AI ontwikkelt zich razendsnel. Misschien herken je het in je eigen organisatie: na dashboards, modellen en Copilots verschuift de aandacht nu naar Agentic AI. Niet langer alleen technologie die ondersteunt, maar toepassingen die zelfstandig taken uitvoeren en processen in gang zetten. De eerste experimenten zijn vaak al gestart, de use-cases dienen zich aan en de verwachtingen zijn hoog. Tegelijkertijd blijft de vraag: hoe zorg je dat deze nieuwe generatie AI niet blijft hangen in losse initiatieven, maar echt duurzaam waarde toevoegt in je dagelijkse operatie?
Vanuit Axians kijken wij naar AI-agents vooral vanuit de praktijk van implementatie, adoptie en doorontwikkeling. Daarbij zien we dat technologie zelden het grootste vraagstuk is. Waarschijnlijk zit ook in jouw organisatie de echte uitdaging in de randvoorwaarden: is de benodigde data beschikbaar, is die data bruikbaar binnen processen en sluiten systemen, mensen en workflows goed op elkaar aan? Juist daar wordt bepaald of Agentic AI een volgende stap in volwassenheid wordt, of vooral een verzameling losse experimenten blijft.
Wat er nu nog ontbreekt
Misschien heb je al meerdere AI-toepassingen draaien, zoals chatbots, voorspelmodellen of procesautomatisering. Waardevolle stappen, maar vaak nog losse initiatieven die naast elkaar bestaan, verschillende databronnen gebruiken en niet vanzelf aansluiten op processen of verantwoordelijkheden. Daardoor blijft de impact beperkt en wordt opschalen lastig.
Wat je in deze fase waarschijnlijk niet zoekt, is nóg een experiment. Waar het om draait, is samenhang. Je wilt AI niet alleen als losse slimme functionaliteit inzetten, maar als onderdeel van een werkend geheel. Dat vraagt om regie op data, integraties, governance en procesinrichting. Pas dan krijgt Agentic AI echt betekenis in de praktijk.
Implementatie
In die context kijken wij bij Axians met interesse naar platforms die kunnen helpen om die samenhang aan te brengen. Daarbij staat voorop dat je klein kan beginnen en snel stappen maakt. In de praktijk betekent dit dat je:
- AI-agents laat samenwerken met bestaande systemen
- workflows automatiseert over meerdere applicaties heen
- processen end-to-end orkestreert
En laat de tool vervolgens de samenwerking coördineren tussen AI agents, tools, domeinen en applicaties binnen de organisatie. Daarmee ontstaat één centrale plek waar processen samenkomen en worden aangestuurd. Verder is er nog een technisch component waarop we letten. Om agents echt effectief te laten werken, moeten ze toegang hebben tot de juiste systemen en data. Dat betekent dat verschillende integratievormen beschikbaar moeten zijn:
- Agent-to-Agent
Verbind agents met andere agents, zowel binnen als buiten je organisatie.
- MCP (Model Context Protocol)
Koppel eenvoudig met tooling, ongeacht waar deze draait.
- API-integraties
Maak verbinding met verschillende AI-modellen, zoals OpenAI, Claude of AWS Bedrock.
Het resultaat: een flexibel ecosysteem waarin je zelf bepaalt welke technologie je wanneer inzet.
In dienst van de gebruiker
Voor de adoptie wil je dat gebruikers tools krijgen die ze al gebruiken. Denk aan: Copilot, Slack en Salesforce. Laat deze front-ends fungeren als bron voor AI-agents. Verder kent een (team)lead het werkproces het allerbeste en wil je dat deze zelf ermee aan de slag kan. Dat botst nogal eens met de praktijk waarin we zien dat er flink wat kennis nodig is om een agent op te bouwen. Dat kan en moet anders: wij vinden dat een business gebruiker zelf intuïtief in beginsel een agent moet kunnen bouwen. En dat kan met behulp van:
- visuele workflows (clickable flows);
- kant-en-klare templates;
- ingebouwde tooling.
Hiermee breng je techniek en business dichter bij elkaar. Niet alleen developers, maar ook functionele gebruikers kunnen bijdragen aan het ontwerpen van processen.
Doorontwikkeling
Met een paar AI-agents blijft het overzichtelijk. Maar zodra het aantal groeit, ligt versnippering op de loer. Waar eerder de Excel-jungle ontstond, dreigt nu AI-agent-spaghetti. Juist daarom moet governance vanaf de start onderdeel zijn van je aanpak. Je bepaalt vooraf waarvoor een agent bedoeld is, hoe succes wordt gemeten en welke guardrails gelden. Vervolgens werk je met een end-to-end lifecycle: design, build, test, deploy, operate en monitor. Zo bouw en implementeer je agents niet alleen, maar evalueer, optimaliseer en faseer je ze ook gecontroleerd uit.
Ook na deployment begint het echte werk. Denk aan continue monitoring op prestaties, drift, kosten en betrouwbaarheid, ondersteund door auditability, versiebeheer en optimalisatie. Alleen zo blijven agents beheersbaar in productie én kun je ze op het juiste moment gecontroleerd uitfaseren.
Vendor lock-in
Wanneer organisaties AI-oplossingen implementeren, worden ze vaak ongemerkt afhankelijk van één platform of leverancier. Deze leveranciers bouwen ecosystemen die zo goed mogelijk hun eigen tooling bedienen. Het gevolg? Beperkte flexibiliteit en minder keuzevrijheid. Wat begint als een slimme oplossing, kan uitgroeien tot een beperking. Vanuit Axians zetten we bewust in op een open benadering, waarbij koppelingen met externe tooling niet alleen mogelijk is, maar zelfs centraal staat. Zo voorkom je vendor lock-in en behoud je controle over je eigen AI-landschap.
Heb je binnen jouw organisatie al een concrete use case voor AI-agents? Dan gaan we graag met je in gesprek om te toetsen hoe we die kunnen realiseren, neem vrijblijvend contact op met Maarten Overman via: maarten.overman@axians.com . Ben je vooral op zoek naar inspiratie en praktische handvatten? Schrijf je dan in voor ons webinar: