Ondernemingsteams worden overspoeld door een wildgroei aan tools en contextwisselingen. Agentic AI-systemen die grote taalmodellen combineren met API's, geheugen en taakplanningsmogelijkheden bieden een uniforme oplossing.
Deze autonome agents kunnen situaties waarnemen, complexe werkstroom doorrekenen en namens gebruikers actie ondernemen.
Omdat 2025 door marktleiders wordt aangeduid als 'het jaar van AI-agenten', wedijveren grote technologiebedrijven om geavanceerde agentische platforms te implementeren die beloven de bedrijfsvoering te stroomlijnen en de productiviteit binnen organisaties te verhogen.
Belangrijkste sleutels
- Agentic AI-systemen automatiseren werkstroom, waardoor de werklast van ondernemingen met 50-78% wordt verminderd.
- 90% van de AI-agenten faalt snel zonder robuuste integratie- en geheugensystemen.
- Bedrijven van middelbare grootte lopen voorop bij de acceptatie ervan en geven prioriteit aan onderzoek, productiviteit en klantenservice.
- De beste AI-platforms leggen de nadruk op veiligheid, governance en de inzet van gespecialiseerde domeinagenten.
Wat is agentische AI?
Agentic AI verwijst naar systemen die zelfstandig gegevens waarnemen, redeneren aan de hand van gespecialiseerde modellen, taken uitvoeren via externe tools en voortdurend leren van feedback om de prestaties te verbeteren.
Deze vierstaps cyclus van waarnemen-redeneren-handelen-leren stelt agents in staat om geavanceerde bedrijfsprocessen af te handelen zonder voortdurend toezicht door mensen.
Om agentische AI te begrijpen, moet je verder kijken dan eenvoudige chatbots en je richten op systemen die zelfstandig complexe, meerstapwerkstroom kunnen uitvoeren.
In tegenstelling tot traditionele AI-assistenten die reageren op individuele verzoeken, behouden agentische systemen de context tijdens langdurige interacties en kunnen ze hun aanpak aanpassen op basis van realtime feedback.
Het autonome karakter van deze systemen biedt zowel kansen als uitdagingen.
Het onderzoek van NVIDIA naar agentische AI laat zien hoe agents meerdere gespecialiseerde modellen kunnen coördineren en tegelijkertijd de veiligheid kunnen waarborgen.
Uit de evaluatie van Beam AI voor 2025 blijkt echter dat 90% van de AI-agenten binnen 30 dagen faalt als gevolg van contextverlies en integratieproblemen.
Toonaangevende platforms pakken deze uitdagingen aan met behulp van stateful geheugensystemen, robuuste toolorkestratie en uitgebreide governancekaders die besluitvormingsprocessen bijhouden en waar nodig menselijk toezicht mogelijk maken.
Waarom bedrijven AI-agenten inzetten
*organisaties die AI-agenten inzetten, melden een vermindering van de werklast met 50-78% en aanzienlijke verbeteringen in de efficiëntie van processen, waardoor ze essentieel zijn om concurrerend te blijven in een steeds verder geautomatiseerd bedrijfslandschap
Uit marktonderzoek blijkt dat 81% van de bedrijfsleiders van plan is om agents in hun AI-strategie te integreren, hoewel slechts 24% volgens de Work Trend Index van Microsoft een organisatiebrede implementatie heeft gerealiseerd.
De belangrijkste drijfveren zijn onder meer het verminderen van toolfragmentatie, de automatisering van routinematige werkstroom en het opschalen van klantinteracties zonder evenredige toename van het personeelsbestand.
Bedrijven van middelgrote grootte met 100 tot 2000 werknemers lopen voorop bij de implementatie en gebruiken agents voor onderzoek en samenvattingen (58%), persoonlijke productiviteit (53,5%) en klantenservice (45,8%).
De uitdagingen bij de implementatie blijven echter aanzienlijk. Integratie met verouderde systemen, het behoud van context in meerstapsprocessen en het opzetten van de juiste governancekaders vormen de grootste hindernissen.
Succesvolle implementaties leggen de nadruk op continue evaluatie, menselijke controles en beperkte toestemming om te voorkomen dat agents hun beoogde reikwijdte overschrijden.
Topbedrijven voor de implementatie van AI-agenten
Het agentische AI-landschap heeft als functie gevestigde cloudproviders, innovatieve start-ups en ondernemingen, die elk hun eigen unieke sterke punten hebben op het gebied van agentimplementatie en -beheer.
- AWS (Amazon) : AgentCore biedt veilige runtime-omgevingen, geheugendiensten voor contextbehoud en een speciale marktplaats voor vooraf gebouwde agentoplossingen
- ServiceNow : AI Experience biedt contextbewuste multimodale interfaces, terwijl Zurich agentische werkstroom introduceert met natuurlijke taalcoding
- Salesforce : Agentforce integreert autonome agents rechtstreeks in CRM-werkstroom, waarbij vroege klanten een afname van 70% in tier-1-ondersteuningsvragen melden
- Microsoft : Uitgebreid ecosysteem met onder meer de Copilot-veldgids, de Agent Store-marktplaats en GitHub Copilot-codeeragenten die naadloos integreren met tools voor de onderneming
- NVIDIA : Blueprints en NeMo-microservices stellen ontwikkelaars in staat om geavanceerde agentarchitecturen te bouwen met geavanceerde redeneervaardigheden
- OpenAI : AgentKit biedt visuele agentbouwers, uitgebreide evaluatietools en uitgebreide connectorregisters voor snel werkstroomontwerp
- Google : Gemini-aangedreven agents zijn actief op het gebied van datawetenschap, code-interpretatie en engineering, ondersteund door het AP2-betalingsprotocol voor veilige autonome transacties
- Databricks : Agent Bricks bouwt en verfijnt automatisch domeinspecifieke agents, waarbij het platform optimale modelconfiguraties aanbeveelt
Deze platforms delen gemeenschappelijke innovaties op het gebied van governance, evaluatie en integratiemogelijkheden.
De meeste leggen de nadruk op veiligheid door middel van op rollen gebaseerde toegangscontroles, bieden uitgebreide observatie voor het bijhouden van beslissingen van agents en bieden uitgebreide connectorbibliotheken voor integratie met bestaande bedrijfssystemen.
De trend naar gespecialiseerde domeinagenten in plaats van algemene assistenten weerspiegelt de volwassenheid van de markt en het groeiende inzicht in hoe agenten effectief kunnen worden ingezet in ondernemingsomgevingen.
Veelgestelde vragen
Agentische AI-systemen combineren taalmodellen met externe tools, geheugen en planningsmogelijkheden om meerstap taken zelfstandig te voltooien zonder constante menselijke begeleiding.
Organisaties gebruiken agents om het wisselen tussen tools te verminderen, repetitieve werkstroom te automatiseren, klantinteracties op te schalen en aanzienlijke efficiëntieverbeteringen te realiseren in kenniswerk.
De grootste problemen zijn onder meer contextverlies tussen stappen, integratieproblemen met verouderde systemen en foutencascades die robuuste governancekaders vereisen.
Toonaangevende platforms implementeren op rollen gebaseerde toegangscontroles, bijhouden van besluiten, detectie van afwijkingen en werkstroom met menselijke goedkeuring voor gevoelige acties of transacties.
Klantenservice, softwareontwikkeling, data-analyse en automatisering van bedrijfsprocessen kennen de hoogste acceptatiegraad en meetbare efficiëntiewinst.
Laatste gedachten
De bedrijven die toonaangevend zijn op het gebied van agentische AI combineren een robuuste technische infrastructuur met praktische governancekaders die een antwoord bieden op echte uitdagingen binnen ondernemingen.
Van de veilige runtime-omgevingen van AWS tot de multimodale interfaces van ServiceNow en het uitgebreide agent-ecosysteem van Microsoft: deze platforms laten zien hoe autonome AI bedrijfsactiviteiten kan transformeren met behoud van het nodige toezicht en de nodige controle.