Wat is Agentic AI? Zelfstandig handelende kunstmatige intelligentie

Stel je voor: je vraagt een AI-systeem om een marktonderzoek uit te voeren. In plaats van dat je eerst een prompt moet schrijven, daarna de output moet controleren, dan opnieuw moet vragen om details, en vervolgens handmatig data moet verzamelen, doet de AI het allemaal zelf. Het zoekt bronnen, analyseert gegevens, controleert feiten, maakt een rapport en stuurt het naar de juiste persoon. Dat is agentic AI.

We kennen allemaal AI die antwoorden geeft als je vragen stelt. ChatGPT, Google Gemini, Claude – ze zijn fantastisch als je ze exact vertelt wat ze moeten doen. Maar ze wachten op instructies. Ze nemen geen initiatief. Agentic AI doet dat wel.

Het verschil is enorm. In plaats van een tool die je bedient, krijg je een digitale medewerker die zelfstandig taken uitvoert. Voor bedrijven betekent dit een volgende golf van automatisering, waarbij niet alleen herhalend werk maar ook complexe processen die nu nog menselijk oordeel vragen, gedeeltelijk of volledig overgenomen kunnen worden. De groei van agentic AI is explosief: zoekvolume steeg met 750% in 2025, en alle grote tech-bedrijven investeren er miljarden in.

Wat is agentic AI precies?

Agentic AI is kunstmatige intelligentie die autonoom kan handelen om doelen te bereiken. Het woord “agentic” komt van “agent” – een entiteit die namens iemand anders handelt. Waar traditionele AI-systemen reactief zijn (je vraagt, ze antwoorden), is agentic AI proactief: je geeft een doel, en de AI bepaalt zelf welke stappen nodig zijn om dat doel te bereiken.

De kernkenmerken van agentic AI zijn:

Autonomie. Het systeem kan zelfstandig beslissingen nemen zonder tussenkomst. Als een stap niet lukt, bedenkt het een alternatieve aanpak. Als extra informatie nodig is, haalt het die zelf op.

Doelgerichtheid. Je geeft een einddoel (“verzamel alle klachten uit onze supporttickets van afgelopen maand en maak een analyse”), en de AI bedenkt zelf de stappen om dat te bereiken.

Omgevingsinteractie. Agentic AI werkt niet in isolatie. Het kan toegang krijgen tot tools, databases, API’s en andere systemen. Het kan emails sturen, documenten aanmaken, berekeningen uitvoeren, zoekopdrachten doen – alles wat nodig is om het doel te bereiken.

Leervermogen. Goede agentic AI-systemen leren van eerdere acties. Als een bepaalde aanpak beter werkte, past het zijn strategie aan voor de volgende keer.

Reasoning (redeneren). Dit is cruciaal. Agentic AI moet kunnen nadenken over oorzaak en gevolg, problemen kunnen opdelen in deelproblemen, en logische stappen kunnen koppelen. Dit heet ook wel “chain of thought” – een keten van redenering.

Het verschil met generatieve AI is belangrijk om te begrijpen. Generatieve AI (zoals ChatGPT of Midjourney) creëert output op basis van input: je vraagt om tekst, het schrijft tekst. Je vraagt om een afbeelding, het maakt een afbeelding. Agentic AI gaat verder: het gebruikt generatieve AI als één van de tools, maar orkestreeert daaromheen ook andere acties, beslissingen en werkstromen.

Een ander relevant begrip is AI-agents. Technisch gezien is een “AI-agent” een breder begrip dat elk AI-systeem kan omvatten dat autonoom handelt, terwijl “agentic AI” vaak verwijst naar de nieuwste generatie agents met geavanceerd redeneervermogen en multi-tool gebruik. In de praktijk worden de termen door elkaar gebruikt.

Hoe werkt agentic AI?

Laten we kijken hoe een agentic AI-systeem een opdracht uitvoert. Stel: je vraagt het om “een offerte voor te bereiden voor klant X op basis van hun laatste aanvraag.”

Stap 1: Planning. Het systeem analyseert de opdracht en maakt een actieplan:

• Zoek de aanvraag van klant X in het CRM
• Lees de specificaties
• Check onze standaard prijslijst
• Bereken eventuele kortingen op basis van klantgeschiedenis
• Maak een offertetemplate
• Vul de template in met de juiste bedragen
• Genereer een PDF
• Stuur het ter controle naar de accountmanager

Dit plan wordt niet door een mens gemaakt – de AI bedenkt zelf deze stappen.

Stap 2: Uitvoering. De AI voert de stappen één voor één uit. Bij elke stap gebruikt het de juiste tool:

• Het verbindt met je CRM-systeem via een API
• Het leest documenten met natural language processing
• Het doet berekeningen
• Het gebruikt een generatieve AI-module om zakelijke tekst te schrijven
• Het maakt een PDF met een template-generator
• Het verstuurt een email via je emailsysteem

Stap 3: Aanpassing. Tijdens het proces kunnen dingen misgaan. Stel, de aanvraag van klant X staat niet in het CRM maar in een email. Een traditioneel script zou crashen. Agentic AI past zich aan:

• Het detecteert dat de CRM-zoekactie niets oplevert
• Het bedenkt een alternatief: zoek in de emailhistorie
• Het vindt de email en extraheert de informatie
• Het gaat verder met de volgende stap

Deze flexibiliteit is wat agentic AI onderscheidt van traditionele automatisering.

Stap 4: Verificatie. Goede agentic AI-systemen hebben ingebouwde checks. Voordat de offerte verstuurd wordt, controleert het:

• Zijn alle vereiste velden ingevuld?
• Kloppen de bedragen (geen negatieve prijzen, logische margins)?
• Is het bedrag in lijn met vergelijkbare eerdere offertes?

Als er iets vreemd is, escaleert het naar een mens in plaats van blindelings door te gaan.

Stap 5: Reflectie. Sommige systemen evalueren achteraf: lukte de taak? Hoe efficiënt was de gekozen aanpak? Deze reflectie wordt gebruikt om in de toekomst betere beslissingen te nemen.

Technische onderbouw: hoe werkt het onder de motorkap? Moderne agentic AI combineert meerdere technologieën:

• Large Language Models (LLMs) zoals GPT-4, Claude of Gemini voor begrip en redenering
• Function calling of tool use: de mogelijkheid om externe tools aan te roepen (API’s, databases, calculators, etc.)
• Machine learning voor patroonherkenning en voorspellingen
• Retrieval Augmented Generation (RAG) om relevante informatie op te halen uit databases
• Reinforcement learning om te leren van successen en mislukkingen
• Multi-agent frameworks waarbij meerdere gespecialiseerde agents samenwerken

Waarom is agentic AI belangrijk voor bedrijven?

De belofte van agentic AI is simpel: automatiseer niet alleen taken, maar hele workflows. En niet alleen simpele, herhalende workflows, maar ook complexe processen die nu nog menselijk oordeel vereisen.

1. Dramatische efficiëntiewinst bij kenniswerk. Tot nu toe was automatisering vooral succesvol bij fysieke processen (robots in fabrieken) of simpele digitale taken (if-this-then-that scripts). Kenniswerk bleef grotendeels menselijk. Agentic AI kan kenniswerk gedeeltelijk automatiseren.

Voorbeelden:

• Een marketing manager die handmatig concurrentieanalyses doet (8 uur per week) kan dit delegeren aan een AI-agent die automatisch websites scraped, prijzen vergelijkt, nieuwe producten detecteert en een wekelijks rapport genereert
• Een HR-medewerker die CV’s screent (4 uur per week) kan een AI-agent inzetten die CV’s analyseert, kandidaten rankt op relevantie, en automatisch afwijzingen of uitnodigingen verstuurt
• Een financieel controller die maandelijks data uit 5 systemen combineert voor rapportages (12 uur per maand) kan dit laten uitvoeren door een agent die automatisch de data verzamelt, kruiscontroles doet en discrepanties escaleert

2. Schaalbare expertise. Experts zijn duur en schaars. Een agentic AI-systeem kan getraind worden op de kennis van je beste experts en die expertise 24/7 beschikbaar maken.

Een advocatenkantoor kan een AI-agent bouwen die getraind is op hun contractdatabase. Junior juristen kunnen deze agent gebruiken om eerste contractanalyses te doen, precedenten te vinden, of standaardclausules te genereren. De senior advocaten blijven de eindverantwoordelijkheid houden maar worden niet meer lastiggevallen met routine-vragen.

3. Verbeterde besluitvorming door data-analyse. Agentic AI kan enorme hoeveelheden data analyseren en patronen ontdekken die een mens zou missen. Het kan markttrends voorspellen, klantsignalen detecteren, of operationele inefficiënties identificeren.

Een webshop kan een AI-agent inzetten die continu klantgedrag analyseert, voorspelt welke producten trending worden, automatisch voorraad aanpast en zelfs prijzen dynamisch optimaliseert. Dit gebeurt nu al bij grote spelers als Amazon, maar agentic AI maakt dit soort intelligentie toegankelijk voor middelgrote bedrijven.

4. 24/7 beschikbaarheid. Een menselijke medewerker werkt 40 uur per week. Een agentic AI-systeem draait continu. Het kan ’s nachts rapporten genereren, tijdens het weekend klantinteracties afhandelen, of tijdens vakanties doordraaien zonder pauze.

Dit betekent snellere doorlooptijden. Een klant die om 22:00 een vraag stelt, krijgt niet de volgende werkdag een antwoord maar binnen enkele minuten.

5. Consistentie en kwaliteit. Mensen hebben goede en slechte dagen. Ze vergeten dingen, maken typfouten, interpreteren procedures verschillend. Agentic AI voert taken altijd op dezelfde manier uit volgens de ingestelde regels. Dit verhoogt de kwaliteit en voorkomt compliance-problemen.

Waar ligt de waarde voor MKB? Voor grote bedrijven met miljoenenbudgetten is agentic AI een logische stap. Maar ook MKB-bedrijven kunnen profiteren, vooral nu de tools toegankelijker en betaalbaarder worden.

De grootste waarde zit in:

• Vervanging van repetitief kenniswerk (rapportages, data-entry, eerste klantcontact)
• Expertise-versterking (junior medewerkers die geholpen worden door AI)
• Kwaliteitsverbetering (minder fouten, consistentere processen)

Agentic AI in de praktijk: voorbeelden

De theorie klinkt mooi, maar laten we kijken naar concrete toepassingen die al bestaan of in ontwikkeling zijn.

Klantenservice: autonome support agents. Een SaaS-bedrijf implementeert een agentic AI customer support agent. Deze agent:

• Leest inkomende supporttickets
• Bepaalt het type probleem
• Zoekt in de kennisbank naar oplossingen
• Checkt de account van de klant (abonnementsstatus, gebruiksgeschiedenis)
• Stelt een antwoord op
• Als het een simpel probleem is, stuurt het direct het antwoord
• Als het complex is, escaleert het naar een menselijke agent met een volledig voorbereid dossier

Resultaat: 60% van de tickets wordt automatisch afgehandeld, gemiddelde responstijd daalt van 4 uur naar 10 minuten, klanttevredenheid stijgt.

Sales: lead qualification en outreach. Een B2B-bedrijf gebruikt agentic AI voor lead kwalificatie:

• Zodra een lead binnenkomt (formulier, LinkedIn bericht, email), start de agent
• Het verrijkt de lead met data: bedrijfsgrootte, industrie, technologie-stack, recente nieuws
• Het scoort de lead op basis van ICP (ideal customer profile)
• Voor high-quality leads: het schrijft een gepersonaliseerde outreach email en plant een automatische follow-up
• Voor low-quality leads: het voegt ze toe aan een nurture-campagne
• Het update het CRM met alle verzamelde informatie

Dit proces dat voorheen 20-30 minuten per lead kostte, gebeurt nu in 2 minuten, volledig automatisch.

Finance: geautomatiseerde boekhouding. Een middelgroot adviesbureau implementeert een finance agent:

• Het scant dagelijks de bankafschriften
• Matcht transacties met openstaande facturen
• Categoriseert uitgaven automatisch
• Detecteert ongebruikelijke uitgaven en markeert die voor review
• Genereert maandelijkse cashflow rapporten
• Waarschuwt bij budgetoverschrijdingen
• Bereidt BTW-aangiftes voor

De boekhouder controleert alleen nog de uitzonderingen in plaats van elke transactie handmatig te verwerken. Tijdsbesparing: 15 uur per maand.

HR: recruitment automation. Een groeiend tech-bedrijf gebruikt agentic AI voor recruitment:

• Het plaatst vacatures op relevante job boards
• Het screent inkomende sollicitaties op basis van vooraf ingestelde criteria
• Het voert eerste screenings uit via geautomatiseerde video-interviews
• Het plant gesprekken in de agenda’s van hiring managers
• Het houdt kandidaten op de hoogte van de status
• Het verzamelt feedback van interviewers en aggregeert die in een beslissingsdocument

De HR-manager focust alleen nog op de laatste ronde gesprekken en de eindbeslissing.

Content & Marketing: research en creatie. Een marketingbureau ontwikkelt een content agent:

• Het monitort trending topics in de industrie
• Het analyseert welke content van concurrenten het beste presteert
• Het genereert content ideeën inclusief keyword research
• Het schrijft eerste drafts van blogartikelen
• Het optimaliseert voor SEO
• Het stelt publicatieschema’s op
• Het distribueert content via verschillende kanalen
• Het meet performance en past strategie aan op basis van resultaten

De contentmarketeers richten zich op strategie en eindredactie, niet meer op de uitvoering van elk klein deeltje.

Operations: supply chain optimalisatie. Een productiebedrijf implementeert een supply chain agent:

• Het monitort voorraadniveaus real-time
• Het voorspelt vraag op basis van historische data en trends
• Het plaatst automatisch bestellingen bij leveranciers
• Het optimaliseert leveringsroutes
• Het detecteert leveranciers die vaak te laat leveren en suggereert alternatieven
• Het waarschuwt bij prijsstijgingen van grondstoffen

Resultaat: 20% minder voorraadkosten, 95% on-time delivery (was 78%).

Agentic AI voor MKB: waar begin je?

Je hoeft geen tech-gigant te zijn om te starten met agentic AI. Maar het is ook geen plug-and-play oplossing die je morgen implementeert. Hier is een realistische aanpak.

Stap 1: Identificeer high-impact processen. Niet elk proces is geschikt voor agentic AI. De beste kandidaten zijn processen die:

• Veel tijd kosten (ROI is duidelijk)
• Repetitief zijn maar wel enige besluitvorming vereisen (te complex voor simpele automatisering, maar gestructureerd genoeg voor AI)
• Goed gedocumenteerd zijn (je moet kunnen uitleggen welke stappen gezet moeten worden)
• Toegang hebben tot digitale data (AI kan niet met papieren dossiers werken)

Voorbeelden: lead kwalificatie, eerste klantenservice, rapportages, contentproductie, data-entry met validatie.

Stap 2: Start met laagdrempelige tools. Je hoeft niet meteen custom agents te ontwikkelen. Er zijn steeds meer no-code en low-code platforms die agentic AI toegankelijk maken:

• Make.com en Zapier hebben inmiddels “AI agents” features waarbij je workflows kunt bouwen met AI-beslissingen
• LangChain en LlamaIndex zijn frameworks voor developers om agents te bouwen (vereist technische kennis)
• Specialized AI agent platforms zoals Bardeen, Lindy, Dust, Relevance AI bieden kant-en-klare agents voor specifieke use cases
• Enterprise platforms zoals Salesforce Einstein, Microsoft Copilot, Google Duet AI integreren agentic features in bestaande software

Voor MKB is vaak een hybride aanpak het beste: start met kant-en-klare oplossingen voor standaard use cases, en laat maatwerk bouwen voor je unieke processen.

Stap 3: Pilot met één use case. Begin klein. Kies één proces, bouw een eerste versie van een agent, test intensief, en meet de resultaten. Pas na bewezen succes schaal je op naar andere processen.

Veel bedrijven maken de fout om meteen grootschalig te willen gaan. Dat loopt vaak vast in complexiteit en kosten. Een pilot van 2-3 maanden met één duidelijk afgebakende use case levert betere resultaten.

Stap 4: Zorg voor menselijke controle. Agentic AI is krachtig, maar niet foutloos. Zeker in de beginfase maak je fouten. Bouw altijd menselijke checkpoints in:

• Voor high-risk acties (betalingen, juridische beslissingen, klantcommunicatie): verplichte menselijke goedkeuring
• Voor medium-risk: automatische uitvoering maar met logging en optionele review
• Voor low-risk: volledig automatisch

Over tijd, als je vertrouwen groeit, kun je meer autonomie geven.

Stap 5: Train je team. De introductie van agentic AI verandert rollen. Mensen die voorheen handmatig werk deden, worden supervisors van AI-agents. Dit vereist nieuwe vaardigheden:

• Omgaan met AI-tools
• Interpreteren van AI-output
• Escaleren wanneer AI vastloopt
• Prompt engineering (hoe geef je duidelijke instructies aan AI?)

Investeer in training. Medewerkers die AI zien als collega in plaats van bedreiging, leveren betere resultaten.

Wat kost het? De kosten variëren enorm afhankelijk van de aanpak:

• SaaS-oplossingen: €50-€500/maand per use case (bijv. customer service agent, lead qualification)
• Custom development: €10.000-€50.000 voor een op maat gebouwd agentic AI-systeem (inclusief integratie met je bestaande systemen)
• API-kosten: als je agents veel gebruikmaken van LLMs zoals GPT-4 of Claude, betaal je per API call, vaak €0,01-€0,10 per complexe interactie
• Onderhoud: reken op 10-20% van de ontwikkelkosten per jaar voor updates en verbeteringen

ROI zie je vaak al binnen 6-12 maanden bij processen met hoge personeelskosten.

Veelgestelde vragen over agentic AI

Is agentic AI hetzelfde als ChatGPT? Nee. ChatGPT is een conversational AI: je stelt vragen, het geeft antwoorden. Het is één tool. Agentic AI kan ChatGPT (of een vergelijkbaar model) gebruiken als onderdeel van een groter systeem, maar het doet ook andere dingen: het plant, het voert acties uit in andere systemen, het leert van resultaten. Denk aan ChatGPT als een zeer slimme assistent, en agentic AI als een assistent die ook zelfstandig je agenda beheert, emails verstuurt en rapporten maakt.

Kan agentic AI mijn baan overnemen? Het kan taken overnemen, niet hele banen (althans, niet op korte termijn). De meeste banen bestaan uit een mix van routinematige taken en complexe, creatieve of interpersoonlijke taken. Agentic AI is excellent in het eerste, maar nog steeds beperkt in het tweede.

Wat wel verandert: je rol evolueert van “doener” naar “supervisor”. In plaats van zelf rapporten te maken, controleer je of de AI-gegenereerde rapporten kloppen. In plaats van zelf data in te voeren, los je de uitzonderingen op die de AI niet aankan.

Hoe betrouwbaar is agentic AI? Dat hangt af van de implementatie. Agentic AI maakt fouten, zeker bij complexe of ambigue situaties. Daarom is menselijke oversight cruciaal.

Een goed ontworpen systeem heeft:

• Duidelijke grenzen (de AI weet wat het wel en niet mag doen)
• Confidence scores (de AI geeft aan hoe zeker het is van een beslissing)
• Escalatieprocedures (bij onzekerheid wordt een mens ingeschakeld)
• Logging (alle acties worden gelogd voor auditing)

Bij kritische processen (financiën, juridisch, medisch) is volledige autonomie nog niet verstandig. Bij ondersteunende processen (research, rapportage, eerste klantcontact) werkt het al goed.

Wat zijn de risico’s? Er zijn reële risico’s om rekening mee te houden:

• Hallucinations: AI kan zelfverzekerd incorrecte informatie presenteren
• Bias: als de trainingsdata scheef is, maakt de AI scheve beslissingen
• Security: een AI-agent met toegang tot systemen is ook een potentieel security-risico als het gecompromitteerd wordt
• Privacy: agents die met klantdata werken moeten AVG-compliant zijn
• Afhankelijkheid: als je bedrijf te afhankelijk wordt van één AI-systeem en dat faalt, heb je een probleem

Deze risico’s zijn beheersbaar met goede governance, security-maatregelen en menselijke oversight.

Wat is het verschil tussen agentic AI en RPA (Robotic Process Automation)? RPA automatiseert vaste processen: als altijd exact dezelfde stappen in dezelfde volgorde uitgevoerd worden, doet een RPA-bot dat. Agentic AI is flexibeler: het past zich aan veranderende situaties aan, kan redeneren, en kan omgaan met uitzonderingen.

Voorbeeld: een RPA-bot kan elke dag een rapport genereren door data uit systeem A te halen, te plakken in systeem B, en een PDF te maken. Als de layout van systeem A verandert, crasht de bot. Een agentic AI-agent zou het probleem detecteren, een alternatieve manier zoeken om de data te krijgen, en verder gaan.

Hoe verschilt agentic AI van machine learning? Machine learning is een techniek waarmee systemen kunnen leren van data. Agentic AI gebruikt machine learning als één van de technologieën, maar is breder: het combineert ML met redeneren, planning, actie-uitvoering en interactie met de omgeving.

Kan ik agentic AI combineren met bestaande automatisering? Absoluut. Sterker nog, dat is vaak de beste aanpak. Gebruik traditionele automatisering (scripts, RPA, webhooks) voor de voorspelbare, herhalende stappen, en agentic AI voor de delen die besluitvorming of flexibiliteit vereisen.

Moet ik mijn data opschonen voordat ik agentic AI kan gebruiken? Ja, voor betere resultaten wel. AI is sterk in het omgaan met rommelige data, maar niet magisch. Als je data inconsistent is, ontbrekende velden heeft, of verouderd is, zal de AI suboptimale resultaten leveren.

Begin met een data-audit: welke data heb je, hoe compleet is het, waar zitten gaten? Investeer in data-kwaliteit voordat je AI implementeert.

Meer informatie vind je bij Anthropic, een van de pioniers op het gebied van AI-agents.

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

Conclusie

Agentic AI is niet meer science fiction. Het is hier, het werkt, en het evolueert razendsnel. Voor bedrijven betekent het een kans om kenniswerk te automatiseren dat tot nu toe alleen door mensen gedaan kon worden.

Maar het is geen wondermiddel. Succesvolle implementatie vereist zorgvuldige planning, realistische verwachtingen, goede data, en de bereidheid om te leren en te itereren. Bedrijven die nu starten met experimenteren, bouwen ervaring op die cruciaal is om over een paar jaar voorop te lopen.

De vraag is niet of agentic AI jouw branche gaat beïnvloeden, maar wanneer. En of je voorop loopt of achteraan aansluit, hangt af van de keuzes die je nu maakt.

Red Factory helpt MKB-bedrijven met AI-implementaties die écht waarde leveren. Van strategische verkenning (welke processen zijn geschikt?) tot technische implementatie en teamtraining. We geloven in pragmatische AI: geen hype, wel resultaat.

Wil je verkennen hoe agentic AI jouw bedrijf kan helpen? Neem contact op voor een vrijblijvend adviesgesprek.