Agentic AI inzetten voor bedrijfstransformatie

Philip Tikhanovich

18 jun 2025 15 min gelezen

Een tijdje geleden werkte ik met een logistieke klant tijdens de uitrolfase van een AI-gestuurde operations module. Het systeem was net live gegaan toen het een supply chain probleem signaleerde, een workaround in kaart bracht en de operaties omleidde voordat iemand in het team het probleem zelfs maar zag. Niemand had gezegd dat het dat moest doen. Het gebeurde gewoon.

Toen klikte het. We zijn niet langer beperkt tot traditionele AI. We kunnen systemen bouwen die initiatief nemen.

En dat verandert het spel.

Agentic AI systemen gaan verder dan automatisering. Ze ontsluiten dingen die je voorheen niet kon doen. Detecteren blinde vlekken. Ze ondernemen actie. U neemt sneller beslissingen dan uw concurrenten en, nog belangrijker, u handelt ernaar terwijl anderen nog rapporten opstellen.

Als je een bedrijf runt, is het alsof je een nieuw soort denkpartner krijgt - eentje die geen rust nodig heeft, geen tunnelvisie krijgt en niet wacht op instructies.

Als dat klinkt als een sprong voorwaarts, dan is dat ook zo. Maar de bedrijven die het nu doen? Dat zullen degenen zijn die anderen over twee jaar proberen in te halen.

Laten we het hebben over hoe we daar komen.

Belangrijkste opmerkingen

Waar traditionele AI systemen reageren, nemen AI agenten initiatief. Ze maken autonome besluitvorming mogelijk. AI agenten stellen doelen, handelen onafhankelijk en passen zich aan.
Het is het meest geschikt voor omgevingen met veel beslissingen en hoge druk (financiën, detailhandel, gezondheidszorg) waar vertragingen of besluiteloosheid echt geld kosten.
Verwacht geen magie uit de doos. Deze systemen hebben context, gegevens en tijd nodig om te leren. Maar als ze eenmaal zijn ingesteld, verminderen ze de ruis waar je teams dagelijks mee te maken hebben.
Nee, het gaat niet om het inkrimpen van het personeelsbestand. Het gaat om het verleggen van de aandacht - mensen nuance laten aanbrengen terwijl de AI het repetitieve of voorspelbare afhandelt.
Je hoeft je bedrijf niet opnieuw op te bouwen om te beginnen. Begin met één rommelige beslissingslus en maak er een prototype omheen. Daar wordt de waarde zichtbaar.
Het is meer dan een technisch project. Als het leiderschap het behandelt als een upgrade aan de achterkant, zal het stagneren. Als het leiderschap er vroeg bij betrokken is, wordt het strategisch.

Wat is agentic AI en waarom zouden bedrijfsleiders zich dat aantrekken?

Agentic AI is een systeemontwerp dat door AI aangedreven software in staat stelt doelen na te streven, beslissingen te nemen en acties aan te passen zonder bij elke stap op menselijke input te wachten. In plaats van geïsoleerde taken uit te voeren zoals het beantwoorden van prompts of het scoren van risico's, combineren agentic systemen meerdere capaciteiten (redeneren, plannen, geheugen en het gebruik van gereedschappen) in iets dat zelfstandig kan handelen in de richting van een resultaat.

Dit ontwerp geeft bedrijven iets nieuws: AI dat complexiteit in beweging kan beheren. Of het nu gaat om het aanpassen van prijzen in realtime, het omleiden van zendingen tijdens leveringsonderbrekingen of het activeren van nalevingscontroles voordat risico's escaleren - agentic AI systemen handelen af wat vroeger een vergadering of een manager nodig had.

Bedrijfsleiders moeten goed opletten omdat de voordelen meetbaar zijn. Snellere reacties, minder knelpunten en minder beslissingen die blijven hangen. Teams krijgen tijd terug om zich te richten op de strategie, niet op het oplossen van problemen. En de organisatie wint aan veerkracht waar dat nodig is: bij operations, financiën en customer experience.

Dit is precies waarom AI-agenten de lijst van top trends in softwareontwikkeling. Niet alleen omdat ze meer automatiseren, maar ook omdat ze betere beslissingen nemen.

We hebben onlangs gewerkt met een detailhandelsbedrijf dat te maken had met constante wrijving in hun supply chain: verkeerde SKU's naar de verkeerde magazijnen, vertragingen die zich opstapelden en besluitvormers die overbelast raakten. We bouwden AI agenten die voorraadniveaus, signalen van leveranciers en zelfs lokale weerpatronen in de gaten hielden. Wanneer ze een waarschijnlijke verstoring zagen, staken ze geen vlag uit. Ze handelden. Ze pasten de routing aan. Stuurden waarschuwingen waar het belangrijk was.

Het resultaat? Minder brandoefeningen. A 22% druppel in vertragingen. Gelukkiger ops teams.

"We hebben AI-gestuurde tools gebouwd die kunnen uitvoeren. Nu bouwen we AI die kunnen plannen. En bij de klanten met wie we hebben samengewerkt, is de impact al merkbaar op de balans."

Dmitry Nazarevich

CTO

Dit soort mogelijkheden komt niet van kant-en-klare software. Er is een goede infrastructuur voor nodig. Echte domeingegevens. Een partner die weet dat AI integratie betekent dat je de technologie moet afstemmen op hoe je bedrijf echt werkt.

Bij Innowise bouwen we deze systemen met een mix van AI ontwikkeling, data science, en machine learning expertise. Maar nog belangrijker is dat we ze zo ontwerpen dat ze net zo denken als uw bedrijf - alleen sneller en zonder vermoeidheid.

Hoe agentic AI verschilt van traditionele en generatieve AI

Agentschappelijke AI vs generatieve AI vs traditionele AI wordt het best begrepen als een verschil in gedrag, niet in modelarchitectuur. Traditionele en generatieve AI systemen reageren op aanwijzingen. Ze voorspellen, classificeren of creëren. Agentic AI daarentegen neemt beslissingen.

Waar oudere AI systemen uitblinken in geïsoleerde taken, orkestreert agentic AI acties over tools, systemen en stappen heen, waarbij het zich aanpast als de omstandigheden veranderen.

Laten we het verschil nu eens duidelijk maken.

Traditioneel AI

Besluitvorming: Traditionele AI systemen verwerken vooraf gedefinieerde beslissingen. Ze zijn goed in scoren, sorteren en classificeren, maar ze wachten altijd op input of vooraf gedefinieerde regels.

Stijl van use-case: Denk aan fraudedetectie, churnvoorspelling of vraagvoorspelling. Traditionele AI systemen identificeren patronen en markeren resultaten, maar iemand anders beslist wat er vervolgens gebeurt.

Sterke punten:

Snel in repetitieve patroonherkenning
Solide voor automatisering van vaste processen
Laag risico in voorspelbare omgevingen

Grenzen:

Mist context of aanpassingsvermogen
Kan geen onafhankelijke actie ondernemen
Heeft voortdurend toezicht of regelafstemming nodig

Generative AI

Besluitvorming: Generatieve AI systemen beslissen niet, ze genereren. Ze creëren tekst, afbeeldingen of code op basis van waarschijnlijkheid, maar ze hebben geen inzicht in doelen of uitkomsten.

Stijl van use-case: Van chatbots voor klantenservice tot creatieve tools, generatieve AI tools reageren op aanwijzingen. Maar ze gaan niet door, tenzij iemand ze zegt dat ze dat moeten doen.

Sterke punten:

Geweldig voor het genereren van inhoud
Flexibel met aanwijzingen
De interface in natuurlijke taal is intuïtief

Grenzen:

Geen geheugen of langetermijnplanning
Weet niet of wat het genereerde "werkte".
Heeft een mens nodig voor relevantie en beoordeling

Agentschappelijke AI

Besluitvorming: Agentic AI systemen nemen zelfstandig beslissingen. Het is doelgericht. AI agenten kunnen subtaken instellen, gereedschappen gebruiken en hun gedrag in de loop van de tijd aanpassen om resultaten te bereiken zonder dat ze verteld hoeft te worden wat ze moeten doen.

Stijl van use-case: Agentic AI systemen beheren workflows end-to-end, bijvoorbeeld het identificeren van een supply chain risico, het plannen van een workaround en het triggeren van logistieke updates zonder menselijke aanwijzingen bij elke stap.

Sterke punten:

Handelt in de richting van bedrijfsdoelstellingen
Vermindert knelpunten bij beslissingen
Coördineert automatisch tussen systemen

Grenzen:

Vereist duidelijke doeldefinitie
Behoefte aan beperkingen en toezicht
Nog in ontwikkeling in zakelijke toepassingen

Welke industrieën profiteren het meest van agentic AI

Bedrijven in verschillende sectoren zien al echte resultaten met agentic AI. Mercedes-Benz integreerde zijn MBUX Virtual Assistant om meer natuurlijke, responsieve navigatie en ondersteuning in de auto te bieden. En de wereldwijde energieleverancier AES gebruikte agentic AI om veiligheidsaudits te automatiseren.

De beste manier om het verschil te begrijpen is door te kijken hoe ze werken. Laten we het uitsplitsen per domein:

Bankieren en financiën

Financiën heeft AI altijd snel overgenomen.Fraudedetectie, kredietscores en risicomodellering zijn inmiddels allemaal vrij standaard. De meeste systemen kunnen een probleem signaleren. Maar signaleren is niet oplossen.

AI agenten veranderen die dynamiek. In plaats van een probleem te signaleren, handelen ze snel om risico's te beperken en beslissingen te optimaliseren. Bijvoorbeeld in algoritmische handelAI agenten beoordelen voortdurend marktgegevens en voeren automatisch transacties met een laag risico uit op basis van vooraf ingestelde parameters en real-time verschuivingen in de marktomstandigheden.

Deze autonome besluitvorming vermindert de vertraging die gewoonlijk optreedt bij handmatige interventies, waardoor bedrijven marktschommelingen voor kunnen blijven.

Sommige private banks gebruiken agentic AI om proactief klantportefeuilles te analyseren en aanpassingen voor te stellen op basis van zowel klantvoorkeuren als externe economische signalen, vaak voordat de klant hierom vraagt.

Bijvoorbeeld, JP Morgan gebruikt AI agenten voor het stroomlijnen van financiële activiteiten. Deze systemen controleren zelfstandig transacties, detecteren fraude en passen betalingsprocessen in real-time aan, waardoor handmatig toezicht wordt verminderd en de responstijden worden verbeterd. Door belangrijke beslissingen te automatiseren, hebben ze de efficiëntie verhoogd en de fraudepreventie verbeterd.

Detailhandel en e-commerce

Winkeliers vertrouwen al jaren op AI. In de fysieke detailhandel, AI helpt al om alles te optimaliseren Van schappenplanning tot personeelsplanning. En aan de digitale kant, e-commerce platforms gebruiken AI om producten aan te bevelen, klanttrajecten te beheren en marketing af te stemmen.

Sommige retailers gebruiken nu al AI agents om live verkoopgegevens, prijzen van concurrenten en vertragingen in de afhandeling allemaal tegelijk te bekijken. Als er iets verandert, past de AI promoties aan, zet hij ineffectieve advertenties op pauze of leidt hij zendingen om, zonder te hoeven wachten tot iemand een plan goedkeurt.

Natuurlijk, het is snel. Maar wat het krachtig maakt, is hoe het de punten verbindt tussen marketing, voorraad en logistiek. Het gaat in de richting van een gezamenlijk doel zonder van elke kleine beslissing een vergadering te maken.

Walmart is een goed voorbeeld van hoe agentic AI echt wordt gebruikt. Zoals beschreven in hun 2025 Rapport Retail RewiredHet bedrijf zet AI agenten in die alles afhandelen, van voorraadaanpassingen tot onderhandelingen met leveranciers - er is geen menselijke tussenkomst nodig. Deze stoffen live gegevens te volgen, verstoringen te signaleren, voorraden bij te bestellen en zelfs schapindelingen te optimaliseren. Dat soort autonomie vermindert vertragingen en maakt mensen vrij om zich te richten op beslissingen die een groter geheel vormen in plaats van op routinetaken.

Evenzo, Amazon's Nova-Act AI Agents zijn ontworpen om de dagelijkse taken autonoom over te nemen, van planning tot gegevensverwerking. Hierdoor kunnen medewerkers zich richten op taken van een hoger niveau en wordt de algehele operationele efficiëntie verhoogd.

Ontdekking van geneesmiddelen

Bij het ontdekken van medicijnen bespaart snelheid niet alleen geld, het kan ook levens redden. Onderzoekers hebben te maken met miljoenen combinaties van samenstellingen, elk met hun eigen variabelen, afhankelijkheden en onbekenden. Het is rommelig, tijdrovend werk.

AI heeft al geholpen dingen te versnellen door patronen op te sporen en doelen te beperken. Maar agentic AI gaat een stap verder. In plaats van alleen inzichten te genereren, werkt het naar een doel toe. Het kan hypotheses prioriteren, simulaties uitvoeren en volgende stappen voorstellen zonder dat er telkens een duwtje in de rug nodig is.

In een vroeg stadium hebben sommige teams al het volgende gezien 30 tot 40% snellere doelidentificatie. Niet omdat ze de kantjes eraf lopen, maar omdat ze de ruis kwijtraken. Het systeem handelt de eindeloze "wat als" lussen af zodat onderzoekers zich kunnen blijven concentreren op de ideeën die de wetenschap echt vooruit helpen.

Bijvoorbeeld, Novartis heeft met succes AI-gestuurde systemen toegepast in het ontdekkingsproces van geneesmiddelen. AI-agentia versnellen de identificatie van levensvatbare kandidaat-geneesmiddelen door grote datasets te analyseren en de resultaten sneller te voorspellen.

Gezondheidszorg en diagnostiek

AI speelt een belangrijke rol in de diagnostiektriage en ziekenhuisactiviteiten.

De meeste gezondheidszorgsystemen hebben te maken met gefragmenteerde gegevens, krappe personeelsbezetting en een non-stop stroom van dringende beslissingen. Agentic AI is ontworpen om initiatief te nemen en taken end-to-end uit te voeren.
In sommige ziekenhuizen scannen agents al patiëntendossiers in losgekoppelde systemen, detecteren ze vroege tekenen van achteruitgang en schuiven ze kritieke gevallen automatisch naar voren in scanwachtrijen, vaak uren voordat een arts zou hebben ingegrepen.

Er is ook een toenemend gebruik in de backoffice. Agentic-systemen verwerken voorafgaande goedkeuringen voor verzekeringen, herschikken afspraken op basis van beschikbaarheid van personeel en houden de dagelijkse werkzaamheden gaande wanneer mensen gewoonweg niet over de bandbreedte beschikken.

Dit is niet theoretisch. Deze tools worden nu getest, in echte omgevingen, onder echte druk.

Bijvoorbeeld, Bayer heeft AI om griep- en verkoudheidsuitbraken te voorspellen door gegevenstrends te analyseren, waaronder zoekgegevens en weersinformatie. Hierdoor kunnen ze hun bereik optimaliseren en zich beter richten op klanten met tijdige producten.

Software testen en QA

Deze is minder spraakmakend, maar ongelooflijk impactvol. AI verandert nu al de manier waarop QA-teams testen benaderenautomatisering en risicoanalyse.

Met agentic AI leert het systeem wat het product doet, wat belangrijk is voor gebruikers en welke wijzigingen getest moeten worden. In geavanceerde setups markeert het risicogebieden, past het testprioriteiten aan en kan het zelfs builds terugdraaien als er afwijkingen worden gedetecteerd.

Dit vermindert de handmatige inspanning bij het testen en zorgt ervoor dat belangrijke problemen eerder in het ontwikkelingsproces worden opgemerkt. Als gevolg hiervan helpen AI agents de algehele softwarekwaliteit te verbeteren en de time-to-market te verkorten.

Bijvoorbeeld, Cognizant implementeert nu agentic AI in hun testprocessen. In dit geval voeren de AI agents niet alleen tests uit of genereren ze resultaten. Ze analyseren testresultaten, bepalen autonoom welke tests prioriteit moeten krijgen op basis van real-time veranderingen en beslissen zelfs wanneer ze tests moeten stopzetten vanwege afwijkingen. Deze dynamische aanpassing tijdens het testen zorgt ervoor dat de kwaliteitsborging in lijn blijft met constant evoluerende software.

Benieuwd waar AI agenten de naald in jouw bedrijf zouden kunnen verplaatsen?

Hoe agentic AI inzetten voor concurrentievoordeel

Sneller reageren op veranderingen in de markt, minder knelpunten en de mogelijkheid om de concurrentie voor te blijven - allemaal zonder te wachten op goedkeuring bij elke stap - dat is de echte winst die AI agenten brengen.

Je hebt niet meer techniek nodig. Je hebt minder vertragingen nodig, minder "laten we dat morgen eens bekijken"-momenten en een systeem dat je helpt te stoppen met brandjes blussen en dingen voor te zijn. Dat is het soort rotzooi waar agenten voor gemaakt zijn.

Dus, hoe zet je het aan het werk zonder je hele bedrijf op zijn kop te zetten?

Gebruik AI agents om de knelpunten te verhelpen die je team vertragen

Iedereen heeft ze: goedkeuringsketens, kleine escalaties, dingen die door de mazen van het net vallen. Een agentisch AI systeem pauzeert niet om in te checken. Het houdt de machine draaiende zonder te hoeven stoppen en vragen om de vijf minuten.

Als een systeem kapot gaat, wordt het omgeleid. Als een deadline wegvalt, worden de prioriteiten automatisch aangepast. Dat soort autonomie verbetert niet alleen de workflows. De hele operatie wordt er lichter door.

Laat AI agenten de gegevens afhandelen waar jij geen tijd voor hebt

De meeste teams zitten op stapels waardevolle gegevens die ze nooit gebruiken omdat niemand tijd heeft om alles door te spitten. AI agenten lezen niet alleen de gegevens. Ze verbinden punten, vinden patronen en handelen naar wat ze zien.

Stel je een systeem voor dat klantverloop signaleert voordat het gebeurt en een retentieplan opstart terwijl je nog in je ochtendvergadering zit. Zo ziet dit er in actie uit.

Upgrade uw bots: geef ze hersens, niet alleen scripts

Standaard automatisering is nuttig... totdat er iets vreemds gebeurt. Dan gaat het kapot.

Agentic AI systemen behandelen de randgevallen. Ze begrijpen het doel en passen zich aan wanneer de situatie verandert. Als een stap mislukt of de omstandigheden veranderen, zoeken AI agenten de volgende beste zet uit in plaats van een foutmelding te geven.

Dus ja, het is nog steeds automatisering, maar met een puls.

Ontlast de mentale belasting van je team zodat ze groter kunnen denken

Niemand komt op baanbrekende ideeën terwijl ze bedolven zijn onder het drukke werk. Wanneer AI agents zorgen voor de repetitieve beslissingen (de statusupdates, de duwtjes in de rug, de telefoontjes met een laag risico), krijgt je team bandbreedte terug. Dat is wanneer creativiteit gedijt.

Sommige van de beste productideeën ontstaan in de stilte na de storm. Agentic AI helpt die stilte te creëren.

Hoeveel vrijheid je je AI moet geven (en wanneer je moet ingrijpen)

Hier is het ding: alleen omdat AI kan beslissen betekent niet dat het altijd moet.

Agent systemen zijn slim. Ze leren, passen zich aan en nemen initiatief. Maar ze zijn niet immuun voor blinde vlekken. Vooral als de gegevens die ze krijgen rommelig of onjuist zijn. Dan is menselijk toezicht essentieel.

Zie het zo: je geeft het stuur niet uit handen. Je geeft het AI systeem een rijbewijs met een supervisor op de passagiersstoel die ingrijpt wanneer dat nodig is.

Sommige bedrijven pakken dit verkeerd aan. Ze behandelen de AI als een fragiele stagiair - die elke beslissing overheerst - of ze geven hem te snel te veel controle. Geen van beide werkt. De sweet spot is een duidelijk kader:

Wat kan het AI systeem solo doen?
Wat heeft een mens nodig?
En wanneer moet het stilstaan en vragen?

Het gaat niet om micromanagement. Het gaat om vertrouwen met vangrails.

En trouwens, de beste agentiële systemen verbeteren met goed toezicht. Elk "hé, wacht daar eens mee" moment wordt een nieuwe les. Ze worden scherper, beter afgestemd op je bedrijfsdoelen en worden na verloop van tijd voorspelbaarder.

Als automatisering je al eens in de steek heeft gelaten (bots die kapot gingen, modellen die in een spiraal terecht kwamen), dan is dat meestal omdat ze niet gebouwd waren met feedback in gedachten. AI agenten veranderen dat. Maar ze hebben nog steeds context nodig. En dat is waar je team om de hoek komt kijken.

De rol van agentschap AI: wat bedrijfsleiders moeten weten

Als het gaat om het invoeren van agentic AI, moeten bedrijfsleiders één ding begrijpen: het gaat niet alleen om het hebben van slimmere technologie. Het gaat erom wat die technologie doet voor uw bedrijfsresultaten. Het potentieel ROI is echt, en de impact op uw bedrijf kan zijn onmiddellijk.

Dit is wat je kunt verwachten:

Kostenbesparing: Gartner voorspelt dat tegen 2029, agent AI autonoom zal oplossen 80% van veelvoorkomende problemen met de klantenservice zonder menselijke tussenkomst, wat leidt tot een 30% verlaging van operationele kosten. Door beslissingen te automatiseren die normaal gesproken menselijke goedkeuring of toezicht vereisen, helpt agentic AI bedrijven hun operationele kosten aanzienlijk te verlagen.
Betere klantenwerving en -behoud: Door bedrijven in staat te stellen sneller en proactiever te reageren op de behoeften van de klant, verbetert agentic AI de klanttevredenheid. Vroege gebruikers rapporteren al een betere klantenbetrokkenheid door problemen te identificeren voordat ze escaleren.
Tijdsbesparing: Door het overnemen van repetitieve, laagwaardige taken, maakt AI je team vrij om zich te concentreren op de dingen die er toe doen. Voor een van onze klanten hebben agentic AI-gestuurde oplossingen het volgende bespaard tot 20 uur per week voor teams die gebukt gaan onder routinematige administratieve taken.

Toch is het implementeren van agentic AI niet zo eenvoudig als het omzetten van een schakelaar. Het vereist investeringen in datakwaliteit en context - je AI moet toegang hebben tot de juiste informatie om slimme beslissingen te kunnen nemen. Bovendien vereist het een balans tussen autonomie en toezicht. Je wilt niet dat de AI agenten op hol slaan, maar je wilt ook dat ze beslissingen kunnen nemen zonder voortdurende menselijke tussenkomst.

Uiteindelijk zullen agentic AI systemen uw bedrijf wendbaarder en concurrerender maken. Het is een investering die zich terugbetaalt door knelpunten weg te nemen, tijd te besparen en u de flexibiliteit te geven om sneller beslissingen te nemen.

Klaar om je eerste AI agenten te bouwen en snel echte resultaten te zien?

Stappen om agentic AI succesvol te integreren in uw organisatie

Het uitrollen van een agentic AI systeem hoeft niet vanaf de eerste dag een volledige transformatie te betekenen. Sterker nog, het mag niet. De slimste bedrijven haasten zich niet, ze bouwen in lagen. Hieronder vind je een stappenplan dat echt werkt in de echte wereld, niet alleen in pitchdecks.

1. Beslispunten met hoge wrijving identificeren

Breng eerst in kaart waar beslissingen consequent vastlopen. Zoek naar gebieden waar:

Personeel wacht op goedkeuringen
Taken stuiteren tussen teams
De resultaten variëren enorm, afhankelijk van wie ze behandelt

Dit zijn de beste kandidaten voor agentiële interventie. Als een proces traag en repetitief is en toch een oordeel vereist? Dat is een goede keuze.

Wat te doen:

Interview operationele leidinggevenden, niet alleen leidinggevenden
Schaduw de werkstromen (ja, ouderwetse observatie)
Documenteer 3-5 beslissingen waarbij een slim systeem zou overnemen

2. Definieer het doel van de agenten zoals je een functie zou definiëren

Begin niet met gegevens. Begin met intentie. Waar zijn de agenten eigenlijk verantwoordelijk voor? Welke resultaten moeten ze beïnvloeden?

Denk in termen van:

Wat de agenten moeten beslissen
Welke invoer gebruiken ze (gegevens, regels, context)?
Welke acties zijn toegestaan (meldingen, triggers, wijzigingen)

Pro tip: Schrijf een functieomschrijving voor je AI agenten. Als het vaag klinkt, ben je nog niet klaar om te bouwen.

3. Bouw een pilot met duidelijke grenzen

Behandel het als een zandbak. Het doel is leren, niet perfectie.

Begin met één micro-beslissingslus. Zoiets als: "Als de voorraad onder X zakt en de vertraging bij de leverancier groter is dan Y, stuur dan de voorraad om vanuit Z."

Bouw die logica, integreer de gegevensbronnen en laat het draaien. Dan meten:

Hoe vaak komen de agenten in actie?
Is de besluitvorming logisch?
Hoe reageren mensen erop?

4. Betrek je mensen vanaf het begin

Een agentic AI systeem heeft een technische opbouw nodig, maar organisatorische adoptie is net zo belangrijk.

Dump geen zwarte doos in je ops-team en hoop er het beste van. Betrek ze er vroeg bij. Laat ze zien wat de agenten zien. Laat ze de parameters beïnvloeden.

De beste implementaties die we hebben gezien, lijken meer op het trainen van een nieuwe medewerker dan op het installeren van software.

5. Stel uw AI toezichtsmodel op

Zet een beoordelingscyclus op (wekelijks of maandelijks) om de beslissingen van de agenten te analyseren:

Hebben ze gehandeld toen dat moest?
Zijn ze te ver gegaan?
Gaan de resultaten de goede kant op?

Bepaal wat escalatie behoeft, wat niet en wanneer mensen moeten ingrijpen. Dit is je bewakingssysteem en het is cruciaal voor stabiliteit op de lange termijn.

Pro tip: alles documenteren. Auditeerbaar AI is verantwoordelijk AI.

6. Schaal bewust. Niet klonen, aanpassen

Als de eerste pilot consistente, betrouwbare resultaten laat zien, kopieer deze dan niet zomaar naar andere afdelingen. Elke functie heeft andere variabelen, doelen en risicotolerantie.

In plaats daarvan:

Pas de logica aan per use case
Train de agenten op nieuwe contextuele input
Hun verantwoordelijkheden geleidelijk uitbreiden

Op dit punt ontwikkelt u uw org-structuur om te werken met AI.

Conclusie: De toekomst van agentic AI in zakelijke besluitvorming

Laten we het futurisme overslaan. Agentic AI is geen sciencefictionsprong die wacht op betere hardware of regelgeving. Het is al in handen van bedrijven die besloten hebben om niet langer te wachten op perfecte duidelijkheid en te gaan experimenteren.

En het verandert de manier waarop beslissingen worden genomen - stil, maar fundamenteel.

Als je een leidinggevende rol hebt, hoef je de techniek niet te beheersen. Maar je moet wel begrijpen wat het betekent als een systeem zelf prioriteiten gaat stellen. Je moet beslissen waar het initiatief thuishoort en wat er gebeurt als het niet van een mens komt.

Dat is de echte verschuiving.

Geen dashboards. Geen chatbots. Agentschap.
De bedrijven die vooruitgang boeken? Zij zijn degenen die agents bouwen die doelen begrijpen, actie ondernemen en leren van het resultaat. En ze gooien het niet bovenop gebroken workflows, ze herontwerpen eromheen.

Geen hype, gewoon hefboomwerking.

Als er één onderdeel van het bedrijf is dat altijd achterloopt of één beslissingslus die nooit helemaal werkt, begin daar dan. Bouw een systeem dat niet alleen reageert, maar doelgericht reageert.

En als je niet weet waar je moet beginnen? We helpen je dat uit te zoeken.

Deel:

Philip Tikhanovich

Hoofd Big Data

Philip brengt scherpe focus aan in alles wat met data en AI te maken heeft. Hij is degene die in een vroeg stadium de juiste vragen stelt, een sterke technische visie bepaalt en ervoor zorgt dat we niet alleen slimme systemen bouwen, maar ook de juiste, voor echte bedrijfswaarde.

Inhoudsopgave

Contacteer ons

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht

Stuur ons een spraakbericht

Documenten bijvoegen

Bestand uploaden

Je kunt 1 bestand van maximaal 2 MB bijvoegen. Geldige bestandsformaten: pdf, jpg, jpeg, png.

Door op Verzenden te klikken, stemt u ermee in dat Innowise uw persoonsgegevens verwerkt volgens onze Privacybeleid om u van relevante informatie te voorzien. Door je telefoonnummer op te geven, ga je ermee akkoord dat we contact met je opnemen via telefoongesprekken, sms en messaging-apps. Bellen, berichten en datatarieven kunnen van toepassing zijn.