Johnny Mukuta Mensah (Ibexa): "Met onze superagent stappen we over van een functiegerichte naar een waardegerichte aanpak"

Ibexa, dat onder meer de Belgische oplossingen Actito en Qualifio commercialiseert, kondigde op 23 september de lancering aan van zijn Agentic Marketing Platform. Dat wil marketingteams helpen om hun verschillende tools op elkaar af te stemmen en een deel van hun werkzaamheden met AI-agenten te automatiseren, zonder hen vast te zetten in een afgesloten technologisch ecosysteem.
 
Johnny Mukuta Mensah, VP Benelux-UK bij Ibexa, licht de mogelijkheden van het nieuwe platform toe. Op 12 januari 2027 zou dat volledig operationeel moeten zijn. Ook legt hij uit dat deze uitdaging niet puur technologisch is, maar de hele werkwijze van marketeers verandert.
 
Eerst en vooral, kan je nog eens uitleggen wat Ibexa nu precies doet en hoe de verschillende oplossingen van de groep zich tot elkaar verhouden?
 
Ibexa is vandaag de overkoepelende merknaam waaronder verschillende oplossingen voor digitale klantervaring opereren. Het gaat om Actito, ons omnichannelplatform voor klantbetrokkenheid; Qualifio, voor het verzamelen van gegevens via interactieve en gamification ervaringen; Raptor, ons Customer Data Platform; Quable, onze PIM/DAM-oplossing; en Cohesivo, onze multi-brand, multi-site en multi-brand CMS. Al deze oplossingen worden agentic en kunnen binnen het platform dezelfde regels en gegevens delen.
 
De verschillende oplossingen hebben Belgische, Franse of Scandinavische roots. Dankzij twintig jaar ervaring in digitale klantervaring ondersteunen we vandaag meer dan 1.000 B2C- en B2B-merken. We beschikken over verschillende Europese hubs, onder meer in Louvain-la-Neuve, Parijs en Oslo, evenals over een team in Spanje.
 
Jullie lanceerden onlangs een Agentic Marketing Platform. Wat voegt dat eigenlijk toe ten opzichte van de AI die al in jullie verschillende producten is geïntegreerd?
 
We evolueren van een model waarin AI binnen één specifieke tool wordt ingezet naar een model waarin agents taken kunnen uitvoeren en coördineren in meerdere apps. Een prompt of zelfs een agent die in software is geïntegreerd, beschikt niet noodzakelijkerwijze over de volledige context van het bedrijf. Ons platform is specifiek ontwikkeld om deze barrière weg te nemen. Het is gebaseerd op drie pijlers: tools verbinden, agents creëren – meteen gebruiksklaar of in natuurlijke taal – en hun werking aansturen.
 
Je kunt het zien als een gemeenschappelijke, verbonden laag die agents, tools en ‘governance’ samenbrengt. Het betreft een soort superagent die verschillende tools kan coördineren en geïntegreerd kan worden in de werkomgeving van de klant. Het is niet de bedoeling om een gesloten ecosysteem rond Ibexa te creëren, maar om agents te laten samenwerken met de andere apps die marketeers dagelijks gebruiken.
 
Ons platform is ontworpen om volledig onafhankelijk te zijn van de grote taalmodellen. De klant kan kiezen voor ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral of zelfs een eigen LLM. Ook kan die naargelang de taak een ander model selecteren, bijvoorbeeld het ene voor content creatie of vertaling en het andere voor analyse.
 
De integratie met andere tools verloopt via MCP (Model Context Protocol - een open standaard waarmee AI-agents verbonden kunnen worden met externe tools en databronnen, zonder dat voor elk daarvan een aparte integratie moet worden ontwikkeld, nvdr.). Zo kan een agent automatisch een rapport versturen via e-mail of Slack, maar ook communiceren met apps die niet tot ons portfolio behoren, zolang die een publieke MCP-server aanbieden. Elke actie respecteert daarbij de bestaande gebruikersrechten en consent.
 
Dat is een essentieel onderdeel van onze aanpak. Agents moeten kunnen integreren in het bestaande ecosysteem van de klant, in plaats van die klant te verplichten dat ecosysteem te veranderen.
 
Kan je deze aanpak illustreren aan de hand van enkele concrete use cases?
 
Vertaling is een goed voorbeeld, zeker op een meertalige markt als België. Vandaag kan het gebeuren dat een marketeer content in verschillende afzonderlijke tools moet vertalen. Met ons platform kan een agent die content vertalen en lokaliseren, rekening houdend met de tone of voice en de terminologie van het merk. Vervolgens kan de agent de content verspreiden via de verschillende betrokken apps, ook via tools buiten Ibexa, op voorwaarde dat de nodige verbindingen zijn opgezet.
 
Een ander voorbeeld is het bepalen van de beste volgende marketingactie. Een agent kan de resultaten van de voorbije twee weken analyseren, relevante segmenten identificeren en de volgende actie aanbevelen die mogelijk meer leads oplevert.
 
Een van onze klanten vertelde ons onlangs dat hij het aantal scenario’s dat hij in Actito uitrolt dankzij agentic AI met een factor twintig wil verhogen. Technisch gezien kon hij die scenario’s al creëren, maar de implementatie ervan kostte veel tijd. Het doel is nu om zijn teams te ontlasten van repetitieve taken, zodat ze zich meer kunnen richten op het analyseren en verbeteren van de resultaten.
 
Hoe ver staan jullie met de uitrol van het platform en hoe zullen klanten er toegang toe krijgen?
 
We werken inmiddels bijna achttien maanden aan dit project. Het platform werd officieel aangekondigd op 23 september en op 12 januari 2027 zou het volledig operationeel moeten zijn. Het wordt geïntegreerd in de verschillende producten van Ibexa, maar kan ook zelfstandig worden gebruikt door bedrijven die nog geen klant zijn van onze andere oplossingen.
 
Sinds september werken we met een eerste groep klanten in het kader van een early adopter programma. We willen het platform toetsen aan hun reële behoeften en een catalogus samenstellen van direct gebruiksklare agents voor de meest voorkomende toepassingen. Die kunnen zonder prompt engineering worden gebruikt, terwijl bedrijven ook de mogelijkheid behouden om hun eigen agents te bouwen.
 
De belangstelling hiervoor heeft onze verwachtingen ruimschoots overtroffen. We ontvingen bijna drie keer zoveel aanvragen om deel te nemen als we hadden verwacht. We hebben zelfs tijdelijk kandidaten moeten weigeren. De deelnemers komen uit verschillende sectoren, waaronder de media, maar vanwege privacyredenen kunnen we hun namen niet bekendmaken.
 
Deze evolutie vraagt ook dat marketingteams nieuwe werkwijzen aanleren. Hoe willen jullie hen daarin begeleiden?
 
Ik spreek liever over adoptie dan over opleiding. Wanneer een bedrijf intekent op een SaaS-oplossing, krijgt het doorgaans een eerste opleiding, eventueel gespreid over enkele dagen of weken. Door AI evolueren de technologie en het gebruik ervan echter zo snel dat een eenmalige opleiding niet meer volstaat.
 
We willen onze klanten op lange termijn begeleiden, afgestemd op hun behoeften en op de evolutie van hun werkwijzen. Elke klant heeft een eigen account manager, die intern kan terugvallen op verschillende expertises, onder meer op het vlak van data en business.
 
Onze rol is niet alleen uit te leggen hoe een tool werkt, maar ook aan te tonen welke waarde die oplevert. Dat is een aanpak die veel meer op resultaten dan op functionaliteiten is gericht.
 
Een van jullie stellingen is dat elke marketeer moet transformeren naar een ‘Agentic Marketer’. Welke impact zou dat hebben op het vak?
 
De eerste verandering is dat agents een groot deel van de repetitieve taken kunnen automatiseren. Dat betekent zeker niet dat mensen overbodig worden. Integendeel, zij moeten net blijven zorgen voor wat merken van elkaar onderscheidt, meer bepaald creativiteit, kennis van de consument, inzicht in de context en wat ik ‘de uitstraling’ van het merk noem.
 
Ik verwijs opnieuw naar het vertalen. Een agent kan 45 teksten veel sneller vertalen dan een team van mensen. Maar het blijft aan de marketeer om na te gaan of die teksten de identiteit en persoonlijkheid van het merk goed weergeven. Anders dreigen we te eindigen met teksten die perfect zijn uitgevoerd, maar onderling inwisselbaar.
 
De meerwaarde van marketeers zal dus verschuiven naar taken waarvoor hun intelligentie en creativiteit echt onmisbaar zijn. Onze slogan vat het goed samen: geleid door mensen, aangedreven door agents, gestuurd door het merk.
 
Tot waar kunnen we deze agents autonoom laten handelen? En wat met privacy- en compliance kwesties?
 
De agenten zijn zo ontworpen dat ze de bedrijfscontext begrijpen en bepaalde taken autonoom kunnen uitvoeren, al blijft die autonomie beperkt. Het gaat er vooral om wat de agent mag doen, wanneer hij moet stoppen en wanneer de mens weer de lead moet nemen, ofwel om een actie goed te keuren ofwel om het vervolg aan een andere agent toe te vertrouwen... Dat is precies de rol van de ‘governance’ dimensie die in het platform is ingebouwd. We leggen nauwkeurig vast wat elke agent autonoom mag doen en welke stappen menselijke validatie vereisen. Alle acties worden geregistreerd en zijn door iedereen te volgen.
 
Privacy en compliance zijn uiteraard belangrijke aandachtspunten. Als Europees bedrijf zijn we van nature zeer alert op veranderende wet- en regelgeving. En het feit dat je je LLM vrij kunt kiezen, is een belangrijk voordeel. We hebben bijvoorbeeld een klant die intern een eigen model heeft ontwikkeld. Vanwege compliance redenen mag hij geen externe modellen gebruiken. Ons platform maakt het mogelijk om uitsluitend met dat model te werken.
 
Maar deze vraagstukken moeten ook deel uitmaken van de begeleiding van klanten. Het volstaat niet om hen een technologie ter beschikking te stellen. Het is belangrijk dat je hen vertelt wat er komt kijken bij het gebruik ervan.
 
Wat zijn vandaag, in het licht van deze evolutie, de belangrijkste vraagstukken waarmee marketeers worden geconfronteerd?
 
De onderliggende vraag - die ze niet altijd durven stellen - gaat over hun eigen toekomst. Welke rol zal de marketeer over twee of drie jaar nog hebben? Hoe zal het beroep evolueren wanneer agents in staat zullen zijn om een steeds groter deel van het werk uit te voeren?
 
Ik denk dat we beetje bij beetje zullen evolueren naar omgevingen waarin gespecialiseerde agents worden gecoördineerd door andere agents, die op hun beurt subagents kunnen aansturen. De marketeer zal niet langer automatisch rechtstreeks in elke software moeten ingrijpen. Hij of zij zal vooral het geheel moeten kunnen aansturen.
 
De mens blijft de dirigent. Dat impliceert echter een grondige herdefiniëring van de rol van de marketeer.
 
Je hamert op de noodzaak om over te schakelen van een taakgerichte naar een resultaatgerichte logica. Wat bedoel je daarmee?
 
Dat is waarschijnlijk een van de belangrijkste veranderingen. Vandaag redeneert een marketeer nog vaak in termen van taken: ik moet content produceren, een campagne lanceren of een A/B-test uitvoeren. Morgen zal de marketeer zich eerst moeten afvragen welk resultaat hij of zij wil bereiken: bestaat mijn doel erin om meer traffic naar mijn website te krijgen? Meer leads te genereren? Mijn conversies te verbeteren? Zodra dat einddoel is vastgelegd, kan de marketeer de agents zo organiseren dat ze de verschillende taken uitvoeren die nodig zijn om het te realiseren.
 
Dat verandert ook de manier waarop we technologieën beoordelen. Toen we software verkochten, ging het gesprek vaak over de functionaliteiten: hoeveel klikken zijn er nodig om een campagne te maken? Hoeveel tijd win je met een bepaalde actie? Vandaag willen we verder gaan en aantonen welke waarde er werkelijk wordt gecreëerd.
 
Het gaat niet langer alleen om productiviteit, maar om de bijdrage aan de bedrijfsdoelstellingen. We evolueren van een functiegerichte naar een waardegerichte aanpak. En die evolutie geldt zowel voor onze klanten als voor onze eigen teams.
 
De grootste uitdaging van agentic AI zal dus vooral organisatorisch zijn, eerder dan technologisch?
 
Beide zijn nauw met elkaar verbonden, maar de transformatie van de organisaties is inderdaad cruciaal. De technologieën evolueren aan een razendsnel tempo. Onze eigen R&D-teams maken al massaal gebruik van AI, wat de ontwikkelingen versnelt en ons in staat stelt sneller te reageren op de feedback van klanten.
 
Die acceleratie verplicht bedrijven echter ook om hun modus operandi te herdenken. Teams moeten leren denken vanuit de resultaten die ze willen bereiken, in plaats van vanuit de taken die ze moeten uitvoeren, en daarbij moeten ze worden begeleid.
 
Precies daarom leggen we zoveel nadruk op adoptie. Technologie is slechts een middel. Wat telt, is de waarde die ze mogelijk maakt.