Generative AI en agentic AI zijn twee verschillende vormen van kunstmatige intelligentie. Generative AI genereert content op basis van een prompt, zoals tekst, code of samenvattingen. Agentic AI gaat verder: het voert zelfstandig meerdere stappen uit, neemt beslissingen en gebruikt tools om een doel te bereiken. Het verschil zit in autonomie en actie, niet alleen in het produceren van output.
Generative AI zonder structuur kost je meer tijd dan het oplevert
Veel organisaties experimenteren met generative AI via losse tools zoals ChatGPT of Copilot, maar zonder integratie in bestaande processen blijft het bij handmatig kopiëren en plakken. Medewerkers genereren output, maar moeten die vervolgens zelf verwerken, controleren en doorsturen. Het resultaat: tijdwinst verdampt en frustratie neemt toe. De oplossing zit niet in meer tools, maar in het inbedden van AI in de processen zelf, zodat de output direct waarde levert zonder extra handmatige stappen.
Onduidelijkheid over AI-typen leidt tot de verkeerde investering
IT-leiders die niet scherp hebben wat het verschil is tussen generative AI en agentic AI, lopen het risico te investeren in technologie die niet aansluit bij hun werkelijke behoefte. Een generative AI-tool lost geen procesautomatisering op. Een agentic AI-systeem inzetten voor simpele tekstgeneratie is overdimensionering. Beide keuzes kosten tijd en geld. Door eerst te bepalen wat je wilt bereiken en daarna te kiezen welk type AI daarvoor geschikt is, voorkom je dure misstappen en kies je de aanpak die echt past bij je situatie.
Wat is generative AI en hoe werkt het?
Generative AI is een vorm van kunstmatige intelligentie die nieuwe content genereert op basis van een invoer, ook wel een prompt genoemd. Het model analyseert patronen in grote hoeveelheden trainingsdata en produceert daarop gebaseerde output, zoals tekst, code, samenvattingen of vertalingen. Het systeem reageert op wat je vraagt, maar neemt zelf geen vervolgacties.
Bekende voorbeelden zijn grote taalmodellen zoals GPT van OpenAI of de modellen achter Microsoft Copilot. Je stelt een vraag of geeft een instructie, het model geeft een antwoord en daarna is het aan jou om iets met die output te doen. Generative AI is sterk in het verwerken en produceren van taal, het samenvatten van documenten, het schrijven van code en het beantwoorden van vragen op basis van beschikbare informatie.
Het model heeft geen geheugen tussen sessies, tenzij dat expliciet is ingebouwd, en het handelt niet zelfstandig. Het is een krachtige assistent, maar het blijft een tool die reageert op jouw input.
Wat is agentic AI en wat maakt het anders?
Agentic AI is een AI-systeem dat zelfstandig een reeks stappen uitvoert om een doel te bereiken. In tegenstelling tot generative AI, dat reageert op een enkele prompt, kan agentic AI plannen maken, beslissingen nemen, externe tools aanroepen en acties uitvoeren zonder dat een mens elke stap aanstuurt.
Een agentic AI-systeem krijgt een doel mee, zoals het verwerken van een inkomende factuur, en bepaalt zelf welke stappen daarvoor nodig zijn. Het kan data ophalen uit een systeem, een beslissing nemen op basis van bepaalde regels, een formulier invullen en een melding sturen, allemaal zonder tussenkomst van een medewerker.
Wat agentic AI onderscheidt, is de combinatie van redeneren, plannen en handelen. Het systeem werkt iteratief: als een stap mislukt of de situatie verandert, past het zijn aanpak aan. Dit maakt agentic AI geschikt voor complexe, meerstapsprocessen waarbij flexibiliteit en autonomie nodig zijn.
Wat is het verschil tussen generative AI en agentic AI?
Het kernverschil is dat generative AI output produceert op basis van een prompt, terwijl agentic AI zelfstandig handelt om een doel te bereiken. Generative AI antwoordt. Agentic AI doet. Generative AI heeft een mens nodig die de output verwerkt. Agentic AI voert de vervolgstappen zelf uit.
Je kunt het zo zien: generative AI is de medewerker die een goede samenvatting schrijft. Agentic AI is de medewerker die de samenvatting schrijft, het document verstuurt, de ontvangst controleert en een herinnering plant als er geen reactie komt.
- Generative AI: reageert op een prompt, produceert content, wacht op verdere instructies
- Agentic AI: ontvangt een doel, plant stappen, voert acties uit, past zich aan op basis van resultaten
In de praktijk worden beide typen vaak gecombineerd. Een agentic AI-systeem kan intern gebruikmaken van generative AI-modellen voor het genereren van tekst of het interpreteren van informatie, terwijl de agent zelf de regie houdt over het proces.
Welke use cases passen bij generative AI en welke bij agentic AI?
Generative AI past het beste bij taken waarbij je snel kwalitatieve content of informatie nodig hebt op basis van een vraag. Agentic AI past bij taken waarbij meerdere stappen, beslissingen en acties nodig zijn om een resultaat te bereiken, zonder dat een mens elke stap aanstuurt.
Typische use cases voor generative AI
- Het samenvatten van lange documenten of rapporten
- Het beantwoorden van klantvragen via een chatbot op basis van interne documentatie
- Het genereren van conceptteksten voor communicatie of rapportages
- Het vertalen of herschrijven van content
- Het uitleggen of genereren van code
Typische use cases voor agentic AI
- Het automatisch verwerken van inkomende e-mails en het doorsturen naar de juiste afdeling
- Het uitvoeren van een volledig onboardingproces voor nieuwe medewerkers, van accountaanmaak tot taakverdeling
- Het monitoren van datakwaliteit en het automatisch aanmaken van meldingen bij afwijkingen
- Het verwerken van ongestructureerde data, zoals ingescande formulieren, en het wegschrijven naar de juiste systemen
- Het uitvoeren van compliance-checks over meerdere systemen heen
Wanneer kies je voor agentic AI in plaats van generative AI?
Kies voor agentic AI wanneer een taak uit meerdere stappen bestaat, afhankelijk is van externe systemen of data, en waarbij je wilt dat het proces automatisch verloopt zonder handmatige tussenkomst. Generative AI volstaat wanneer je alleen kwalitatieve output nodig hebt op basis van een vraag of instructie.
Een goede manier om te beoordelen welk type AI past bij jouw situatie, is door te kijken naar de structuur van het proces. Als een medewerker nu meerdere systemen opent, data ophaalt, een beslissing neemt en vervolgens een actie uitvoert, dan is dat een signaal dat agentic AI meerwaarde kan bieden. Als de taak neerkomt op het produceren of verwerken van tekst, dan is generative AI vaak voldoende.
Houd ook rekening met governance en controle. Agentic AI handelt zelfstandig, wat betekent dat je duidelijke kaders moet stellen: welke beslissingen mag het systeem zelf nemen en wanneer moet een mens in de loop worden gebracht? Zeker in gereguleerde omgevingen, zoals de financiële sector of de zorg, is het borgen van menselijke controle een vereiste, geen optie.
Hoe verhouden generative AI en agentic AI zich tot low-code?
Low-codeplatforms vormen een sterke basis voor het integreren van zowel generative AI als agentic AI in bestaande processen. Generative AI-functionaliteit kan via connectoren worden ingebouwd in low-codeapplicaties. Agentic AI-logica kan worden gemodelleerd als geautomatiseerde workflows die reageren op events en data uit meerdere systemen.
Platforms zoals Mendix bieden native connectoren voor AI-diensten, waaronder Azure OpenAI Service. Hiermee kun je AI-functionaliteit direct integreren in de applicaties die medewerkers dagelijks gebruiken, zonder dat je een volledig nieuw systeem hoeft te bouwen. Een chatbot die medewerkers helpt met interne vragen, een automatische classificatie van inkomende documenten of een agent die een goedkeuringsproces doorloopt: het zijn allemaal voorbeelden van AI die via low-code in bestaande processen wordt verweven.
Het voordeel van low-code in combinatie met AI is dat je iteratief kunt werken. Je begint met een beperkte scope, test met eindgebruikers en breidt stapsgewijs uit. Dat past goed bij de aard van agentic AI-implementaties, waarbij je in de praktijk leert welke beslissingen het systeem zelfstandig kan nemen en waar menselijke controle nodig blijft.
Hoe Freelie je helpt met generative AI en agentic AI
Wij helpen organisaties om AI op een praktische en verantwoorde manier in te zetten, aansluitend op hun bestaande processen en systemen. Dat doen we niet met een standaardoplossing, maar door eerst goed te begrijpen waar de echte knelpunten zitten en welk type AI daar het beste bij past.
Wat we concreet doen:
- We bouwen AI-chatbots op basis van jouw eigen data, zodat medewerkers of klanten betrouwbare antwoorden krijgen zonder hallucinaties
- We integreren generative AI-functionaliteit direct in je Mendix-applicaties via bewezen connectoren met Azure OpenAI Service
- We ontwerpen agentic AI-workflows die repetitieve, meerstapsprocessen automatiseren, van documentverwerking tot compliance-checks
- We zorgen dat elke oplossing voldoet aan jouw security-, privacy- en governance-eisen, en dat menselijke controle altijd geborgd is
- We helpen je bij het opstellen van AI-richtlijnen, zodat je weet welke beslissingen het systeem mag nemen en waar een mens in de loop moet blijven
Wil je weten welke AI-aanpak past bij jouw situatie? Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek.