Gartner: GPT-5 is hier, maar de infrastructuur voor echte agentic AI is (nog) niet klaar

Stel je voor: snelwegen bestonden in de VS pas na 1956, toen het bestuur van president Dwight D. Eisenhower ze in beeld bracht. Toch waren er al decennia lang razendsnelle en krachtige auto’s zoals Porsche, BMW, Jaguar en Ferrari. AI staat op een soortgelijke keerpunt: terwijl modellen steeds capabeler, performanter en verfijnder worden, is de cruciale infrastructuur die nodig is voor echte, wereldwijde innovatie nog niet volledig opgebouwd.

Arun Chandrasekaran, een vooraanstaand analist bij Gartner, vertelde aan VentureBeat: "Alles wat we hebben gedaan is het creëren van enkele zeer goede motoren voor een auto, en we zijn super enthousiast, alsof we een volledig functioneel snelwegsysteem hebben." Dit leidt tot een soort plateau in modelcapaciteiten zoals GPT-5 van OpenAI: hoewel het een belangrijke stap voorwaarts is, toont het slechts vage glimpjes van echte agentic AI.

De Beperkingen van AI-Schaalvergroting

Krachtbeperkingen, stijgende kosten voor tokens en vertragingen in inferentie vormen de bedrijfstechnologie voor AI opnieuw. De topteams ontdekken hoe ze:

“Het is een zeer capabel model, het is een zeer veelzijdig model, het heeft goede voortgang geboekt in specifieke domeinen,” zei Chandrasekaran. “Maar mijn mening is dat het meer een incrementele voortgang is, in plaats van een radicale verbetering, gezien alle hoge verwachtingen die OpenAI in het verleden heeft gewekt.”

Verbeteringen in GPT-5

Om duidelijk te zijn, volgens Gartner heeft OpenAI vooruitgang geboekt met GPT-5, met name op het gebied van coderingstaken en multimodale mogelijkheden. Chandrasekaran merkte op dat OpenAI zich heeft gericht op het verbeteren van GPT-5 in codering, waarbij het de enorme kans voor generatieve AI in software-engineering in bedrijven heeft ingezien en zich richt op de concurrentie van Anthropic.

Daarnaast biedt de vooruitgang van GPT-5 in modaliteiten buiten tekst, met name in spraak en beelden, nieuwe integratiemogelijkheden voor bedrijven, merkte Chandrasekaran op. GPT-5 maakt ook, zij het subtiel, vorderingen in AI-agent en orchestration design, dankzij verbeterd gereedschapsgebruik; het model kan externe API's en tools aanroepen en gelijktijdig meerdere taken uitvoeren.

Meervoudige Plannen met GPT-5

Meervoudige planning in GPT-5 stelt meer bedrijfslogica in staat om binnen het model zelf te blijven, wat de behoefte aan externe workflow-engines vermindert. De grotere contextvensters (8K voor gratis gebruikers, 32K voor Plus-gebruikers tegen $20 per maand en 128K voor Pro-gebruikers tegen $200 per maand) kunnen de architectuurpatronen van enterprise AI herschikken. Dit betekent dat toepassingen die eerder afhankelijk waren van complexe retrieval-augmented generation (RAG) pipelines om met contextlimieten om te gaan, nu veel grotere datasets rechtstreeks naar de modellen kunnen doorgeven en enkele workflows kunnen vereenvoudigen.

Maar dit betekent niet dat RAG irrelevant is; het ophalen van alleen de meest relevante gegevens is nog steeds sneller en kosteneffectiever dan altijd enorme invoer versturen, benadrukte Chandrasekaran. Gartner ziet een verschuiving naar een hybride benadering met minder strikte retrieval, waarbij ontwikkelaars GPT-5 gebruiken om een nieuwe balans te vinden in hun AI-systemen.

Vertaald met ChatGPT gpt-4o-mini