen worden, hoe groter de vraag naar hoogwaardige trainingsdata in specifieke domeinen. Echte data is schaars, streng gereguleerd, onevenwichtig en mist soms simpelweg de cruciale uitzonderingsgevallen. Synthetische data vult die leemte op. Gartner schat dat synthetische data in 2026 tot wel 20% van de data zal uitmaken die gebruikt wordt voor klantgerichte AI-modellen.
De toepassingsmogelijkheden zijn breed: het genereren van trainingssets die voldoen aan de regelgeving zonder persoonsgegevens aan te raken, het simuleren van zeldzame operationele scenario's voor modellen voor de toeleveringsketen of fraudedetectie, het creëren van gebalanceerde datasets voor het verminderen van vertekening en het labelen van uitzonderlijke gevallen die nooit in productielogboeken voorkomen. In sectoren zoals de farmaceutische industrie, de financiële sector en de gezondheidszorg, waar het verzamelen van data uit de praktijk traag, kostbaar en streng gereguleerd is, is synthetische data de technische oplossing geworden voor een governanceprobleem.
Voor data science-teams is de implicatie duidelijk: synthetische data is niet langer een lapmiddel. Het is een volwaardig onderdeel van een moderne AI-trainingspipeline.
Als het gaat om AI en datawetenschap in 2026, is niets zo belangrijk geweest als de ontwikkeling van generatieve AI. Uit een door AWS gesponsord onderzoek bleek dat 93% van de respondenten het ermee eens is dat een datastrategie essentieel is om waarde te ontsluiten met GenAI, waardoor het onlosmakelijk verbonden is met de datawetenschap. Natuurlijke taalinterfaces stellen gebruikers in staat om een database te bevragen met behulp van alledaagse taal. LLM's versnellen codegeneratie, dataopschoning en het schrijven van rapporten.
Polestar Analytics' P.AI is een uitstekend voorbeeld van GenAI dat op de juiste manier wordt toegepast voor bedrijfsanalyses.
P.AI is meer dan zomaar een chatbot; het fungeert ook als een agent-achtige conversationele AI, doordat het zelfstandig kan denken, actie kan ondernemen zonder instructies van anderen en kan samenwerken met anderen. Het begrijpt uw bedrijfslogica, uw gespreksgeschiedenis, enzovoort. Deze interactieve AI-functies stellen P.AI in staat om op basis van contextuele gegevens reacties te genereren die voor u begrijpelijk en duidelijk zijn. Het kan ook handelen, agenten aansturen en natuurlijke taal omzetten in intelligente workflows, allemaal zonder dat technische kennis vereist is.
De resultaten spreken voor zich: een enorme afname van 68% in de afhankelijkheid van technische teams voor het schrijven van query's, 43% minder SQL-fouten en 80% van de gebruikers die via de chatbot gemakkelijker toegang krijgen tot gegevens en inzichten.
Het succes van GenAI is echter afhankelijk van een schone, beheerde datafundament. Organisaties zonder dit fundament zien een beperkt rendement op hun investering. Laten we de Generative AI-services van Polestar Analytics eens nader bekijken om dat fundament op de juiste manier te leggen.
Het debat over de cloud is verschoven van een optie naar een noodzaak. De publieke cloudmarkt zal in 2025 een waarde van 912 miljard dollar bereiken, dankzij analyses en AI. Data lakehouses, die het beste van twee werelden combineren – data lakes en data warehouses – vertegenwoordigen de belangrijkste architectonische evolutie tot nu toe. Er is geen afweging meer nodig tussen deze twee componenten in uw datamanagementsysteem.
DaaS heeft zich ook sterk ontwikkeld. Dit betekent dat bedrijven nu toegang hebben tot gecureerde data via abonnementsmodellen of modellen waarbij per gebruik wordt betaald. Wat ooit een marktprognose van 10,7 miljard dollar in 2023 was, is nu aanzienlijk gegroeid, waarbij DaaS een integraal onderdeel is geworden van organisaties van verschillende groottes.
Databeheer is nu de belangrijkste prioriteit voor organisaties in 2025-2026 en staat al twee jaar op rij bovenaan de agenda van Chief Data Officers (CDO's). De reden waarom deze nieuwe architectuur nodig was, is dat 89% van de data-professionals die AI in productie gebruiken, onbetrouwbare of foutieve output van hun AI-modellen hebben ervaren, waarbij meer dan de helft geld verspilt door hun AI-systemen te trainen met onbetrouwbare data. Bovendien zal databeheer in 2026 niet alleen gaan over het afvinken van lijstjes; het zal gaan over het opzetten van een raamwerk voor het creëren van verantwoorde AI. Organisaties van vandaag staan voor complexe uitdagingen.
Is mijn AI verklaarbaar? Is mijn AI eerlijk? Is mijn AI transparant? Is mijn AI betrouwbaar? Is mijn AI controleerbaar? Is mijn AI vrij van vooringenomenheid? Organisaties die hebben geïnvesteerd in verklaarbare AI (XAI) hebben het vertrouwen van hun klanten met 25% zien toenemen, wat niet alleen goed is voor de bedrijfsvoering, maar ook een verstandige zakelijke beslissing.
Dit is precies het probleem dat 1Platform van Polestar Analytics wil oplossen. Door databeheer, governance en AI-besluitvorming te verenigen binnen één beheerde laag, inclusief functies zoals ingebouwde RBAC en ABAC, geautomatiseerde kwaliteitsborging, metadata-beheer en dataherkomst, zorgt 1Platform ervoor dat verantwoorde AI geen bijzaak is, maar fundamenteel in de structuur is ingebouwd. Elke beslissing wordt vastgelegd, elke workflow is traceerbaar en elke AI-actie is controleerbaar. Lees meer over hoe 1Platform data en AI verbindt voor verantwoorde resultaten .
Het tijdperk van gefragmenteerde experimenten in de beginjaren van data science ligt definitief achter ons. Python en R hebben zich gevestigd als dominante programmeertalen. De grote verschuiving in 2025-2026 vindt echter plaats op het gebied van geïntegreerde AI-technologiestacks, die technologieën omvatten die data-invoer, -transformatie, -modellering, -implementatie en -monitoring combineren binnen één omgeving. MLOps en LLMOps zijn gangbare disciplines voor het beheren van modellen in productie.
Voor bestaande teams ligt de focus de komende jaren op het stroomlijnen van de huidige technologieën en het voorkomen van vendor lock-in. Voor nieuwe teams vertegenwoordigt deze convergentie de meest stabiele leercurve ooit.
Data science zal in 2026 volwassen zijn geworden, met onder andere de volgende nieuwe trends: beslissingsintelligentie, agentische AI voor productieomgevingen, schaalbare generatieve AI, synthetische data en governance voor verantwoorde AI. Er is nu een veel grotere kloof tussen de koplopers in data science en de achterblijvers. Organisaties met een solide datafundament en AI-infrastructuur lopen voorop.
Boek een sessie om meer te weten te komen over ons aanbod, of ontdek 1Platform , onze uniforme oplossing ontwikkeld voor het tijdperk van agentgestuurde, AI-gedreven bedrijfsintelligentie.