Oracle gebruikt zo min mogelijk AI voor het maximale effect
In dit artikel:
Tijdens AI World in Las Vegas presenteerde Oracle een strategie waarbij AI zichtbaar is, maar bewust terughoudend wordt toegepast: de technologie moet vragen vertalen en antwoorden presenteren, terwijl de feitelijke inzichten uit klassieke databasequery’s komen. Volgens co-CEO Mike Sicilia profileert Oracle zich als de enige hyperscaler die data, infrastructuur, applicaties en security in samenhang levert — een combinatie die het bedrijf ziet als basis voor verantwoorde AI-toepassingen.
Centraal in de aankondigingen staat Oracle AI Database 26ai, een opvolger en volledig compatibele vervanging van Database 23ai. De nieuwe release introduceert onder meer een nieuw datatype, AI Vectors, waarmee uiteenlopende bronnen (JSON, PDF, XML enz.) automatisch als vectorrepresentaties in de database worden opgeslagen. Die vectorisatie maakt semantische zoekvragen mogelijk: een niet-technische gebruiker kan een natuurlijke taalvraag stellen die door AI wordt omgezet naar een concrete SQL-query; de feitelijke selectie en berekening gebeurt door de database, waarna een LLM het resultaat begrijpelijk kan formuleren.
Oracle wil datasilo’s doorbreken met het Autonomous AI Lakehouse. Dat platform ondersteunt het open tabelformaat Apache Iceberg (gebruikelijk bij partijen als Snowflake en Databricks) en combineert dit met Exadata-caching om performance en lage latency te behouden. Daarnaast ondersteunt Oracle Retrieval-Augmented Generation (RAG) over alle varianten van Oracle Database — on-prem, in OCI of in andere clouds — via een gefedereerde ‘catalog of catalogs’ en kant-en-klare integraties om datasets vindbaar en doorzoekbaar te maken.
Risicobeheersing is een expliciet uitgangspunt. Oracle beperkt de rol van LLM’s tot vertaling en presentatie, zodat privacyrisico’s en hallucinerende outputs tot een minimum worden beperkt. Tegelijk biedt het platform brede LLM-ondersteuning (zoals GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro en Grok), maar de nadruk ligt op gecontroleerd, weinig agentisch gebruik van die modellen. Juan Loaiza (EVP Oracle Database Technologies) benadrukte dat klanten, ook die met strikte on-premise eisen, opties blijven houden zonder de veiligheid op te offeren.
Kort gezegd zet Oracle in Las Vegas niet primair in op spectaculaire agentic AI, maar op het beter benutten van bestaande bedrijfsdata binnen vertrouwde datapatronen: AI helpt bij de vraag-naar-query-vertaling en bij begrijpelijke output, terwijl de harde antwoorden uit traditionele databaseverwerking voortkomen. Deze omzichtige benadering kan volgens Oracle een sterke succesformule zijn voor ondernemingen die waarde uit data willen halen zonder onnodige risico’s.