Is de PowerPoint straks overbodig? Hoe agentic AI het presentatiewerk uit handen neemt

Van code naar categorie: dezelfde ontwikkeling, andere domein

De analogie met software development is niet toevallig. Developers maakten dezelfde beweging eerder. Eerst stukjes code kopiëren. Dan hele functies laten genereren. Dan agents die zelfstandig modules bouwen en testen. De rol van de developer veranderde van schrijven naar orkestreren, valideren en bijsturen.

In category management zijn we nu in de eerste fase. Data-extract in Copilot stoppen. Antwoord ontvangen. Antwoord bewerken in Excel. Conclusie verwerken in PowerPoint. Deck sturen naar de retailer. Elke stap handmatig, elke keer opnieuw.

De volgende fase is dichterbij dan de meeste teams denken. Agents die de analyse uitvoeren én het presentatiewerk op zich nemen. Niet een rapport dat je nog moet opmaken. Een retail-ready rapportage die je direct kunt delen met de retailer, in de huisstijl van het merk, zonder dat er een PowerPoint aan te pas komt. Dat is wat agentic AI in category management in de praktijk betekent.

‍

Wat er nu nog misgaat tussen de analyse en de presentatie

Het probleem is niet de analyse zelf. De meeste category teams kunnen een goede analyse maken. Het probleem zit in wat er daarna komt.

De analyse staat in Excel. De retailer verwacht een presentatie. Tussen die twee zit een vertaalstap die uren kost en niets toevoegt aan de inhoud. Slides bouwen. Grafieken opmaken. Tekst schrijven. Kleuren aanpassen aan de huisstijl van de retailer. Een structuur vinden die past bij het gesprek dat je wil voeren.

Dat werk is niet strategisch. Het is noodzakelijk maar het is niet waar de waarde zit. De waarde zit in de inzichten. In de conclusie. In de aanbeveling. Niet in het uur dat je besteedt aan het uitlijnen van een grafiek in PowerPoint.

Bij teams die al werken met een geharmoniseerde databasis gaat gemiddeld 60% van de tijd op aan datawerk. Wat overblijft is te weinig voor de analyse, laat staan voor de voorbereiding van een retailer gesprek.

‍

Hoe agentic AI de presentatiestap overneemt

Captain bouwt direct een retail-ready rapportage op basis van de geharmoniseerde data. Geen export naar Excel. Geen handmatig opmaken in PowerPoint. Een analyse die de agent uitvoert en die direct deelbaar is met de retailer, in de huisstijl van het merk, met de structuur die past bij het gesprek.

Een van onze klanten besteedde elke periode minimaal een halve dag aan het verwerken van nieuwe data tot een presentatie. Data ophalen, combineren, valideren, omzetten naar een verhaal, opmaken in PowerPoint. Herhaalbaar werk, elke periode opnieuw. Nu stelt de category manager de vraag aan de agent. Die voert de analyse uit, consolideert de inzichten en bouwt direct een presentatie op in de huisstijl van het merk. Deelbaar met de retailer, zonder extra stap. Wat een halve dag kostte, duurt nu minuten.

Guus laat in een korte demo zien hoe die workflow in de praktijk werkt. Van vraag stellen tot retail ready presentatie, in één scherm. Je kan die demo bekijken via captainstory.gocaptain.ai.

‍

Wat de category manager nog steeds doet

De agent neemt het werk over dat geen oordeel vereist. De category manager neemt het werk dat wel oordeel vereist. Welke inzichten zijn het meest relevant voor deze retailer op dit moment? Welke aanbeveling past bij de commerciële relatie? Welke toon past bij het gesprek dat we willen voeren?

Dat zijn vragen die een agent niet kan beantwoorden. Die kennis zit in het hoofd van de category manager. Wat de agent kan, is zorgen dat de category manager bij die vragen begint, niet bij het uitlijnen van een grafiek.

Er blijft behoefte aan menselijke controle, een human in the loop. Datakwaliteit blijft het allerbelangrijkst. Het datafundament moet goed zijn. Een agent die werkt op incorrecte data bouwt een mooie presentatie van een verkeerde analyse. De verantwoordelijkheid voor de uitkomst blijft bij de category manager.

‍

Zijn we de hype voorbij?

De vraag die ik mezelf stel is niet of agentic AI werkt. Ik heb het met eigen ogen zien gebeuren in software development. De vraag is of we de hype voorbij zijn en of het nu echt tot zijn recht komt.

Mijn antwoord: ja, voor de teams die het goed aanpakken. En nee, voor de teams die blijven hangen in de eerste fase: data in Copilot stoppen en het antwoord handmatig verder uitwerken.

Het verschil zit in het fundament. In software development werkt agentic AI goed omdat de code een structuur heeft die een agent begrijpt en kan bewerken. In category management werkt agentic AI goed als de data dezelfde structuur heeft. Geharmoniseerd, consistent, actueel. Als dat fundament er niet is, blijft de agent steken in de tussenstap.

De teams die nu investeren in een goed datafundament, bouwen het platform waarop agentic AI echt tot zijn recht komt. De teams die dat niet doen, blijven PowerPoints handmatig bouwen. Lees meer over wat dat fundament inhoudt in ons artikel over het datafundament voor agentic category management.

‍

Werken jullie met minder mensen?

Dit is de vraag die ik het meest krijg als ik over agentic AI praat. Het antwoord is nee.

We werken niet met minder mensen. We doen meer en beter werk met hetzelfde team. De developers bij Captain schrijven niet minder code, ze schrijven betere code in minder tijd en pakken daardoor complexere problemen aan die ze eerder niet konden aanpakken. De category managers die werken met agentic AI maken niet minder analyses, ze maken meer analyses voor meer retailers met diepere inzichten.

Dat is ook de ervaring van de teams die al werken met Captain. Bij Elho groeide het aantal categorieplannen van 10 naar 25+, niet omdat er meer mensen bij kwamen maar omdat de beschikbare tijd naar de inhoud ging in plaats van naar het datawerk. Lees hier meer.

‍

Voelt het voor jou nog als hype?

De eerlijkste manier om die vraag te beantwoorden is door te kijken naar waar je nu staat in de beweging. Als je data in Copilot stopt en het antwoord handmatig verwerkt, zit je in fase 1. Het werkt maar het is nog geen agentic AI. Het is een slimme zoekfunctie.

Als je werkt met agents die zelfstandig analyses uitvoeren, memory opbouwen over jouw categorie en context kennen, en die het resultaat direct omzetten in een format dat je kunt delen met de retailer, dan is de hype voorbij. Dan is het gewoon de manier waarop je werkt.

De vraag is niet of dit gaat gebeuren in category management. De vraag is wanneer het voor jouw team de normale manier van werken wordt. Lees meer over hoe die transitie eruitziet in ons artikel over het framework voor next generation category management.

‍

Klaar om de tussenstap over te slaan?

Vraag een strategisch gesprek aan en ontdek hoe Captain de stap maakt van data naar retail ready rapportage, zonder de handmatige vertaalstap er tussenin.