Wat als software niet alleen reageerde, maar het werk zelf kon doen?
Stel je systemen voor die informatie begrijpen, beslissingen nemen en acties uitvoeren in meerdere applicaties. Het klinkt misschien als toekomstmuziek, maar met agentic AI kan dit vandaag al.
In dit artikel leggen we uit wat Agentic AI is, waarom het juist nu belangrijk wordt en wat het kan betekenen voor organisaties.
Dus in het kort: wat is Agentic AI?
Agentic AI is de volgende stap binnen kunstmatige intelligentie. In plaats van te wachten op een prompt of vaste regels te volgen, werkt het met zogeheten agents: digitale teamgenoten die zelfstandig taken kunnen uitvoeren. Zo’n agent kan informatie begrijpen, beslissingen nemen, een plan maken en stappen uitvoeren, zonder dat iemand het voortdurend hoeft aan te sturen.
Simpel gezegd: traditionele AI reageert, maar Agentic AI kan het werk echt uitvoeren.
Waarom dit nu relevant is
Dat Agentic AI juist nu belangrijk wordt, heeft een paar duidelijke oorzaken:
- Bedrijfsprocessen zijn complexer dan ooit. Informatie staat verspreid over verschillende systemen en teams. Simpele automatisering is vaak niet meer genoeg.
- Moderne AI kan redeneren en plannen. Dankzij grote modellen kan AI meerstapstaken uitvoeren in plaats van losse antwoorden geven.
- Efficiëntie is belangrijk voor elke organisatie. Wanneer AI routinetaken overneemt, krijgen mensen ruimte voor strategie en waardecreatie.
Hoe Agentic AI verschilt van traditionele AI
Om het verschil goed te begrijpen, helpt het om Agentic AI naast traditionele AI en automatisering te zetten:
Voorbeelden uit de praktijk
In de praktijk wordt pas duidelijk wat Agentic AI kan betekenen. De volgende voorbeelden laten zien hoe het werkt en welke problemen het kan helpen oplossen.
De uitdaging van vandaag
Veel organisaties ontvangen dagelijks vragen via e-mail, chat of een portaal. Deze verzoeken worden vaak later opgepakt dan nodig. Ze missen soms informatie, zijn onduidelijk of zo simpel dat handmatige behandeling overbodig voelt. Aanvragers wachten zonder updates, terwijl teams tijd verliezen aan sorteren.
Wat een agent kan doen
Een agent leest het verzoek, begrijpt waar het over gaat en zet direct de eerste stap. Het vult ontbrekende gegevens aan, zoekt relevante informatie op, koppelt het verzoek aan de juiste afdeling en stuurt een bevestiging.
Dit verkort de doorlooptijd, vermindert heen-en-weer communicatie en verbetert de ervaring voor zowel teams als aanvragers.
De uitdaging van vandaag
Veel processen lopen door verschillende systemen heen. Denk aan onboarding, inkoop of financiële goedkeuringen. HR-tools, IT-systemen, e-mail, spreadsheets en gedeelde mappen moeten op het juiste moment worden bijgewerkt. Dit leidt tot vertragingen, ontbrekende stappen en veel handmatige afstemming.
Wat een agent kan doen
Een agent voert het hele proces uit, over alle betrokken systemen heen. Bij onboarding kan het accounts aanmaken, apparatuur aanvragen, introducties plannen en teams informeren. Het opent de benodigde systemen, controleert statussen en werkt gegevens bij.
Dit vermindert overdrachtsmomenten, houdt processen in beweging en voorkomt dat stappen verloren gaan.
De uitdaging van vandaag
Standaard chatbots lopen vast zodra een vraag niet in de FAQ staat. Ze kunnen geen documenten lezen of uitzonderingen begrijpen. Klanten wachten dan op een menselijke reactie, terwijl supportteams telkens dezelfde eenvoudige handelingen uitvoeren.
Wat een agent kan doen
Een agent kan beleidsdocumenten, contracten of pdf’s lezen om het juiste antwoord te vinden. Heeft een klant een wijziging nodig, zoals een nieuw adres of een voorkeur aanpassing, dan kan de agent dit direct in het systeem doorvoeren en bevestigen.
Dit versnelt de service, vermindert werkdruk en verbetert de totale klantbeleving.
Samengevat: de waarde voor organisaties
- Snellere processen. Werk dat eerst dagen duurde, wordt bijna realtime.
- Minder repetitief werk. Mensen krijgen ruimte voor betekenisvolle taken in plaats van coördinatie.
- Betere kwaliteit en consistentie. Agents volgen logica en regels elke keer op dezelfde manier.
- Schaalbare operaties . Wanneer een organisatie groeit, helpen agents om complexiteit op te vangen zonder extra handwerk.
Een punt van aandacht
Agentic AI werkt het best met goede data, duidelijke grenzen en de juiste mate van toezicht. Tegelijkertijd ontstaat de grootste waarde wanneer je klein begint en iteratief werkt. Organisaties ontdekken wat werkt door eenvoudige use cases te proberen, de agent te verfijnen en van daaruit uit te breiden.
Goed ontwerp, testen en monitoring blijven belangrijk.
