Door / 27 Jan 2026 / Onderwerpen: Modern infrastructure , Generative AI
Agentic Artificial Intelligence (AI) is overal. De belofte is enorm: AI-systemen die niet alleen content genereren, maar daadwerkelijk actie ondernemen in de fysieke en digitale wereld. De valkuilen zijn echter even groot.
De angst die u wellicht voelt bij agentic AI? Dat is normaal en zelfs gezond. Nieuwe technologieën hebben altijd verbetering, tijd en vertrouwen nodig gehad om volwassen te worden. Denk aan de eerste auto's: geen veiligheidsgordels, geen verkeerslichten en geen veiligheidsnormen. AI bevindt zich in een vergelijkbaar vroege fase. Het is krachtig en transformatief, maar de risico's moeten worden beheerst voordat de voordelen echt op schaal kunnen worden gerealiseerd.
Net zoals steden niet kunnen bloeien met kapotte wegen en onveilige bruggen, kunnen organisaties niet succesvol zijn met AI zonder een betrouwbare infrastructuur.
Belangrijke uitgangspunten:
Organisaties die hun AI-systemen het beste begrijpen "hoe ze beslissen, waar ze handelen en wanneer mensen ingrijpen" zullen een voorsprong nemen.
Generative AI draait om inputs en outputs, zoals tekst-naar-tekst en beeld-naar-beeld. Het kan samenvatten, ontwerpen of creëren, maar het stopt bij suggesties.
Agentic AI gaat verder. Het zet woorden om in daden. Een agent kan doelen stellen, tools aan elkaar koppelen, code schrijven of zelfs een andere agent aanmaken om een deeltaak af te handelen. Het geeft u niet alleen de stappen die u moet nemen; het voert ze namens u uit.
Die verschuiving maakt AI krachtiger, maar ook complexer. Zodra AI-beslissingen begint te nemen, wordt verantwoording onvermijdbaar. Want wie kiest de tools, de data of de stoppunten? Deze grenzen moeten helder zijn en toezicht moet een integraal onderdeel van het proces zijn.
De adoptie gaat razendsnel. Veel bedrijven, vooral in de techsector, melden dat ze agentic AI al op schaal inzetten. Dat momentum is spannend, maar ook zenuwslopend. Het betekent dat agenten al "in het wild" actief zijn en beslissingen nemen die soms moeilijk uit te leggen of te onderbreken zijn. De oplossing is echter niet om gas terug te nemen. In plaats daarvan moeten we verantwoording en observeerbaarheid versterken, zodat u altijd weet wat een agent kan doen, wanneer deze mag handelen en hoe u kunt ingrijpen.
"AI-first" gaat niet over het overslaan van de moeilijke vragen. Het gaat erom dat governance vanaf dag één in de haarvaten van de organisatie zit. Ja, verklaarbaarheid (explainability) is nog imperfect. Maar dat is geen reden tot stilstand. De veiligere weg is verantwoording: beleid dat mensen kunnen volgen, data die verantwoord wordt beheerd en workflows waarbij medewerkers precies weten wanneer AI aan het werk is.
Twee zaken kunnen tegelijkertijd waar zijn: u kunt vandaag nog een gebrek aan volledige verklaarbaarheid hebben en tóch AI veilig adopteren. Het verschil zit in de governance. Snelheid is alleen duurzaam wanneer verantwoording expliciet is en wordt ondersteund door veerkrachtige systemen. Zonder dat is zelfs het duidelijkste AI-beleid onuitvoerbaar.
Hoe krachtiger een model wordt, hoe moeilijker het uit te leggen is. Dit lost u niet op met prompts, maar met controlepunten, logging en auditeerbaarheid.
Leiders moeten in kaart brengen waar beslissingen worden genomen, menselijke controle (human-in-the-loop) inbedden en duidelijke stopcondities definiëren. Onderzoek naar verklaarbaarheid loopt achter op de vraag vanuit de markt, maar doordachte kaders kunnen de kloof overbruggen. Het antwoord op de vraag "Is het beter voor AI om verklaarbaar te zijn of om gelijk te hebben?" is: streef naar beide. Tot die tijd bepalen verantwoordelijkheidskaders wat betrouwbaar is en wat niet.
Zodra AI-beslissingen neemt, wordt verantwoording het kernpunt. Agentic AI kan alleen veilig functioneren als de omgeving zaken als identiteitsbeheer, governance en observeerbaarheid omvat. Zonder deze fundamenten wordt orkestratie kwetsbaar.
Van datacuratie tot uitrol: elke fase van AI hangt af van systeemontwerp. Wanneer meerdere rollen bijdragen zonder duidelijke controles, valt de schuld vaak op de laatste mens in de keten — de "morele kreukelzone". Moderne praktijken voorkomen dit door verantwoording te verdelen via permissies, observeerbaarheid en rolspecifieke controles.
Vertrouwen is niet onderhandelbaar, veelzijdig en fragiel. Het vertrouwen groeit wanneer mensen kunnen ingrijpen. Het vermogen om te pauzeren, te overrulen of bij te sturen maakt delegatie veilig. Het principe is simpel: "AI, blijf in je eigen baan." Definieer de baan, handhaaf de grenzen en zorg voor een stopknop.
Organisaties hoeven niet meteen groots te beginnen. De veiligste weg is starten met use cases met een laag risico en een hoge waarde, die dienen als proeftuin voor governance. Samenvattingen van vergaderingen, AI-ondersteunde functioneringsgesprekken en interne kennisborging zijn niet voor niets veel gekozen startpunten.
Deze taken verhogen de productiviteit snel, maar vereisen nog steeds zorgvuldigheid. Het doel is simpel: mensen moeten het gevoel hebben dat ze het beste van zowel de mens als de AI krijgen.
Niet elke use case met een hoge waarde is even haalbaar. Succes hangt af van datarijpheid en technische gereedheid. Het in kaart brengen van kansen op een matrix van waarde versus haalbaarheid helpt leiders te bepalen waar te beginnen.
De "sweet spot" ligt bij use cases met bewezen integraties, toegankelijke data en herhaalbare paden naar succes — zoals automatisering van contactcenters of retail-analytics. Het verschil tussen momentum en vertraging is niet de use case zelf, maar hoe goed bestaande systemen deze kunnen ondersteunen.
Een checklist voor leiderschap moet het volgende bevatten:
Als u constant elke stap moet monitoren, helpt AI u niet echt. Geadopteerde agentic systemen zijn ontworpen om die last te verminderen door gespecialiseerde functies te koppelen aan een gedefinieerd resultaat. Als u en de AI het eens zijn over het doel en u "red flags" heeft ingesteld die een beoordeling triggeren, kunt u toezicht houden op basis van uitzonderingen in plaats van elke stap te micromanagen.
Planning, voorraadbewegingen en track-and-trace zijn klassieke voorbeelden waar agentic AI uitblinkt. Dit was voorheen het domein van rigide, op regels gebaseerde systemen die constant menselijk onderhoud vergden. Agentic AI verandert die dynamiek. In plaats van alle regels handmatig te coderen, kunnen agenten direct uit operationele data lezen om het meest efficiënte pad te vinden. Dit is "verantwoording door ontwerp" (accountability by design). Taken worden verdeeld over gespecialiseerde agenten, waardoor toezicht eenvoudiger wordt en de kans op fouten afneemt.
Hype zonder gereedheid leidt tot vastgelopen of mislukte projecten. Veilige, goed ontworpen en aanpasbare omgevingen verminderen risico's en maken adoptie veilig. AI is daarin niet anders dan de auto-industrie of stedelijke infrastructuur.
Agentic AI werkt het beste wanneer het vertrouwd kan worden om binnen gestelde grenzen te opereren. Vangrails zoals observeerbaarheid en op uitzonderingen gebaseerde monitoring maken dat mogelijk.
Als toonaangevende Solutions Integrator helpt Insight organisaties om agentic AI met vertrouwen te adopteren. Wij:
Luister naar onze podcast voor meer informatie over AI-verantwoordelijkheid: Wie krijgt de schuld als AI een fout maakt?
Het is onze taak om organisaties te helpen de overstap te maken van hype naar duurzame, waardegedreven acceptatie.