Laagam maakt intern AI-besturingssysteem open source

Wat was de winstgevendheid van de laatste pop-up? Welke afspraken zijn er drie maanden geleden gemaakt tijdens een vergadering met een leverancier? Welke feedback gaf het commerciële team na het laatste gesprek met een strategische klant? Voor de meeste bedrijven is het beantwoorden van dit soort vragen nog steeds een gefragmenteerde zoektocht door documenten, e-mails, managementtools en gesprekken tussen afdelingen.

Dit alledaagse probleem was voor Diego Arroyo, CEO van het Barcelonese merk Laagam, de aanleiding voor de ontwikkeling van een infrastructuur die bedrijfskennis omzet in een real-time toegankelijke bron. Het systeem centraliseert informatie uit de hele organisatie. Het maakt het mogelijk om de geschiedenis van beslissingen en operaties in natuurlijke taal te raadplegen. Daarnaast koppelt het gegevens uit verschillende afdelingen en voert het onmiddellijk acties uit, van het genereren van rapporten tot het opstellen van contextuele commerciële communicatie.

Nu heeft het bedrijf besloten deze technologie open source te maken. Dit is een stap die verder gaat dan de modewereld. De mode-industrie is een sector die historisch gedreven wordt door creativiteit en product. De concurrentievoorsprong hangt hier steeds minder af van de beschikbaarheid van informatie, maar meer van het vermogen om die informatie om te zetten in bruikbare kennis.

95 tools, 3.000 documenten, nul ingenieurs

Volgens de directeur zelf op zijn LinkedIn-account, werkt het bedrijf al maanden met wat hij omschrijft als een 'AI-besturingssysteem'. Deze architectuur verbindt 95 digitale tools, verwerkt meer dan 3.000 interne documenten en voert per afdeling geautomatiseerd operationele taken uit. De belangrijkste motor is Claude, het AI-model van Anthropic. Het team heeft dit model gevoed met jaren aan eigen bedrijfsinformatie, zonder ook maar één ingenieur in dienst te hebben.

Dergelijke gevallen nemen momenteel toe met een snelheid die een jaar geleden nog overdreven leek. Sinds grote taalmodellen toegankelijk zijn geworden zonder dat er code geschreven hoeft te worden, is er een verandering gaande. Een team zonder zeer technische achtergrond kan nu interne data koppelen aan een AI-model en concrete operationele resultaten behalen. Het enige wat nodig is, is een duidelijk idee van het op te lossen probleem.

Wat voorheen een technologieafdeling vereiste, vraagt nu voornamelijk om beoordelingsvermogen.

Modebedrijven die jarenlang data, e-mails, transcripties van vergaderingen, verkoopgeschiedenissen en communicatie met leveranciers hebben verzameld, beginnen te begrijpen dat dit ongeordende archief in werkelijkheid hun meest waardevolle bezit is. De sleutel ligt niet in het AI-model, dat iedereen kan gebruiken, maar in de bedrijfseigen context waarmee het wordt gevoed. Die context is niet overdraagbaar en zeer moeilijk te repliceren.

631 euro per maand

Toch is Arroyo zelf eerlijk over de daadwerkelijke impact. Het systeem heeft de verkoop niet direct gestimuleerd. De waarde ervan is het vrijmaken van beslissingstijd voor het managementteam door de routinematige operationele lasten over te nemen. Dit alles voor 631 euro per maand, de kosten voor het onderhouden van de AI-infrastructuur.

Laagam heeft het volledige systeem openbaar gemaakt onder de naam Compai. Dit omvat een handleiding van 53 hoofdstukken, templates per afdeling en de technische architectuur, zodat andere mkb-bedrijven het kunnen repliceren.

Dit artikel is in het Nederlands vertaald met behulp van een AI-tool.

FashionUnited gebruikt AI taaltools om het vertalen van (nieuws)artikelen te versnellen en de vertalingen te proeflezen om het eindresultaat te verbeteren. Dit bespaart onze menselijke journalisten tijd die ze kunnen besteden aan onderzoek en het schrijven van eigen artikelen. Artikelen die met behulp van AI zijn vertaald, worden gecontroleerd en geredigeerd door een menselijke bureauredacteur voordat ze online gaan. Als je vragen of opmerkingen hebt over dit proces, stuur dan een e-mail naar info@fashionunited.com.