Wat is agentische AI?

Je hebt vast gehoord van AI-agenten — maar wat is agentische AI nu precies?

Zelfs als je er niet bekend mee bent, maakt agentische AI al deel uit van je dagelijks leven. In het Blueprism Global Enterprise AI Survey voor 2025 gaf 29% van de bedrijven aan al agentische AI te gebruiken — en 44% is van plan het binnen een jaar te implementeren.

De populariteit is begrijpelijk. "Het agentische AI-systeem begrijpt wat het doel of de visie van de gebruiker is en de context van het probleem dat ze proberen op te lossen," legt AI-expert Enver Cetin uit.

Agentische systemen veranderen de manier waarop we werken.

Wij helpen bedrijven dagelijks met het inzetten van agentische AI — dit zijn de belangrijkste dingen die je erover moet weten.

Wat is agentische AI?

Agentische AI verwijst naar software die zelfstandig beslissingen kan nemen, vaak ontworpen om specifieke doelen te bereiken met minimale menselijke tussenkomst.

Deze systemen nemen beslissingen op basis van veranderende omstandigheden door gebruik te maken van contextbewustzijn, redeneren en leren.

Agentische AI zie je vaak terug in virtuele assistenten, bedrijfsautomatisering en autonome voertuigen.

Agentische AI versus AI-agenten

Agentische AI en AI-agenten zijn nauw verwant – agentische AI beschrijft de mogelijkheid, terwijl AI-agenten een specifieke toepassing van die mogelijkheid zijn.

Agentische AI is dus een breder concept van autonomie en actie, terwijl AI-agenten softwareprogramma’s zijn die dat concept belichamen.

Toch kan agentische AI ook bestaan in andere vormen dan AI-agenten, zoals geïntegreerde systemen, frameworks of zelfs grootschalige platforms.

Agentische AI versus Gen AI

Hoewel het verschillende AI-mogelijkheden zijn, werken agentische AI en generatieve AI (AI die tekst, afbeeldingen, muziek, code, enz. genereert) vaak samen.

Agentische AI verwijst naar een programma met autonome besluitvorming, en sommige van die beslissingen kunnen het genereren van content omvatten. Bijvoorbeeld, agentische AI-systemen kunnen Gen AI gebruiken om:

• Persoonlijke marketingberichten op te stellen
• Dynamische productaanbevelingen te delen via conversational AI

Hoe werkt agentische AI?

Agentische AI combineert waarneming, redenering en actie om zelfstandig te functioneren.

Het begint met het verzamelen van informatie uit de omgeving, zoals tekst, afbeeldingen of gebruikersinvoer. Met hulpmiddelen als natuurlijke taalverwerking (NLP) of patroonherkenning interpreteert het deze data om de context te begrijpen en de taak te identificeren.

Vervolgens gebruikt het redenering om opties te beoordelen, het beste plan van aanpak te maken en taken uit te voeren – dat kan bijvoorbeeld het beantwoorden van gebruikers, het beheren van systemen of het oplossen van problemen zijn.

Daarna houdt het de resultaten bij en leert het van feedback, waardoor de prestaties in de loop van de tijd verbeteren.

Deze cyclus van waarnemen, plannen, handelen en leren stelt agentische AI in staat om complexe taken uit te voeren en zich aan te passen aan nieuwe uitdagingen met minimale menselijke controle.

Toepassingen van agentische AI

Agentische AI is ontzettend veelzijdig. In combinatie met een flexibel platform wordt het potentieel alleen beperkt door je eigen creativiteit.

Het kan niet alleen output genereren, maar ook analyses uitvoeren en vervolgstappen voorstellen.

Experts verwachten zelfs dat in 2028 15% van de dagelijkse beslissingen met agentische AI wordt genomen. Als je ooit ChatGPT om advies hebt gevraagd over hoe je iets moet aanpakken — dan gebruik je het al.

Dit zijn enkele van de meest voorkomende manieren waarop bedrijven hun enterprise chatbots verbeteren met agentische AI:

Automatisering van klantenservice

Je kent waarschijnlijk de traditionele klantenservice-chatbots, maar agentische AI kan ook complexe klantensystemen aandrijven.

Gartner voorspelt dat agentische AI in 2029 zelfstandig 80% van de klantenservicevragen afhandelt (zonder menselijke tussenkomst).

En eerlijk? Ik geloof het. Ik heb bij sommige van onze klanten gezien dat ze 98% van hun klantenservicevragen automatiseren met AI-agenten. Ze kunnen echt bijzonder effectief zijn als ze goed worden ingezet.

In tegenstelling tot traditionele bots die afhankelijk zijn van vaste scripts, past agentische AI zich dynamisch aan de behoeften van de gebruiker aan. Door context en intentie te begrijpen, biedt het gepersonaliseerde oplossingen, stroomlijnt het klantcontact en verhoogt het de tevredenheid.

Ze worden vaak gebruikt om:

• Problemen zelfstandig op te lossen
• Complexe problemen door te zetten naar menselijke medewerkers (met context)
• Analyseer klantinteracties om trends te ontdekken

Persoonlijke marketing

Agentische AI is ontworpen om efficiëntie te verhogen in de hele salesfunnel, waaronder AI-leadgeneratie, leadkwalificatie, opvolgingen en het plannen van demo’s.

Het kan ook een belangrijke rol spelen in het opkomende domein van chatbotmarketing door eenvoudige conversational AI naar een hoger niveau te tillen – het analyseert klantinteracties om doelgerichte strategieën te verfijnen en betrokkenheid te optimaliseren, allemaal zonder menselijke tussenkomst.

Sales lead management

Er zijn veel manieren om AI in de verkoop te gebruiken. Agentische AI kan het beste van die mogelijkheden combineren.

Het kan salespijplijnen verbeteren door leads autonoom te kwalificeren, prioriteren en opvolgen. Agentische systemen analyseren betrokkenheidsdata om waardevolle prospects te identificeren en zorgen voor tijdige opvolging – wat weer aansluit op de gepersonaliseerde marketingfunnel.

Agentische AI kan worden ingezet om:

• Leads te scoren op basis van betrokkenheid en potentiële waarde
• Persoonlijke opvolgingen te versturen via e-mail of chat
• Salesteams te informeren over belangrijke kansen

Ondersteuning in de zorg

In de gezondheidszorg kan agentische AI administratieve en klinische processen stroomlijnen. Het kan afspraken inplannen, patiënten triëren op basis van symptomen en zelfs helpen bij medische codering.

Financiën en risicobeheer

De beste financiële chatbots zijn nu agentisch(e).

Agentische AI helpt eenvoudige taken te automatiseren en biedt diepgaandere informatie om medewerkers te ondersteunen bij datagedreven beslissingen. Het kan ook:

• Verdachte transacties signaleren voor controle
• Markt- of klantdata analyseren voor aanbevelingen
• Compliancecontroles en onkostendeclaraties automatiseren
• Inzichten geven in trends om besluitvorming te verbeteren

Contentmoderatie

Socialmediakanalen scannen, doelgerichte content identificeren en actie ondernemen (verwijderen, reageren of gebruikerssentiment volgen) behoren tot de mogelijkheden van agentische AI-systemen. Laat medewerkers de complexe interacties afhandelen, terwijl een agentisch systeem de rest verzorgt.

Hulp bij programmeren

In 2023 gebruikte 10% van de softwareontwikkelaars programmeerassistenten. Maar Gartner voorspelt dat 75% van de softwareontwikkelaars agentische AI zal gebruiken voor hun dagelijkse taken.

Deze assistenten kunnen code genereren, maar ook fungeren als editors en reviewers die het werk dubbel controleren op fouten. Laat me je vertellen, mijn collega-softwareontwikkelaars werken tegenwoordig echt veel sneller dan een paar jaar geleden.

HR-automatisering

Een HR-chatbot gebruiken is een eenvoudige manier om HR-medewerkers te laten focussen op belangrijkere taken.

Agentische AI vereenvoudigt HR-processen door repetitieve taken te automatiseren, zoals het screenen van cv’s, het plannen van sollicitatiegesprekken en het begeleiden van nieuwe medewerkers tijdens onboarding.

Ze kunnen zelfs vakantiedagen goedkeuren en boeken of roosters maken voor medewerkers.

Soorten agentische AI

Er zijn veel manieren om agentische AI toe te passen. Hier zijn 5 van de meest voorkomende typen agentische AI, inclusief de praktische toepassingen van AI-agenten en de systemen die ze aandrijven.

1. Reactieve agentische AI

Definitie: Systemen die reageren op specifieke prikkels of situaties zonder langetermijngeheugen of leercapaciteiten.

Voorbeelden: Chatbots die vooraf gedefinieerde vragen afhandelen, aanbevelingssystemen.

Reactieve agentische AI blinkt uit in het uitvoeren van eenvoudige taken met snelheid en precisie. Deze systemen zijn ideaal voor toepassingen die directe reacties vereisen op basis van bekende omstandigheden, zoals het beantwoorden van veelgestelde vragen of het doen van productaanbevelingen.

2. Deliberatieve agentische AI

Definitie: Systemen die gebruikmaken van redeneren en planning om beslissingen te nemen, waarbij vaak rekening wordt gehouden met langetermijnresultaten.

Voorbeelden: Zelfrijdende voertuigen die door verkeer navigeren, AI die supply chains beheert.

Deliberatieve AI gebruikt logica en voorspellingen om complexe taken te beheren, zodat beslissingen aansluiten bij bredere doelstellingen. Deze systemen zijn essentieel voor toepassingen die strategische planning en aanpassingsvermogen vereisen.

3. Interactieve agentische AI

Definitie: AI die is ontworpen om te communiceren met mensen of andere systemen, vaak in dynamische omgevingen.

Voorbeelden: Virtuele assistenten, samenwerkende robots (cobots) in industriële omgevingen.

Interactieve agentische AI richt zich op het creëren van soepele interacties tussen mensen en machines. Deze systemen zijn cruciaal in omgevingen waar het begrijpen en beantwoorden van gebruikersbehoeften centraal staat voor succes.

4. Adaptieve agentische AI

Definitie: Systemen die leren en verbeteren door feedback en data, en hun gedrag daarop aanpassen.

Voorbeelden: AI-agenten voor gepersonaliseerde leerplatforms, dynamische prijsbepalingssystemen in e-commerce.

Adaptieve AI gebruikt data om zijn besluitvorming en gedrag continu te verfijnen. Dit type AI is ideaal in situaties waar flexibiliteit en voortdurende verbetering essentieel zijn voor het beste resultaat.

5. Multi-Agent Systemen (MAS)

Definitie: Netwerken van agentische AI die samen of concurrerend werken om gezamenlijke of individuele doelen te bereiken.

Voorbeelden: Zwermrobotica, gedistribueerde AI-systemen voor slimme netwerken.

Multi-agent systemen omvatten meerdere AI-entiteiten die samenwerken om complexe, grootschalige problemen op te lossen. Ze zijn zeer effectief in gedistribueerde omgevingen waar taken profiteren van verschillende perspectieven of samenwerkingsstrategieën.

Voordelen van agentische AI

Autonome besluitvorming

‍Agentische AI neemt repetitieve of complexe taken uit handen, zodat je team niet telkens hoeft in te grijpen.

Hogere efficiëntie

‍Door snel data te analyseren, beslissingen te nemen en actie te ondernemen, helpt agentische AI bedrijven tijd en middelen te besparen.

Schaalbaarheid

‍Of je nu 10 processen beheert of 10.000, agentische AI blijft moeiteloos bij en past zich aan groeiende eisen aan zonder moeite.

Aanpassingsvermogen

‍Agentische AI volgt niet simpelweg een script – het past zich aan nieuwe informatie en veranderende omstandigheden aan, zodat het relevant en accuraat blijft.

Verbeterde probleemoplossing

‍Dankzij het vermogen om te redeneren en te leren, kan agentische AI zelfs de moeilijkste uitdagingen aan en slimme, creatieve oplossingen bedenken.

Kosteneffectiviteit

‍Door tijdrovende taken te automatiseren, helpt agentische AI kosten te besparen en je middelen optimaal te benutten.

Betere gebruikerservaring

‍Van klantenservice tot marketing: agentische AI zorgt voor persoonlijke, snelle interacties die gebruikers betrokken houden.

Altijd beschikbaar

‍In tegenstelling tot een menselijk team stopt agentische AI nooit, en biedt het 24/7 service en productiviteit.

Implementeer agentische AI in jouw organisatie

Botpress is het krachtigste agentische AI-platform en wordt wereldwijd door meer dan een half miljoen makers gebruikt.

Het is eindeloos uitbreidbaar en integreert met elke software of platform. Het is geschikt voor toepassingen in elke sector of afdeling, van financiën tot HR.

Met hoge beveiligingsstandaarden, een ingebouwde bibliotheek met integraties en sjablonen, en autonoom intelligente botbouwmogelijkheden, is Botpress de beste manier om agentische AI-systemen te bouwen.

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Veelgestelde vragen

1. Hoe gaat agentische AI om met ethische besluitvorming?

Agentische AI volgt bij ethische besluitvorming vooraf ingestelde regels, beleidslijnen of beperkingen die door ontwikkelaars zijn bepaald – het begrijpt ethiek niet zelfstandig. Het gedrag van de AI weerspiegelt de ethische kaders die in de software zijn geprogrammeerd, dus menselijk toezicht blijft noodzakelijk.

2. Kan agentische AI menselijke input of instructies negeren?

Agentische AI kan menselijke input of instructies niet negeren, tenzij het daar expliciet voor is ontworpen. Standaard werkt het binnen strikte grenzen, maar ontwikkelaars kunnen escalatiepaden of voorwaardelijke uitzonderingen instellen voor specifieke situaties indien nodig.

3. Wat zijn de risico’s of beperkingen van agentische AI?

De belangrijkste risico’s van agentische AI zijn beslissingen op basis van bevooroordeelde data of onbedoelde acties bij een slechte configuratie. Het oplossen van deze problemen kan lastig zijn zonder gedetailleerde auditlogs en systemen waarbij mensen betrokken blijven.

4. Is agentische AI altijd cloudgebaseerd of kan het ook lokaal draaien?

Agentische AI is niet beperkt tot de cloud en kan ook lokaal draaien. Hoewel cloudimplementatie populair is vanwege de schaalbaarheid, kiezen sectoren als zorg, financiën en defensie vaak voor lokale implementatie om aan beveiligingseisen te voldoen.

5. Hoe presteert agentische AI vergeleken met menselijke teams in specifieke sectoren?

Agentische AI presteert beter dan menselijke teams bij taken die repetitief en data-intensief zijn, zoals documentverwerking of het sorteren van supporttickets. Maar bij functies die emotionele intelligentie of moreel oordeel vereisen, zoals therapie of juridische bemiddeling, zijn mensen nog steeds de beste keuze.