Agentic AI is een vorm van kunstmatige intelligentie die zelfstandig doelen nastreeft, beslissingen neemt en acties uitvoert, zonder dat een mens elke stap hoeft te bevestigen. Waar gewone AI reageert op een vraag, werkt agentic AI proactief: het bedenkt een aanpak, voert die uit, evalueert het resultaat en past de koers aan. Dit maakt het fundamenteel anders dan de AI-tools die de meeste organisaties vandaag al gebruiken.
Autonomie zonder controle leidt tot onbeheersbare processen
Veel organisaties experimenteren al met AI-tools, maar zodra die tools zelfstandig beginnen te handelen, verandert het risicoprofiel volledig. Een systeem dat beslissingen neemt zonder menselijke tussenkomst kan fouten maken die zich snel opstapelen, zeker als er geen duidelijke grenzen zijn gesteld. De oplossing is niet minder AI, maar betere governance: definieer van tevoren welke beslissingen het systeem zelfstandig mag nemen en zorg ervoor dat menselijke controle altijd geborgd is op de momenten die er echt toe doen.
Ongestructureerde data blokkeert de waarde van AI in je organisatie
Agentic AI heeft toegang nodig tot relevante, betrouwbare informatie om goed te kunnen functioneren. In veel corporate organisaties zit een groot deel van de kennis opgesloten in e-mails, PDF-documenten, losse Excel-bestanden en legacy-systemen zonder API. Zolang die data niet ontsloten is, blijft de impact van AI beperkt. De eerste stap is dan ook niet het bouwen van een agent, maar het in kaart brengen van welke databronnen beschikbaar zijn en hoe die toegankelijk gemaakt kunnen worden voor een AI-systeem.
Wat is agentic AI precies?
Agentic AI is een AI-systeem dat zelfstandig een doel kan nastreven door meerdere stappen te plannen, uit te voeren en bij te sturen. Het combineert een taalmodel met tools, geheugen en de mogelijkheid om actie te ondernemen in externe systemen. Het verschil met een chatbot is dat agentic AI niet wacht op de volgende vraag, maar zelf de volgende stap bepaalt.
De term “agentic” komt van het Engelse woord “agent”, wat staat voor iemand of iets dat namens een ander handelt. In de context van AI betekent dit dat het systeem een opdracht krijgt op hoog niveau, zoals “verwerk alle binnengekomen aanvragen en stuur een bevestiging als ze voldoen aan de criteria”, en vervolgens zelfstandig bepaalt hoe het dat aanpakt.
Agentic AI-systemen worden steeds vaker gebouwd op grote taalmodellen zoals GPT-4 of de modellen achter Azure OpenAI Service. Die modellen vormen de “hersenen”, terwijl de agent eromheen wordt gebouwd met tools voor planning, geheugen en actie.
Hoe werkt een agentic AI-systeem?
Een agentic AI-systeem werkt door een doel op te splitsen in deelstappen, die stappen uit te voeren met behulp van beschikbare tools, het resultaat te evalueren en indien nodig bij te sturen. Het systeem doorloopt een cyclus van plannen, handelen en reflecteren totdat het doel bereikt is of een menselijke beslissing nodig is.
Concreet ziet dat er zo uit: de agent ontvangt een taak, raadpleegt beschikbare informatiebronnen, voert een actie uit (zoals het invullen van een formulier, het ophalen van data of het sturen van een bericht), beoordeelt of het resultaat klopt en bepaalt wat de volgende stap is. Dit gebeurt in een loop, totdat de taak afgerond is.
Wat een agentic systeem onderscheidt van een eenvoudige automatisering, is het vermogen om met onverwachte situaties om te gaan. Waar een traditioneel script vastloopt als de invoer afwijkt van het verwachte formaat, kan agentic AI redeneren over wat er aan de hand is en een alternatieve aanpak kiezen.
Wat is het verschil tussen agentic AI en gewone AI?
Gewone AI reageert op een invoer en geeft een uitvoer. Agentic AI neemt initiatief, plant meerdere stappen vooruit en voert die stappen zelfstandig uit. Het belangrijkste verschil is autonomie: een standaard AI-model wacht op instructies, terwijl agentic AI handelt op basis van een doel.
Een chatbot is een goed voorbeeld van gewone AI: je stelt een vraag, de bot geeft antwoord. Dat is het. Een agentic AI-systeem zou diezelfde vraag niet alleen beantwoorden, maar ook vervolgacties uitvoeren, zoals het opzoeken van aanvullende informatie, het aanmaken van een ticket of het inplannen van een afspraak, zonder dat jij daarvoor opnieuw iets hoeft te doen. Meer weten over de verschillen tussen gen AI, agentic AI en AI chatbots? We leggen het per dienst verder uit.
Het verschil heeft ook gevolgen voor de risico’s. Gewone AI maakt fouten in antwoorden. Agentic AI kan fouten maken in acties, en die hebben directe gevolgen in de echte wereld. Dat vraagt om zorgvuldiger ontwerp en duidelijke grenzen aan wat het systeem wel en niet zelfstandig mag doen.
Welke taken kan agentic AI zelfstandig uitvoeren?
Agentic AI kan taken uitvoeren die meerdere stappen vereisen, informatie uit verschillende bronnen combineren of beslissingen bevatten op basis van vooraf vastgestelde criteria. Denk aan het verwerken van aanvragen, het monitoren van systemen, het samenvatten van documenten of het afhandelen van klantcommunicatie binnen duidelijk gedefinieerde kaders.
Concrete voorbeelden van taken die agentic AI zelfstandig kan uitvoeren:
- Het verwerken van inkomende formulieren en het controleren of ze voldoen aan vastgestelde criteria
- Het samenvatten van lange documenten en het extraheren van relevante informatie
- Het monitoren van data en het signaleren van afwijkingen of uitzonderingen
- Het beantwoorden van veelgestelde vragen op basis van interne kennisbronnen
- Het plannen en coördineren van eenvoudige workflows over meerdere systemen heen
De grens ligt bij taken die ethische afwegingen vereisen, waarbij de gevolgen van een fout groot zijn, of waarbij de context zo uniek is dat AI niet betrouwbaar kan redeneren. Die taken houd je bij mensen, met AI als ondersteunend hulpmiddel.
Wat zijn de risico’s van agentic AI?
De voornaamste risico’s van agentic AI zijn verlies van controle over acties die het systeem uitvoert, het maken van fouten die doorwerken in vervolgstappen, en het omgaan met gevoelige data op een manier die niet voldoet aan privacy- of compliancevereisten. Hoe autonomer het systeem, hoe groter het belang van duidelijke grenzen en menselijk toezicht.
Een specifiek risico is de zogenoemde “error propagation”: als agentic AI in stap twee een verkeerde aanname maakt, bouwt elke volgende stap voort op die fout. Bij een chatbot merk je een fout meteen. Bij een autonoom systeem dat tien stappen uitvoert voordat een mens het resultaat ziet, kan de schade veel groter zijn.
Daarnaast zijn er risico’s rondom databeveiliging. Agentic AI-systemen hebben toegang nodig tot systemen en data om te kunnen handelen. Als die toegang niet goed beheerd wordt, ontstaan er kwetsbaarheden. Voor organisaties in gereguleerde sectoren, zoals financiële dienstverlening of de zorg, is dit een kritisch aandachtspunt dat vanaf het begin in het ontwerp meegenomen moet worden.
Wanneer is agentic AI zinvol voor jouw organisatie?
Agentic AI is zinvol wanneer je organisatie repetitieve, meerstapsprocessen heeft waarbij mensen nu veel tijd kwijt zijn aan coördinatie, gegevensverwerking of beslissingen op basis van vaste criteria. Als die processen goed gedocumenteerd zijn en de data beschikbaar is, is de kans groot dat een agentic oplossing waarde toevoegt.
Een goede indicatie dat agentic AI relevant is voor jouw situatie: medewerkers kopiëren regelmatig data tussen systemen, processen lopen vast door te wachten op informatie uit een ander systeem, of er is veel handmatig werk nodig om ongestructureerde informatie (zoals e-mails of PDF-documenten) te verwerken. Dit zijn precies de situaties waarin een autonoom systeem de meeste tijdswinst oplevert.
Agentic AI is minder geschikt als processen sterk variëren, als de kwaliteit van de onderliggende data laag is, of als er geen duidelijke criteria zijn op basis waarvan beslissingen genomen kunnen worden. In die gevallen is het verstandiger om eerst de processen en data op orde te brengen, voordat je autonomie introduceert.
Hoe wij helpen met agentic AI
Wij bouwen agentic AI-oplossingen die aansluiten op de processen en systemen van jouw organisatie, met volledige aandacht voor security, privacy en governance. Dat doen we concreet op de volgende manieren:
- We bouwen AI-agents op basis van bewezen platforms zoals Azure OpenAI Service, zodat jouw data binnen jouw eigen omgeving blijft
- We integreren agentic AI direct in bestaande Mendix-applicaties via GenAI-connectoren, zodat je geen volledig nieuw systeem hoeft op te zetten
- We verwerken ongestructureerde data, zoals documenten, e-mails en formulieren, en bouwen automatiseringslagen daaroverheen
- We helpen bij het opstellen van AI-richtlijnen en zorgen ervoor dat menselijke controle altijd geborgd is op de momenten die ertoe doen
- We begeleiden jouw organisatie in de bredere transitie van low-code naar AI-gedreven ontwikkeling, zonder dat bestaande systemen daarvoor overboord hoeven
Wil je weten of agentic AI een logische volgende stap is voor jouw organisatie? Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek. We kijken samen naar je processen, je data en de kansen die er liggen.