In 7 min alles over AI-Agents in Nederland

Door ADAMI – Consultants & builders in proces optimalisaties met behulp van AI Technologie

De opkomst van intelligente assistenten

AI-agents zijn geen toekomstmuziek meer; ze zijn hier, ze groeien razendsnel in hun mogelijkheden en ze veranderen de manier waarop organisaties in Nederland werken. Deze digitale assistenten, aangedreven door generatieve AI (zoals GPT) en geavanceerde werkstructuren, kunnen zelfstandig informatie verwerken, beslissingen nemen en taken uitvoeren. Wat ooit begon als simpele chatbots, evolueert nu naar een netwerk van agents die samenwerken aan strategische bedrijfsdoelen.

“De stap van AI-tools naar AI-agents is net zo fundamenteel als de stap van typemachine naar computer. Agents zijn niet alleen slimmer, ze zijn doelgerichter en zelflerend,” aldus Jonathan van Westendorp, AI Expert binnen ADAMI.

Adoptie begint bij vertrouwen en betrokkenheid

De adoptiegraad van AI onder werknemers in Nederland is sterk afhankelijk van hoe zij betrokken worden bij de introductie. Medewerkers willen begrijpen wat een AI-agent doet, waarom deze wordt ingezet en – vooral – wat dit betekent voor hun eigen werk. Het is daarom essentieel dat zij niet alleen geïnformeerd worden, maar vanaf het begin actief meedoen. Door medewerkers te betrekken bij het ontwerp, testen en evalueren van AI-agents, vergroot je niet alleen het vertrouwen, maar zorg je ook voor betere resultaten.

Cruciaal hierbij is de erkenning dat de mens de domeinexpert blijft. AI-agents kunnen processen versnellen en structureren, maar het zijn de medewerkers die weten wat écht belangrijk is voor klant, collega of operatie. Door hen centraal te zetten, voorkom je weerstand en creëer je eigenaarschap.

“AI vervangt geen mensen, het versterkt ze – als je ze maar meeneemt en serieus neemt in het proces,” aldus Roel Rotteveel.

Hoe werken AI-agents?

AI-agents opereren autonoom. Ze starten vanuit een opdracht van een gebruiker, plannen zelfstandig de benodigde acties, verzamelen data uit verschillende bronnen (zoals interne systemen of het web), en voeren taken uit. Ze kunnen complexe workflows beheren, feedback verwerken en zichzelf verbeteren. Sommige agents zijn generalistisch, anderen zijn gespecialiseerd, en samen vormen ze steeds vaker zogeheten "multi-agent systems" die met elkaar communiceren om grotere doelen te bereiken.

Typische fasen in een agent-workflow:
AI-agents opereren niet willekeurig, maar volgens een gestructureerde workflow die hen in staat stelt om efficiënt en doelgericht te werken. Deze workflow bestaat uit een aantal opeenvolgende fasen, waarbij de agent stap voor stap toewerkt naar het gewenste resultaat. Elke fase bouwt voort op de vorige en vormt een essentieel onderdeel van het vermogen van de agent om te leren, zich aan te passen en zelfstandig te handelen.

Taakdefinitie De gebruiker geeft een opdracht of doel. De agent interpreteert de input (vaak in natuurlijke taal).
Planning en toewijzing De agent analyseert de opdracht, splitst deze op in subtaken en bepaalt welke acties nodig zijn.
Uitvoering De agent voert de taken uit. Bij complexere opdrachten kan hij subagents activeren voor specifieke onderdelen.
Feedback & verbetering De agent evalueert de uitkomsten, verwerkt feedback (van gebruiker of omgeving) en past zijn gedrag aan voor toekomstige taken.

“Een goed ontworpen AI-agent is als een teamlid dat nooit moe wordt en steeds slimmer wordt met elke interactie,” zegt Roel Rotteveel, Co-Founder van ADAMI.

Concrete toepassingen in Nederland

De kracht van AI-agents wordt al op diverse fronten benut, verspreid over publieke en private sectoren:

Gemeenten zetten agents in om vragen van burgers te beantwoorden of klachten efficiënt te verwerken, bijvoorbeeld via inwonersportalen en meldingssystemen voor openbare ruimte.
In de verzekeringsbranche worden AI-agents ingezet voor risicobeoordeling, het automatisch afhandelen van claims en 24/7 klantenservice voor polishouders.
Productiebedrijven gebruiken agents om kwaliteitscontrole te automatiseren en real-time rapportages te genereren over machineprestaties. Zo detecteren agents vroegtijdig defecten en optimaliseren ze onderhoudsschema’s.
In de logistiek worden AI-agents toegepast voor het verwerken van inkomende vrachtaanvragen, het extraheren van gestructureerde informatie uit e-mails en het automatisch invullen van douanedocumenten.
In de financiële sector helpt een AI-agent bijvoorbeeld bij het analyseren van kredietrisico’s, het screenen van transacties op witwaspraktijken, of het versneld afhandelen van hypotheekaanvragen.
De zorgsector experimenteert volop met AI-agents voor administratieve triage, het analyseren van patiëntendossiers, het opstellen van consultvoorbereidingen en zelfs voor ondersteuning in klinische beslissingen, zoals medicatiecontrole of voorspelling van heropnames.

“We hebben bij klanten gezien dat agents niet alleen tijd besparen, maar ook de outputkwaliteit verbeteren. Ze zijn niet beperkt tot standaardantwoorden – ze leren en passen zich aan,” aldus Philip Gast, Co-Founder & AI Expert bij ADAMI.

Verschillende types AI-agents

AI-agents zijn te categoriseren naar complexiteit en autonomie.

Complexiteit verwijst naar de mate waarin de agent moet redeneren, plannen of meerdere databronnen moet combineren om een taak uit te voeren. Een eenvoudige taak kan bijvoorbeeld één regel volgen ("Als A, dan B"), terwijl een complexe taak meerdere stappen, afwegingen of context vereist.
Autonomie verwijst naar hoe zelfstandig de agent kan opereren. Een agent met lage autonomie voert alleen taken uit na menselijke input, terwijl een agent met hoge autonomie zelfstandig taken start, bijstuurt en leert van feedback zonder tussenkomst.

De risico’s van verkeerde inzet van AI-agents

Hoewel AI-agents enorme kansen bieden, brengen ze ook risico’s met zich mee bij verkeerde inzet. Zonder goede afbakening kunnen agents besluiten nemen die niet transparant of ethisch verantwoord zijn. Zo kunnen verkeerde interpretaties van data leiden tot bevooroordeelde beslissingen, bijvoorbeeld bij sollicitaties, kredietbeoordelingen of zorgtoewijzingen. Ook is er gevaar voor ‘hallucinaties’, waarbij agents foutieve informatie presenteren alsof het feiten zijn. In mission-critical omgevingen zoals finance of healthcare kan dat ernstige gevolgen hebben. Verder bestaat het risico dat agents informatie overnemen van onbetrouwbare bronnen, of dat ze via externe koppelingen toegang krijgen tot gevoelige gegevens – met alle privacy- en securityrisico’s van dien.

“AI-agents zijn krachtig, maar net als een ongetrainde medewerker kunnen ze de verkeerde kant opgaan zonder kaders en toezicht,” aldus Philip Gast.

Hoe AI-agents veilig en verantwoord te benutten

Om risico’s te beperken, is het essentieel dat organisaties AI-agents ontwerpen met ingebouwde waarborgen: denk aan feedbackloops, menselijke escalatiepunten en strikte toegangsrechten. Governance en ethiek moeten geen bijzaak zijn, maar ingebakken in elke stap – van dataselectie tot besluitvorming. Dit betekent ook dat agents regelmatig geaudit moeten worden op bias, nauwkeurigheid en betrouwbaarheid. Transparantie speelt hierbij een sleutelrol: het moet duidelijk zijn waarom een agent een bepaalde actie uitvoert of besluit neemt. Tot slot is menselijk toezicht cruciaal, zeker bij impactvolle beslissingen.

“We bouwen onze agents altijd met het principe ‘human-in-the-loop’. Technologie is een middel, maar de mens blijft de eindverantwoordelijke,” benadrukt Roel Rotteveel.

Voordelen voor organisaties

De impact van AI-agents op bedrijfsvoering
De inzet van AI-agents heeft een transformatieve impact op hoe organisaties opereren, beslissingen nemen en waarde leveren aan klanten. Hun effect reikt verder dan louter automatisering: AI-agents veranderen de structuur van werk, de rol van medewerkers en het tempo waarin organisaties kunnen innoveren. Enkele kernvoordelen:

Efficiëntieverbetering
AI-agents nemen routinematige, repetitieve taken over die voorheen veel menselijke capaciteit vergden – denk aan het beantwoorden van standaardklantvragen, het verzamelen van rapportagedata of het updaten van systemen. Dit verlaagt de werkdruk voor medewerkers en verkort doorlooptijden drastisch.
Kostenbesparing
Door het terugdringen van handmatig werk, het minimaliseren van menselijke fouten en het optimaliseren van processen, kunnen organisaties significante kosten besparen. Bovendien hebben agents geen overuren, vakantiedagen of pauzes nodig – wat de operationele kosten verder drukt.
Schaalbaarheid zonder extra personeel
AI-agents zijn 24/7 beschikbaar en kunnen moeiteloos opschalen naarmate de vraag toeneemt. Of het nu gaat om duizend of honderdduizend klantvragen, een goed ingestelde AI-agent schaalt mee zonder extra fte's – essentieel in tijden van krapte op de arbeidsmarkt.
Verbeterde klantgerichtheid
Agents kunnen klanten sneller, consistenter en persoonlijker bedienen. Door context te begrijpen (zoals eerdere interacties of voorkeuren), leveren ze een service die aansluit op individuele behoeften – op elk moment van de dag. Dit verhoogt de klanttevredenheid en versterkt klantloyaliteit.
Versnelling van besluitvorming
AI-agents analyseren in real-time grote hoeveelheden data en vertalen deze naar bruikbare inzichten. Hierdoor kunnen organisaties sneller en datagedreven beslissingen nemen, bijvoorbeeld in supply chain optimalisatie, risicomanagement of resourceplanning.
Borging van kennis en continuïteit
In een tijd waarin personeelsverloop hoog is, zorgen AI-agents ervoor dat cruciale proces- en domeinkennis niet verloren gaat. Ze documenteren, standaardiseren en hergebruiken kennis, waardoor organisaties minder afhankelijk worden van individuele medewerkers.

“De ROI van AI-agents is geen kwestie van jaren, maar van maanden. We zien binnen drie tot zes maanden al impact bij onze klanten,” deelt Jonathan van Westendorp.

Implementatie: van experiment naar waarde

Een succesvolle invoering van AI-agents kan als volgt van start gaan:

Analyseer waar de meeste tijd verloren gaat.
Start klein met een pilot – bijvoorbeeld een HR-agent of klantenservice-agent.
Zorg voor kwalitatieve en toegankelijke data.
Train de agent op jouw processen.
Monitor en optimaliseer continu.
Betrek medewerkers vroegtijdig – dit verhoogt acceptatie en betrokkenheid.

“AI-agents zijn krachtig, maar de organisatie moet zich eraan aanpassen. Zonder menselijk toezicht en betrokkenheid loop je het risico dat het een black box wordt,” waarschuwt Roel Rotteveel.

Klein starten, groot leren

Niet elke organisatie hoeft meteen groots in te zetten op AI-agents. Sterker nog: een gefocuste pilot met één duidelijke use case is vaak de beste manier om ervaring op te doen, draagvlak te creëren en tastbare waarde te ontdekken. Denk aan een HR-agent die sollicitaties screent, of een klantenservice-agent die FAQ’s afhandelt. Door klein te beginnen, kun je beter controleren wat werkt, waar risico’s zitten en hoe de technologie past bij je organisatiecultuur.

Een pilot is vooral geschikt wanneer:

er intern nog weinig ervaring is met AI;
het commitment of budget beperkt is;
er behoefte is aan snel resultaat en leereffect.

Starten met een pilot is minder geschikt als:

er direct schaal nodig is (bijv. in grote klantvolumes);
processen afhankelijk zijn van veel verschillende databronnen;
compliance- of risicovraagstukken vanaf dag één cruciaal zijn.

Om zelfs een kleine pilot succesvol te laten zijn, zijn er wel een paar randvoorwaarden:

definieer een concreet, meetbaar doel;
zorg voor toegang tot relevante en schone data;
betrek een multidisciplinair team (business, IT, legal);
plan vooraf hoe je succes meet én hoe je opschaalt bij succes.

“Een goede AI-pilot is geen proof of concept voor technologie, maar een test of het waarde toevoegt voor jouw mensen en processen,” aldus Jonathan van Westendorp.

De uitdaging: vertrouwen, governance en compliance

Hoewel de voordelen overtuigend zijn, brengt het gebruik van AI-agents ook uitdagingen met zich mee:

Privacy en security: vooral bij gevoelige klantgegevens.
Ethiek en bias: agents kunnen onbedoeld discriminerende keuzes maken.
Technische complexiteit: integratie in bestaande systemen vraagt expertise.
Veranderingsmanagement: medewerkers moeten wennen aan nieuwe werkmethodes.

“Transparantie en controle zijn essentieel. We bouwen onze agents met feedbackloops, logging en duidelijke escalatiepunten. AI werkt het beste mét mensen, niet in plaats van,” aldus Philip Gast.

Wat brengt de toekomst?

AI-agents ontwikkelen zich snel richting meer autonomie, samenwerking en proactiviteit. Belangrijke trends:

Multi-agent netwerken binnen organisaties, waarbij agents elkaars output gebruiken.
Cross-company communicatie: agents van verschillende bedrijven gaan met elkaar samenwerken.
Reasoning en multimodaliteit: agents die kunnen redeneren over tekst, beeld en geluid.
Van assistent naar partner: agents die niet alleen uitvoeren, maar adviseren en voorspellen.

Samenvatting

AI-agents zijn digitale medewerkers die zelfstandig kunnen plannen, uitvoeren en leren. Ze veranderen de manier waarop organisaties werken: van klantcontact tot risicobeheer en productie. De technologie is volwassen aan het worden, de toepassingen zijn concreet en de voordelen zijn meetbaar. Maar implementatie vraagt om vertrouwen, samenwerking én betrokkenheid van alle medewerkers.

ADAMI helpt organisaties bij het strategisch inzetten van AI Technologie, waaronder AI-agents – met menselijkheid, expertise en resultaatgerichtheid als kernwaarden.

Interesse om hier verder over te praten? Neem contact op met Niels (CEO ADAMI)