ChatGPT is geen volwaardige agentic AI, maar het heeft wel agentische mogelijkheden gekregen via functies zoals plugins, tools en de Assistants API. In zijn basisvorm is ChatGPT een conversationeel taalmodel dat reageert op invoer en een antwoord genereert, zonder zelfstandig taken te plannen of acties in de buitenwereld uit te voeren. Het verschil zit in autonomie: een echte AI-agent handelt; ChatGPT antwoordt.
Zonder autonomie blijft AI een duur zoekvenster
Veel organisaties gebruiken ChatGPT als een geavanceerde zoekmachine: een vraag erin, een antwoord eruit. Dat is nuttig, maar het lost geen procesknelpunten op. Medewerkers kopiëren het antwoord nog steeds handmatig naar een ander systeem, vullen nog steeds dezelfde formulieren in en bewaken nog steeds dezelfde stappen in een workflow. De echte tijdwinst en foutreductie komen pas als AI niet alleen antwoordt, maar ook handelt. Dat is precies wat agentic AI doet, en wat een gewone chatbot niet kan.
Verkeerde verwachtingen van AI kosten je implementatiebudget
Organisaties die investeren in AI-tools zonder het onderscheid tussen chatbots en agents te begrijpen, bouwen oplossingen die halverwege stoppen. Ze automatiseren het antwoord, maar niet de actie. Het resultaat is een tool die medewerkers raadplegen, maar niet vertrouwen, omdat de vervolgstap nog steeds handmatig is. Het begint bij een scherpe definitie van wat je wilt automatiseren: alleen informatie ophalen, of ook daadwerkelijk iets doen met die informatie? Die vraag bepaalt welk type AI je nodig hebt.
Wat is agentic AI en hoe werkt het?
Agentic AI is een vorm van kunstmatige intelligentie waarbij een systeem zelfstandig doelen nastreeft, taken plant en acties uitvoert zonder dat een mens elke stap bevestigt. Een AI-agent ontvangt een doel, bepaalt welke stappen nodig zijn om dat doel te bereiken, voert die stappen uit en past zijn aanpak aan op basis van de resultaten die hij onderweg tegenkomt.
Het verschil met een gewone AI zit in de autonomie en het vermogen tot actie. Een taalmodel genereert tekst als reactie op een prompt. Een AI-agent kan datzelfde taalmodel gebruiken als redeneermotor, maar voegt daar omheen een laag toe die taken uitvoert: een API aanroepen, een bestand aanmaken, een formulier invullen of een ander systeem aansturen.
Agentische systemen werken doorgaans via een zogenoemde plan-act-observe-cyclus. De agent plant een aanpak, voert een actie uit, observeert het resultaat en past het plan aan. Dit maakt ze geschikt voor complexe, meerstapsprocessen waarbij de uitkomst van stap één bepalend is voor stap twee.
Is ChatGPT een agentic AI?
ChatGPT is in zijn standaardvorm geen agentic AI. Het is een conversationeel taalmodel dat reageert op invoer en tekst genereert. Het plant geen taken, voert geen acties uit in externe systemen en heeft geen persistent geheugen tussen sessies. Agentische functionaliteit is beschikbaar via uitbreidingen, maar zit niet in de kern van het product.
OpenAI heeft wel stappen gezet richting agentische toepassingen. Via de Assistants API kunnen ontwikkelaars ChatGPT koppelen aan tools zoals code-uitvoering, bestandsbeheer en externe functies. Met de introductie van GPT-4o en de Responses API is er ook een officieel agents-framework beschikbaar gekomen waarmee ChatGPT meerstapsprocessen kan uitvoeren.
Maar ook dan is het de vraag in hoeverre ChatGPT écht autonoom handelt. In de meeste implementaties blijft menselijke supervisie nodig en werkt de agent binnen strak gedefinieerde grenzen. Volledig autonome actie, waarbij een systeem zelfstandig beslissingen neemt en langdurige processen beheert, is nog geen standaardfunctionaliteit van ChatGPT.
Wat is het verschil tussen een AI-chatbot en een AI-agent?
Een AI-chatbot reageert op vragen en genereert antwoorden. Een AI-agent voert taken uit. Het kernverschil is actie: een chatbot communiceert, een agent handelt. Een chatbot kan je vertellen hoe je een factuur verwerkt; een AI-agent kan die factuur daadwerkelijk verwerken, de gegevens invoeren en de betaling initiëren.
Een chatbot werkt reactief: hij wacht op een vraag en geeft een antwoord. Een AI-agent werkt proactief: hij ontvangt een doel, bepaalt welke stappen nodig zijn en voert die stappen uit, ook als dat meerdere systemen en beslismomenten omvat.
Een ander belangrijk verschil is geheugen en context. Chatbots vergeten doorgaans alles na een sessie. Agents kunnen persistent zijn: ze onthouden eerdere acties, leren van resultaten en passen hun aanpak aan over meerdere sessies heen. Dit maakt agents geschikt voor langlopende processen, terwijl chatbots vooral nuttig zijn voor directe informatievragen. Meer over de verschillen tussen deze technologieën lees je op onze pagina over gen AI, agentic AI en AI-chatbots.
Welke AI-tools zijn écht agentisch?
Tools die als echt agentisch worden beschouwd, zijn onder andere AutoGPT, LangChain-agents, Microsoft Copilot Studio, OpenAI Assistants met toolgebruik en UiPath Autopilot. Deze systemen kunnen zelfstandig meerdere stappen plannen en uitvoeren, externe systemen aanroepen en hun aanpak aanpassen op basis van tussenresultaten.
Microsoft Copilot Studio is een voorbeeld van een platform dat agentische AI toegankelijk maakt voor organisaties zonder uitgebreide AI-expertise. Je bouwt er agents mee die kunnen zoeken in interne kennisbanken, formulieren invullen, e-mails versturen en gegevens opslaan, allemaal als onderdeel van een geautomatiseerde workflow.
UiPath, een platform waarmee wij ook werken, combineert traditionele robotische procesautomatisering (RPA) met agentische AI-lagen. Daarmee kunnen complexe processen worden geautomatiseerd waarbij zowel gestructureerde als ongestructureerde data een rol spelen. Het onderscheid met puur conversationele tools zoals standaard ChatGPT is groot: UiPath-agents handelen; ChatGPT antwoordt.
Hoe kan agentic AI worden ingezet voor procesautomatisering?
Agentic AI wordt ingezet voor procesautomatisering door AI-agents te koppelen aan bestaande systemen en ze een doel te geven, zoals het verwerken van inkomende documenten, het bewaken van goedkeuringsflows of het signaleren van afwijkingen in data. De agent handelt zelfstandig binnen vooraf bepaalde grenzen en escaleert naar een mens als dat nodig is.
Concrete toepassingen zijn er in vrijwel elke sector. In de financiële dienstverlening kunnen agents binnenkomende aanvragen beoordelen, relevante data ophalen uit meerdere systemen en een advies genereren voor een medewerker. In de zorg kan een agent ongestructureerde patiëntinformatie verwerken en omzetten naar gestructureerde invoer in een registratiesysteem. Bij gemeenten kunnen agents vergunningaanvragen begeleiden van ontvangst tot besluit.
Het sleutelprincipe bij procesautomatisering met agentic AI is dat menselijke controle altijd geborgd blijft. Agents nemen routinebeslissingen over, maar complexe of gevoelige beslissingen worden doorgestuurd naar een mens. Dit maakt de technologie ook inzetbaar in sterk gereguleerde omgevingen waar governance en compliance zwaar wegen.
Vervangt agentic AI low-code platformen zoals Mendix?
Agentic AI vervangt low-code platformen zoals Mendix niet, maar vult ze aan. Mendix is een platform voor het bouwen van applicaties met gestructureerde logica, gebruikersinterfaces en databeheer. Agentic AI voegt daar een laag van autonome redenering en actie aan toe. De twee technologieën werken het beste samen, niet als alternatieven voor elkaar.
Mendix biedt structuur: een applicatie met vaste schermen, workflows en regels. Agentic AI biedt flexibiliteit: het vermogen om ongestructureerde situaties te interpreteren en daar zelfstandig op te reageren. Een Mendix-applicatie kan een AI-agent inbedden die binnenkomende e-mails verwerkt, relevante data extraheert en die data direct in de juiste velden van de applicatie plaatst.
De vraag of organisaties moeten blijven investeren in Mendix of al moeten overstappen naar AI-gedreven ontwikkeling is begrijpelijk, maar het is een vals dilemma. De meest effectieve aanpak combineert beide: gebruik low-code voor de applicatielaag en proceslogica, en integreer agentische AI voor de taken waarbij autonome redenering en actie meerwaarde bieden.
Hoe Freelie je helpt met agentic AI
Wij helpen organisaties om agentic AI op een verantwoorde manier in te zetten, aansluitend op bestaande systemen en processen. Dat doen we concreet op de volgende manieren:
- AI-agents bouwen op bewezen platforms: we werken met Azure OpenAI Service voor enterprise-grade AI met volledige datasoevereiniteit, en met UiPath voor de combinatie van RPA en agentische AI.
- Integratie met Mendix: via Mendix GenAI-connectoren bouwen we agentische functionaliteit direct in bestaande low-code applicaties, zonder dat je alles opnieuw hoeft te bouwen.
- Verwerking van ongestructureerde data: we bouwen agents die e-mails, documenten en andere ongestructureerde bronnen verwerken en omzetten naar bruikbare, gestructureerde data in jouw systemen.
- Governance en compliance vanaf dag één: elke oplossing bouwen we met aandacht voor security, privacy en menselijke controle. We helpen je ook bij het opstellen van AI-richtlijnen die passen bij jouw sector.
- Geen hallucinaties: onze AI-oplossingen zijn gebaseerd op jouw eigen data en databronnen, zodat de output betrouwbaar en controleerbaar is.
Wil je weten welke processen binnen jouw organisatie geschikt zijn voor agentic AI? Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek. We kijken samen waar de grootste winst te behalen valt.
Gerelateerde artikelen
- Wat is het verschil tussen AI automatisering en generatieve AI?
- Wat is het verschil tussen attended en unattended RPA?
- Welke 5 pijlers heb je nodig om digitaal te transformeren?
- Hoe gebruik je Mendix voor het bouwen van inspectie- en auditapplicaties?
- Hoe gebruik je Mendix voor het bouwen van klantportalen?