Tealium Digital Velocity: AI in de praktijk

Wij waren op 16 en 17 maart aanwezig. Dit zijn onze belangrijkste observaties van dit jaar.

Van AI-introductie naar implementatie

In 2025 lag de focus van Tealium vooral op het introduceren van AI-mogelijkheden binnen het platform. In 2026 verschoof die focus duidelijk naar de praktische toepassing ervan.

Verschillende organisaties deelden concrete use cases. LALIGA liet zien hoe real-time fan engagement werkt in de praktijk. BBVA presenteerde cross-sell activatiestrategieën. Radisson deelde hoe het zijn aanpak herstructureert rondom audience-first data.

Daaruit kwam een duidelijke rode draad naar voren: AI wordt steeds meer onderdeel van operationele processen. De nadruk ligt minder op experimenteren en meer op implementeren. Denk aan het inzetten van modellen in productie, het activeren van data in real time en het opschalen van use cases over teams heen.

Tealium’s ontwikkeling richting een AI data layer

Tealium presenteerde tijdens het event zijn visie op een AI data layer. Die bouwt voort op bestaande customer data-capabilities en richt zich op het direct bruikbaar maken van data voor AI-gedreven processen.

Belangrijke ontwikkelingen die tijdens het event werden besproken:

• Real-time context voor AI-modellen, waarbij consented klantdata wordt gebruikt om nauwkeurigheid en relevantie te vergroten.
• AI at the edge, waardoor verwerking op het device zelf mogelijk wordt voor snellere responstijden en betere privacy.
• Agent Engine Optimisation, gericht op het voorbereiden van digitale omgevingen op interactie met AI-agents.
• Real-time decisioning at the source, waarmee customerscoring tijdens interacties plaatsvindt in plaats van pas na verwerking.
• Generatieve AI-ondersteuning voor implementatie, zoals audience creation in natuurlijke taal en geautomatiseerde configuratie van de data layer.

De richting is duidelijk: de tijd tussen dataverzameling, analyse en activatie wordt steeds verder verkort.

Wat dit in de praktijk betekent

De sessies bevestigden één consistent thema: de effectiviteit van AI hangt sterk af van hoe goed data georganiseerd en toegankelijk is.

Dat vraagt meestal om:

• een betrouwbaar en goed gestructureerd datafundament;
• alignment tussen teams die werken aan data, marketing en technologie;
• duidelijk gedefinieerde use cases die data koppelen aan businessresultaten.

Een gestructureerde inrichting, bijvoorbeeld via een composable CDP-aanpak, helpt om data bruikbaar te maken over systemen en teams heen. Tegelijk vormt het de basis voor meer geavanceerde toepassingen op termijn. Dat sluit aan op onze bredere visie op composable CDP’s als flexibele en schaalbare manier om data te verzamelen, verwerken en activeren.

Een praktisch voorbeeld

Een van de momenten die er voor ons uitsprongen, was het zien van onze klant op het podium met een use case die we samen hebben ontwikkeld. De sessie liet zien hoe een specifieke AI-gedreven toepassing de stap maakt van concept naar implementatie, en wat daarvoor nodig is in teams, processen en systemen.

Vooruitkijken

De algemene richting is helder: organisaties werken toe naar een situatie waarin AI onderdeel wordt van reguliere processen, ondersteund door real-time en goed beheerde data.

Dat vraagt niet per se om meer tools, maar wel om betere integratie tussen bestaande systemen en meer focus op hoe data in de praktijk wordt gebruikt.

Ben je benieuwd hoe je dit in jouw organisatie toepast? Wij werken naast je als Data & AI-partner om AI praktisch te maken. Dat betekent: een sterk datafundament bouwen, systemen verbinden en je stap voor stap helpen van idee naar implementatie.

1x per maand data insights, praktijkcases en een kijkje achter de schermen ontvangen?

Meld je aan voor onze maillijst en blijf 'up to data':