Wat zijn AI-agents en waarom worden ze steeds belangrijker?

Sinds eind 2022 is de aandacht voor AI sterk toegenomen. Generatieve AI-modellen zoals ChatGPT, Midjourney en Copilot maakten hun intrede, en daarmee groeide ook de interesse, de investeringen en de ambities. Deze tools helpen onder andere bij het sneller schrijven, slimmer zoeken en efficiënter samenwerken. Toch blijft de inzet van AI vaak beperkt tot advies, in plaats van daadwerkelijk handelen. Een model geeft een goede suggestie, maar die blijft vaak hangen in tekstvorm. Jij moet hem vervolgens nog verwerken, invoeren of afronden. Zonder koppeling met je systemen blijft veel handmatig werk nodig.

AI-agents lossen precies dat probleem op. Ze ondersteunen niet alleen bij het denkproces, maar voeren ook daadwerkelijk taken uit. Ze begrijpen doelen, plannen acties, sturen zichzelf bij en werken binnen je bestaande systemen. Geen demo’s of hypepraat, maar een praktische stap vooruit. Niet langer alleen advies, maar actie. Volledig geautomatiseerd en afgestemd op jouw organisatie.

Stel je voor dat je niet alleen vraagt om een samenvatting van een document, maar ook dat de kernpunten automatisch worden verwerkt in een standaardrapport, verzonden naar de juiste collega’s én opgevolgd met een herinnering in je agenda voor volgende week.

AI-agents maken dit mogelijk. Ze voeren niet alleen opdrachten uit, maar bepalen ook zelf hoe een taak het beste aangepakt kan worden. Ze schakelen andere tools in, houden rekening met context en passen zichzelf aan als iets anders loopt dan verwacht.

In plaats van een losse tool zijn AI-agents te vergelijken met digitale collega’s. Ze werken binnen bepaalde systemen en kunnen daardoor zelfstandig acties uitvoeren, zoals documenten verwerken, data ophalen en acties uitzetten. Daarbij zijn ze slim genoeg om met richtlijnen of doelen uit de voeten te kunnen, zonder dat je elke stap hoeft uit te schrijven. Net als bij het inwerken van een nieuwe collega geef je richting, deel je context en stel je grenzen.

Maar ook hier geldt: goed samenwerken vraagt om vertrouwen, duidelijke afspraken en ruimte voor bijsturing. Jij blijft degene die overzicht houdt, keuzes maakt en eindverantwoordelijk is voor het resultaat.

Een AI-agent is een softwaresysteem dat taal begrijpt, doelen interpreteert, een aanpak uitstippelt en zelfstandig acties uitvoert. Daarbij gaat het niet om één losse taak, maar om een samenhangende reeks van stappen. De agent analyseert een verzoek, kiest de juiste tools, voert de handeling uit en beoordeelt het resultaat. Alles in samenhang, zonder dat jij elk detail hoeft te definiëren. 

De kern van een AI-agent bestaat meestal uit een Large Language Model (LLM), zoals GPT-4. Dat zorgt voor taalbegrip en interpretatie. Daaromheen zit een functionele laag die zorgt voor uitvoering. De agent kan bijvoorbeeld API’s aanroepen, data opvragen, documenten bewerken of rapporten genereren.

Het verschil met een klassieke chatbot zit in de autonomie. Een AI-agent voert niet simpelweg een vooraf ingestelde instructie uit, maar maakt zelf keuzes. Op basis van doelen, richtlijnen en context bepaalt hij de beste route. Als iets niet lukt, zoekt hij naar alternatieven of vraagt hij om aanvullende informatie. 

AI-agents kunnen bovendien van hun fouten leren. Lukt een eerste poging niet, bijvoorbeeld omdat een systeem niet bereikbaar is, dan zoekt een goed ontworpen agent naar een alternatief. Juist die mogelijkheid tot bijsturing maakt hen krachtiger dan vooraf geprogrammeerde workflows.

In de praktijk werk je vaak niet met één alleskunner, maar met meerdere AI-agents die elk een specifieke taak oppakken. De ene agent analyseert klantdata, een tweede verwerkt documenten en een derde coördineert de communicatie. Door deze agents met elkaar te laten samenwerken ontstaat een samenhangend geheel dat je kunt afstemmen op je bedrijfsprocessen. Zo’n opzet wordt ook wel een multi-agent systeem genoemd. Het biedt flexibiliteit, schaalbaarheid en sluit beter aan op hoe organisaties daadwerkelijk werken. Net als bij teams van mensen draait het om duidelijke taakverdeling, afstemming en wederzijds vertrouwen.

De opkomst van AI-agents komt niet uit de lucht vallen. Drie technologische ontwikkelingen zorgen ervoor dat organisaties er vandaag al op een verantwoorde manier mee kunnen starten. 

1. Taalmodellen worden steeds krachtiger
   De nieuwste generatie LLM’s begrijpt beter wat je bedoelt, kan meer context vasthouden, redeneert slimmer en verwerkt complexere instructies. Daarmee zijn ze geschikt om als ‘brein’ van een agent functioneren, in plaats van alleen losse antwoorden te geven.
   
   
2. Technologie is beter verbonden
   Organisaties beschikken steeds vaker over een flexibele IT-omgeving. Dankzij moderne API’s, cloudplatforms en low-code toepassingen communiceren systemen eenvoudiger met elkaar. Daardoor kunnen AI-agents niet alleen analyseren, maar ook daadwerkelijk taken uitvoeren binnen het bestaande landschap.
   
   
3. Er ontstaan tools voor bouwen én beheren
   Het bouwen van AI-agents is één ding. Maar het verantwoord inzetten ervan vraagt ook om overzicht en controle. Nieuwe tools maken het mogelijk om agents te monitoren, gedrag te analyseren en waar nodig bij te sturen. Denk aan feedbackloops, logs, dashboards en controlesystemen. Dat is essentieel voor organisaties die AI-agents niet alleen willen testen, maar ook duurzaam willen inzetten.

Veel organisaties gebruiken al toepassingen die kenmerken van AI-agents vertonen, ook al worden ze niet zo benoemd. Denk aan een AI-assistent die notulen van vergaderingen opstelt, actiepunten formuleert en deze automatisch verstuurt naar betrokken collega’s. Of een supportbot die tickets categoriseert, afhandelt of doorzet naar de juiste afdeling, inclusief logboek en opvolging. 

Ook bij documentverwerking zie je deze ontwikkeling. Sommige systemen analyseren binnenkomende contracten, halen relevante data eruit, labelen documenten en archiveren ze. Volledig automatisch, zonder dat iemand iedere stap hoeft aan te sturen.

Wat deze voorbeelden gemeen hebben? Ze voeren niet alleen taken uit, maar ondernemen ook zelfstandig actie, vaak binnen bestaande workflows. Het zijn vroege vormen van AI-agents. De autonomie is nog beperkt, maar de richting is duidelijk.

AI-agents vragen om een nieuwe manier van denken. In plaats van alles vooraf dicht te timmeren met regels en code, geef je de systemen de ruimte om binnen duidelijke kaders zelfstandig te handelen.

Dat roept een aantal vragen op:

• Wanneer is autonomie gewenst, en wanneer houd je de ‘human in de loop’?
• Hoe behoud je grip op veiligheid en compliance?
• Hoe werk je samen met een systeem dat niet alleen uitvoert, maar ook interpreteert?
• Wat betekent dit voor de rol van mensen in hun dagelijkse werk?

Tegelijkertijd ligt daar juist de kans. Omdat AI-agents taalgestuurd zijn, zijn ze ook toegankelijk voor niet-technische collega’s. Ze helpen innovatie versnellen en verlagen de druk op de developmentcapaciteit. En omdat je klein kunt beginnen, met één agent voor één taak, is de drempel lager dan veel mensen denken.

AI-agents zijn geen tijdelijke hype. Ze vormen een logische volgende stap in de manier waarop organisaties technologie inzetten. Ze helpen om slimmer, sneller en flexibeler werken, zonder mensen buitenspel te zetten. Integendeel: AI-agents maken het mogelijk om menselijke creativiteit en besluitvorming te combineren met digitale uitvoeringskracht.

Bij Conclusion AI 360 zien we AI-agents als een structurele bouwsteen in hoe we processen ontwerpen, rollen invullen en technologie laten samenwerken met mensen. Wil je meer weten over die balans tussen mens en technologie? 

• Leestip: lees onze blog: De onmisbare rol van menselijkheid in technologische vooruitgang.
• Luistertip: in aflevering 5 van onze AI-podcast gaat Bastiaan Jardin dieper in op de rol van AI-agents op de werkvloer en ons dagelijks leven.
• Leestip: Download de whitepaper over AI-agents met verdiepende inzichten en praktijkvoorbeelden.

In de volgende blog gaan we in op een prangende vraag: Wat kun je vandaag al doen met AI-agents? We laten zien wat mogelijk is, waar je kunt starten en hoe je snel waarde creëert.