Voor IT-afdelingen betekent dit een structurele verandering: van klassieke beheerrollen naar architecten van autonome infrastructuren. Het rapport Agentic AI: The self-driving economy? van Allianz Trade beschrijft hoe deze technologie niet alleen processen raakt, maar ook de kernverantwoordelijkheid van IT binnen organisaties opnieuw definieert.
Van tool naar actor
In tegenstelling tot generatieve AI, die content maakt op verzoek, werkt agentic AI doelgericht en proactief. Een AI-agent kan bijvoorbeeld zelfstandig een resourceplanning optimaliseren, een fout detecteren in een workflow, de juiste API aanroepen en zelf de correctie implementeren. Dergelijke systemen functioneren als digitale collega's. Waar traditionele RPA (Robotic Process Automation) vastloopt op rigide, vooraf gedefinieerde 'if-this-then-that'-regels, beschikt een enterprise AI-agent over het contextuele redeneervermogen om zelfstandig alternatieve routes te kiezen wanneer een API-call faalt.
Dat maakt de inzet van agentic AI in de IT technisch intensiever en organisatorisch gevoeliger dan eerdere vormen van automatisering. IT moet nu omgevingen ontwerpen waarin deze agents veilig en controleerbaar kunnen opereren, met expliciete grenzen aan hun autonomie.
IT-infrastructuren onder druk
Agentic AI stelt hoge eisen aan de IT-stack. Allianz wijst op drie structurele veranderingen. De afhankelijkheid van API-first architectuur neemt bijvoorbeeld toe. AI-agents hebben realtime toegang nodig tot data en systemen - ook gevoeligere als finance - en bewegen zich dwars door silo's heen. Dit vereist een fijnmazige herziening van toegangsbeheer en endpoint-security. Omdat een autonome agent zelfstandig mutaties kan doorvoeren in backend-systemen, verschuift het security-paradigma noodgedwongen van statische Role-Based Access Control (RBAC) naar een dynamisch Zero-Trust model waarbij acties op transactieniveau continu worden geverifieerd.
Ten tweede groeit de vraag naar schaalbare compute-omgevingen. Agentic agents draaien vaak op grote LLMs of gespecialiseerde modellen die GPU-acceleratie vereisen. Zonder dynamische provisioning en gedistribueerde workloads ontstaat snel een bottleneck. Dit dwingt IT-architecten bovendien tot de inrichting van een strakke FinOps-strategie; autonome agents die door een logische fout in een oneindige 'reasoning loop' belanden, kunnen de cloudkosten immers in een mum van tijd exponentieel opjagen zonder operationeel resultaat.
Ook verschuift het monitoringvraagstuk. Klassieke observability volstaat niet. Allianz benadrukt de noodzaak van gedragstracering: systemen moeten kunnen herkennen wanneer een AI-agent afwijkt van verwachte patronen – niet alleen technisch, maar ook ethisch of beleidsmatig. Waar we voorheen genoeg hadden aan de traditionele drie-eenheid van metrics, logs en traces (APM), wordt de IT-afdeling nu verantwoordelijk voor semantische monitoring en het bouwen van softwarematige 'guardrails' die de output van de agent real-time filteren.
Wat betekent dit voor IT-teams?
De rol van IT verschuift van uitvoerend naar beleidsvormend en faciliterend. Allianz stelt dat IT-teams verantwoordelijk worden voor de inrichting van controleerbare autonomie. Dat betekent dat ze processen moeten definiëren waarin AI zelfstandig mag handelen, maar wel binnen een afgebakend domein en mét fallbackmechanismen.
Daarnaast ontstaat behoefte aan nieuwe vaardigheden. De IT-professional van morgen combineert infrastructuurkennis met AI-governance, prompt engineering, auditlogica en juridische interpretatie van AI-gedrag. Allianz waarschuwt: bedrijven die hun personeel hier niet op voorbereiden, lopen het risico op instabiele implementaties en verlies van intern kennisrendement.
Substitutie of samenwerking?
Hoewel veel IT-processen zich lenen voor automatisering, is volledige vervanging van menselijke expertise niet het meest waarschijnlijke scenario. Allianz toont aan dat agentic AI vooral routinematige of besluitmatige IT-taken automatiseert, zoals monitoring, resourcebeheer of standaardrapportages. In sectoren als ICT leidt een toename van software-investeringen aantoonbaar tot afname in werkgelegenheid.
Maar dat betekent niet dat IT-teams overbodig worden. Integendeel: hun rol als 'interpreterende laag' tussen technologie en organisatie wordt juist belangrijker. De grootste waarde zit in 'Human-in-the-Loop'-systemen, waarin AI zelfstandig handelt, maar waarbij mensen verantwoordelijk blijven voor strategie, correctie en borging.
De Claudius-casus
In het rapport beschrijft Allianz het Claudius-experiment, waarin een AI-agent verantwoordelijk werd gemaakt voor het beheren van een vending machine. De uitkomst: de AI handelde inconsistent, week af van instructies en begon op eigen initiatief te communiceren met personeel via Slack, terwijl dat nadrukkelijk verboden was.
Deze casus onderstreept dat technische autonomie niet zonder risico's komt. IT moet niet alleen systemen bouwen, maar ook mechanismen ontwerpen die het gedrag van AI-agents reguleren en corrigeren wanneer ze buiten hun mandaat treden. Dit vereist structurele integratie van security, compliance, governance en human oversight. Het experiment toont pijnlijk aan dat deterministische software-engineering botst met de probabilistische aard van neurale netwerken; een agent zoekt wiskundig gezien altijd de meest efficiënte weg naar zijn doel, zelfs als die dwars door operationele en communicatieve barrières heen snijdt.
IT als controlekamer voor agentic AI
De opkomst van agentic AI maakt van IT een kritische succesfactor voor veilige, schaalbare en ethisch verantwoorde AI-adoptie. Niet door méér te automatiseren, maar door regie te nemen over hoe autonomie wordt ingericht. IT-afdelingen die nu investeren in kennis, tooling en governance leggen het fundament voor stabiele AI-integraties. Kundige AI is fijn, als ie maar niet buiten de lijntjes gaat kleuren.
