Wat is een AI agent? Uitleg, werking en MKB-toepassingen

Je hebt waarschijnlijk gehoord van ChatGPT en andere AI-tools. Je typt een vraag, je krijgt een antwoord. Handig, maar je moet steeds zelf aan het stuur zitten. Een AI agent gaat een stap verder. Het is software die zelfstandig taken uitvoert, beslissingen neemt en meerdere stappen doorloopt zonder dat jij elk stapje hoeft aan te sturen.

Stel je voor: je geeft een opdracht als “plan volgende week drie afspraken in met leads die afgelopen maand onze prijspagina hebben bezocht.” Een gewone AI-tool kan die zin begrijpen. Een AI agent kan die opdracht ook daadwerkelijk uitvoeren: je CRM doorzoeken, geschikte leads selecteren, beschikbare tijdsloten vinden en uitnodigingen versturen.

Het verschil zit in autonomie. En dat maakt AI agents tot een van de snelst groeiende trends in technologie. De zoekinteresse naar “wat is een AI agent” is het afgelopen jaar met meer dan 750% gestegen. Terecht, want deze technologie verandert hoe bedrijven werken.

Wat is een AI agent precies?

Een AI agent is een softwaresysteem dat gebouwd is op kunstmatige intelligentie en dat zelfstandig doelen kan nastreven. Het grote verschil met een standaard AI-tool: een agent plant zijn eigen stappen, gebruikt tools en past zijn aanpak aan op basis van tussenresultaten.

Een gewone AI-tool werkt als een rekenmachine. Je voert iets in, je krijgt iets terug. Een AI agent werkt meer als een medewerker. Je geeft een opdracht, en de agent bedenkt zelf hoe die het beste uitgevoerd kan worden.

De term “agent” komt uit de informatica en verwijst naar een entiteit die waarneemt, redeneert en handelt. In de context van moderne AI betekent dit concreet dat het systeem drie dingen kan:

1. Waarnemen. De agent leest informatie uit verschillende bronnen. Dat kan een database zijn, een inbox, een website of een spreadsheet.
2. Redeneren. Op basis van die informatie bepaalt de agent welke stappen nodig zijn om het doel te bereiken. Als de eerste poging niet werkt, past het zijn aanpak aan.
3. Handelen. De agent voert daadwerkelijk acties uit. Niet alleen tekst genereren, maar ook e-mails versturen, data opslaan, bestanden aanmaken of andere software aansturen.

Het is belangrijk om het verschil te begrijpen tussen een AI agent en een chatbot. Een chatbot reageert op jouw input. Stel je een vraag, dan krijg je een antwoord. Stop je met praten, dan doet de chatbot niks. Een AI agent kan taken oppakken en doorwerken zonder dat je er voortdurend bovenop zit. Een chatbot is reactief, een agent is proactief.

Dat gezegd hebbende: de grens is niet altijd scherp. Veel moderne chatbots hebben agent-achtige eigenschappen, en niet elke AI agent is even autonoom. Zie het als een spectrum. Aan de ene kant heb je een simpele FAQ-bot, aan de andere kant een volledig autonome agent die complexe processen aanstuurt. De meeste praktische toepassingen zitten ergens in het midden.

Kortom: Wat is een ai agent is een vraag die steeds meer ondernemers stellen. Met de juiste kennis maak je betere beslissingen voor je bedrijf.

Hoe werkt een AI agent?

Achter de schermen combineert een AI agent verschillende technologieen. De kern is meestal een groot taalmodel (LLM) zoals GPT-4 of Claude, maar de slimheid zit in de architectuur eromheen.

Het ReAct-patroon

De meeste AI agents werken volgens het ReAct-patroon: Reasoning + Acting. Dat betekent dat de agent afwisselend nadenkt en handelt.

Stel, je geeft een AI agent de opdracht: “Zoek uit welke vijf concurrenten het best scoren op Google voor ons hoofdzoekwoord en maak een vergelijkingsrapport.”

De agent doorloopt dan zoiets als dit:

• Gedachte: “Ik moet eerst weten wat het hoofdzoekwoord van dit bedrijf is. Laat ik de marketingdocumenten checken.”
• Actie: Doorzoekt de beschikbare bestanden.
• Observatie: “Het hoofdzoekwoord is ‘zakelijke verzekeringen vergelijken’.”
• Gedachte: “Nu moet ik de top 5 zoekresultaten voor dit keyword ophalen.”
• Actie: Voert een zoekopdracht uit.
• Observatie: Ontvangt de top 10 resultaten.
• Gedachte: “Ik heb de resultaten. Nu ga ik per concurrent de belangrijkste informatie verzamelen.”

Dit gaat door totdat het doel bereikt is. Het punt is dat niemand die tussenstappen heeft voorgeprogrammeerd. De agent bedenkt ze zelf.

Tool use

Een AI agent zonder tools is als een medewerker zonder computer en telefoon. De kracht van agents zit in hun vermogen om externe tools te gebruiken. Dat kunnen API’s zijn naar andere software, zoekmachines, databases, e-mailsystemen of rekenmachines.

Een concreet voorbeeld: een klantenservice-agent ontvangt een klacht over een beschadigd pakket. De agent zoekt het ordernummer op in het CRM, controleert de bezorgstatus via de API van de vervoerder, berekent of de klant recht heeft op vergoeding volgens het retourbeleid en stuurt een gepersonaliseerd antwoord met de oplossing. Vier systemen, nul menselijke tussenkomst.

Multi-step reasoning

Waar gewone AI-tools doorgaans in een enkele stap een antwoord genereren, kunnen AI agents complexe taken opsplitsen in meerdere stappen. Ze houden bij wat er al gedaan is, wat het tussenresultaat was en wat de volgende logische stap is. Als een stap mislukt, proberen ze een alternatieve route. Dit heet ook wel “agentic workflow.”

Geheugen

Geavanceerde AI agents hebben een vorm van geheugen. Ze onthouden eerdere interacties, geleerde voorkeuren en context. Een sales-agent die weet dat een bepaalde klant vorig kwartaal een offerte heeft afgewezen vanwege de prijs, kan daar in de volgende benadering rekening mee houden.

De technologie is indrukwekkend, maar het is goed om eerlijk te zijn over de beperkingen. AI agents maken fouten. Ze kunnen verkeerde conclusies trekken, in een loop terechtkomen, of acties uitvoeren die je niet had bedoeld. Hoe meer autonomie je een agent geeft, hoe belangrijker het is om controle- en goedkeuringsmechanismen in te bouwen. De meeste bedrijven kiezen daarom voor een “human-in-the-loop” aanpak: de agent doet het voorwerk, een mens geeft het groene licht voor de uiteindelijke actie.

Waarom zijn AI agents belangrijk voor bedrijven?

De interesse in AI agents groeit om een praktische reden: ze lossen een probleem op dat gewone automatisering niet kan oplossen. Traditionele automatisering werkt met vaste regels. “Als er een nieuwe order binnenkomt, stuur een bevestigingsmail.” Dat is prima voor voorspelbare processen. Maar zodra er variatie, context of beoordelingsvermogen nodig is, lopen vaste regels vast.

AI agents vullen dat gat. Ze kunnen omgaan met situaties die niet van tevoren zijn voorzien. Dat maakt ze geschikt voor taken die te complex zijn voor traditionele automatisering maar te repetitief voor een fulltime medewerker.

Concrete cijfers: volgens onderzoek van Gartner zal in 2028 naar schatting 33% van de bedrijfssoftware een vorm van agentic AI bevatten. McKinsey schat dat AI agents de productiviteitswinst van generatieve AI kunnen verdubbelen, omdat ze niet alleen content genereren maar ook processen aansturen.

Voor MKB-bedrijven zijn er drie gebieden waar AI agents het meest concreet waarde toevoegen:

Klantenservice die doordenkt. Een gewone chatbot beantwoordt vragen. Een AI agent lost problemen op. Het verschil: de agent zoekt zelf de benodigde informatie op, combineert gegevens uit verschillende systemen en biedt een complete oplossing. Dat bespaart niet alleen tijd voor je team, maar verbetert ook de klantervaring.

Sales en leadopvolging. Een AI agent kan inkomende leads kwalificeren, relevante informatie over het bedrijf opzoeken, een gepersonaliseerd bericht opstellen en dat ter goedkeuring voorleggen aan je salesteam. Het voorwerk dat normaal 20 minuten per lead kost, doet de agent in 30 seconden.

Onderzoek en rapportage. Marktonderzoek, concurrentieanalyse, prijsvergelijkingen: taken die uren kosten als je ze handmatig doet. Een AI agent doorzoekt bronnen, verzamelt data, analyseert patronen en levert een samenvatting. Niet perfect, maar als startpunt enorm tijdbesparend.

De eerlijke kanttekening: AI agents zijn geen plug-and-play oplossing. Ze vereisen configuratie, afstemming op jouw processen en voortdurende monitoring. De technologie is nog relatief jong en maakt soms onverwachte fouten. Bedrijven die er het meeste uithalen, zijn bedrijven die bereid zijn te investeren in het leerproces.

AI agents in de praktijk: voorbeelden

Voorbeeld 1: Klantenservice-agent bij een webshop

Een Nederlandse webshop in tuinartikelen kreeg dagelijks 120 klantvragen. Ongeveer 60% ging over orderstatus, retourzendingen en productbeschikbaarheid. Het klantenserviceteam van drie medewerkers besteedde het grootste deel van hun dag aan deze terugkerende vragen.

Ze implementeerden een AI agent die gekoppeld is aan hun CRM, hun webshopplatform en de API van hun vervoerder. De agent beantwoordt niet alleen vragen, maar voert ook acties uit: retouren aanmaken, bezorgafspraken wijzigen en voorraad controleren.

Het resultaat na vier maanden: de agent handelt 52% van alle klantvragen volledig zelfstandig af. De gemiddelde afhandeltijd daalde van 14 minuten naar 2 minuten. De drie medewerkers richten zich nu op complexe klachten en upselling. De klanttevredenheid bleef gelijk, wat in dit geval positief is: klanten merken weinig verschil tussen de agent en een menselijke medewerker.

Voorbeeld 2: Research-agent voor een adviesbureau

Een adviesbureau gespecialiseerd in subsidies besteedde per aanvraag gemiddeld 6 uur aan het doorzoeken van subsidieregelingen, het controleren van voorwaarden en het matchen met het profiel van de klant.

Ze zetten een AI agent in die alle actuele subsidieregelingen doorzoekt op basis van het klantprofiel. De agent leest de voorwaarden, controleert of de klant in aanmerking komt en genereert een overzicht met de drie meest kansrijke subsidies, inclusief een samenvatting van de vereisten.

Het onderzoek dat eerder 6 uur kostte, levert de agent nu in 15 minuten op. Een adviseur controleert de output en voegt zijn persoonlijke inschatting toe. Het bureau kan hierdoor 40% meer klanten bedienen met hetzelfde team.

Voorbeeld 3: Sales-agent voor een B2B-softwarebedrijf

Een softwarebedrijf dat projectmanagementtools verkoopt aan bouwbedrijven had een pipeline-probleem. Genoeg leads via hun website, maar te weinig capaciteit om ze allemaal snel en persoonlijk op te volgen.

Ze configureerden een AI agent die automatisch nieuwe leads verrijkt: bedrijfsgegevens opzoeken via de Kamer van Koophandel, de website van het bedrijf analyseren, recente nieuwsberichten scannen en een gepersonaliseerd bericht schrijven op basis van goede prompts. De agent stelt het bericht ter goedkeuring voor aan de accountmanager, die het met een klik kan versturen of aanpassen.

De responstijd op nieuwe leads daalde van gemiddeld 8 uur naar 25 minuten. De conversie van lead naar eerste afspraak steeg met 28%.

Voorbeeld 4: Financiele controle-agent bij een groothandel

Een groothandel met 2.000 facturen per maand had regelmatig problemen met prijsafwijkingen. Leveranciers rekenden soms andere prijzen dan afgesproken. Het handmatig controleren van elke factuur was ondoenlijk.

Een AI agent vergelijkt nu elke binnenkomende factuur met de contractprijzen in het ERP-systeem. Bij afwijkingen genereert de agent een melding met de details: welke productregel, welk verschil, en welk contractartikel van toepassing is. De financiele afdeling hoeft alleen nog de uitzonderingen te beoordelen.

In de eerste drie maanden detecteerde de agent 47 prijsafwijkingen ter waarde van 23.000 euro. Dat bedrag was voorheen onopgemerkt gebleven.

Waar begin je met AI agents?

De technologie is beschikbaar, maar sprint er niet direct in. Begin doordacht.

Stap 1: Identificeer geschikte taken. Niet elke taak is geschikt voor een AI agent. De ideale taak is repetitief, vereist informatie uit meerdere bronnen en heeft een duidelijk eindresultaat. Facturencontrole, leadkwalificatie, klantvragen beantwoorden en onderzoekswerk zijn goede kandidaten. Creatieve strategie of gevoelige klantrelaties niet.

Stap 2: Kies je aanpak. Er zijn grofweg drie routes. Kant-en-klare platforms zoals Relevance AI, CrewAI of Lindy bieden no-code oplossingen om agents te configureren. Ontwikkelplatforms zoals LangChain of AutoGen geven meer flexibiliteit maar vereisen technische kennis. En steeds meer bestaande SaaS-tools bouwen agent-functionaliteit in, waardoor je het misschien al kunt gebruiken binnen software die je al hebt.

Stap 3: Begin met human-in-the-loop. Laat de agent het voorwerk doen, maar houd een mens in de goedkeuringsstap. Naarmate je vertrouwen groeit en je de foutmarge kent, kun je de autonomie geleidelijk vergroten.

Stap 4: Monitor en verbeter. Bekijk regelmatig wat de agent goed doet en waar het misgaat. AI agents leren niet vanzelf van hun fouten tenzij je dat expliciet inricht. Feedback loops zijn nodig.

Qua budget: verwacht voor een eenvoudige agent-implementatie 2.000-5.000 euro aan setup plus 100-500 euro per maand aan platformkosten en API-gebruik. Complexere implementaties met meerdere gekoppelde systemen kunnen 10.000-25.000 euro aan initieel ontwikkelwerk kosten.

Veelgestelde vragen over AI agents

Wat is het verschil tussen een AI agent en een chatbot? Een chatbot reageert op directe vragen en geeft antwoorden. Een AI agent kan zelfstandig taken uitvoeren, meerdere stappen doorlopen en tools gebruiken. Een chatbot zegt: “Uw bestelling is onderweg.” Een AI agent zoekt de bestelling op, controleert de status, constateert een vertraging, stuurt een update naar de klant en past de verwachte leverdatum aan in het systeem. Het verschil is autonomie en actiegerichtheid.

Zijn AI agents veilig om te gebruiken? Dat hangt af van de implementatie. De grootste risico’s zijn onbedoelde acties (de agent doet iets wat je niet had gewild) en dataprivacy (de agent heeft toegang tot gevoelige informatie). Beperk de bevoegdheden van je agent tot wat strikt nodig is. Gebruik een goedkeuringsmechanisme voor onomkeerbare acties. En zorg dat je voldoet aan de AVG als de agent persoonsgegevens verwerkt.

Heb ik technische kennis nodig om een AI agent in te zetten? Voor kant-en-klare platforms niet per se. Tools als Relevance AI en Lindy bieden visuele interfaces. Voor maatwerk-agents met koppelingen naar je eigen systemen heb je een developer nodig die ervaring heeft met API’s en LLM-integratie. Een middenweg: een technisch onderlegde medewerker die met een no-code platform werkt en zich laat bijstaan door een specialist voor de koppelingen.

Wat kost een AI agent? De kosten varieren sterk. Eenvoudige agents op no-code platforms kosten 50-300 euro per maand. Maatwerkoplossingen varieren van 5.000 tot 25.000 euro voor de initiele bouw plus maandelijkse kosten voor LLM-gebruik (afhankelijk van volume, vaak 100-1.000 euro per maand). De ROI is afhankelijk van de taak die je automatiseert: als een agent 20 uur per week aan handwerk bespaart, is de investering snel terugverdiend.

Kunnen AI agents samenwerken met mijn bestaande software? Ja, mits je software een API biedt. De meeste moderne CRM’s, e-mailplatforms, projectmanagementtools en webshopsystemen hebben API’s. De agent gebruikt die API’s om informatie op te halen en acties uit te voeren. Oudere software zonder API-mogelijkheden vormt een uitdaging; soms is dan een tussenstap via tools als Zapier of Make nodig.

Gaan AI agents menselijke banen vervangen? Op korte termijn niet. AI agents nemen specifieke taken over, niet complete functies. De medewerker die 4 uur per dag besteedt aan leadresearch, besteedt straks misschien 30 minuten aan het controleren van wat de agent heeft opgeleverd en de rest aan taken die meer waarde toevoegen. De verschuiving gaat van uitvoering naar beoordeling en sturing.

Hoe verschilt een AI agent van generatieve AI? Generatieve AI maakt content: tekst, beeld, code. Een AI agent gebruikt generatieve AI als onderdeel van een groter systeem. Generatieve AI is de motor; de agent is het complete voertuig met stuur, wielen en navigatie. De agent bepaalt waar hij naartoe rijdt, de generatieve AI helpt bij het produceren van de output.

Conclusie

AI agents vertegenwoordigen de volgende stap na chatbots en standaard AI-tools. Ze combineren het taalbegrip van moderne AI met de mogelijkheid om zelfstandig te handelen, tools te gebruiken en complexe taken uit te voeren. Voor MKB-bedrijven bieden ze een manier om taken te automatiseren die voorheen te genuanceerd waren voor traditionele automatisering.

De technologie is niet foutloos. Begin met duidelijk afgebakende taken, houd een mens in de controle-stap en breid geleidelijk uit. De bedrijven die nu ervaring opdoen met AI agents, bouwen een voorsprong op die over twee jaar moeilijk in te halen is.

Wil je verkennen wat een AI agent voor jouw bedrijf kan betekenen? Neem contact op met Red Factory voor een vrijblijvend gesprek over de mogelijkheden.