SharePoint, Confluence, OpenText, Azure DevOps, Topdesk. Vijf bronnen, nul samenhang. En een team dat dagelijks schakelt tussen die systemen om de context bij elkaar te sprokkelen die ze nodig hebben om hun werk te doen.
Zoeken is niet het probleem. Context is het probleem.
De meeste bedrijven denken dat ze een zoekprobleem hebben. Dat klopt niet. De informatie is er. Het probleem is dat die informatie verspreid zit over systemen die niets van elkaar weten.
Je servicedesk zoekt in Topdesk naar een incident, maar de root cause staat in de CMDB. Je engineer vindt een configuratie in Azure DevOps, maar de bijbehorende documentatie zit in Confluence. Je manager wil stuurinformatie, maar moet drie systemen raadplegen en zelf de puzzel leggen.
Elke keer dat iemand in jouw organisatie handmatig context bij elkaar zoekt, betaal je daarvoor. In tijd, in kwaliteit, in gemiste verbanden.
Drie niveaus van datavolwassenheid
Waar staat jouw organisatie?
Niveau 1: zoeken per systeem. Dit is waar de meeste bedrijven zitten. Vijf systemen, vijf zoekbalken, vijf keer dezelfde frustratie. Informatie is technisch vindbaar, maar praktisch onbereikbaar. Je team ontwikkelt workarounds. Sommige mensen "weten waar het staat." Dat is geen strategie. Dat is kwetsbaarheid.
Niveau 2: één zoeklaag over alles. Je implementeert een centrale zoekoplossing ,zoals Elastic Workplace Search, die meerdere bronnen ontsluit via één interface. Geen migraties, geen maanden aan integraties. Gewoon: één plek om te zoeken. Een enorme stap vooruit. Maar je bent nog steeds afhankelijk van de juiste zoektermen. En van een mens die de resultaten interpreteert.
Niveau 3: een AI-agent die je data begrijpt. Hier stopt zoeken en begint interactie. Je stelt een vraag in normale taal. De agent doorzoekt je systemen, combineert data uit verschillende bronnen en geeft je een antwoord mét context. Geen tien zoekresultaten om door te spitten. Een antwoord.
Het verschil tussen niveau 2 en 3 is niet technisch. Het is fundamenteel. Je gaat van "informatie vinden" naar "inzicht krijgen."
Wat we bij een klant aan het bouwen zijn
Bij een van onze klanten zetten we dit stap voor stap neer. We zijn begonnen met Elastic Workplace Search op SharePoint en Confluence, met een roadmap naar OpenText, Azure DevOps en Topdesk.
Parallel daaraan hebben we een CMDB Search Agent gebouwd. Die agent geeft je in natuurlijke taal toegang tot je volledige IT-landschap. Denk aan asset-informatie en inventarisatie, ownership en governance, change management, security en compliance, datakwaliteit. Allemaal domeinen waar je nu handmatig door dashboards klikt of queries schrijft.
Met de agent stel je gewoon een vraag:
- "Welke applicaties draaien op deze server?"
- "Wat is er vorige week gewijzigd en wat betekent dat voor lopende projecten?"
- "Welke incidenten hangen samen met deze configuratie en wie is eigenaar?"
Geen dashboards openen. Geen queries schrijven. Gewoon vragen en een antwoord krijgen.
De volgende stap is deze twee werelden verbinden. Workplace Search ontsluit je documenten en proceskennis. De CMDB-agent ontsluit je technische configuratiedata. Combineer die twee, en je krijgt vragen als:
- "Welke applicaties draaien op deze server én waar staat de documentatie?"
- "Welke incidenten horen bij deze configuratie en waar vind ik de bijbehorende procedures?"
Eén agent die zowel je technische data als je documentatie en proceskennis doorzoekt. Dat is geen toekomstmuziek. Dat is de volgende release.
Waarom dit niet vanzelf gebeurt
Hier zit de crux. De meeste search-projecten stoppen bij niveau 2. Er wordt een mooie zoekoplossing geïmplementeerd, iedereen is tevreden, en vervolgens verandert er structureel weinig.
Waarom? Omdat zoeken een opgelost probleem voelt zodra je één interface hebt. Het echte potentieel van AI-agents die data combineren, context leggen en inzicht geven, blijft liggen. Niet omdat het technisch niet kan. Maar omdat niemand de vraag stelt: wat zou er mogelijk zijn als onze data niet alleen vindbaar is, maar begrijpbaar?
Naar een agentic AI framework
Wat begint als een tool voor IT Operations, groeit uit naar iets dat de hele organisatie raakt. De CMDB-agent helpt nu engineers. Maar combineer die met Workplace Search, en je teamleads krijgen overzicht zonder te graven. Je managers krijgen stuurinformatie zonder rapportages op te vragen. Je medewerkers vinden in seconden wat ze nodig hebben.
En de logische stap daarna: meerdere agents die samenwerken. Een CMDB-agent, een incident-agent, een compliance-agent, een FinOps-agent. Elk gespecialiseerd in zijn eigen domein, maar in staat om samen data te combineren en te vertalen naar bruikbare inzichten. Een agentic AI framework, waarbij je niet meer werkt met losse tools en rapportages, maar met één geïntegreerd netwerk dat realtimeinzicht geeft en je in staat stelt proactief te sturen in plaats van achteraf te analyseren.
Wat dit concreet oplevert
Minder tijd kwijt aan zoeken. Dat is het voor de hand liggende voordeel. Maar het echte verschil zit dieper.
Betere beslissingen. Je werkt met informatie die actueel is én context heeft. Geen losse datapunten meer, maar inzicht in hoe dingen samenhangen.
Meer grip op je IT-landschap. Verbanden tussen systemen, configuraties en incidenten worden zichtbaar. Verbanden die je handmatig nooit zou leggen.
Meer controle over security en compliance. In seconden achterhalen welke configuraties afwijken en waar de documentatie ontbreekt. Geen handmatige audits meer om dat boven tafel te krijgen.
Een oplossing die meegroeit. De architectuur schaalt binnen de Elastic Stack. Elke databron die je toevoegt, maakt de agent slimmer. Zonder dat je bestaande systemen hoeft te migreren.
Workplace Search legt het fundament. De AI-agent maakt het bruikbaar. De combinatie verandert hoe je met data werkt.
Van zoeken naar begrijpen. Van begrijpen naar sturen.
Wil je weten wat dit voor jouw organisatie kan betekenen?
We helpen je graag verder. Bekijk wat we doen op het gebied van Elastic Search & AI of neem direct contact met ons op voor een gesprek.
