AI will change the world – change with us
AI Agents: van belofte naar strategisch instrument
De afgelopen jaren is de toepassing van kunstmatige intelligentie binnen organisaties sterk geëvolueerd. Wat begon met eenvoudige automatisering is inmiddels uitgegroeid tot een nieuw paradigma: autonome AI-agents. Deze agents voeren niet alleen taken uit, maar nemen beslissingen, passen zich aan en interacteren zelfstandig met systemen én mensen.
In dit artikel spreken we met Roel Rotteveel, COO van AdamI, over het strategische belang van AI-agents. Waarom zijn ze relevant, wat kunnen ze, en hoe verschilt hun inzet per sector?
Wat is een AI-agent?
Een AI-agent is een digitale entiteit die zelfstandig kan opereren binnen een gespecificeerde context. Het systeem begrijpt doelen, neemt initiatieven, leert van interacties en werkt samen met andere agenten of gebruikers om tot een resultaat te komen.
“Je kunt het zien als een collega die je een opdracht geeft en die vervolgens zelf uitzoekt welke informatie nodig is, wie betrokken moet worden, en welke acties genomen moeten worden,” zegt Roel. “Dat vraagt om intelligentie, contextbegrip en vooral: eigenaarschap.”
Daarmee onderscheiden agents zich fundamenteel van traditionele automatisering, zoals RPA of script-based AI, die slechts vooraf gedefinieerde stappen volgen.
Waarom komt deze ontwikkeling juist nu in een stroomversnelling?
De versnelling wordt deels veroorzaakt door technologische vooruitgang: large language models, verbeterde interfaces, schaalbare infrastructuur en betere integraties met bestaande systemen. Maar er speelt meer.
Organisaties hebben te maken met structurele personeelskrapte, toenemende complexiteit in wet- en regelgeving, en een hoge druk op efficiëntie. In dat krachtenveld biedt een goed ontworpen AI-agent geen marginale verbetering, maar een structurele vernieuwing van hoe werk wordt georganiseerd.
“De grootste verschuiving is misschien wel dat we technologie niet meer alleen inzetten om kosten te besparen,” stelt Roel. “Het gaat nu om het creëren van veerkracht en slagkracht in organisaties.”
De toepassing verschilt per sector
AI-agents zijn breed inzetbaar, maar hun precieze rol verschilt sterk per context. Onderstaand een overzicht van hoe verschillende sectoren gebruikmaken van deze technologie.
Zorg (Health)
In de zorg is de administratieve druk hoog en is menselijke aandacht schaars. AI-agents kunnen artsen en verpleegkundigen ondersteunen bij triage, verslaglegging en het opvragen van medische informatie.
Een voorbeeld is Microsoft’s MAI-DxO, waarin meerdere agents samenwerken in een ‘chain of debate’ om tot een diagnose te komen. De accuraatheid ligt met 85,5% aanzienlijk hoger dan het menselijke gemiddelde (bron).
“De echte winst ligt niet in het vervangen van personeel,” zegt Roel, “maar in het teruggeven van tijd en aandacht aan de patiënt.”
Industrie (Manufacturing)
In industriële omgevingen zijn voorspelbaarheid en procesbeheersing cruciaal. AI-agents helpen bij het interpreteren van sensordata, plannen van onderhoud en optimaliseren van productielijnen.
General Electric zet AI-agents in voor predictive maintenance en heeft hiermee de ongeplande stilstand aanzienlijk kunnen terugdringen (bron: Roland Berger).
Voeding & landbouw (Food & Agri)
De keten van boer tot bord is gevoelig voor verstoringen en inefficiëntie. AI-agents helpen bij vraagvoorspelling, voorraadbeheer en logistieke coördinatie.
Door realtime data van gewassen, weersystemen en distributie te combineren, kunnen agents bijvoorbeeld precies voorspellen wanneer geoogst moet worden of wanneer transportcapaciteit nodig is. Dit leidt tot minder verspilling en betere marges voor boeren én retailers.
Financiële dienstverlening (Finance)
In de financiële sector ligt de nadruk op compliance, risico-inschatting en klantinteractie. AI-agents kunnen transacties analyseren, afwijkingen signaleren en klantvragen autonoom afhandelen.
Roel: “Vooral bij backoffice-processen zoals intercompany-afstemming of auditvoorbereiding zie je dat agents enorme versnelling en nauwkeurigheid opleveren.”
Automotive
De automobielsector combineert geavanceerde technologie met hoge klantverwachtingen. AI-agents worden ingezet in klantenservice, onderhoudsplanning en R&D.
Bijvoorbeeld via Cognigy worden agents gebruikt om proactief contact op te nemen met klanten op basis van voertuigdata – nog voordat er een storing optreedt (bron).
De valkuilen: technologie is niet het probleem
De grootste uitdagingen liggen niet bij de technologie zelf.
Volgens Roel is vooral de adoptie binnen teams bepalend:
“Je kunt een agent bouwen die alles kan, maar als niemand ermee werkt, heeft het geen impact.”
Ook data-governance en veiligheid blijven kritisch. Agents moeten transparant opereren, met duidelijke grenzen en ingebouwde checks.
Hoe begin je ermee?
Organisaties die succesvol met AI-agents starten, volgen meestal een herkenbaar pad:
- Oriëntatie: welke processen zijn geschikt voor agentisering?
- Pilot: begin klein, met een goed gedefinieerde use case en heldere meetpunten.
- Schaalvergroting: breid uit waar de pilot succesvol is, en investeer in opleiding en governance.
ADAMI begeleidt organisaties hierbij van strategie tot uitvoering.
Wat brengt de toekomst?
Roel gelooft dat AI-agents in de komende jaren net zo vanzelfsprekend worden als e-mail of ERP.
“Over vijf jaar werken veel medewerkers dagelijks samen met een agent. Niet als vervanger, maar als digitale collega. De kunst is om nú te beginnen met leren en bouwen.”
Tot slot
AI will change the world – change with us.
De inzet van AI-agents vraagt visie, leiderschap en bereidheid om te experimenteren. Voor C-level bestuurders is het nu het moment om niet alleen te praten over AI, maar ermee te werken. Want alleen organisaties die nu leren, zullen straks leidend zijn.