Kunstmatige intelligentie is verder geëvolueerd dan eenvoudige hulp. De volgende generatie AI – agentic AI – is in staat tot autonome besluitvorming, het orkestreren van complexe workflows en het fundamenteel herdefiniëren van de manier waarop ondernemingen werken. Dit gaat niet over het vervangen van menselijke werknemers; het gaat om het rechtstreeks inbedden van intelligentie in organisatorische processen, waardoor ongekende efficiëntie en schaalbaarheid wordt gestimuleerd.
Van reactieve tools naar proactieve systemen
Jarenlang vertrouwden ondernemingen op AI-assistenten die op aanwijzingen reageerden en geïsoleerde taken uitvoerden, zoals het samenvatten van documenten of het ophalen van gegevens. Deze hulpmiddelen waren nuttig, maar beperkt. Agentic AI gaat verder: meerdere AI-agenten kunnen samenwerken, context delen en end-to-end workflows beheren zonder constante menselijke tussenkomst.
Denk aan inkoop: een traditionele assistent kan een inkooporder opstellen. Een agentisch systeem kan echter autonoom prognoses beoordelen, leveranciersrisico’s beoordelen, compliance garanderen, over voorwaarden onderhandelen en transacties tussen afdelingen afronden – allemaal zonder direct toezicht. Deze verschuiving van beperkte ondersteuning naar autonome orkestratie is het bepalende kenmerk van het volgende tijdperk van zakelijke AI.
Workflows voor intelligentie heroverwegen
Bedrijven bouwden workflows rond stapsgewijze automatisering, waarbij ze waar mogelijk AI invoegden. Nu moeten organisaties processen volledig opnieuw vormgeven en ecosystemen ontwerpen waarin mensen en AI-agenten naadloos samenwerken. Dit vereist moeilijke vragen: welke beslissingen moeten door mensen worden geleid en welke kunnen worden gedelegeerd? Hoe zorg je ervoor dat AI toegang krijgt tot noodzakelijke gegevens, terwijl je de grenzen respecteert? Wat gebeurt er als agenten in de financiële, HR- en supply chain-sector autonoom coördineren?
De sleutel is om verder te gaan dan lineaire overdrachten naar georkestreerde ecosystemen. Degenen die zich aanpassen, zullen een snelheid en wendbaarheid bereiken die traditionele automatisering eenvoudigweg niet kan evenaren.
Het belang van uniforme platforms
Zonder een verenigd platform riskeert agentische AI fragmentatie. Niet-verbonden agenten die langs elkaar heen werken, kunnen chaos veroorzaken. Een gecentraliseerde aanpak met gedeelde kennisgrafieken, consistent beleid en één enkele orkestratielaag is essentieel voor interoperabiliteit tussen afdelingen. Dit vermindert de complexiteit en maakt schaalvergroting op bedrijfsniveau mogelijk: minder vastgelopen proefprojecten, veiligere en consistentere samenwerking. Uniforme platforms stroomlijnen ook de monitoring van resultaten en versterken het bestuur, wat van cruciaal belang wordt naarmate systemen autonomie krijgen.
Vertrouwen en verantwoordelijkheid opbouwen
Naarmate AI-systemen onafhankelijker handelen, neemt de kans op fouten toe. Een gebrekkig besluit over de klantenservice kan klanten frustreren; een misstap op het gebied van de naleving kan leiden tot regelgevingsrisico’s. Vertrouwen en verantwoordelijkheid moeten vanaf het begin in agentische AI worden ingebakken. Bestuur is geen bijzaak; het is de basis.
Leiders hebben een duidelijk beleid nodig dat autonomie definieert, transparante registratie van beslissingen en escalatiemechanismen voor menselijk toezicht. Even belangrijk is cultureel vertrouwen: werknemers moeten AI zien als een aanvulling op hun capaciteiten, en niet als vervanging ervan.
Waarde vroeg meten
Veel AI-projecten voor ondernemingen slagen er niet in om verder te schalen dan experimenten. Agent AI kan deze valstrik niet betalen. Organisaties moeten de bedrijfswaarde voortdurend meten: efficiëntiewinst, kostenbesparingen, het vermijden van fouten, snellere besluitvorming. Succes zal worden bepaald door de dekking van de automatisering, minder handmatige tussenkomst en het vermogen om nieuwe diensten snel en op grote schaal te leveren. Een inkoopcyclus die wordt teruggebracht van weken naar uren, of geautomatiseerde nalevingsbeoordelingen, kunnen de prestaties van de onderneming fundamenteel veranderen.
De opkomst van agentische AI gaat niet over het overdragen van de controle; het gaat over mensen en agenten die zij aan zij opereren in georkestreerde systemen.
De transitie naar agentische AI vereist het testen van systemen in goed gedefinieerde domeinen met helder bestuur, gevolgd door investeringen in uniforme platforms en robuust beleid. Bedrijven die agentische AI beschouwen als een strategische verandering – en niet zomaar een hulpmiddel – zullen de workflows, het bestuur en de besluitvorming zelf opnieuw vormgeven.
