Wat is vandaag verstandig voor organisaties en wat komt later?

AI-agents, agentic AI, autonome systemen. De termen vliegen je om de oren. In demo’s zie je AI die zelf taken oppakt, plannen maakt en beslissingen neemt zonder expliciete instructies. Dat wekt enthousiasme, maar ook verwarring. Veel organisaties vragen zich af:
moeten wij hier nu al iets mee? Of zijn we te vroeg?

Tegelijkertijd zien we dat veel bedrijven nog maar net beginnen met het structureel inzetten van AI binnen hun dagelijkse processen. En precies daar ontstaat een spanningsveld tussen hype en praktijk.

In deze blog leggen we het verschil uit tussen AI automation en agentic AI, wat je met beide kunt, en waarom AI automation op dit moment vaak de logischere en effectievere keuze is.

Eerst even scherp: wat bedoelen we met AI automation?

Met AI automation bedoelen we het automatiseren van bestaande processen, waarbij AI een ondersteunende rol speelt op specifieke momenten in die flow.

Denk aan:
• Het samenvatten of analyseren van input
• Het genereren van voorstellen, teksten of beslisondersteuning
• Het verrijken van data
• Het nemen van beperkte, vooraf gedefinieerde beslissingen

Belangrijk hierbij is dat:
• Het proces vastligt
• De AI geen volledige autonomie heeft
• De output voorspelbaar en reproduceerbaar is
• Een human-in-the-loop expliciet onderdeel blijft van de flow

AI automation draait dus niet om “AI die alles zelf doet”, maar om AI die bestaande werkwijzen slimmer, sneller en consistenter maakt.

Wat is agentic AI dan precies?

Agentic AI gaat een stap verder.

Hier hebben we het over AI-systemen die:
• Zelf doelen interpreteren
• Taken plannen en opsplitsen
• Beslissingen nemen over vervolgstappen
• Acties uitvoeren zonder expliciete instructies per stap

Een agent kan bijvoorbeeld zelf besluiten:
• Welke informatie nodig is
• Welke tools worden ingezet
• Wanneer iets “goed genoeg” is om door te gaan

Dat maakt agentic AI krachtig, maar ook complex. De output is vaak contextafhankelijk en dynamisch, en daardoor minder voorspelbaar.

Het kernverschil in de praktijk

Technisch gezien is agentic AI indrukwekkend. Operationeel gezien zit daar meteen de uitdaging.

AI automation:
• Werkt binnen vooraf gedefinieerde kaders
• Levert consistente en herhaalbare output
• Is goed te testen, te monitoren en te verbeteren
• Integreert relatief eenvoudig in bestaande IT-landschappen

Agentic AI:
• Gedraagt zich per run anders
• Is moeilijker te controleren en te verklaren
• Vereist nieuwe vormen van governance en monitoring
• Is lastiger in te passen in kritische bedrijfsprocessen

Voor experimentele omgevingen, R&D of interne tooling kan agentic AI al interessant zijn. Maar zodra AI onderdeel wordt van kernprocessen, zoals sales, operations, finance of customer service, worden betrouwbaarheid en controle ineens doorslaggevend.

Waarom AI automation nu vaak de betere keuze is

Wat wij bij organisaties zien, is dat de grootste winst momenteel zit in eenvoud.

AI automation:
• Sluit aan op hoe bedrijven vandaag werken
• Verlaagt drempels voor adoptie
• Maakt resultaten meetbaar en voorspelbaar
• Vermindert risico’s in operationele processen

Bovendien kun je AI automation stap voor stap verbeteren. Prompts worden scherper, beslisregels duidelijker, en output steeds consistenter. Dat maakt het geschikt voor schaalvergroting.

Agentic AI vraagt daarentegen vaak om:
• Nieuwe werkwijzen
• Meer vertrouwen in autonome beslissingen
• Acceptatie van variatie in output

Voor de meeste organisaties is dat op dit moment een te grote sprong.

En de toekomst van agentic AI?

Dat betekent niet dat agentic AI een hype zonder toekomst is. Integendeel.

Wij verwachten dat:
• Agentic AI de komende maanden sneller volwassen wordt
• Governance- en controlemechanismen verbeteren
• Agents vaker ingezet worden binnen afgebakende kaders
• Hybride vormen ontstaan: agentic gedrag binnen gecontroleerde flows

Op de langere termijn zal agentic AI waarschijnlijk steeds vaker onderdeel worden van bedrijfsprocessen. Maar vrijwel altijd in combinatie met duidelijke grenzen, toezicht en fallback-mechanismen.

Met andere woorden: agentic AI zal niet alles overnemen, maar ingebed worden in structuren die nu al bestaan.

Onze kijk: eerst fundament, dan autonomie

Onze overtuiging is simpel en pragmatisch.

Organisaties die vandaag investeren in:
• Heldere processen
• Slimme AI automations
• Betrouwbare output
• Human-in-the-loop waar nodig

bouwen het fundament dat nodig is om later ook agentic AI verantwoord te kunnen inzetten.

Wie die stap overslaat en direct inzet op autonomie, loopt het risico op onbetrouwbare resultaten, lage adoptie en verlies van vertrouwen in AI als geheel.

De vraag is dus niet: AI automation of agentic AI?
De echte vraag is: waar sta je als organisatie vandaag?

Voor de meeste bedrijven ligt de meeste waarde nu in het slimmer automatiseren van wat er al is. Agentic AI komt eraan, maar wordt pas echt interessant zodra de basis op orde is.

En precies daar begint AI die werkt.