Samenvatting
Sherpa agentic-native platform zet MSP- en VMS-programma’s onder druk met AI-agenten die inhuurprocessen automatiseren.
Sherpa en de AI-agent
Sherpa bestaat pas sinds februari, maar haalde onlangs miljoenen op in een investeringsronde en legt de lat hoog in extern workforce management. Medeoprichter Tim Altpeter zegt dat de vraag bij inhuur straks niet alleen draait om het inzetten van een freelancer, maar ook om of een AI-agent het werk kan doen. Altpeter stapte in de markt na een loopbaan als historicus en runde tien jaar lang MSP- en VMS-programma’s, zowel bij dienstverleners als aan de inkoopkant. Zijn frustratie: MSP-programma’s werken volgens hem nog hetzelfde als tien jaar geleden, met vrijwel geen innovatie.
MSP en VMS als statisch model
Samen met Tristan Deschler en Max Lang richtte Altpeter Sherpa op, met het doel een agentic-native platform voor extern workforce management te bouwen. Het hoofdkantoor staat in München. Sherpa positioneert zijn product als een agentic system of intelligence dat de volledige cyclus rond extern personeel automatiseert en orkestreert, van classificatie en sourcing tot onboarding, compliance en betaling. In die visie is traditionele VMS-software vooral data-opslag en blijft het werk hangen op mensen die door workflows klikken, terwijl Sherpa’s software zelf actie moet initiëren. Taken zoals intakes, werving, contractering, onboarding, urenregistratie en facturering kunnen volgens Altpeter door AI-agenten gebeuren, terwijl mensen de beslissingen houden over aannames, budgetten, betalingen en contractvoorwaarden. Op ProcureCon Total Talent in Amsterdam zag hij veel AI-praat, maar weinig uitvoering.
Verdiep je kennis
Wat is Business Intelligence? Uitleg, voorbeelden en tools
Wat is business intelligence (BI)? Leer over de definitie, de BI-stack, praktijkvoorbeelden, populaire tools en de trend...
KennisbankData-driven werken — Hoe begin je als organisatie?
Leer hoe je als organisatie data-driven gaat werken. Van data-volwassenheid tot cultuurverandering: een praktisch stappe...