AI agents: de nieuwe motor achter bedrijfsinnovatie

Van AI-project naar structurele winst

De eerste golf van generatieve AI bracht indrukwekkende demo's en veelbelovende pilots. Maar zoals IBM’s nieuwste onderzoek From AI Projects to Profits aantoont, zijn bedrijven inmiddels opgeschoven van verwachting naar evaluatie. De gemiddelde ROI van AI-projecten is afgevlakt naar 7%, wat onder de gebruikelijke investeringsdrempel ligt. Toch is dat slechts de helft van het verhaal.

Want waar AI-pilots in de breedte uitdoven, laten ‘AI-first’-organisaties juist structurele winstgroei zien. Zij boeken niet alleen betere marges, maar herdefiniëren bedrijfsvoering met AI als kernmotor.

Wat zijn AI agents – en waarom maken ze het verschil?

AI agents, of ‘agentic AI’, zijn systemen die zelfstandig taken kunnen plannen, uitvoeren en aanpassen binnen complexe workflows. In tegenstelling tot statische automatisering – zoals RPA – sturen AI agents dynamische processen aan en nemen ze proactieve beslissingen. Ze doen dat op basis van data, context en vooraf ingestelde doelstellingen.

Wat dit concept krachtig maakt, is de integratie met bestaande bedrijfsstructuren. AI agents werken niet naast mensen, maar mét mensen, als digitale collega’s die het werk niet alleen versnellen, maar ook slimmer maken.

Acht keer meer AI-workflows: de opmars van agentic AI

Volgens IBM zullen AI-enabled workflows binnen een jaar toenemen van 3% naar maar liefst 25% van alle bedrijfsprocessen. Die groei komt niet vanzelf. Het vergt meer dan alleen tooling: bedrijven moeten investeren in betrouwbare data-infrastructuur, modulaire AI-platformen en governance-modellen die veiligheid én autonomie garanderen.

Tegelijkertijd gelooft 70% van de executives dat agentic AI al marktklaar is en evenveel zien het zelfs als cruciaal voor hun toekomst. Dit vertrouwen vertaalt zich in concrete verwachtingen: meer efficiëntie, minder kosten en betere besluitvorming.

Van efficiëntie naar transformatie: wat bedrijven écht winnen

AI agents bieden méér dan procesoptimalisatie. Ze maken het mogelijk om bestaande werkmodellen opnieuw te ontwerpen. In plaats van sneller hetzelfde te doen, openen agentic systemen de deur naar geheel nieuwe vormen van dienstverlening, productontwikkeling en klantinteractie.

In sectoren als gezondheidszorg, bouw en asset management laten praktijkvoorbeelden zien hoe agentic AI zowel productiviteit als veiligheid verhoogt. Van snellere diagnose tot slimmere risicoanalyse – de winst is concreet, mits de implementatie serieus wordt aangepakt.

Uitdagingen bij adoptie: governance, data en vertrouwen

Toch zijn er obstakels. De drie grootste zorgen onder besluitvormers zijn datakwaliteit, IP-bescherming en vertrouwen. Zonder betrouwbare informatie en duidelijk eigenaarschap van AI-uitvoer blijft het risico bestaan dat AI-projecten stranden.

Ook de menselijke factor speelt een rol: agentic AI vereist niet alleen technische integratie, maar ook verandering in mindset, rolverdeling en accountability binnen teams. Zonder die culturele omslag blijven AI agents beperkt tot silo-oplossingen.

Van pilot naar schaal: hoe bedrijven nú moeten handelen

Wat organisaties nu nodig hebben, is leiderschap dat verder kijkt dan proof-of-concepts. De winnaars van morgen zijn bedrijven die vandaag al AI-verantwoordelijkheid verplaatsen van IT naar business units en investeren in dataproducten met duidelijke SLA’s en eigenaarschap. Ook zorg je door AI-governance in elke fase van het ontwikkelproces te integreren en met schaalbare en transparante technologische fundamenten, dat je een flinke stap voor op de concurrentie hebt.

AI agents zijn geen toekomstmuziek, maar de logische volgende stap in een volwassen AI-strategie. De vraag is niet óf je ze inzet, maar hoe snel je kunt opschalen voordat de concurrentie het tempo bepaalt.