Agentic AI verwijst naar AI-systemen die zelfstandig taken uitvoeren, beslissingen nemen en acties ondernemen om een doel te bereiken, zonder dat een mens elke stap hoeft aan te sturen. In tegenstelling tot gewone AI-modellen, die alleen reageren op een vraag, kan agentic AI plannen, tools aanroepen, meerdere stappen doorlopen en bijsturen op basis van tussenresultaten. Het is AI die echt iets doet, niet alleen iets zegt.
Organisaties missen kansen omdat ze AI alleen als antwoordmachine gebruiken
Veel organisaties zetten AI in als een geavanceerde zoekmachine: je stelt een vraag, je krijgt een antwoord. Dat is nuttig, maar het laat het grootste deel van de waarde onbenut. De echte winst zit in AI die een heel proces afhandelt: van het ophalen van data tot het uitvoeren van een actie en het rapporteren van het resultaat. Organisaties die AI alleen reactief inzetten, betalen voor een systeem dat slechts een fractie van zijn mogelijkheden benut. De verschuiving die nodig is: stop met AI inzetten als hulpmiddel voor individuele vragen en begin het te zien als een autonome medewerker die processen van begin tot eind kan afhandelen.
Onduidelijkheid over wat agentic AI concreet doet, vertraagt adoptie
Een van de grootste drempels voor adoptie is dat het concept abstract blijft. “AI-agents” klinkt technisch en vaag, waardoor beslissers aarzelen om te investeren. Maar de praktijk is concreter dan het lijkt. Een agent kan bijvoorbeeld dagelijks facturen ophalen uit een mailbox, de juiste velden herkennen, ze verwerken in een systeem en afwijkingen markeren voor menselijke controle, volledig zonder handmatige tussenkomst. Zodra je agentic AI vertaalt naar een specifiek proces in je eigen organisatie, wordt de waarde direct zichtbaar. De aanpak die werkt: begin met één repetitief, afgebakend proces en bouw van daaruit verder.
Wat is agentic AI en hoe werkt het?
Agentic AI is een AI-systeem dat zelfstandig een reeks stappen uitvoert om een doel te bereiken. Het systeem ontvangt een opdracht, maakt een plan, roept tools of databronnen aan, verwerkt de resultaten en past zijn aanpak aan totdat het doel bereikt is. Menselijke tussenkomst is optioneel, niet verplicht.
Het verschil met een gewoon taalmodel zit in het vermogen tot actie. Een standaard AI-model zoals ChatGPT genereert tekst als antwoord op een prompt. Een AI-agent kan daarnaast externe systemen aanroepen, bestanden verwerken, API’s gebruiken en meerdere taken achter elkaar uitvoeren. De agent “denkt” in stappen: wat moet ik weten, welke tool heb ik nodig, wat doe ik met het resultaat?
In de praktijk werken agents vaak samen in een zogenaamde multi-agentarchitectuur. Eén agent coördineert het proces, andere agents voeren deeltaken uit. Zo kan een overkoepelende agent een inkoopproces aansturen, terwijl subagents de leverancierscommunicatie, factuurverwerking en goedkeuringsworkflow elk afzonderlijk afhandelen.
Welke praktijkvoorbeelden van agentic AI bestaan er?
Praktijkvoorbeelden van agentic AI zijn onder andere klantenservice-agents die volledige gesprekken afhandelen en acties uitvoeren in backendsystemen, zorgbots die patiëntvragen beantwoorden op basis van behandeldata, en interne agents die documenten verwerken, samenvatten en doorzetten naar de juiste afdeling.
Binnen de zorgsector zien we agents die medewerkers ondersteunen bij het beantwoorden van veelgestelde vragen, gebaseerd op interne protocollen en behandelrichtlijnen. Zo’n agent haalt geen informatie op uit het open internet, maar werkt uitsluitend met de data die de organisatie zelf beschikbaar stelt. Dat maakt de antwoorden betrouwbaar en herleidbaar.
In de financiële dienstverlening worden agents ingezet voor het verwerken van ongestructureerde documenten, zoals contracten, aanvragen of rapporten. De agent leest het document, extraheert relevante velden, toetst die aan interne regels en zet het resultaat door naar het juiste systeem. Wat vroeger uren handmatig werk kostte, duurt nu minuten.
Andere veelvoorkomende toepassingen zijn:
- Interne kennisagents die medewerkers helpen snel de juiste informatie te vinden in grote documentbibliotheken
- Agents die klachten of meldingen automatisch categoriseren, prioriteren en toewijzen
- Procesagents die goedkeuringsworkflows bewaken en escaleren wanneer een stap te lang duurt
- Data-extractieagents die ongestructureerde input, zoals e-mails of formulieren, omzetten naar gestructureerde records
Hoe verschilt agentic AI van gewone AI-automatisering?
Gewone AI-automatisering voert een vaste, vooraf gedefinieerde taak uit. Agentic AI is flexibeler: het systeem bepaalt zelf welke stappen nodig zijn om een doel te bereiken, past zijn aanpak aan op basis van tussenresultaten en kan omgaan met situaties die niet van tevoren zijn voorzien.
Traditionele automatisering, zoals RPA, volgt een script. Als de invoer afwijkt van wat het script verwacht, stopt het proces of geeft het een foutmelding. Agentic AI kan met variatie omgaan. Het begrijpt de context, kiest de juiste aanpak en handelt ook bij onverwachte input.
Een ander belangrijk verschil is het gebruik van tools. Een gewoon AI-model genereert tekst. Een agent kan actief systemen aanroepen: een database raadplegen, een e-mail versturen, een formulier invullen, een API aanspreken. Die combinatie van redeneren en handelen maakt het fundamenteel anders dan eerdere vormen van automatisering.
Wat zijn de voordelen van agentic AI voor grote organisaties?
Voor grote organisaties biedt agentic AI de mogelijkheid om complexe meerstapsprocessen te automatiseren die te variabel zijn voor traditionele automatisering. Het verlaagt de werklast bij repetitieve taken, verbetert de datakwaliteit en maakt medewerkers vrij voor werk dat echt waarde toevoegt.
Grote organisaties hebben veel processen die gedeeltelijk handmatig zijn, niet omdat automatisering onmogelijk is, maar omdat de variatie in input te groot was voor klassieke scripts. Agentic AI lost dat op. Het systeem kan omgaan met ongestructureerde input, uitzonderingen herkennen en beslissingen nemen binnen vooraf gestelde kaders.
Daarnaast is schaalbaarheid een concreet voordeel. Een menselijk team kan maar een bepaald volume verwerken. Een agent schaalt mee met het aanbod, zonder extra kosten per eenheid. Voor processen met piekbelasting, zoals jaarafsluitingen, inkooprondes of open inschrijvingsperiodes, is dat direct merkbaar.
Een niet te onderschatten voordeel is ook de datakwaliteit. Handmatige verwerking leidt tot fouten, inconsistenties en ontbrekende velden. Agents werken systematisch en loggen elke stap, wat de traceerbaarheid en betrouwbaarheid van data aanzienlijk verbetert.
Hoe combineer je agentic AI met low-code platforms zoals Mendix?
Agentic AI en low-code platforms zoals Mendix vullen elkaar goed aan. Mendix biedt de structuur voor processen, interfaces en integraties. AI-agents voegen intelligentie en autonomie toe aan die processen. Via GenAI-connectoren kun je agents direct inbedden in bestaande Mendix-applicaties.
Een praktisch voorbeeld: een Mendix-applicatie beheert een inkoopproces. Door een AI-agent te integreren via een GenAI-connector kan de applicatie automatisch binnenkomende offertes verwerken, vergelijken met historische data en een aanbeveling genereren voor de inkoper. De inkoper hoeft alleen nog te accorderen, niet te analyseren.
De combinatie werkt ook goed voor het verwerken van ongestructureerde data die traditioneel buiten het bereik van low-code viel. E-mails, pdf-documenten, vrije-tekstvelden: een agent kan die lezen, interpreteren en omzetten naar gestructureerde data die de Mendix-applicatie verder verwerkt.
Voor organisaties die al investeren in Mendix is dit een logische uitbreiding. Je bouwt voort op bestaande infrastructuur en licenties, terwijl je de mogelijkheden van de applicaties aanzienlijk vergroot zonder alles opnieuw te hoeven bouwen.
Wanneer is agentic AI de juiste keuze voor jouw organisatie?
Agentic AI is de juiste keuze wanneer je processen hebt die meerdere stappen omvatten, variabele input verwerken en te complex zijn voor traditionele automatisering, maar te repetitief om structureel door mensen te laten uitvoeren. Het is ook geschikt wanneer je werkt met grote hoeveelheden ongestructureerde data.
Een goede indicatie dat agentic AI past: medewerkers besteden regelmatig tijd aan het ophalen, combineren of doorzetten van informatie tussen systemen. Of: je wilt een chatbot of assistent bouwen die niet alleen antwoorden geeft, maar ook acties uitvoert in je backendsystemen.
Agentic AI is minder geschikt voor processen die volledig gestandaardiseerd zijn en nooit variëren. Daarvoor volstaat klassieke automatisering en is de extra complexiteit van een agent niet nodig. De afweging is altijd: hoe groot is de variatie in het proces, en hoe hoog zijn de kosten van handmatige verwerking?
Organisaties die nog geen duidelijk AI-beleid hebben of waarbij governance en compliance zwaar wegen, doen er verstandig aan klein te beginnen. Kies één afgebakend proces, bouw een agent met menselijke controle ingebouwd en breid van daaruit uit zodra het vertrouwen is opgebouwd.
Hoe Freelie jou helpt met agentic AI
Wij bouwen agentic AI-oplossingen die aansluiten op jouw bestaande processen en systemen, met volledige aandacht voor security, privacy en governance. Geen experimenten zonder kader, maar concrete toepassingen die direct waarde leveren.
Wat wij concreet doen:
- We analyseren welke processen in jouw organisatie geschikt zijn voor agentic AI en waar de grootste winst te behalen is
- We bouwen AI-agents op bewezen platforms zoals Azure OpenAI Service, met volledige datasoevereiniteit en zonder afhankelijkheid van externe partijen
- We integreren agents direct in bestaande Mendix-applicaties via GenAI-connectoren, zodat je voortbouwt op wat er al is
- We zorgen dat menselijke controle altijd geborgd is en helpen je bij het opstellen van interne AI-richtlijnen
- We begeleiden je in de bredere transitie van low-code naar AI-gedreven ontwikkeling, zodat je niet voor verrassingen komt te staan
Wil je weten welke processen in jouw organisatie klaar zijn voor agentic AI? Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek.