Na agentic AI volgt een fase waarin AI-systemen niet alleen zelfstandig taken uitvoeren, maar ook samenwerken in netwerken van gespecialiseerde agents, leren van hun eigen fouten en steeds complexere beslissingen nemen met minimale menselijke sturing. De grens tussen software, AI en bedrijfsprocessen vervaagt. Organisaties die nu al nadenken over die volgende stap, staan straks sterker dan degenen die wachten tot de technologie hen inhaalt.
Stilstaan bij agentic AI kost je de voorsprong van morgen
Veel organisaties zijn nog bezig met begrijpen wat agentic AI precies is, terwijl de technologie zich al doorontwikkelt naar iets complexers. Dat is geen probleem op zich, maar het wordt er een als je investeringsbeslissingen uitstelt totdat alles duidelijk is. Die duidelijkheid komt niet. Wat je nu kunt doen: begin klein, leer wat agents in jouw context kunnen betekenen en bouw die kennis op voordat de volgende golf je overrompelt.
Wachten op het perfecte AI-moment vertraagt je digitale transformatie
De neiging om te wachten op een stabiel, volledig uitontwikkeld AI-platform is begrijpelijk, maar gevaarlijk. Elke maand dat je wacht, groeit de achterstand op organisaties die al experimenteren en leren. De technologie zal nooit “af” zijn. Organisaties die nu stap voor stap ervaring opbouwen, zijn straks in staat om nieuwe mogelijkheden sneller te benutten. Begin dus niet met een grootschalig AI-programma, maar met een concrete use case waar je van kunt leren.
Wat is agentic AI en waarom is het nu zo relevant?
Agentic AI en generatieve AI-toepassingen verwijzen naar AI-systemen die zelfstandig doelen nastreven, beslissingen nemen en acties uitvoeren zonder dat een mens elke stap hoeft te begeleiden. In plaats van een vraag te beantwoorden, pakt een agent een taak op, breekt die op in stappen, voert die stappen uit en past zijn aanpak aan op basis van wat hij tegenkomt.
De relevantie van agentic AI groeit snel omdat de onderliggende modellen goed genoeg zijn geworden om betrouwbaar te redeneren over complexe taken. Waar eerdere AI-toepassingen vooral reactief waren, zoals een chatbot die een vraag beantwoordt, zijn agents proactief. Ze kunnen zelfstandig een offerte opvragen, een rapport samenvatten, een vervolgactie plannen en die uitvoeren, allemaal binnen één geautomatiseerde stroom.
Voor organisaties betekent dit dat processen die voorheen menselijke tussenkomst vereisten, steeds vaker volledig geautomatiseerd kunnen worden. Dat is niet alleen een efficiëntiewinst; het verandert ook fundamenteel hoe je over werkprocessen nadenkt.
Hoe werkt agentic AI in de praktijk?
Een agentic AI-systeem werkt door een overkoepelend doel op te splitsen in kleinere taken, die het vervolgens stap voor stap uitvoert. Het gebruikt tools zoals zoekopdrachten, API-koppelingen of databasequeries om informatie op te halen, evalueert de resultaten en past zijn volgende stap aan op basis van wat het heeft gevonden.
Een concreet voorbeeld: stel dat een verzekeraar een agent inzet om schadeclaims voor te beoordelen. De agent haalt de claimgegevens op, vergelijkt die met de polisvoorwaarden, controleert historische data op vergelijkbare claims en geeft vervolgens een aanbeveling aan de behandelaar. De behandelaar neemt de eindbeslissing, maar het voorwerk is volledig geautomatiseerd.
Wat agentic AI onderscheidt van gewone automatisering, is het vermogen om te redeneren. Een klassiek automatiseringsscript volgt een vaste route. Een agent kan omgaan met uitzonderingen, incomplete data en onverwachte situaties, en besluit zelf hoe hij verder gaat. Dat maakt het krachtig, maar vraagt ook om zorgvuldige inrichting en toezicht.
Wat zijn de beperkingen van agentic AI?
De grootste beperkingen van agentic AI zijn betrouwbaarheid, controleerbaarheid en veiligheid. Agents kunnen fouten maken, verkeerde conclusies trekken of in loops raken als de taak te vaag is of de tools die ze gebruiken onvoldoende data leveren. Zonder goede guardrails kunnen die fouten onopgemerkt doorwerken in een proces.
Een tweede beperking is transparantie. Het is niet altijd duidelijk waarom een agent een bepaalde beslissing heeft genomen. Voor organisaties in gereguleerde sectoren, zoals financiële dienstverlening of de zorg, is dat een serieus probleem. Elke beslissing moet uitlegbaar zijn, zeker als die gevolgen heeft voor klanten of patiënten.
Daarnaast zijn agents afhankelijk van de kwaliteit van de data en systemen waarmee ze werken. Een agent die koppelt aan een verouderd systeem zonder goede API, of die werkt met inconsistente data, presteert navenant. De technologie lost geen onderliggende datakwaliteitsproblemen op; die moet je zelf aanpakken voordat je agents zinvol kunt inzetten.
Wat komt er na agentic AI?
Na agentic AI volgt een fase van multi-agent-samenwerking, waarbij netwerken van gespecialiseerde agents complexe taken verdelen en coördineren. Daarna volgt waarschijnlijk een ontwikkeling richting AI-systemen die zichzelf verbeteren op basis van feedback uit de praktijk, zonder dat mensen die verbetering handmatig hoeven te programmeren.
Concreet betekent dit dat organisaties straks niet meer werken met één agent die een taak uitvoert, maar met ecosystemen van agents die elk een specialisme hebben. Een planningsagent coördineert, een data-agent haalt informatie op, een communicatieagent stelt berichten op en een controleagent bewaakt de kwaliteit. Samen voeren ze processen uit die nu nog meerdere FTE’s vereisen.
Een andere richting is de integratie van AI met fysieke systemen, wat ook wel “embodied AI” wordt genoemd. Daarbij gaan agents verder dan digitale processen en sturen ze ook fysieke apparaten en robots aan. Voor veel corporate organisaties is dat toekomstmuziek, maar de digitale kant van die ontwikkeling is al zichtbaar in hoe platforms zoals Mendix en Azure OpenAI steeds dieper met elkaar integreren.
Wat betekent dit voor organisaties die nu in low-code investeren?
Organisaties die nu in low-code investeren, hoeven niet te stoppen. Low-codeplatforms zoals Mendix integreren steeds vaker AI-functionaliteit, waardoor de applicaties die je nu bouwt straks een goede basis vormen voor agentgedreven uitbreidingen. De investering is niet verloren, mits je er bewust mee omgaat.
Het risico zit niet in low-code zelf, maar in het bouwen van applicaties zonder oog voor toekomstige integratie. Als je nu applicaties bouwt die gesloten zijn, geen API’s bieden en niet ontworpen zijn om data te delen, maak je het jezelf straks moeilijk. Bouw je applicaties modulair en datagedreven, dan vormen ze een solide fundament voor AI-uitbreidingen.
De praktische vraag is dus niet “low-code of AI”, maar “hoe bouw ik mijn low-codeapplicaties zo dat ze klaar zijn voor de AI-laag die erbovenop komt?” Dat vereist een andere manier van ontwerpen, maar geen volledig andere technologiestack.
Hoe bereid je je organisatie voor op wat na agentic AI komt?
Je bereidt je organisatie voor door nu al te werken aan drie dingen: datakwaliteit, modulaire architectuur en AI-geletterdheid bij je mensen. Zonder die basis kun je de meest geavanceerde AI-technologie niet effectief inzetten, ongeacht wat er na agentic AI komt.
- Investeer in datakwaliteit. Agents en toekomstige AI-systemen zijn zo goed als de data waarmee ze werken. Zorg dat je databronnen betrouwbaar, toegankelijk en goed gedocumenteerd zijn.
- Bouw modulair. Zowel je applicaties als je processen moeten flexibel genoeg zijn om nieuwe AI-componenten te integreren. Vermijd gesloten systemen en monolithische architecturen.
- Zorg voor AI-richtlijnen en governance. Bepaal nu al hoe je omgaat met AI-beslissingen, wie verantwoordelijk is voor de output van een agent en hoe je menselijke controle borgt. Dat is geen bijzaak; het is een randvoorwaarde.
- Experimenteer met kleine use cases. Kies een concreet proces dat je kunt automatiseren met een agent, leer van die ervaring en bouw die kennis op voordat je opschaalt.
- Betrek je mensen. AI-geletterdheid is geen luxe. Medewerkers die begrijpen wat agents wel en niet kunnen, zijn beter in staat om er goed mee samen te werken en fouten te signaleren.
De organisaties die straks het meest profiteren van wat na agentic AI komt, zijn niet de organisaties met het grootste AI-budget. Het zijn de organisaties die nu al leren, experimenteren en hun fundament op orde hebben.
Hoe Freelie je helpt bij de stap naar agentic AI en verder
Wij helpen corporate organisaties bij het bouwen van AI-oplossingen die vandaag al werken en morgen mee kunnen groeien. Dat doen we concreet, zonder hype en met aandacht voor de randvoorwaarden die in jouw sector gelden.
- We bouwen AI-toepassingen op basis van Azure OpenAI Service, met volledige datasoevereiniteit en enterprise-grade beveiliging.
- We integreren AI direct in je bestaande Mendix-applicaties via GenAI-connectoren, zodat je huidige investering zijn waarde behoudt.
- We helpen je bij het opstellen van AI-richtlijnen en governance, zodat menselijke controle altijd geborgd is en je voldoet aan de compliance-eisen in jouw sector.
- We verwerken ongestructureerde data en bouwen automatiseringslagen daaroverheen, van documenten en formulieren tot complexe processtromen.
- We starten met een concrete use case die snel waarde levert, zodat je intern draagvlak opbouwt en tegelijk leert wat werkt in jouw context.
Wil je weten hoe jouw organisatie zich het beste kan voorbereiden op wat na agentic AI komt? Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek.