Het klassieke dashboard maakt plaats voor een directe dialoog met data. Niet langer kijken naar grafieken, maar vragen stellen aan het systeem en direct begrijpen wat er speelt. "De manier waarop organisaties vandaag rapporteren, sluit niet goed aan bij hoe mensen informatie daadwerkelijk gebruiken", stelt Gallant. "We denken dat een dashboard helpt om inzicht te krijgen. In de praktijk ontstaat inzicht in een gesprek: je stelt een vraag, krijgt een antwoord, stelt een vervolgvraag en scherpt zo stap voor stap je beeld aan. Dat dynamische proces ontbreekt in traditionele BI-tools."
Power BI zou voor datademocratie zorgen
Dat heeft volgens hem geleid tot een aantal structurele problemen. Gallant: "De belofte van datademocratie die Power BI in 2016 met zich meebracht – iedereen kan zelf met data werken – is maar deels waargemaakt. Datamodellen waarop Power BI zich baseert, blijken complexer dan voorgesteld, brondata is vaak lastig toegankelijk en veel dashboards worden na oplevering nauwelijks gebruikt. Tegelijkertijd ontbreekt bij veel gebruikers de datageletterdheid om cijfers goed te duiden. Het resultaat is een wirwar aan rapportages die finance veel tijd kosten, maar weinig toevoegen aan besluitvorming."
Daar komt nog een praktisch probleem bij: de doorlooptijd. Het bouwen van een dashboard is vaak een project op zich, met IT-requirements, IT-capaciteit en externe consultants. Tegen de tijd dat het dashboard klaar is, is de oorspronkelijke vraag vaak al achterhaald. "De businessvraag is dan ingehaald door de realiteit", zegt Gallant. "Daarmee verliest BI zijn relevantie. Precies op het moment dat snelheid cruciaal is."
Van bouwen naar bevragen
Generatieve BI pakt dit anders aan. "In plaats van een vooraf gebouwd dashboard, staat de vraag van de gebruiker centraal. Een controller typt of spreekt een vraag in, bijvoorbeeld over marges of afwijkingen, waarna een AI-agent deze interpreteert, de benodigde data ophaalt, analyseert en direct een antwoord genereert. Dat inclusief context, grafieken en toelichting. Het proces verschuift van bouwen naar bevragen."
Inzichten worden zo in feite 'wegwerpbaar': je genereert alleen wat je op dat moment nodig hebt. "De nadruk ligt niet meer op standaardrapportages, maar op ad-hoc inzicht", constateert Gallant. "Ook de rol van de gebruiker verandert. In plaats van te leren hoe een tool werkt, stel je vragen in gewone taal. Dat verlaagt de drempel en vergroot de toegankelijkheid van data."
Elke maand opnieuw dezelfde vraag
Gallant ziet daarin een kantelpunt. "Waarom zouden we nog investeren in complexe dashboards als we dezelfde vraag gemakkelijk elke maand opnieuw kunnen stellen?", vraagt hij zich af. "Door steeds opnieuw te genereren wat nodig is, voorkom je dat rapportages verouderen of ongebruikt blijven."
Tegelijkertijd betekent dit niet dat Power BI morgen verdwijnt, weet ook de Transformation Manager. "Veel organisaties zitten nog in een overgangsfase. Generatieve BI werkt pas goed als de onderliggende data betrouwbaar, actueel en goed ontsloten is. In de praktijk staat informatie vaak verspreid over verschillende systemen en zijn definities van data nog niet altijd eenduidig. Een AI-agent kan dan wel snel antwoord geven, maar dat antwoord is alleen bruikbaar als de data, rechten en controles kloppen."
Wat volgens Gallant het verschil maakt tussen een gadget en een serieus finance-instrument, is herleidbaarheid. "Een antwoord zonder herleidbaar bewijs is in finance geen antwoord. De agent moet laten zien op welke data en welke berekening een uitkomst is gebaseerd, zodat je elk antwoord kunt controleren. Dat is een ontwerpkeuze: je laat de AI geen cijfers verzinnen, maar een controleerbare query, oftewel zoekopdracht, op de bron uitvoeren. Zo houd je hallucinaties buiten de deur en blijft elk inzicht auditeerbaar."
Kosten en afhankelijkheden
Daar komen nieuwe vragen bij over kosten en afhankelijkheid van externe AI-modellen. Gallant: "AI-toepassingen werken met gebruiksafhankelijke tarieven. Hoe intensiever een organisatie AI inzet voor analyse, rapportage en besluitvorming, hoe hoger de kosten. Ook ontstaat er een afhankelijkheid van externe AI-modellen en cloudleveranciers. Als prijzen veranderen, modellen verdwijnen of toegang wordt beperkt, kan dat direct impact hebben op processen die inmiddels op AI leunen."
De rol van de controller blijft relevant, ook in het AI-tijdperk. Gallant: "Hoewel AI sneller antwoorden kan genereren, blijft menselijke controle essentieel. Je wordt niet ontslagen van de plicht om te toetsen of cijfers en de context kloppen. Ik noem dat kortgezegd een social firewall. De behoefte van mensen om informatie te verifiëren en met elkaar te bespreken verdwijnt niet."
Tot slot concludeert Gallant dat generatieve BI een fundamentele volgende stap is in hoe organisaties met data omgaan. "Niet omdat dashboards per definitie slecht zijn, maar omdat de behoefte verschuift van zien naar begrijpen." En hij besluit met een prikkelende boodschap voor zijn beroepsgroep: "AI vervangt de controller niet. Controllers die AI beheersen, vervangen controllers die dat niet doen."
